Quale modello LLM scegliere

Il modello LLM è il “cervello” del tuo agente: decide come capire le domande, come usare la knowledge base e che tono usare nelle risposte. IperChat ti dà accesso a 12 modelli da OpenAI e Anthropic — alcuni sono velocissimi e leggeri, altri ragionano in profondità su problemi complessi. Questa pagina ti aiuta a scegliere il modello giusto in base al tuo caso d’uso.

Imposti il modello dal pannello operativo, sezione “Configurazioni Agenti” (menu laterale → gruppo Agents). Apri la riga del tuo origin e vai in “Comportamento” → “Modello”. Puoi cambiarlo in qualunque momento: il nuovo modello è attivo entro 60 secondi sulle nuove conversazioni.

Tabella comparativa

Tier 1 — Massima capacità (4–5 crediti)

I modelli premium. Da usare quando l’accuratezza vale più del costo per messaggio: settori regolamentati, consulenze specialistiche, casi in cui un errore costa caro.

Claude Opus 5.5

A 4 crediti per risposta, Opus 5.5 offre un contesto da 1 milione di token e ragionamento adattivo sempre attivo. Puoi scegliere effort basso, medio o alto; non sono disponibili Off e temperature. Adatto a procedure complesse e conversazioni che coinvolgono più strumenti. Documentazione del provider.

Claude Opus 4.8

Una generazione Opus precedente, mantenuta per le configurazioni esistenti: contesto da 200k token, ragionamento adattivo e 5 crediti per risposta. Utile quando i prompt sono ottimizzati per questa versione.

Claude Opus 4.6

Una generazione Opus precedente con contesto da 200k token, ragionamento configurabile e 5 crediti per risposta. Mantenuta per gli agenti esistenti e i confronti con le versioni più recenti.

GPT-5.6 Sol

Un modello di ragionamento OpenAI precedente, a 5 crediti per risposta, mantenuto per gli agenti con prompt ottimizzati per questa versione. GPT-6.1 Sol è il modello predefinito per i nuovi tenant a 2 crediti.

Tier 2 — Bilanciati (2–3 crediti)

Il sweet spot per la maggior parte degli agenti in produzione. Buona qualità di risposta, costi sostenibili anche con volumi medio-alti.

GPT-6.1 Sol

Modello di ragionamento OpenAI con una finestra di contesto da 1,05 milioni di token, a 2 crediti messaggio per risposta. È il modello predefinito per i nuovi tenant. IperChat offre reasoning effort basso, medio e alto; il ragionamento non può essere disattivato. I controlli temperature e top-p non sono disponibili. Gli agenti esistenti mantengono il modello selezionato finché non lo cambi.

Best for:

• Procedure complesse e conversazioni tecniche
• Conversazioni lunghe che richiedono un budget di contesto maggiore

Consulta la documentazione OpenAI del modello per le capacità del provider. I limiti configurati per contesto e cronologia determinano quanta conversazione IperChat invia effettivamente.

Claude Sonnet 4.6

Sonnet è il “cavallo da lavoro” di Anthropic: 200k token di contesto, extended thinking quando serve, costo moderato. È un’opzione per agenti che lavorano su knowledge base estese.

Best for:

• Knowledge base grandi (100+ documenti)
• Lead qualification con criteri articolati
• Agenti multilingua con tono curato
• Booking e gestione di flussi conversazionali

Claude Sonnet 5.5

A 2 crediti per risposta, Sonnet 5.5 offre un contesto da 1 milione di token. Effort basso, medio e alto attivano il ragionamento adattivo. Off disattiva il ragionamento iniziale; possono comunque comparire brevi aggiornamenti tra le chiamate agli strumenti. I controlli temperature non sono disponibili. Documentazione del provider.

GPT-5.2

Reasoning effort attivo a 2 crediti per messaggio. Più economico di 5.4 mantenendo capacità di ragionamento.

Best for:

• Conversazioni standard con un minimo di reasoning
• Volume medio con budget contenuto

Tier 3 — Veloci ed economici (1 credito)

Per chi gestisce volumi alti: customer support standard, FAQ ripetitive, deflection di traffico. Risposte rapide a basso costo.

GPT-5.6 Luna

La variante più piccola di GPT-5.6: il modello di reasoning OpenAI più economico e veloce. Reasoning effort configurabile, nessun parametro temperature, conoscenza aggiornata a febbraio 2026. La migliore opzione da 1 credito se vuoi reasoning al massimo volume.

Best for:

• Customer support su FAQ comuni
• Deflection di richieste ripetitive con traffico alto
• Volume massimo con budget controllato, senza rinunciare al reasoning

GPT-4.1 Mini

Generalista classico di OpenAI. Niente reasoning, ma supporta i parametri temperature e top_p se vuoi controllare la creatività delle risposte.

Best for:

• Configurazioni che richiedono temperature personalizzata
• Agenti con tono molto specifico (creativo o rigoroso)

GPT-4o

Modello multimodale collaudato di OpenAI. Eccellente supporto multilingua, qualità di scrittura naturale.

Best for:

• Agenti multilingua con utenti internazionali
• Casi in cui ti fidi di un modello “stabile” da mesi
• Configurazioni esistenti che già funzionano bene

GPT-4o Mini

La versione mini di 4o: il modello più economico nel pool OpenAI. Massimo volume al costo minimo.

Best for:

• Demo, prototipi, ambienti di test
• Traffico altissimo dove il budget conta più della perfezione
• Agenti di prima linea che fanno solo triage

Come scegliere

• Assistenza clienti, FAQ rapide, alto traffico → GPT-5.6 Luna.
• Lead qualification, prenotazioni, conversazioni generali → GPT-6.1 Sol, predefinito per i nuovi tenant, oppure Claude Sonnet 5.5.
• Procedure complesse e conversazioni con strumenti → Claude Opus 5.5.
• Contesto lungo → GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 o Claude Opus 5.5. Configura i budget di contesto e cronologia in base al carico di lavoro.
• Demo, MVP, traffico di test → GPT-4o Mini o GPT-5.6 Luna.