Include sia ciò che scrivi sia ciò che l’AI risponde. Questa “finestra” aiuta il modello a rimanere sul tema in una conversazione o durante la scrittura di un testo lungo.
Ad esempio, se ChatGPT ha una finestra di contesto di 100 token, può ricordare solo gli ultimi 100 elementi di testo (parole, spazi, punteggiatura) durante la risposta. Se la conversazione supera questo limite, potrebbe dimenticare le parti precedenti della discussione.
L’immagine mostra come un modello linguistico come ChatGPT utilizza una finestra di contesto per comprendere e generare testo. Si concentra su un token di destinazione (la parola attuale) osservando i token a sinistra (parole precedenti) e talvolta i token a destra (parole future).
Il numero di token si riferisce alla quantità totale di testo che il modello può gestire in una volta. Qualsiasi contenuto oltre questo limite viene ignorato.
Come funziona la finestra di contesto?
Vediamolo in passaggi semplici che mostrano come un’AI costruisce la propria memoria durante una conversazione.
- Fase 1: Inizia la conversazione: Invii il tuo primo messaggio. Il modello lo memorizza nella sua finestra di contesto. Poi risponde, e anche quella risposta viene aggiunta. A questo punto, la finestra contiene un messaggio dell’utente e una risposta dell’AI.
- Fase 2: Aggiunta di più memoria: Poni una seconda domanda. Ora l’AI vede tutto ciò che è successo prima: il tuo primo messaggio, la sua risposta precedente e la tua nuova domanda. Risponde di nuovo, e anche questa seconda risposta viene aggiunta alla finestra di contesto.
- Fase 3 e oltre: Crescita del contesto: Ogni nuovo messaggio dell’utente e risposta dell’AI continua ad accumularsi sul precedente. La finestra di contesto continua a crescere linearmente fino a raggiungere il limite massimo di token. Una volta piena, i contenuti più vecchi potrebbero essere eliminati a seconda di come è configurato il modello.
Qual è il Limite di una Finestra di Contesto?
Una finestra di contesto è la quantità di informazioni che un modello AI può ricordare durante una conversazione. Questo include i tuoi messaggi precedenti (input), le risposte del modello (output) e tutti i nuovi messaggi aggiunti durante la chat.
Ad esempio, Claude 3 supporta fino a 200.000 token in una singola conversazione, mostrando quanta memoria alcuni modelli possono gestire.
All’interno di questa finestra di contesto, ci sono due parti:
- I token di input si riferiscono a tutto ciò che inviate al modello, inclusi i prompt precedenti e le istruzioni di sistema.
- I token di output sono le parole o risposte che il modello genera in risposta.
Ad esempio, se un modello ha una finestra di contesto di 100.000 token e il tuo input occupa 90.000 token, allora al modello restano solo 10.000 token per l’output.
Nota: Claude è citato come esempio perché ha una delle finestre di contesto più ampie. Tuttavia, tutti i modelli linguistici hanno i propri limiti di token, che determinano quanta conversazione possono gestire in una sola volta.
Che cos’è un Token?
Un token è solitamente una parola o parte di una parola.
Ad esempio:
“I love pizza” = 3 token
→ La frase “I love pizza” è composta da 3 token quando viene elaborata da modelli linguistici comuni come GPT-2 o GPT-3. Ogni parola è solitamente un token, e gli spazi non vengono contati come token separati.
“internationalization” = 1 token
→ Questa è una parola lunga che il tokenizer legge come un unico token.
Man mano che le finestre di contesto diventano più avanzate, è importante comprendere il mercato degli LLM che guida questa innovazione.
Il Mercato degli LLM nel [anno]
- Si prevede che il mercato globale degli LLM crescerà da 1.590 milioni di dollari nel 2023 a 259.800 milioni di dollari entro il 2030. Il CAGR previsto per questo periodo è del 79,80 percento.
- In Nord America, il mercato dovrebbe raggiungere 105.545 milioni di dollari entro il 2030 con un CAGR del 72,17%.
- Nel 2023, i primi cinque sviluppatori di LLM hanno raccolto circa l’88,22% delle entrate globali.
- Entro il 2025, si prevede che ci saranno 750 milioni di applicazioni che utilizzano LLM.
- Entro il 2025, il 50% di tutto il lavoro digitale sarà automatizzato attraverso applicazioni basate su LLM.
Questi numeri mostrano quanto velocemente sta crescendo l’industria degli LLM e perché la gestione avanzata del contesto sta diventando essenziale.
Quanto Sono Grandi le Finestre di Contesto nei Principali LLM di Oggi?
Le finestre di contesto (quanta parte di testo un’IA può comprendere in una volta) si sono ampliate drasticamente nel tempo. Di seguito trovi un rapido confronto tra i modelli LLM più popolari a ottobre 2024:
| Modello / Famiglia | Finestra di Contesto Totale | Limite di Input | Limite di Output | Note |
| GPT-3.5 | 4.096 → 8.192 token | Fino a 8.192 | ~2.048–4.096 | La versione Turbo ha aumentato il limite |
| GPT-4 | 8.192 → 32.768 token | Fino a 32.768 | ~4.096 | Le versioni precedenti avevano limiti inferiori |
| GPT-4 Turbo | 128.000 token | Fino a 128.000 | ~4.096 | L’input e l’output condividono la finestra da 128K |
| GPT-4o / 4o Mini | 128.000 token | Fino a 128.000 | ~16.384 | Il limite di output varia in base alla distribuzione |
| GPT-4.1 (aprile 2025) | 1.000.000 token | Fino a 1.000.000 | ~8.192 | Aggiornamento importante rispetto a GPT-4o |
| Claude 3.5 Sonnet | 200.000 token | Fino a 200.000 | ~8.192 | Offerta standard |
| Claude Enterprise Plan | 500.000 → 1.000.000 token | Fino a 1M | Varia | Contesto esteso disponibile per aziende |
| Gemini 1.5 Flash | 1.000.000 token | Fino a 1.000.000 | ~8.192 | Modello ad alta capacità |
| Gemini 1.5 Pro | 2.097.152 token | Fino a 2.097.152 | ~8.192 | La finestra di contesto più grande disponibile in commercio |
| Mistral Large 2 | 128.000 token | Fino a 128.000 | ~8.192 | Il modello di punta di Mistral AI |
| Llama 1 | 2.048 token | Fino a 2.048 | ~512 | Versione iniziale |
| Llama 2 | 4.096 token | Fino a 4.096 | ~1.024 | Raddoppiato rispetto a Llama 1 |
| Llama 3 | ~8.000 token | Fino a 8.000 | ~2.048 | Lanciato ad aprile 2024 |
| Llama 3.2 (3B/11B) | 128.000 token | Fino a 128.000 | ~8.192 | Allineato con altri modelli leader |
Claude 3.5 vs Gemini 1.5 Pro vs Perplexity Pro vs ChatGPT-4o: Quale IA Fa al Caso Tuo?
Non tutti i modelli di IA funzionano allo stesso modo, anche se hanno una dimensione di contesto simile. La vera domanda è: quale ti aiuta a lavorare meglio, più velocemente e in modo più intelligente? Ecco una guida rapida per aiutarti a scegliere.
| Se hai bisogno di… | Scegli… | Perché? |
| Riassumere libri o articoli di ricerca | Claude 3.5 o Gemini 1.5 Pro | Claude gestisce bene la logica. Gemini funziona alla grande con visuali come tabelle e grafici. |
| Ricerca sul web con fonti verificate | Perplexity Pro | Recupera dati dal web in tempo reale e mostra chiaramente le fonti. |
| Memoria conversazionale e aiuto nella programmazione | ChatGPT-4o | Ricorda le conversazioni passate e offre un ottimo supporto per il codice. |
| Analisi visiva (diagrammi, PDF, screenshot) | Claude o Gemini | Entrambi leggono contenuti visivi. Claude è focalizzato sulla logica, Gemini offre un’interfaccia più fluida. |
Quali sono i principali vantaggi delle finestre contestuali lunghe?
Poiché i casi d’uso degli LLM aziendali diventano più complessi, le finestre contestuali lunghe offrono vantaggi potenti:
- Più input in un colpo solo: Permettono ai modelli di gestire interi documenti, prompt lunghi o più fonti di dati senza escludere nulla. Perfetto per revisioni legali, storie cliniche o report finanziari.
- Migliore memoria nelle conversazioni: I modelli possono mantenere la coerenza durante conversazioni lunghe, migliorando le prestazioni in supporto clienti, note riunioni o follow-up di casi.
- Risoluzione dei problemi più intelligente: Con una visione più ampia, i modelli comprendono meglio collegamenti complessi tra input diversi. Ideale per compiti di ragionamento avanzato.
Quando una finestra contestuale lunga è inutile o eccessiva?
Sebbene le finestre lunghe abbiano chiari vantaggi, non sono sempre necessarie e a volte possono persino risultare controproducenti:
- Query brevi, compiti semplici: Per attività come scrivere email brevi, rispondere a domande o generare codice veloce, una finestra grande non aggiunge valore e può rallentare l’elaborazione.
- Costi e latenza più elevati: I modelli con finestre grandi richiedono più potenza di calcolo, il che può comportare risposte più lente e costi più alti anche quando la capacità extra non è necessaria.
- Rischio di richiamo irrilevante: Con troppo contesto, il modello può focalizzarsi o ripetere informazioni meno rilevanti da parti precedenti della conversazione, riducendo precisione o chiarezza.
In questi casi, usare un modello con una finestra contestuale più piccola può essere più veloce, economico e preciso.
Una finestra contestuale più lunga rallenta la risposta?
Cosa succede se il mio prompt include immagini o PDF?
Troppo contesto può confondere il modello?
Quanto bene gestisce ChatGPT un esempio reale con un input lungo?
Per scoprirlo, ho eseguito un test semplice usando un vero abstract di ricerca. Ecco come l’ho fatto, passo dopo passo:
- Passaggio 1: Ho selezionato contenuti reali: Ho scelto l’abstract di un articolo di ricerca sui modelli linguistici di grandi dimensioni. Conteneva un linguaggio dettagliato e casi reali, ottimo per testare.
- Passaggio 2: L’ho convertito in testo pulito: Ho rimosso immagini e formattazioni, copiando il testo in un editor semplice. Così il modello riceveva solo parole leggibili.
- Passaggio 3: Ho contato i token: Ho usato il contatore di token di OpenAI per verificare la dimensione. Il testo aveva 705 token e circa 3.000 caratteri.
- Passaggio 4: Ho chiesto a ChatGPT di leggere e rispondere: Ho fornito a ChatGPT un prompt chiedendogli di riassumere i punti principali, elencare i modelli citati e spiegare le sfide discusse nel documento.
- Passaggio 5: Ho osservato i risultati: ChatGPT ha fornito un breve riassunto in quattro punti. Ha elencato correttamente 14 nomi di modelli e spiegato chiaramente i problemi affrontati dai ricercatori.
Ho testato come la dimensione della finestra contestuale influisce sulle prestazioni dei prompt negli LLM e i risultati sono stati rivelatori: i modelli con finestre più grandi mantengono generalmente la coerenza su prompt lunghi, ma oltre una certa soglia, le prestazioni si stabilizzano o calano leggermente.
Quali Sono le Principali Sfide dell’Uso di Finestre Contestuali Lunghe nei LLM?
Estendere la finestra contestuale (la quantità di testo che un’IA può leggere e comprendere in una volta) comporta diversi problemi di prestazioni e sicurezza:
- Sovraccarico cognitivo: Come gli esseri umani, i LLM (Large Language Models) possono confondersi se ricevono troppe informazioni. Potrebbero perdere punti chiave o indovinare invece di ragionare.
- Cecità al contesto intermedio: Gli studi mostrano che i LLM funzionano meglio quando le informazioni importanti si trovano all’inizio o alla fine dell’input. Spesso ignorano o gestiscono male le informazioni collocate nel mezzo di testi lunghi.
- Decadimento dell’attenzione sulle lunghe distanze: Anche con miglioramenti come RoPE (Rotary Position Embedding), che aiuta il modello a tracciare la posizione di ogni parola, i modelli faticano ancora a collegare parti lontane di un lungo input.
- Incoerenza nel recupero: Strumenti come NIAH (Needle-in-a-Haystack), RULER e LongBench testano se i modelli riescono a trovare informazioni rilevanti in testi molto lunghi. I risultati mostrano che spesso falliscono quando il contesto è troppo esteso.
NIAH (Needle-in-a-Haystack): Un benchmark che verifica se un modello può recuperare un fatto piccolo e specifico nascosto all’interno di un lungo blocco di testo.
RULER: Un compito progettato per testare la capacità di un modello di identificare ed estrarre dipendenze a lungo raggio tra fatti distribuiti su un documento.
LongBench: Una suite di benchmark completa che valuta come i modelli gestiscono compiti a lungo contesto come riassunti, domande e risposte, e ragionamenti su testi estesi.
- Aumento del rischio di sicurezza: Una finestra contestuale più lunga offre più spazio per prompt avversari, cioè input testuali ingannevoli progettati per manipolare il modello.
- Maggiore rischio di jailbreak: Ricerche di Anthropic hanno scoperto che input più lunghi facilitano agli aggressori l’aggiramento delle regole di sicurezza per ottenere risposte dannose dal modello.
Un lungo contesto non garantisce un supporto intelligente. Come afferma Kevin Lee, Chief Digital Officer del Gruppo BT:
“Non vuoi un chatbot che ti dica solo ‘passaggio uno, passaggio due’, ma piuttosto ‘fammi parlare subito con la persona giusta per capire’.”
Cosa Succede Quando si Attiva il Pensiero Esteso?
Quando il pensiero esteso è attivato, Claude crea dei “pensieri” interni prima di fornirti una risposta finale. Questi si chiamano blocchi di pensiero e servono a migliorare la qualità delle risposte. Ecco come funziona:
- Claude aggiunge il tuo messaggio, la sua risposta e il blocco di pensiero nel turno corrente.
- Dopo quel turno, il blocco di pensiero viene rimosso automaticamente dalla memoria dal sistema.
- Questo significa che non occuperà spazio nel contesto futuro, lasciando più spazio per la tua conversazione reale.
Come Evolvono le Finestre Contestuali nel 2025?
Le finestre contestuali stanno diventando sempre più grandi, rendendo i modelli di IA più potenti e versatili. I modelli principali ora supportano fino a 15 milioni di token, con Google e Meta che lavorano su versioni intorno ai 10 milioni.
Entro la fine del 2025, si prevede che Anthropic e Microsoft rilasceranno modelli con una capacità di 100 milioni di token.
Questi modelli stanno anche migliorando nel ragionamento su lungo contesto, restando pertinenti per interi documenti invece di concentrarsi solo su inizio o fine.
Inoltre, molti sono ormai multimodali, utilizzando testo, immagini e persino video nello stesso contesto per generare risposte più intelligenti e flessibili.
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Domande Frequenti
Cos'è una finestra contestuale in ChatGPT?
Qual è la finestra contestuale di GPT-4?
Cosa significa una finestra contestuale più grande?
Cos'è una finestra contestuale nell'NLP?
Qual è la finestra contestuale più grande disponibile nel 2025?
Perché una finestra contestuale più grande è considerata segno di un'IA più intelligente?
Conclusione
Una finestra contestuale è la quantità di testo che un’IA può leggere, ricordare e a cui può rispondere in una conversazione. Include i tuoi input e le risposte del modello, aiutandolo a mantenere coerenza e pertinenza.
Man mano che le finestre contestuali crescono, l’IA diventa più capace di gestire compiti lunghi, ma conoscere i suoi limiti è ancora importante. Se hai dubbi su termini legati all’IA, consulta il nostro glossario IA.
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