Ci sono una serie di cose che stanno succedendo e che meritano un approfondimento.
Da un lato, è notizia di questi giorni che DeepSeek incrementerà i prezzi (vi è arrivata una e-mail se siete Clienti), mentre OpenAI li abbasserà sul modello “small” di ChatGPT-5 (Luna):
Starting today [30 July], GPT‑5.6 Luna, our fastest and most affordable model, will cost 80% less, while GPT‑5.6 Terra, our balanced model for everyday work, will cost 20% less.
Anche Open Router sta abbattendo i prezzi di Sol, ma la vera notizia per Open router è che verrà acquisita da Stripe.
Dall’altro lato, meritano un approfondimento le mie considerazioni sul fatto che i modelli di frontiera diventeranno una Commodity.
Alfonso Fuggetta tende a confutare questa visione, rimarcando che i modelli sono tutti diversi e quindi è improprio applicare il modello delle Commodity alle AI-as-a-Sevice.
La mia argomentazione è più sofisticata: i modelli di frontiera, adeguatamente instradati con sistemi come open-spec possono diventare intercambiabili
Devono diventare intercambiabili? Questo dipende dalla una serie di considerazioni che possono variare da ambito ad ambito. Facciamo ordine.
Open Spec, AI-DLC ecc
OpenSpec è un framework composto un comando+ delle skill che di fatto organizza le vostre attività come un insieme di change request, che alimentano una serie di pacchetti di specifica (il sito è molto chiaro, la struttura ovvia per chi sviluppa).
In pratica si “estrude” il concetto di plan-mode, in modo leggero e rendendolo visible e revisionatile dallo sviluppatore umano (review)
Open Spec consente ad un team di lavorare in parallelo su più feature, ed è abbastanza leggero da risultare sensato anche per piccole CR.
Si noti che c’è molto fermento in questo ambito, c’è una proposta di Microsoft/Github, c’è AWS con Kiro, ecc
OpenSpec mi pare quello meno invasivo, è semplice da capire, e funziona esplicitamente su progetti già avviati (=non greenfield) che se scrivete software per vivere, sapete essere il 90% dei casi d’uso.
Inoltre rispetto ad altri sistemi consuma meno token, ed è più veloce. Ho provato Kiro per un giorno, e non sono rimasto troppo impressionato: risulta lento e molto verboso, e dipende dal suo IDE. Cerca di fare un lock-in enorme su AWS, cosa difficilmente accettabile in questo momento storico.
Open Spec: impressioni d’uso
Ho intenzionalmente fatto leva su questo sistema sviluppando un clone di Trello, cambiando di continuo modello di frontiera. Ho usato DeepSeek 4 Pro, con spruzzatine di ChatGpt 5.x, Opus, Sonnet e Gemini. A intervalli regolari, ho fatto fare le code review ai modelli più raffinati, delegando a quelli più economici le attività ben definite.
Per cui è vero che i modelli non sono delle commodity, ma con questo approccio di fatto è come se lo diventassero, se avete la furbizia di non legarvi ad un solo provider (non è difficile, richiede solo un pò di costanza).
Infatti con la quotazione in borsa di OpenAI e Anthropic questo settembre potrebbe succedere di tutto, da un aumento generalizzato dei prezzi a qualche società che vada in crisi di liquidità.
Step 3: sviluppi futuri
I sistemi usati per scrivere codice (gli imbracatori) potrebbero diventare in futuro gli strumenti principe per lo sviluppo di applicazioni AI-centriche.
Tipicamente più il nome è pessimo, più lo strumento è valido: se questa regola vale anche per Herdr, e ci conviene tenerlo d’occhio perché si tratta di una shell, un contenitore per gli imbracatori che potrebbe rivelarsi molto utile
Inizialmente pensavo che le cose che scrivo fossero così dirompenti che fosse ingiusto tenerle solo per me. Poi mi sono detto che magari posso condividerle gratis e chiedere di fare una piccola donazione per sostenermi.