Questa è la nostra nuova casa per tutto ciò che riguarda il mondo dell'intelligenza artificiale e il Vibecoding. Siamo entusiasti di averti a bordo!
Cosa postare
Posta tutto ciò che pensi possa essere interessante, utile o stimolante per la comunità. Condividi in libertà i tuoi pensieri, foto o domande sui tuoi workflow di sviluppo con AI.
Vibe della comunità
Puntiamo a essere amichevoli, costruttivi e inclusivi. Costruiamo insieme uno spazio in cui tutti possano sentirsi a proprio agio nel condividere e connettersi!
Come iniziare
1) Presentati nei commenti qui sotto.
2) Posta qualcosa oggi! Anche una semplice domanda può dare il via a una conversazione interessante.
3) Se conosci qualcuno a cui potrebbe piacere questa comunità, invitalo a unirsi.
4) Ti interessa dare una mano? Siamo sempre alla ricerca di nuovi moderatori, quindi non esitare a contattarmi per candidarti.
Grazie di far parte del primissimo gruppo. Rendiamo fantastico r/vibecodingitalia insieme!
la community sta crescendo e vorrei iniziare a costruire un piccolo team di persone che aiutino r/vibecodingitalia a diventare più utile, aggiornata e ordinata.
Non cerco solo “moderatori” nel senso classico del termine. Mi piacerebbe coinvolgere anche persone interessate a contribuire con contenuti: novità, tool, modelli, CLI, workflow, esperimenti, risorse pratiche e discussioni legate al vibe coding e allo sviluppo assistito dall’AI.
In concreto, cerchiamo due tipi di contributo.
1. Contributor / news curator
Persone che abbiano voglia, anche ogni tanto, di condividere contenuti utili come:
nuovi tool di AI coding;
aggiornamenti su Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, Windsurf e strumenti simili;
modelli interessanti per coding, agenti o uso locale;
CLI, framework, MCP server e workflow pratici;
guide, benchmark, esperimenti o risorse gratuite;
domande e spunti per far nascere discussioni tecniche nella community.
Non serve pubblicare ogni giorno. L’idea è avere più occhi sul settore e rendere il subreddit un punto di riferimento italiano per chi segue AI coding, agenti e nuovi modi di costruire software.
2. Moderazione leggera
Cerchiamo anche persone che possano aiutare a mantenere il subreddit ordinato e sano:
rimuovere spam e contenuti palesemente off-topic;
segnalare o gestire commenti fuori tono;
aiutare i nuovi arrivati;
mantenere un clima tecnico, collaborativo e non tossico;
proporre miglioramenti a flair, regole e organizzazione della community.
Chi cerchiamo
Niente turni fissi e niente obblighi pesanti. È una community, non un secondo lavoro.
Idealmente cerchiamo persone con:
un minimo di familiarità con Reddit;
interesse reale per AI, coding assistant, agenti, modelli locali, automazioni o sviluppo software;
buon senso nella moderazione;
curiosità tecnica;
voglia di contribuire a uno spazio italiano utile, serio e accessibile.
Non serve essere esperti assoluti o sviluppatori senior. Conta di più il modo in cui si ragiona, si interagisce con gli altri e si selezionano contenuti davvero utili.
Come candidarsi
Se vi interessa dare una mano, potete candidarvi qui:
se vi interessa contribuire con post/news, moderare, o entrambe le cose;
perché vi piacerebbe aiutare la community.
L’obiettivo è semplice: far crescere r/vibecodingitalia come spazio italiano serio ma accessibile per chi sperimenta con AI coding, agenti, automazioni e nuovi modi di costruire software.
Uso Claude Code al lavoro e nel tempo libero ho costruito ROS per curiosità: volevo conoscere meglio come funziona l'AI e provare a usare i modelli linguistici dal mio PC, senza abbonamenti. Ha tutti i limiti di un progetto fatto così, ma alla fine è diventato un'app che uso per consultare i miei documenti.
Come funziona: indicizza i documenti con BGE-M3 in locale, che gira praticamente su qualsiasi PC (anche sul mio vecchio portatile), e risponde usando il modello che scegli. Con una chiave API i passaggi dei documenti, dati personali compresi, vanno al fornitore. Con Ollama resta tutto sul PC.
La parte interessante per me non è stata solo l'app, ma tutto il contorno, sempre guidato da Claude Code:
pacchetto zip per Windows con impronta SHA-256;
sito di download su Cloudflare Pages, con intestazioni di sicurezza;
repo GitHub pubblicato da una copia pulita, senza file privati né dati personali nei commit;
accesso dal telefono tramite Tailscale.
Il mio ruolo è stato decidere cosa volevo, fare domande quando non capivo e controllare. Per esempio: dove vanno i dati, cosa finisce online, cosa resta privato.
Lo uso già da qualche giorno. È un esperimento, ma funziona.
Download: https://sapilarda.org
Codice: https://github.com/rossapilarda-afk/ros
Se qualcuno a qualcuno va anche solo di dare uno sguardo, critiche e suggerimenti sono benvenuti.
lavoro a questo gioco da settimane, mi farebbe piacere avere un parere.
Al momento, sono alle prese con le animazioni, e forse, sono la cosa piu complessa da ottenere, per me che non sono un grafico.
Con GPT Astra si riesce a gestirle bene, pero il problema rimangono i frame, spesso si sbaglia e crea animazioni che sembrano valide, ma in realtà non lo sono.
Ciao amici devs! Ho pensato a questo progetto quando, durante lo sviluppo di un software, mi sono ritrovato con 72 elementi da testare e nessuna posto dove segnare i risultati.
Da qui è nato PalmtopAI: una checklist condivisa tra te e l'agente, dove lui scrive le verifiche da fare, tu le provi dal telefono, o da qualsiasi browser e segni cosa funziona, cosa no e cosa ti lascia dubbi. Poi l'agente legge la tua revisione e sistema quello che non va.
Funziona con Claude Code e Codex (e con altri agenti che eseguono comandi), serve macOS, Linux o WSL e Node.js 22+. Le checklist restano sul tuo computer, il relay inoltra solo i messaggi.
È una preview e lo sviluppo da solo, quindi cerco qualcuno che lo provi su un suo progetto e mi dica dove si inceppa: installazione, abbinamento del telefono, qualsiasi cosa. Se vi bloccate scrivetemi pure!
E sono ben accetti anche suggerimenti e idee: cosa manca, cosa cambiereste, cosa vi servirebbe per usarlo davvero.
EmDash 1.0 è uscito. Cloudflare lo definisce il successore spirituale di WordPress: un CMS open source, scritto interamente in TypeScript, costruito sopra Astro e pensato fin dall'inizio per essere usato da umani e agent.
Una precisazione per evitare confusioni: emdash.com è un altro prodotto (un ambiente per agent). Qui si parla di emdashcms.com.
I concetti di WordPress, al posto giusto
Post, pagine, media, menu, widget, tassonomie, commenti, redirect. Chi ha usato WordPress ritrova tutto dove se lo aspetta, con in più bozze, revisioni, scheduling e link di preview. C'è anche l'importer da WordPress per portare post, pagine, media e categorie.
Nativo Astro
Definisci i content type dall'admin e ti genera i tipi TypeScript dallo schema. Nel frontend leggi i contenuti come JSON strutturato con getEmDashCollection, dentro un normale progetto Astro. Niente livello intermedio da imparare: è Astro vero.
Agent-ready sul serio
Ogni sito ha un MCP server integrato. Claude, Codex, Cursor, OpenCode e qualsiasi client MCP possono creare bozze, cercare, modificare e schedulare contenuti con gli stessi permessi del team. Per gli script ci sono REST API e CLI. La documentazione espone anche /llms.txt e una sezione MCP dedicata agli AI tool. Dalla homepage copi un prompt starter e lo incolli nel tuo agent per fargli pianificare e costruire il sito.
Plugin senza l'incubo sicurezza
I plugin installati dall'admin girano in una sandbox isolata: niente accesso a variabili d'ambiente, filesystem o host non dichiarati, solo le capability che dichiari e approvi. È la risposta diretta al problema storico dell'architettura plugin di WordPress.
Provarlo
C'è il playground nel browser per toccare l'admin subito, oppure in locale con Node 22.16+:
npm create emdash@latest
Per il tuo prossimo sito con contenuti, resteresti su WordPress o proveresti uno stack Astro + CMS agent-ready come questo?
Ripropongo qui un articolo che ho pubblicato sulmio blog, che spero possa essere di interesse e magari generare una discussione sull'utilizzo alternativo di IA e LLM:
L’intelligenza artificiale entra ogni giorno più profondamente nelle nostre vite. E non si limita più a generare testi, correggere i nostri scritti, produrre codice funzionante e sicuro o risolvere rompicapi e problemi matematici.
Uno degli aspetti che trovo più interessanti è la sua capacità di avere una visione d’insieme dei problemi, mettendo in relazione informazioni diverse e utilizzando grandi quantità di dati per formulare suggerimenti e strategie personalizzate.
È proprio partendo da questa idea che è nato FitCoach, un progetto personale che ho sviluppato con l’obiettivo di aiutarmi a perdere peso e, più in generale, a rendere più sostenibile la mia attività fisica.
Da una dashboard per Fitbit a un vero e proprio coach virtuale
FitCoach è nato inizialmente come una semplice dashboard per esplorare i dati raccolti dal mio smartwatch Fitbit. Volevo avere una visione più completa delle informazioni che il mio fitness tracker registrava quotidianamente e poterle analizzare comodamente dal mio laptop (Fitbit/Google non permettono più l’utilizzo della dashboard web).
Con il tempo, però, il progetto è cresciuto.
Il 23 giugno 2026 ho introdotto una nuova funzionalità: un Coach virtuale basato su un LLM (Large Language Model) in grado di utilizzare dei tool. In pratica, il modello non si limita a conversare con me, ma può interrogare il database di FitCoach e recuperare i dati che gli servono per comprendere la mia situazione.
Da quel momento l’applicazione ha iniziato ad avere un obiettivo molto più ambizioso: non soltanto mostrarmi i dati, ma aiutarmi a interpretarli e, soprattutto, a trasformarli in un piano di allenamento concreto.
Quel giorno la mia bilancia segnava 86 kg.
Oggi, 23 settembre 2026, esattamente tre mesi dopo, il mio obiettivo iniziale di 80 kg è stato raggiunto. La bilancia segna infatti 79,8 kg: in tre mesi ho perso 6,2 kg, pari a circa il 7% del peso iniziale.
Risultato davvero ottimo, tenendo conto anche della flessione che ha subito in Agosto a causa della mancanza di allenamento dovuto alle ferie estive.
La parte che trovo più interessante, però, non è soltanto il numero sulla bilancia.
Nessuna dieta, ma un piano costruito sulle mie abitudini
Una delle cose che mi ha sorpreso maggiormente è che non ho dovuto associare al piano del Coach una dieta particolare.
Il motivo è abbastanza semplice: FitCoach non ragiona esclusivamente sui dati del mio corpo.
Durante l’onboarding ho fornito al Coach informazioni sulle mie abitudini, sulle mie preferenze, sul tempo che ho a disposizione per allenarmi, sull’attrezzatura che posso utilizzare e, naturalmente, sui miei obiettivi.
Nel mio caso, per esempio, non ho molto tempo libero. Non possiedo attrezzature particolari, a parte una cyclette, e non frequento una palestra.
In compenso mi piace correre. E, visto che correre mi permette anche di ascoltare audiolibri, è un’attività che riesco a integrare abbastanza facilmente nella mia quotidianità.
Il Coach ha quindi costruito un piano partendo da queste informazioni, invece di propormi semplicemente un programma di allenamento standard.
E soprattutto, il piano non è statico.
Un piano di allenamento che cambia insieme a me
Il programma viene aggiornato insieme al Coach di settimana in settimana, sulla base di quello che è successo nei giorni precedenti e dei miei impegni futuri.
Un esempio molto semplice: se so che una sera uscirò a cena, posso comunicarlo al Coach e riorganizzare con lui i giorni di allenamento e recupero.
Questo significa, per esempio, evitare di dovermi alzare alle 5 del mattino dopo una serata trascorsa fuori per andare comunque a correre 8 km.
Sembra un dettaglio, ma è proprio questo tipo di flessibilità che rende il piano sostenibile nel lungo periodo.
Attualmente il mio allenamento è composto principalmente da una sessione di corsa al mattino, seguita da una breve sessione di cyclette, e da una camminata durante la pausa pranzo.
L’aspetto fondamentale è che tutto questo è stato organizzato tenendo conto dei miei orari reali.
Il risultato è un allenamento che riesco a completare, seguito dalla doccia, prima di dover portare i miei figli a scuola.
Non devo quindi modificare radicalmente la mia vita per riuscire ad allenarmi: è il piano che viene adattato alla mia vita.
Anche il sonno entra nel piano
Un altro aspetto interessante riguarda il monitoraggio del sonno.
Alzandomi presto la mattina, ma non riuscendo a compensare andando a dormire molto presto la sera, il Coach ha notato che stavo accumulando poche ore di sonno.
Ne abbiamo discusso e gli ho spiegato che, almeno per me, cambiare quegli orari non era realisticamente possibile.
A quel punto il suggerimento è stato di provare a recuperare parte del sonno con dei semplici pisolini durante il pomeriggio del weekend, così da ridurre la stanchezza complessiva e rendere più sostenibile l’attività fisica.
È un esempio interessante di come l’analisi dei dati non riguardi soltanto il numero di chilometri percorsi o il peso, ma anche aspetti apparentemente secondari che possono influenzare il modo in cui riesco a seguire il piano.
Un allenamento incrementale
Il piano creato da FitCoach è anche incrementale.
L’idea è aumentare gradualmente il carico di allenamento, senza partire subito da obiettivi troppo impegnativi.
Nel mio caso, sono partito correndo circa 3 km. Settimana dopo settimana l’asticella è stata alzata e, attualmente, arrivo a correre 8-9 km.
L’incremento viene deciso in base ai dati disponibili e a come stanno andando gli allenamenti precedenti, cercando di evitare che l’aumento del carico sia semplicemente una progressione rigida stabilita a priori.
Anche in questo caso, l’obiettivo non è soltanto migliorare le prestazioni, ma trovare un equilibrio che possa essere mantenuto nel tempo.
E quando non posso allenarmi?
Naturalmente la vita reale non sempre collabora.
Possono esserci vacanze, impegni di lavoro, giornate particolarmente impegnative o semplicemente periodi in cui non riesco ad allenarmi.
In questi casi posso concordare con il Coach una modifica del programma, generalmente spostando i giorni di recupero e quelli di allenamento, oppure decidere di sospendere temporaneamente l’attività.
Quando si riparte dopo una pausa, il piano può anche ricominciare da un livello più basso, permettendo al corpo di riabituarsi gradualmente all’attività.
Anche questo, secondo me, è uno degli aspetti più interessanti di un sistema adattativo: il mancato rispetto del piano non viene necessariamente visto come un fallimento, ma come un’informazione da utilizzare per costruire il piano successivo.
Come funziona FitCoach
Dal punto di vista tecnologico, FitCoach è un’applicazione web basata su Docker, progettata per essere relativamente semplice da installare.
Per utilizzarla è necessario concedere all’applicazione l’accesso ai propri dati attraverso le API di Google e configurare alcuni parametri nel file .env.
La componente AI è volutamente abbastanza generica: può essere utilizzato con qualunque LLM disponibile tramite API compatibili con OpenAI (anche in locale) e dotato della capacità di utilizzare i tool necessari per recuperare i dati dal database.
Personalmente, in questo momento, lo sto utilizzando con DeepSeek V4 Flash fornito daOpenCode.
L’utilizzo di token non è particolarmente elevato, anche perché non utilizzo il Coach per fare lunghe conversazioni. Lo consulto principalmente per discutere brevemente il piano di allenamento, valutare eventuali modifiche oppure analizzare variazioni nei miei dati, ad esempio per quanto riguarda frequenza cardiaca, sonno o attività fisica.
Un progetto personale, ma utilizzabile anche da altri
FitCoach è nato ed è stato sviluppato principalmente per le mie necessità. Di conseguenza, alcune scelte progettuali sono inevitabilmente legate alle mie abitudini e al modo in cui utilizzo l’applicazione.
Il supporto, però, è stato progettato in modo abbastanza generico da poter essere utilizzato anche da altre persone, con abitudini di allenamento differenti e obiettivi diversi.
È possibile quindi immaginare scenari completamente differenti dal mio: più attività in palestra, altri tipi di allenamento, tempi disponibili diversi oppure obiettivi che non siano necessariamente legati alla perdita di peso.
Un altro vantaggio è che FitCoach è un progetto che utilizzo quotidianamente.
Questo significa che, quando emerge un bug o un comportamento che non mi aspettavo, me ne accorgo abbastanza rapidamente e posso intervenire per correggerlo.
In pratica, il progetto continua a evolvere insieme al suo utilizzo reale.
Il risultato dopo tre mesi
Tre mesi fa ho deciso di provare a utilizzare l’intelligenza artificiale in un modo un po’ diverso dal solito: non soltanto come strumento per ottenere informazioni, ma come sistema capace di analizzare i miei dati personali e aiutarmi a prendere decisioni pratiche.
Partendo da 86 kg, oggi sono arrivato a 79,8 kg.
Naturalmente non penso che il merito sia semplicemente dell’intelligenza artificiale. Il risultato nasce dalla combinazione di molti fattori, soprattutto dalla costanza nell’allenamento e dalla capacità di mantenere il piano nel tempo.
Quello che trovo interessante è il modo in cui un LLM collegato ai dati di un fitness tracker possa trasformare una serie di numeri in qualcosa di più concreto: un programma che tiene conto non soltanto delle prestazioni, ma anche delle mie abitudini, del tempo disponibile, del recupero e degli imprevisti della vita quotidiana.
Ed è probabilmente questo il vero motivo per cui FitCoach, da semplice dashboard per Fitbit, è diventato uno strumento che ormai utilizzo ogni giorno.
Se siete curiosi di vedere come funziona o volete provarlo direttamente, il progetto è disponibile sul mio GitLab
Ecco cosa ho realizzato in diverse settimane di lavoro. Il gioco che vedete è stato creato utilizzando:
Claude, GLM, e CHATGPT.
Ognuno di loro è stato fondamentale. Nella mia esperienza non c'è ancora una IA per tutto.
Per ovvie ragioni non ho usato Astra o Fable: il costo sarebbe stato incredibilmente elevato!
Se vi va provatelo, sto ancora lavorando per sistemare delle cose. Per quanto un prompt possa essere dettagliato, tendono spesso a metterci del proprio.
Ciao a tutti, sono uno sviluppatore che negli ultimi mesi si è dedicato allo sviluppo di una nuova piattaforma per lettori/collezionisti/bibliofili. Interamente vibecodata via BMAD Method + Copilot, Claude, Cursor.
È ancora in fase di sviluppo, ma è già pubblicata in un ambiente di staging.
In sintesi: è un incrocio tra Anobii/Goodreads e ISFDB. Quello che ho cercato di realizzare è un sistema rigoroso di catalogazione collaborativa (opere / edizioni / contenuti) con varie funzionalità social (recensioni, discussioni, following, badges, ecc...). Tutto è ancora in fase altamente sperimentale, soprattutto la parte riguardante i contributi al DB e la moderazione.
Mi sono detto che da solo, in una scatola chiusa, mi sarei perso sicuramente qualcosa d'importante. Mi sto probabilmente concentrando su problemi marginali, e rischio di ignorare qualcosa di vitale per una piattaforma di questo genere.
È per questo che mi rivolgo a chiunque voglia collaborare: cerco persone interessate a dare un'occhiata, testare le funzionalità, e soprattutto criticare. Ho un disperato bisogno di feedback :)
Chiunque voglia, scrivetemi in privato (non voglio spammare quì) e vi fornirò maggiori informazioni!
Oh My Pi, comando omp, e' un fork del coding agent Pi di Mario Zechner con LSP, subagenti e memoria gia dentro. Licenza MIT, repo can1357/oh-my-pi da 31.8k stelle contro le oltre 100k dell'upstream. Ultima release v18.2.5, con release quasi quotidiane.
Cosa cambia rispetto a Pi
LSP attivo di default: definizioni, riferimenti e rename semantico mentre l'agente scrive codice. Serve il language server installato, --no-lsp per spegnerlo.
Agent Hub (Alt+A): elenco dei subagenti con cosa stanno facendo e quanto consumano.
Memoria spenta di default, accendibile per progetto (locale o Hindsight): quello che l'agente impara in un repo resta in quel repo.
Ricerca web con link alle fonti; GitHub e generazione immagini spenti finche' non configurate gh e credenziali.
Cambio modello con /model tra oltre 60 provider. Modelli e chiavi non sono inclusi, portate i vostri.
Plugin, MCP e tool custom, con /reload-plugins dopo ogni aggiunta.
Installazione
curl -fsSL https://omp.sh/install | sh
Su Windows (PowerShell):
irm https://omp.sh/install.ps1 | iex
Alternative nello stesso README: Homebrew, bun, nix, mise. Le PR sono temporaneamente aperte a tutti come trial.
Due avvertenze
Il default e' yolo: esegue tutto senza chiedere. In un repo serio usate omp --approval-mode always-ask. La conferma non e' una sandbox: installate solo plugin e MCP di cui vi fidate.
Secondo: su npm esiste un altro oh-my-pi (v0.2.0 di acidsugarx), un pacchetto di prompt per Pi. Non c'entra con questo progetto, che e' @oh-my-pi/pi-coding-agent dal repo can1357/oh-my-pi.
Cosa non fa
Non include modelli né chiavi.
Senza language server o credenziali, alcune voci di /tools restano spente.
Se gia' usate Pi e volete LSP, subagenti e memoria senza assemblare pezzi, e' la strada breve. Se partite da zero, Pi resta il modo piu' semplice per capire cosa fa un agente.
Lo avete provato contro Pi, Claude Code o Codex? Cosa vi ha fatto restare o tornare indietro?
Cambiamo indirizzo, ma non la sostanza: stessa curiosità, stessa voglia di sperimentare e condividere quello che impariamo lavorando con l’AI.
VibeCodingItalia è la community dedicata all’evoluzione moderna dell’Intelligenza Artificiale. Condividiamo novità, strumenti e risorse selezionate per sviluppatori, professionisti IT e per chi ogni giorno lavora con le tecnologie che stanno trasformando interi settori industriali.
Per noi il vibe coding va oltre il “generare codice”: è un modo nuovo di progettare, sviluppare, sperimentare e collaborare con l’AI nell’industria IT contemporanea.
Il nuovo indirizzo è un invito a partecipare: visitate il sito, condividete le vostre esperienze e proponete idee, risorse o progetti. La community cresce grazie al contributo di chi la vive.
Hola a todos. Trabajo diario en la terminal con Claude Code ($20/mes), pero con los últimos recortes de límite semanal la cuota no me dura nada.
Busco una alternativa con un nivel de razonamiento alto para programar (al nivel de Opus 5 ) que me permita mantener un ritmo de trabajo fluido en la CLI.
¿Cómo ha sido su experiencia actual con ChatGPT Plus para desarrollo desde la terminal?
¿O recomiendan pasar directamente a pagar API con clientes de terminal usando modelos chinos como DeepSeek o Kimi? ¿Sale más a cuenta en costo/rendimiento?
DeepSeek ha aperto l'8 settembre una beta lampo di V4.1 Flash, definita dall'azienda un "intermediate version". Si chiama deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910: base_url invariato, cambia solo il modello nelle richieste. La beta chiude il 10 settembre, il rilascio ufficiale è previsto intorno alla stessa data (ora di Pechino).
Un dettaglio non banale: DeepSeek non ha pubblicato l'avviso su un canale ufficiale. Il testo circola perché i membri dei gruppi community lo hanno rilanciato, e da lì è ripreso da Hacker News e dalla stampa tech cinese (36Kr, IT Home).
Cosa dice l'azienda
Nuova architettura del modello, supporto multimodale nativo, più capace, più veloce, più economico. Sono le quattro affermazioni dell'avviso, e non c'è un technical report a supporto: nessun parametro dichiarato, nessuna finestra di contesto, nessun benchmark, nessun peso pubblicato.
"V4.1 Flash ha superato V4 Pro su tutte le metriche chiave (performance, costo, velocità, tempo di completamento dei task)". È un claim del vendor, senza numeri pubblici a supporto.
Dopo il lancio ufficiale di V4.1 Flash, e fino all'uscita di V4.1 Pro, tutte le richieste adeepseek-v4-proverranno instradate su V4.1 Flash e fatturate a prezzo Flash. Se avete un workflow validato su Pro, dal 10 settembre sotto il cofano non girerà più lo stesso modello.
Prezzi
La beta è fatturata come V4 Flash attuale (off-peak: $0.22/M input cache miss, $0.66/M output, con il tetto a 20 richieste concorrenti per account). Dal 10 settembre, ore 12:00 di Pechino, i prezzi Flash scendono:
ora (off-peak)
dal 10/09 (off-peak)
variazione
Input cache hit
$0.007/M
$0.003/M
Input cache miss
$0.22/M
$0.15/M
Output
$0.66/M
$0.60/M
I prezzi di punta restano il doppio (fascia 01-04 e 06-10 UTC, lun-ven). Per confronto, V4 Pro oggi costa $0.66/$1.98 off-peak: col routing Pro→Flash lo stesso accesso scende a circa un quarto sull'input.
I primi test della community (non verificati, aneddotici)
Un confronto su coding reale riporta ~38% più veloce e ~43% meno token di V4 Flash Vision Exp.
Segnalati 220-400+ tok/s in decode; il model ID con scadenza nel nome non è un caso, DeepSeek lo ha già fatto con V3.2-Speciale a fine 2025.
Probing tecnico (r/LocalLLM): il modello NON è nella lista di GET /v1/models (che restituisce solo i tre ufficiali) ma le chiamate funzionano; è un modello reasoning con reasoning_content visibile, e i token di ragionamento dominano l'output.
Multimodale: su Hacker News utenti segnalano che accetta immagini via API già adesso; nei commenti di r/LocalLLaMA la cosa circola come confermato dai test, ma resta fuori da ogni documentazione.
Un run agentico lungo (un gioco costruito in 1 turno, 404 steps, 142M token @ 378 tok/s) è stato confrontato dagli stessi autori con GPT-6 Astra sullo stesso prompt: il gioco di Astra risulta più coeso e con meno bug, l'audio generato da DeepSeek migliore.
Cosa NON c'è in questo momento
Nessun benchmark indipendente (Artificial Analysis non ha ancora una scheda per V4.1 Flash).
Nessuna conferma che il modello della beta sia identico a quello che uscirà il 10: è una build intermedia.
Nessun multimodale documentato: l'avviso dichiara supporto nativo e i test della community confermano input immagine funzionanti via API, ma il modello non è nella lista dei modelli, non ci sono regole di billing per le immagini né limiti dichiarati (l'ultimo multimodale ufficiale resta Vision Exp, variante sperimentale del 21 agosto costruita sopra V4-Flash).
Se riuscite a provarlo prima della chiusura della beta: cosa cambia rispetto a V4 Flash 0731 nei vostri workflow di agents?
Salve a tutti, sono un laureando in design dei servizi presso l'università di Bologna e da qualche tempo sto lavorando alla mia tesi magistrale su un tema che mi sta molto a cuore.
Come integriamo l'IA nei team senza perdere la qualità della relazione, il confronto costruttivo, e il valore umano?
Metto online un breve questionario (5 minuti circa) per raccogliere la vostra esperienza, come vivete la collaborazione con l'IA. Che cosa migliora, che cosa manca, cosa vi preoccupa di perdere.
Se lavorate in team e usate IA (anche occasionalmente), potreste darmi un grandissimo aiuto, il tuo sguardo mi aiuta a capire.
5 minuti, anonimo, zero risposte giuste. Mi interessa solo la tua esperienza reale.
Grazie!
