Gemini Flash al posto di Gemini Pro, GPT Instant al posto di GPT Thinking. Sono gli esempi che il governo britannico mette nella bozza di guida per i suoi dipendenti, Using AI ethically and sustainably, ripresa da Tom’s Hardware il 28 settembre 2026. La regola è una sola: scegli il modello più piccolo che fa il lavoro.

Le tre notizie di stasera arrivano allo stesso punto: un governo lo scrive in una policy, uno sviluppatore lo dimostra con un videogioco, una cittadina della Pennsylvania ricorda chi paga il calcolo.

Londra: prima chiediti se serve l’AI

La guida sta sotto le 600 parole. Prima domanda: ti serve davvero l’AI, o basta un foglio di calcolo o un motore di ricerca? Se serve, prendi il modello più piccolo che basta. Scrivi prompt brevi, chiari e diretti, e usane il meno possibile: il testo precisa che non serve ringraziare il chatbot.

La motivazione dichiarata è ambientale: l’AI consuma più energia e risorse degli strumenti standard. Poi c’è una riga che conta più delle altre: con Microsoft Copilot il modello non si può cambiare. Se lo strumento non lascia scegliere, la scelta l’ha già fatta il fornitore.

Jev: il modello piccolo gioca, quello grande allena

Jev è il modello decisionale di TypeSafe AI presentato a metà settembre. Non scrive testo e non legge lo schermo: riceve una lista di opzioni con i fatti relativi e sceglie quella più probabile, con un livello di confidenza. TypeSafe dichiara che è fino a 194 volte più veloce e 445 volte più economico dei modelli di frontiera, come riporta Tom’s Hardware. Sono numeri del produttore, non misure indipendenti.

Il 23 settembre Jev ha finito Pokémon Red ed è entrato nella Hall of Fame, secondo la pagina del progetto di Andrew Boyd (Standard Agents). Non ha giocato da solo. Claude Opus 5 leggeva il log di gioco e riscriveva le opzioni offerte a Jev quando si bloccava: il changelog conta 474 modifiche, quasi tutte nate da un errore, più i suggerimenti utili arrivati dalla chat dello stream. In una di queste Opus ha ridotto di circa due terzi il testo inviato a Jev. Quando Jev finiva in loop, la frequenza delle decisioni è stata abbassata da circa una al secondo a una ogni sei secondi.

Un secondo esperimento, di Christian Mathiesen di Frigade, dà il dato che serve a chi fa i conti. Quando Jev poteva premere direttamente i tasti, “non è mai uscito da Pallet Town”. Con una lista di mosse legali da cui scegliere ha funzionato, a circa 1-1,70 dollari ogni 24 ore di gioco, per sua stima, come riporta Tom’s Hardware il 27 settembre.

Hazle Township: il costo che non passa dalla fattura

NorthPoint Development vuole costruire un data center su 1.300 acri vicino a Hazle Township, in Pennsylvania. Ha offerto 10.000 dollari a famiglia, più fino a 120 milioni in 15 anni per scuole e servizi locali, se il progetto passa. Lo ha raccontato il Wall Street Journal, ripreso da Tom’s Hardware il 28 settembre.

I residenti sentiti dal giornale non sono convinti: temono il rumore e il calo di valore delle case, e molti leggono l’offerta come una bustarella. Il comune aveva già respinto il progetto per ragioni urbanistiche l’anno scorso e ha una moratoria temporanea sui nuovi data center. Quando un costruttore paga le famiglie una per una, il costo del calcolo è entrato nel prezzo della terra e del consenso. Prima o poi arriva nel listino delle API.

La mia lettura

Il modello grande ha un ruolo preciso, e non è rispondere a ogni richiesta. Nel caso Jev, Opus non ha mai giocato una mossa: ha letto gli errori e riscritto le regole. Il lavoro ripetitivo l’ha fatto un modello piccolo, con una lista chiusa di scelte. È lo schema che applicherei a quasi ogni automazione di un sito WordPress. Classificare le richieste di un form, instradare un ticket, decidere se un commento è spam: sono scelte fra poche opzioni, non conversazioni. Ne avevo scritto confrontando LLM e modelli tipizzati per le automazioni e modelli di punta e modelli medi.

La riga su Copilot è il punto che una PMI sottovaluta. Se lo strumento che compri non ti lascia scegliere il modello, non puoi ottimizzare né costi né consumi: puoi solo pagare. Chiedilo al fornitore prima di firmare, come chiederesti dove stanno i dati. Sul lato infrastruttura avevo già messo in fila permessi e contratti dei data center AI.

Cosa fare questa settimana

  1. Fai l’elenco delle chiamate AI del sito e dei tuoi workflow: quale modello usa ognuna e con quanti token medi.
  2. Per ogni chiamata che sceglie fra poche opzioni, prova il modello più piccolo del listino con output vincolato.
  3. Lascia il modello grande a un compito settimanale: rileggere i casi sbagliati e correggere prompt e opzioni.
  4. Accorcia i prompt di sistema: togli esempi e istruzioni che il modello non usa, e misura se la qualità cambia.
  5. Negli strumenti che valuti, verifica se puoi scegliere il modello. Se non puoi, scrivilo tra i rischi.

Fonti