Guida GreenPT AI

Guida GreenPT AI

La guida tecnica completa per AI engineer e sviluppatori: cos’è, come funziona l’API, i modelli disponibili e le funzionalità agentiche

Immagina questa scena: il tuo CTO entra in ufficio (o apre una call su Teams) e ti chiede di integrare un assistente AI nel prodotto, ma con una condizione non negoziabile: niente dati che finiscono su server americani, e possibilmente qualcosa che il team legal possa firmare senza sudare freddo davanti al GDPR. Succede sempre più spesso, ed è esattamente il problema che GreenPT prova a risolvere: un’API OpenAI-compatibile, hosting europeo, energia rinnovabile e trasparenza totale sui costi ambientali. In questa guida vediamo cos’è GreenPT, chi l’ha creata, come si usa dal punto di vista di uno sviluppatore, quali modelli offre, cosa puoi costruirci sopra (incluse le funzionalità agentiche) e come si posiziona rispetto a ChatGPT, Claude e Gemini.

Indice dei contenuti – Guida GreenPT AI

1. Cos’è GreenPT e perché interessa ora a chi sviluppa

2. Le origini: da Brthrs a GreenPT, i fondatori e la storia

3. In cosa si differenzia dalle altre AI (ChatGPT, Claude, Gemini)

4. Come iniziare: account, API key e primo setup

5. Esempio pratico: la tua prima chiamata a GreenPT in Python

6. I modelli di GreenPT: il catalogo completo

7. Esempio pratico: collegare un coding agent a GreenPT Code

8. Le funzionalità agentiche: Agents, Frida e GreenPT Code

9. GreenPT vs ChatGPT vs Claude vs Gemini: tabella di confronto

10. Conclusioni: la velocità dell’AI e perché formarsi ora

1. Cos’è GreenPT e perché interessa ora a chi sviluppa

Iniziamo subito la nostra Guida GreenPT AI. GreenPT è una piattaforma AI europea che si definisce “sustainable, privacy-first”: modelli linguistici accessibili via API OpenAI-compatibile, un’app di chat per utenti finali, un builder di assistenti aziendali chiamato Frida, e una suite di modelli dedicati al coding agentico chiamata GreenPT Code. Tutta l’infrastruttura di inferenza gira su data center europei alimentati da energia rinnovabile, con dati che restano sotto giurisdizione UE.

Per un AI engineer il punto interessante non è “un’altra chat con l’AI”: è che GreenPT espone un endpoint compatibile con l’SDK ufficiale di OpenAI (base URL diversa, stessa interfaccia), quindi puoi sostituire o affiancare un provider americano senza riscrivere la logica applicativa, semplicemente cambiando base_url e API key.

Perché interessa ora: sempre più aziende europee, sanità, PA, cultura, studi legali, chiedono garanzie su dove finiscono i dati e quanta energia consuma ogni prompt. GreenPT nasce esattamente per rispondere a questa domanda con numeri verificabili invece che con dichiarazioni di facciata.

2. Le origini: da Brthrs a GreenPT, i fondatori e la storia

GreenPT nasce a Utrecht, nei Paesi Bassi, come spin-off di Brthrs, un’agenzia software guidata da Robert Keus. Il racconto ufficiale è semplice: i clienti di Brthrs chiedevano continuamente un’alternativa europea e trasparente a ChatGPT, che non spedisse i dati oltreoceano e non nascondesse il proprio impatto energetico. Quell’alternativa non esisteva, quindi Robert Keus e il co-fondatore Cas Burggraaf (CTO) hanno deciso di costruirla.

La piattaforma è stata presentata pubblicamente il 4 marzo 2025, con un annuncio che posizionava GreenPT come alternativa “verde” e conforme al GDPR a ChatGPT, costruita in collaborazione con il fornitore di hosting sostenibile olandese Leafcloud. Oggi il team è piccolo ma verticale: oltre a Keus e Burggraaf comprende sviluppatori senior, una figura dedicata alla sostenibilità e al prodotto (Wilco Burggraaf) e un piccolo team marketing/supporto, un profilo tipico da startup europea B2B, non da big tech.

GreenPT dichiara certificazioni e verifiche indipendenti (GDPR, ISO 27001, hosting EU, energia 100% rinnovabile) ed è oggi usata da organizzazioni in ambito sanitario, culturale e pubblico in diversi paesi europei.

3. In cosa si differenzia dalle altre AI (ChatGPT, Claude, Gemini)

La differenza non è “un modello migliore”: GreenPT non allena modelli frontier propri, ma seleziona e ottimizza modelli open-weight (propri e di terze parti) per offrirli con tre garanzie che i grandi player faticano a dare tutte insieme:

• Sovranità dei dati: infrastruttura e storage in Europa, conformità GDPR, nessun training sui dati delle conversazioni degli utenti.
• Trasparenza ambientale: ogni conversazione mostra in tempo reale consumo energetico e CO2 stimati, invece di limitarsi a slogan di sostenibilità.
• Efficienza tecnica: routing verso il modello giusto per il task, compressione e quantizzazione per ridurre la potenza di calcolo (GreenPT dichiara un risparmio energetico superiore al 20% rispetto a soluzioni comparabili e circa il 40% in meno di CO2 rispetto agli hyperscaler).
• Apertura architetturale: l’API è compatibile OpenAI e il catalogo include modelli di più fornitori (Mistral, Google Gemma, Alibaba Qwen, Moonshot AI, z.ai, DeepSeek, MiniMax, Meta), quindi non sei bloccato su un’unica famiglia di modelli.

Un punto di onestà intellettuale che vale la pena notare: GreenPT stessa riconosce che il training iniziale dei modelli open-weight che utilizza non è avvenuto su infrastruttura verde, il vantaggio di sostenibilità riguarda l’inferenza e l’hosting, non l’intero ciclo di vita del modello. È un dettaglio che un AI engineer dovrebbe sempre chiedere a qualunque fornitore “green”, GreenPT inclusa.

4. Come iniziare: account, API key e primo setup

Il flusso di onboarding segue lo standard che ogni sviluppatore conosce da OpenAI o Anthropic: crei un account, generi una chiave API e punti l’SDK OpenAI ufficiale verso l’endpoint di GreenPT. Non serve un SDK proprietario.

• Crea un account su account.greenpt.ai e scegli un piano (API-only, Starter, Pro, Teams o Enterprise): tutti includono accesso API.
• Genera una API key dalla dashboard dell’account.
• Installa il client OpenAI ufficiale per il tuo linguaggio (npm install openai oppure pip install openai).
• Configura base URL e chiave: https://api.greenpt.ai/v1 come baseURL, la tua chiave come apiKey/Authorization Bearer.
• Fai la prima chiamata a /v1/chat/completions e verifica con GET /v1/models che tutto risponda.

export GREENPT_API_KEY=sk-your_api_key   curl https://api.greenpt.ai/v1/chat/completions \   -H "Content-Type: application/json" \   -H "Authorization: Bearer $GREENPT_API_KEY" \   -d '{     "model": "gemma4",     "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]   }'

5. Esempio pratico: la tua prima chiamata a GreenPT in Python

Proseguiamo la Guida GreenPT AI con esempi pratici. Scenario: Marco, backend developer in una software house italiana, deve sostituire in un microservizio Flask le chiamate a un noto provider USA con GreenPT, senza toccare il resto della codebase. Gli basta cambiare client e modello.

• Passo 1: installa l’SDK: pip install openai –break-system-packages
• Passo 2: istanzia il client puntando a GreenPT invece che a OpenAI.
• Passo 3: usa lo stesso identico metodo chat.completions.create() che già conosci.

from openai import OpenAI   # Stesso SDK OpenAI, endpoint GreenPT client = OpenAI(     api_key="YOUR_GREENPT_API_KEY",     base_url="https://api.greenpt.ai/v1", )   completion = client.chat.completions.create(     model="gemma4",  # modello di default consigliato: long-context e multimodale     messages=[         {"role": "system", "content": "Rispondi sempre in italiano, in modo conciso."},         {"role": "user", "content": "Riassumi in 3 punti i vantaggi di un hosting AI europeo."}     ],     temperature=0.7, )   print(completion.choices[0].message.content)

Nessuna sorpresa: è l’esperienza di sviluppo che già conosci. La differenza è nella riga base_url e nel fatto che, dietro le quinte, la richiesta viene servita da data center europei con reporting energetico incluso nella risposta (vedi la sezione sustainability della Chat Completion API).

6. I modelli di GreenPT: il catalogo completo

Presentiamo un confronto nella nostra Guida GreenPT AI. GreenPT distingue due famiglie di modelli: i modelli a marchio GreenPT (green-l, green-r, gemma4), ottimizzati e con un system prompt di sostenibilità integrato, e i modelli di terze parti esposti tramite lo stesso proxy OpenAI-compatibile, tra cui Mistral, Google Gemma, GPT-OSS di OpenAI, Qwen di Alibaba, Kimi di Moonshot AI, GLM di z.ai, DeepSeek, MiniMax e Llama di Meta. Ogni modello ha una versione “raw” senza system prompt, per chi vuole controllo totale sul comportamento.

Modello	Fornitore / base	Contesto	Punto di forza	Prezzo input/output (per 1M token)
gemma4	GreenPT (Google Gemma)	256K	Default consigliato, multimodale, long-context	€0,50 / €1,50
green-r	GreenPT (GPT-OSS)	128K	Reasoning, scrittura, analisi avanzata	€0,35 / €0,95
green-l	GreenPT (Mistral Small 3.2)	128K	Multilingua, immagini, economico	€0,25 / €0,80
glm-5.2	z.ai	1M	Flagship coding, agentic tool-use, multi-file	€1,10 / €4,40
kimi-k3	Moonshot AI	1M	2,8T param, agentic, hybrid reasoning, vision	€3,30 / €16,50
deepseek-v4-flash	DeepSeek	1M	Reasoning veloce e low-cost, tool use	€0,14 / €0,35
qwen3-coder-30b-a3b	Qwen (Alibaba)	256K	Coding, completion, debugging	€0,25 / €0,95
green-embedding	GreenPT (Qwen3-Embedding-4B)	32K	RAG, semantic search, dimensioni configurabili (MRL)	€0,20 / —
green-rerank	GreenPT (Qwen3-Reranker-4B)	32K	Reranking risultati RAG	€0,12 / —
green-s / green-s-pro	GreenPT	—	Speech-to-text pre-registrato e live	da €0,12/ora (promo)

Per la selezione del modello, la logica pratica è: gemma4 per chat generiche multimodali, green-l/green-r per casi economici a marchio GreenPT, glm-5.2 o kimi-k2.7-code per coding agentico, green-embedding + green-rerank per pipeline RAG. Tutti i prezzi sono in euro, pubblici e aggiornati nella pagina Token Pricing della documentazione.

7. Esempio pratico: collegare un coding agent a GreenPT Code

Scenario: un team di sviluppo vuole dare al proprio coding agent (Cline, Aider, OpenCode, Kilo Code o anche Claude Code tramite un endpoint compatibile) accesso a un modello europeo invece che a un provider USA, per motivi di compliance interna. GreenPT Code espone gli stessi modelli via endpoint OpenAI-compatibile: bastano tre valori — base URL, API key, model id.

• Base URL: https://api.greenpt.ai/v1
• API key: la tua GREENPT_API_KEY
• Modello: un coding model, ad esempio glm-5.2 (flagship, 753B parametri, MoE, 1M di contesto)

curl -X POST https://api.greenpt.ai/v1/chat/completions \   -H "Authorization: Bearer $GREENPT_API_KEY" \   -H "Content-Type: application/json" \   -d '{     "model": "glm-5.2",     "messages": [       {"role": "user", "content": "Scrivi una funzione Python che validi un IBAN italiano"}     ]   }'

Una volta impostati questi tre valori in Cline, Aider o OpenCode, il tuo coding agent lavora esattamente come con qualunque altro provider OpenAI-compatibile: refactoring multi-file, generazione di test, revisione di pull request. Se vuoi anche ridurre i token generati (e quindi costo ed energia), GreenPT Code offre varianti di compressione dell’output (Honey, Ponytail, Caveman) allo stesso prezzo del modello base, pensate per agenti che scrivono molto codice: Honey taglia circa il 49% dei token di codice mantenendo il 98% della qualità, Ponytail punta al minimalismo (circa -54% di codice), Caveman comprime soprattutto la prosa (circa -75% di token di output).

8. Le funzionalità agentiche: Agents, Frida e GreenPT Code

Sì, GreenPT ha funzionalità agentiche vere, articolate su tre livelli distinti, utili per casi d’uso diversi.

Agents (runs nativi). La piattaforma supporta run agentici con passi di ragionamento, analisi immagini, trascrizione di meeting e strumenti integrati come web_search, web_crawl e document_parse. Il modello di fatturazione è trasparente: i tool di ricerca e crawling sono gratuiti, si paga solo l’uso effettivo di token e secondi audio dei modelli coinvolti in ciascun passo del run.

Frida (agenti per l’organizzazione). È la piattaforma no-code/low-code per costruire assistenti aziendali addestrati sui propri dati: knowledge base, documenti caricati, crawling automatico del sito, integrazioni con Shopify, WooCommerce, Notion, Google Drive e OneDrive, e deployment multi-canale su sito, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp e Discord. Include una dashboard di sostenibilità che mostra il risparmio di CO2 rispetto ad alternative tradizionali — utile per il reporting ESG aziendale.

GreenPT Code (agenti di sviluppo). Modelli specializzati per coding agentico (glm-5.2, kimi-k2.7-code, devstral-2, qwen3-coder) pensati per refactoring multi-file, revisione automatica del codice, generazione di test e analisi di repository con contesti fino a 1M di token, integrabili in strumenti come OpenCode, Cline, Aider, Kilo Code, Claude Code e Codex CLI.

In sintesi: se stai costruendo un chatbot di supporto aziendale usi Frida; se vuoi un agente che esegue task multi-step con strumenti esterni usi gli Agents nativi via API; se vuoi un copilota di coding europeo colleghi il tuo IDE a GreenPT Code.

9. GreenPT vs ChatGPT vs Claude vs Gemini: tabella di confronto

Un confronto onesto va fatto su assi diversi, perché GreenPT non compete sulla stessa scala di ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) o Gemini (Google): questi ultimi tre sviluppano modelli frontier proprietari con investimenti miliardari, mentre GreenPT è una startup che seleziona, ottimizza e distribuisce modelli open-weight con un forte posizionamento su sovranità dei dati e sostenibilità.

Criterio	GreenPT	ChatGPT (OpenAI)	Claude (Anthropic)	Gemini (Google)
Hosting / dati	100% EU, GDPR by design	Prevalentemente USA	Prevalentemente USA	Prevalentemente USA
Modelli	Open-weight propri + multi-vendor (proxy)	Proprietari (GPT)	Proprietari (Claude)	Proprietari (Gemini)
Trasparenza CO2/energia	Sì, per conversazione	Non pubblica per query	Non pubblica per query	Non pubblica per query
Compatibilità API	OpenAI-compatibile nativa	Nativa (standard di mercato)	API propria (SDK dedicato)	API propria (SDK dedicato)
Ecosistema agentico/coding	GreenPT Code + Agents + Frida	Ampio (plugin, Assistants, Codex)	Ampio (Claude Code, MCP)	Ampio (Gemini CLI, Vertex AI)
Scala e maturità	Startup, catalogo in crescita	Big tech, leader di mercato	Big tech, focus enterprise/safety	Big tech, integrazione Google Cloud

Il vantaggio competitivo di GreenPT non è “un modello migliore di GPT o Claude”: è che offre in un’unica fattura, con un’unica API compatibile OpenAI, l’accesso a più modelli open-weight con garanzie di data residency e trasparenza ambientale che i tre big non forniscono con lo stesso livello di dettaglio. Il rovescio della medaglia è la scala: catalogo e community più piccoli, e dipendenza da modelli di terze parti per le funzionalità più avanzate.

10. Conclusioni: la velocità dell’AI e perché formarsi ora

Traiamo le conclusioni concludendo la nostra Guida GreenPT AI. Quando abbiamo iniziato a scrivere questa guida, il catalogo modelli di GreenPT non includeva ancora alcuni dei modelli citati sopra: nel giro di poche settimane compaiono nuove versioni, nuovi fornitori, nuovi prezzi. È la fotografia perfetta di dove siamo con l’intelligenza artificiale nel 2026: non un settore maturo, ma un cantiere aperto dove ogni mese nascono piattaforme nuove, europee, sovrane, verticali, che cambiano le regole del gioco.

Per le aziende, questo significa una cosa sola: non si può più delegare la comprensione dell’AI a “quelli dell’IT” o rimandarla al prossimo trimestre. Chi capisce come integrare, valutare e governare questi strumenti, inclusi i criteri di sostenibilità e sovranità digitale che GreenPT rappresenta bene, costruisce un vantaggio competitivo reale. Chi resta a guardare rischia semplicemente di essere spazzato via da chi questi strumenti li ha già messi al lavoro.

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• Telefono: 347 101 2275
• Referente: Dario Carrassi

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