Richiesta e utilizzo dell'API OpenAI Responses

OpenAI ha recentemente fornito un’interfaccia per creare risposte dai modelli. Fornisci input di testo o immagine per generare output di testo o immagine. Consenti al modello di chiamare il tuo codice personalizzato o di utilizzare strumenti integrati, come la ricerca web o la ricerca di file, per utilizzare i tuoi dati come input per le risposte del modello. Questo documento descrive principalmente il processo di utilizzo dell’API OpenAI Responses, che ci consente di utilizzare facilmente la funzionalità di creazione di risposte dai modelli ufficiali di OpenAI.

Processo di richiesta

Per utilizzare l’API OpenAI Responses, prima vai al Pannello di controllo di Ace Data Cloud per ottenere il tuo token API, da conservare per uso futuro.

Se non hai ancora effettuato il login o la registrazione, verrai automaticamente reindirizzato alla pagina di login che ti invita a registrarti e accedere; una volta completato, verrai riportato automaticamente alla pagina corrente. Un token API è sufficiente per chiamare tutti i servizi della piattaforma, senza dover richiedere separatamente per ogni servizio. La prima richiesta ti darà un credito gratuito, che puoi utilizzare per un’esperienza gratuita; quando il credito è insufficiente, puoi ricaricare il saldo generale nel pannello di controllo.

📘 Documentazione completa: OpenAI Responses API →

Utilizzo di base

Ora puoi compilare i contenuti corrispondenti nell’interfaccia, come mostrato nell’immagine:

Quando utilizzi questa interfaccia per la prima volta, devi compilare almeno tre contenuti: uno è authorization, che puoi selezionare direttamente dal menu a discesa. Un altro parametro è model, model è la categoria del modello che scegli di utilizzare dal sito ufficiale di OpenAI ChatGPT; qui abbiamo principalmente 20 modelli, i dettagli possono essere consultati nei modelli forniti. L’ultimo parametro è input, input è un array di domande che inseriamo, rappresenta un array che consente di caricare più domande contemporaneamente, ogni domanda contiene role e content, dove role indica il ruolo del richiedente; abbiamo fornito tre identità: user, assistant, system. L’altro content è il contenuto specifico della nostra domanda. Puoi anche notare che a destra c’è il codice di chiamata corrispondente generato, puoi copiare il codice e eseguirlo direttamente, oppure puoi semplicemente fare clic sul pulsante “Prova” per testare. Parametri opzionali comuni:

max_tokens: limita il numero massimo di token per una singola risposta.
temperature: genera casualità, tra 0-2, valori più alti portano a maggiore dispersione.
n: quante risposte candidate generare in una volta.
response_format: impostazione del formato di ritorno.
tools: definizione delle chiamate a funzioni/strumenti.
background: se eseguire in modo asincrono in background.

Dopo la chiamata, scopriamo che il risultato restituito è il seguente:

{
  "id": "resp_68a98322e3c88191a027de2711a02a490554cad0b36c0400",
  "object": "response",
  "created_at": 1755939618,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-5.5",
  "output": [
    {
      "id": "msg_68a98323422c8191a7f383eea48ba5160554cad0b36c0400",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi?"
        }
      ],
      "role": "assistant"
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": {
    "effort": null,
    "summary": null
  },
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": {
    "format": {
      "type": "text"
    }
  },
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": {
    "input_tokens": 8,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 10,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 18
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

Il risultato restituito ha diversi campi, descritti come segue:

id, l’ID generato per questo compito di dialogo, utilizzato per identificare univocamente questo compito di dialogo.
model, il modello scelto dal sito ufficiale di OpenAI ChatGPT.
output, le informazioni di risposta fornite da ChatGPT per la domanda.
usage: informazioni statistiche sui token per questa domanda e risposta.

Tra cui output contiene le informazioni di risposta di ChatGPT, all’interno di output è presente la risposta di ChatGPT, come mostrato nell’immagine.

Puoi vedere che il campo content all’interno di output contiene il contenuto specifico della risposta di ChatGPT.

Risposta in streaming

Questa interfaccia supporta anche le risposte in streaming, il che è molto utile per l’integrazione web, consentendo di visualizzare il contenuto parola per parola. Se desideri restituire una risposta in streaming, puoi modificare il parametro stream nell’intestazione della richiesta, impostandolo su true. Modifica come mostrato nell’immagine, ma il codice di chiamata deve avere le modifiche corrispondenti per supportare le risposte in streaming.

Dopo aver modificato stream in true, l’API restituirà i dati JSON riga per riga; a livello di codice, dobbiamo apportare le modifiche necessarie per ottenere i risultati riga per riga. Esempio di codice di chiamata in Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/responses"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [{"role":"user","content":"Ciao"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

L’output appare come segue:

data: {"type": "response.created", "sequence_number": 0, "response":
{"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "in_progress", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "auto", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": null, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.in_progress", "sequence_number": 1, "response": {"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "in_progress", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "auto", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": null, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_item.added", "sequence_number": 2, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "in_progress", "content": [], "role": "assistant"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.content_part.added", "sequence_number": 3, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "part": {"type": "output_text", "annotations": [], "text": ""}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 4, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "Ciao", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 5, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "!", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 6, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " Come", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 7, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " posso", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 8, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " aiutarti", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 9, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " oggi", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 10, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "?", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 11, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " 😊", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.done", "sequence_number": 14, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.content_part.done", "sequence_number": 15, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "part": {"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_item.done", "sequence_number": 16, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "completed", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}], "role": "assistant"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.completed", "sequence_number": 17, "response":
{"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "completed", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [{"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "completed", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}], "role": "assistant"}], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "default", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": {"input_tokens": 8, "input_tokens_details": {"cached_tokens": 0}, "output_tokens": 11, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0}, "total_tokens": 19}, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"}

Si può vedere che nella risposta ci sono molti data, e data contiene il delta che è il contenuto della risposta più recente, coerente con quanto descritto in precedenza. Il delta è il contenuto della risposta aggiunto, e puoi integrarlo nel tuo sistema in base ai risultati. Inoltre, la fine della risposta in streaming è determinata dal contenuto di data; se il contenuto di type è response.completed, significa che la risposta in streaming è completamente terminata. I risultati di data restituiti contengono diversi campi, descritti di seguito:

item_id, l’ID generato per questo compito di dialogo, utilizzato per identificare univocamente questo compito di dialogo.
type, il tipo di compito di generazione delle risposte.
model, il modello scelto dal sito ufficiale di OpenAI ChatGPT.
delta, le informazioni di risposta fornite da ChatGPT in base alla domanda.

JavaScript è supportato, ad esempio, il codice per la chiamata in streaming di Node.js è il seguente:

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    accept: "application/json",
    authorization: "Bearer b82d32f570bc434d9ba9923aa0e7dce0",
    "content-type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4.1",
    input: [{ role: "user", content: "Ciao" }],
    stream: true,
  }),
};

fetch("https://api.acedata.cloud/openai/responses", options)
  .then((response) => response.json())
  .then((response) => console.log(response))
  .catch((err) => console.error(err));

Esempio di codice Java:

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "gpt-4.1");
jsonObject.put("input", [{"role":"user","content":"Ciao"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/openai/responses")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer b82d32f570bc434d9ba9923aa0e7dce0")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

Altri linguaggi possono essere riscritti separatamente, il principio è lo stesso.

Conversazione a più turni

Se desideri integrare la funzionalità di conversazione a più turni, devi caricare più domande nel campo input, un esempio specifico di più domande è mostrato nell’immagine sottostante:

Esempio di codice Python per la chiamata:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/responses"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [{"role":"user","content":"Ciao"},{"role":"assistant","content":"Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"},{"role":"user","content":"Cosa ho appena detto?"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Caricando più domande, puoi facilmente realizzare una conversazione a più turni e ottenere la seguente risposta:

{
  "id": "resp_68a989c03c508191a1dd82ce2e37e88a0932a4328c0a5d5b",
  "object": "response",
  "created_at": 1755941312,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    {
      "id": "msg_68a989c092e4819189821a9eb8247e1e0932a4328c0a5d5b",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "Hai appena detto \"Ciao.\" \n\nVuoi continuare la conversazione o fare una domanda?"
        }
      ],
      "role": "assistant"
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": {
    "effort": null,
    "summary": null
  },
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": {
    "format": {
      "type": "text"
    }
  },
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": {
    "input_tokens": 32,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 20,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 52
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

Si può vedere che le informazioni contenute in output sono coerenti con il contenuto di utilizzo di base, che include il contenuto specifico della risposta di ChatGPT a più conversazioni, in modo da poter rispondere alle domande corrispondenti in base ai contenuti di più conversazioni.

Modello visivo

gpt-4o è un grande modello linguistico multimodale sviluppato da OpenAI, che ha aggiunto capacità di comprensione visiva sulla base di GPT-4. Questo modello può gestire simultaneamente input di testo e immagini, realizzando una comprensione e generazione multimodale. L’elaborazione del testo utilizzando il modello gpt-4o è coerente con il contenuto di utilizzo di base descritto in precedenza; di seguito verrà brevemente introdotto come utilizzare la capacità di elaborazione delle immagini del modello. L’uso della capacità di elaborazione delle immagini del modello gpt-4o avviene principalmente aggiungendo un campo type al contenuto originale content, attraverso il quale è possibile sapere se ciò che viene caricato è testo o immagine, in modo da utilizzare la capacità di elaborazione delle immagini del modello gpt-4o. Di seguito si parlerà principalmente di come chiamare questa funzionalità utilizzando Curl e Python.

Metodo dello script Curl

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/openai/responses' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "input_text", "text": "cosa c'è in questa immagine?"},
          {
            "type": "input_image",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Metodo dello script Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "input_text", "text": "cosa c'è in questa immagine?"},
          {
            "type": "input_image",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png"
          }
        ]
      }
    ]
  }

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Poi si può ottenere il seguente risultato, le informazioni dei campi nel risultato sono coerenti con quelle sopra, nello specifico come segue:

{
  "id": "resp_68a98c1bb784819e9b9f622007a2d37602483949012d2193",
  "object": "response",
  "created_at": 1755941915,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    {
      "id": "msg_68a98c1dd030819e97fb71e6ee33f5a902483949012d2193",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "Questa immagine mostra un sentiero panoramico, probabilmente una passerella, che attraversa un campo o una prateria verde lussureggiante. Il cielo sopra è blu brillante con alcune nuvole bianche, e ci sono alberi e cespugli verdi sullo sfondo. Sembra una scena naturale tranquilla, probabilmente in un parco, in una zona umida o in una prateria. L'immagine trasmette un senso di tranquillità e bellezza naturale."
        }
      ],
      "role": "assistant"
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": {
    "effort": null,
    "summary": null
  },
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": {
    "format": {
      "type": "text"
    }
  },
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": {
    "input_tokens": 1118,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 75,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 1193
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

Si può vedere che il contenuto della risposta è basato sull’immagine, quindi attraverso i due metodi sopra si può facilmente utilizzare la capacità di elaborazione di testo e immagini del modello gpt-4.1. Oltre a gpt-4.1, c’è un modello a costo inferiore, chiamato gpt-4o-mini. gpt-4o-mini è l’ultima generazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni sviluppati da OpenAI, che non solo ha una velocità di risposta rapida, ma è anche più economico e supporta il multimodale. L’uso della funzione vision può fare riferimento al contenuto dell’uso del modello gpt-4.1 sopra.

Creazione del modello di elaborazione dei file

Esempio di richiesta:

{
  "model": "gpt-4.1",
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "input_text", "text": "cosa c'è in questo file?" },
        {
          "type": "input_file",
          "file_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/fish/64adc04b-c196-4a0f-9070-222ba101ce6c.wav"
        }
      ]
    }
  ]
}

Esempio di risultato:

{
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          "text": "Il file che hai postato contiene la **lettera annuale 2024 agli azionisti di Berkshire Hathaway Inc.**, scritta da Warren E. Buffett, Presidente del Consiglio. Questo documento è una comunicazione completa che è tipicamente inclusa nel rapporto annuale di Berkshire agli azionisti.\n\n### Cosa c'è dentro il file:\n\n#### 1. **Lettera del Presidente agli Azionisti**\n   - **Introduzione e Filosofia:** Warren Buffett discute lo scopo del rapporto annuale, lo stile di comunicazione di Berkshire Hathaway e la sua filosofia per la trasparenza e la discussione franca sia dei successi che dei fallimenti.\n   - **Discussione sugli Errori:** Parla apertamente degli errori commessi nell'allocazione del capitale e nelle decisioni relative al personale, sottolineando l'importanza di ammettere gli errori e agire prontamente per correggerli.\n   - **Commenti sulla Successione:** Buffett fa riferimento al suo eventuale ritiro, e che Greg Abel lo succederà come CEO e scrittore di queste lettere.\n   - **Storia Anecdotica:** La storia di Pete Liegl, fondatore di Forest River (un produttore di camper acquisito da Berkshire), viene raccontata per illustrare la filosofia di gestione e il processo decisionale aziendale.\n\n#### 2. **Performance Aziendale e Finanziaria 2024**\n   - **Risultati Chiave:** Riepilogo di come Berkshire ha performato finanziariamente nel 2024 rispetto al 2023, inclusa la suddivisione degli utili operativi per segmenti aziendali come assicurazioni, ferrovia BNSF ed energia.\n   - **Settore Assicurativo:** GEICO e la divisione assicurativa danni hanno avuto un anno eccezionale, con commenti sul settore e su come Berkshire affronta il rischio assicurativo, la determinazione dei prezzi e l'investimento del \"float\" assicurativo.\n   - **Investimenti:** Discussione sulla strategia di Berkshire di possedere sia aziende complete che partecipazioni parziali (titoli negoziabili) in grandi aziende (ad es., Apple, American Express, Coca-Cola), e sul suo impiego di liquidità.\n   - **Tasse:** Riferimento a Berkshire che stabilisce record nei pagamenti delle tasse aziendali (26,8 miliardi di dollari all'IRS nel 2024).\n\n#### 3. **Filosofia a Lungo Termine e Commento sul Capitalismo**\n   - **Sulle Azioni:** Buffett spiega perché Berkshire dà priorità alla proprietà di aziende (azioni) rispetto a contante o obbligazioni, e perché l'azienda favorisce investimenti a lungo termine.\n   - **Sul Capitalismo:** C'è una riflessione sulla crescita dell'America, il ruolo del capitalismo, il risparmio e l'allocazione del capitale nel successo della nazione, e un accenno all'importanza di mantenere una valuta stabile.\n\n#### 4. **Investimenti Giapponesi**\n   - **Aggiornamento sulle Partecipazioni Giapponesi:** Gli investimenti in crescita di Berkshire in cinque aziende commerciali giapponesi, e la visione positiva della loro gestione e governance.\n\n#### 5. **Assemblea Annuale di Berkshire Hathaway**\n   - **Informazioni sull'Incontro Annuale:** Dettagli sull'incontro annuale a Omaha, inclusi eventi sociali, vendite di libri e iniziative benefiche legate all'incontro.\n   - **Storie Personali:** Anecdoti personali che coinvolgono la famiglia di Buffett, (inclusa sua sorella Bertie), per aggiungere un tocco umano alla lettera.\n\n#### 6. **Tabelle di Performance**\n   - **Berkshire vs S&P 500 (1965-2024):** Due tabelle dettagliate che mostrano la variazione percentuale annuale del prezzo delle azioni di Berkshire rispetto al rendimento totale dell'S&P 500, così come i guadagni complessivi e composti a lungo termine.\n\n---\n\n### In Sintesi\n\nQuesto file è la **lettera annuale 2024 di Berkshire Hathaway agli azionisti**, principalmente scritta da Warren Buffett. Copre la performance aziendale, la filosofia di gestione, la strategia di investimento, gli utili e le tasse, le operazioni assicurative, le partecipazioni significative, l'allocazione del capitale, gli aggiornamenti sulla successione e altro ancora. Le tabelle mostrano un notevole superamento delle performance di Berkshire Hathaway rispetto all'S&P 500 per quasi sei decenni – un punto centrale di orgoglio nella lettera.\n\nSe desideri dettagli specifici da una particolare sezione, fammi sapere!"
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