Per prima cosa cominciamo a definire i requirements…

• Un numero telefonico dedicato a WhatsApp Business API (Può essere benissimo un numero telefonico Virtuale ma deve supportare integrazione con WhatsApp).
• Un Webhook al quale WhatsApp invia al backend dell’utente i messaggi inviati dall’interlocutore.
• Una logica di invio dei messaggi da parte dell’utente all’API di Meta.

L’implementazione delle WhatsApp API parte dal portale sviluppatori di meta: https://developers.facebook.com

Qui lo sviluppatore deve accedere con i suoi dati di accesso a facebook, o con i dati di accesso della sua impresa o alternativamente, se lavora per un’impresa, questa deve condividere le risorse di amministrazione del profilo WhatsApp API con il profilo facebook dello sviluppatore.

Una volta effettuato l’accesso bisogna creare una nuova App.

Aggiungiamo un nuovo numero di telefono e lo autentichiamo (riceveremo un messaggio contenente un codice da inserire nella sezione developers).

Io consiglio sempre di avere un file di enviroment variables (.env) protetto da scrittura e lettura pubblica incapsulato in modo che solamente il backend possa accedervi attraverso un metodo dedicato.

Sviluppando in PHP vi consiglio la libreria composer vlucas/phpdotenv

Si richiama all’interno della classe in questo modo:


use DotenvDotenv;
$dotenv = Dotenv::createImmutable(__DIR__);
$dotenv->load();


Una volta registrato il numero dobbiamo recuperare questi parametri:

WHATSAPP_VERIFY_TOKEN={un token che creiamo noi arbitrariamente ma che ci servirà per iscriverci al servizio}
WHATSAPP_ACCESS_TOKEN=(il token staccato dal developers portal di facebook)
WHATSAPP_PHONE_NUMBER_ID=(l’id che facebook associa al nostro numero di telefono precedentemente registrato)
WHATSAPP_NUMBER=(il numero di telefono che abbiamo registrato)

Una nota importante… Il numero di telefono registrato su WhatsApp Business API non può essere poi utilizzato anche per utilizzare WhatsApp su Cellulare.
L’utente a quel punto può scegliere se memorizzare i messaggi su database per rispondere attraverso un’interfaccia Web oppure se aggiungere un LLM addestrato che si occupi di rispondere autonomamente all’interlocutore.

In questo articolo vedremo proprio questa casualità.

Una volta ottenuti tutti questi dati, dobbiamo andare a inviare il nostro primo messaggio verso una numerazione telefonica (ad esempio il nostro numero personale).

Nella console di Facebook developers bisognerà recarsi nel menù WhatsApp -> Configurazione API (dove abbiamo creato il nostro token).
Apro qui una breve parentesi. Il token di accesso staccato da questa interfaccia è un token a scadenza della durata di 60 giorni. Se si vuole generare un Token dalla durata illimitata bisogna registrare l’utente come Utente di Sistema da business.facebook.com concedergli le risorse di amministrazione per l’app che abbiamo creato in developers e staccare un token con scadenza illimitata.

Da qui inseriamo il nostro prefisso telefonico e il numero del nostro cellulare personale dove vogliamo ricevere il primo messaggio e cliccando su Invia Messaggio se tutto è stato impostato correttamente dovremmo ricevere il messaggio WhatsApp.

In basso, al passaggio 2 facebook fornisce anche una istruzione cURL per l’invio dei messaggio che possiamo riutilizzare per creare un metodo di invio dei messaggi con cURL verso l’endpoint di WhatsApp API.

Abbiamo gestito la parte in cui siamo noi ad inviare un messaggio. Dobbiamo gestire la parte in cui è l’utente a mandare un messaggio a noi.

Ci spostiamo su Webhook e nella select selezioniamo come Product: Whatsapp Business Account

Qui dovremo inserire il nostro URL di Callback che corrisponde all’URI del nostro Webhook.

Come token di verifica inseriamo il token che abbiamo creato nella variabile d’ambiente WHATSAPP_VERIFY_TOKEN nel file .env.

Cliccando su verifica e salva WhatsApp chiamerà la nostra API per verificare che il Webhook sia attivo e funzionante ed iscriverlo correttamente al servizio.

Se vogliamo osservare cosa ci sta inviando WhatsApp consiglio di utilizzare tecniche di reverse-proxy, ad esempio utilizzando Ngrok e sostituendo l’indirizzo del Webhook con quello fornito da Ngrok.

Il Webhook è il punto in cui avviene la magia. Possiamo limitarci a scrivere i messaggi ricevuto in un database con un timestamp, oppure possiamo istruire una rete neurale in OpenAI per far rispondere un LLM alle domande dell’utente per le quali il modello custom trained è stato istruito. A seconda della natura del tema di cui dovrà occuparsi è possibile anche utilizzare i modelli nativi di OpenAI (per compiti non troppo impegnativi consiglio il modello 4o-mini che è il meno costoso. Il costo è di circa 0.15 euro per milione di Token di Input e di 0.60 euro per milione di Token di output alla data odierna. In una semplice chat si arriva a spendere un euro dopo migliaia di messaggi scambiati considerando una media di 500 token totali per ogni richiesta.

Non abbiamo ancora parlato dei costi di WhatsApp…

Per le chat aperte dai clienti, il servizio è completamente gratuito in una sessione di 24 ore. In WhatsApp infatti le sessione che vengono aperte hanno una durata di 24 ore prima di scadere. Se siamo noi ad aprire una chat verso un cliente il costo per sessione è di circa 5 centesimi di euro per sessione aperta verso un numero univoco. Una volta aperta la sessione non ha importanza il numero di messaggi inviati. WhatsApp conteggia unicamente la sessione.

Per fare un esempio pratico… Se un nostro cliente richiede informazioni al nostro bot alle 13:00 del 12 aprile 2025 è lui che sta aprendo una sessione che sarà gratuita e che scadrà alle 12:59:59 del 13 aprile 2025. Se risponderemo al messaggio dopo questo orario apriremo noi una nuova sessione che diventa a pagamento (5 centesimi di euro) per poter scambiare tutti i messaggi che vogliamo fino alle 24 ore successive. Se al termine delle 24 ore invieremo un ulteriore messaggio verrà aperta una nuova sessione al costo di 5 centesimi.

In buona sostanza il costo delle conversazioni su WhatsApp Business API dipende unicamente da chi sta aprendo la sessione. Un cliente? Costo zero. Noi che sfruttiamo le API? 5 centesimi a sessione di 24 ore.

Sulle API di WhatsApp è inoltre possibile avviare delle procedure guidate, ad esempio è possibile identificare l’utente che sta richiedendo informazioni attraverso un form di login. Questa procedura sfrutta i WhatsApp Flows che saranno argomento di un articolo dedicato.

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Introduzione alle tecnologie serverless

Le tecnologie serverless sono piattaforme cloud che autoscale senza la necessità di un’infrastruttura server dedicata. Inoltre, consentono ai programmatori di sviluppare e distribuire rapidamente funzionalità in modo da risparmiare tempo sulla configurazione e la manutenzione del server. Le piattaforme serverless supportano anche la scalabilità orizzontale, offrendo alte prestazioni durante un picco di carico.

Descrizione di Google Cloud Run

Google Cloud Run è una piattaforma di container serverless di Google che consente agli sviluppatori di implementare l’intera infrastruttura back-end senza dover gestire un server. Sfruttando i container Docker, Google Cloud Run consente agli sviluppatori di sviluppare, distribuire e integrare le proprie funzioni serverless.

Inoltre, Google Cloud Run supporta l’integrazione con altri servizi di Google Cloud Platform (GCP) come il sistema di archiviazione Cloud Storage, l’autenticazione e l’autorizzazione OAuth2.0, la gestione degli utenti Cloud Identity, le reti Cloud Load Balancing e così via.

Descrizione di AWS Lambda

AWS Lambda è una piattaforma serverless di Amazon Web Services che consente ai programmatori di implementare codice senza configurare un server. Inoltre, consente di eseguire il codice in vari ambienti come Node.js, Java, C#, Ruby, Python, Go e altro ancora.

AWS Lambda è anche una piattaforma di microservizi che consente di creare app scalabili. È possibile utilizzare AWS Lambda per eseguire codice in risposta agli eventi, come le richieste HTTP, i trigger del database o le notifiche di sistema.

Comparazione dei prezzi

Google Cloud Run offre tariffe a consumo in base al numero di contenitori eseguiti e al tempo di esecuzione. Il prezzo iniziale per l’esecuzione di un contenitore è di $0,0025 per minuto, con una tariffa massima di $0,10 per minuto.

AWS Lambda, d’altra parte, offre tariffe a consumo in base al numero di richieste e al tempo di esecuzione. Il prezzo per le richieste è di $0,20 per milione di richieste, con una tariffa massima di $0,25 per milione di richieste.

Analisi delle prestazioni

Google Cloud Run offre un’alta scalabilità e tempi di risposta rapidi. Con Cloud Run, i contenitori vengono eseguiti in una singola istanza di macchine virtuali di Google, offrendo un’alta velocità di elaborazione.

AWS Lambda, d’altra parte, può scalare automaticamente a milioni di richieste alla volta, offrendo tempi di risposta più veloci. Inoltre, AWS Lambda supporta fino a 3.2 GB di memoria per istanza.

Supporto per i linguaggi di programmazione

Google Cloud Run supporta una vasta gamma di linguaggi di programmazione, tra cui Java, Node.js, Go, Python, Ruby e PHP. Inoltre, supporta anche linguaggi come C#, C++, Rust e altri.

AWS Lambda supporta anche una vasta gamma di linguaggi di programmazione, tra cui Java, Node.js, Go, Python, Ruby, PHP e molto altro ancora. Inoltre, supporta anche ambienti come Node.js, Java Virtual Machine (JVM) e Common Language Runtime (CLR).

Scalabilità e disponibilità

Google Cloud Run offre una scalabilità orizzontale automatica per soddisfare le richieste in tempo reale. Supporta anche una disponibilità elevata per garantire che le applicazioni rimangano sempre attive.

AWS Lambda, d’altra parte, è progettato per scalare automaticamente in base alle richieste in arrivo e offre una disponibilità elevata con un minimo downtime.

Sviluppo e deployment delle funzioni serverless

Google Cloud Run offre una soluzione di sviluppo end-to-end per creare funzionalità serverless. Offre funzionalità come build, test, modifica, push, deploy, monitoraggio e configurazione dei contenitori.

AWS Lambda, d’altra parte, offre agli sviluppatori strumenti per creare, testare e distribuire facilmente funzionalità serverless. È possibile utilizzare AWS Lambda per eseguire codice in risposta agli eventi, come le richieste HTTP, i trigger del database o le notifiche di sistema.

Google Cloud Run e AWS Lambda sono entrambi relazionati alle tecnologie serverless e offrono agli sviluppatori una varietà di strumenti e funzionalità per creare applicazioni scalabili. Tuttavia, Google Cloud Run e AWS Lambda differiscono in termini di prezzo, prestazioni, supporto per i linguaggi di programmazione, scalabilità e altro ancora. Prima di scegliere una di queste piattaforme, è importante esaminare attentamente le proprie esigenze e decidere quale meglio si adatta alle proprie necessità.

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Il cloud di Google: la soluzione per l’efficienza aziendale

Il cloud di Google offre un’infrastruttura sicura e affidabile per l’archiviazione dei dati e la gestione dei servizi aziendali. Grazie alla sua capacità di scalare in modo flessibile, le aziende possono ridurre i costi e aumentare la produttività. Inoltre, Google Cloud offre strumenti avanzati per il monitoraggio e la gestione dei dati, con la possibilità di accedere ai dati ovunque ci si trovi.

Migliorare la collaborazione tra i dipartimenti con il cloud di Google

Grazie al cloud di Google, i dipartimenti aziendali possono collaborare in modo più efficiente e coordinato, migliorando la comunicazione e la condivisione di informazioni. Google Drive, ad esempio, offre un ambiente collaborativo che permette di condividere documenti, file e altri dati tra i membri del team in tempo reale. In questo modo, si riducono i tempi di lavoro e si aumenta la produttività.

Come gestire i progetti in modo più efficiente con il cloud di Google

Google Cloud offre una vasta gamma di strumenti per la gestione dei progetti, come Google Calendar, Google Keep e Google Tasks. Questi strumenti consentono di organizzare il lavoro in modo più efficiente, tenere traccia dei task e delle scadenze e collaborare con gli altri membri del team. Inoltre, Google Cloud permette di accedere ai dati ovunque ci si trovi, rendendo la gestione dei progetti ancora più flessibile.

Ottimizzare i processi aziendali con il cloud di Google: ecco come

Il cloud di Google offre una vasta gamma di strumenti per ottimizzare i processi aziendali, come la gestione delle risorse umane, la contabilità e la gestione del magazzino. Grazie alla sua capacità di integrarsi con altre applicazioni e servizi, Google Cloud permette di automatizzare i processi e di ridurre i tempi di lavoro. In questo modo, le aziende possono diventare più efficienti e produttive.

I vantaggi del cloud di Google per la sicurezza e la privacy dei dati

Google Cloud è stato progettato per garantire la sicurezza e la privacy dei dati aziendali. Grazie ad avanzati strumenti di sicurezza, come la crittografia dei dati e l’autenticazione a due fattori, le aziende possono proteggere i propri dati da accessi non autorizzati e da perdite. Inoltre, Google Cloud offre regolari aggiornamenti di sicurezza e una squadra di esperti dedicati alla sicurezza dei dati.

Il cloud di Google: la scelta ideale per l’efficienza e la produttività aziendale

In sintesi, il cloud di Google è una soluzione ideale per le aziende che vogliono migliorare la loro efficienza e produttività. Grazie alla sua affidabilità, flessibilità e sicurezza, Google Cloud offre una vasta gamma di strumenti per la gestione dei dati e dei processi aziendali. Inoltre, Google Cloud è in costante evoluzione, con nuove funzionalità e servizi che vengono aggiunti regolarmente. Se vuoi rendere la tua azienda più efficiente e produttiva, considera il cloud di Google come soluzione.

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GitHub Copilot: cos’è e come funziona

GitHub Copilot è un assistente di programmazione basato sull’intelligenza artificiale, sviluppato da GitHub e OpenAI. Utilizzando l’API di OpenAI GPT-3, Copilot è in grado di generare codice in modo automatico, suggerendolo all’utente in base al contesto in cui si trova durante la scrittura del programma.

VS Code e GitHub Copilot: una coppia vincente

GitHub Copilot è stato sviluppato per essere integrato con Visual Studio Code, il famoso editor di codice open source di Microsoft. Questa integrazione crea un ambiente di sviluppo molto potente, in grado di suggerire, completare e generare codice in modo dinamico, supportando l’utente nel processo di scrittura del programma.

Un assistente virtuale per il coding

GitHub Copilot funziona come un assistente virtuale per il coding, che suggerisce e completa il codice in base al contesto in cui l’utente si trova. Copilot è in grado di generare codice complesso, come ad esempio funzioni, classi e interfacce, e di completare parti di codice già esistente.

Il machine learning al servizio dei programmatori

GitHub Copilot è basato sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, che gli permettono di apprendere dal codice esistente e di generarne di nuovo con la massima precisione. Copilot utilizza l’API di OpenAI GPT-3, che gli consente di elaborare una vasta quantità di dati e di generare codice in modo sempre più preciso e dettagliato.

Esempi pratici di utilizzo di Copilot

Un esempio pratico di utilizzo di GitHub Copilot potrebbe essere la scrittura di una funzione che converte una stringa in una data. Copilot suggerirebbe la creazione di una funzione con il formato corretto e con gli argomenti giusti, completando l’implementazione con il codice necessario. In questo modo, l’utente risparmierebbe tempo e fatica durante la scrittura del programma.

Vantaggi e limiti dell’AI nella scrittura del codice

I vantaggi dell’utilizzo dell’AI nella scrittura del codice sono innegabili: un maggiore livello di automazione, una maggiore precisione e una maggiore velocità di scrittura. Tuttavia, come ogni tecnologia, anche l’AI ha dei limiti: l’utente deve essere in grado di comprendere il codice generato e di correggerlo se necessario.

La privacy e la sicurezza dei dati su Copilot

Un aspetto importante da considerare quando si utilizza GitHub Copilot è la privacy e la sicurezza dei dati. Copilot viene alimentato con una grande quantità di dati, inclusi il codice e le informazioni personali degli utenti. Tuttavia, GitHub ha dichiarato che Copilot rispetta la privacy degli utenti e che i dati sono criptati e conservati in modo sicuro.

Il futuro del coding: l’AI come strumento di supporto

L’intelligenza artificiale è destinata a diventare sempre più importante nel mondo della programmazione. GitHub Copilot rappresenta solo uno dei primi esempi di come l’AI possa essere utilizzata come strumento di supporto per i programmatori. In futuro, è probabile che vedremo sempre più sviluppatori utilizzare l’AI per automatizzare alcune parti del loro lavoro e per migliorare la loro efficienza.

In conclusione, GitHub Copilot rappresenta un importante passo avanti nella programmazione assistita dall’AI. Sebbene ci siano ancora limiti da superare, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella scrittura del codice potrebbe portare a un maggiore livello di automazione e di efficienza per i programmatori. Con l’integrazione in Visual Studio Code, l’utilizzo di Copilot potrebbe diventare ancora più semplice e immediato, permettendo a molti sviluppatori di migliorare la loro produttività.

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Cloud serverless: cos’è e come funziona

Il concetto di Cloud serverless si riferisce alla possibilità di creare e gestire applicazioni che non richiedono la gestione di un server fisico. In poche parole, il serverless permette di eseguire il codice di un’applicazione direttamente nella cloud, senza la necessità di un server dedicato. In questo modo, il serverless consente di ridurre i costi e di semplificare la gestione delle risorse informatiche.

Google Cloud Run: la soluzione di Google

Google Cloud Run è una soluzione di serverless computing che consente di eseguire le applicazioni in modo rapido e flessibile, senza dover gestire le risorse del server. Cloud Run permette di eseguire i container Docker in modo automatico, su richiesta e senza alcun costo di configurazione. In questo modo, Cloud Run consente di eseguire applicazioni senza preoccuparsi della gestione delle infrastrutture, semplificando la vita degli sviluppatori.

Vantaggi di utilizzare Google Cloud Run

L’utilizzo di Google Cloud Run presenta numerosi vantaggi. In primo luogo, consente di risparmiare sui costi di gestione delle risorse informatiche, eliminando la necessità di un server dedicato. In secondo luogo, consente di eseguire applicazioni in modo rapido e flessibile, senza dover preoccuparsi della configurazione del server. Inoltre, Cloud Run consente di creare applicazioni in modo scalabile e sicuro, garantendo sempre le migliori prestazioni.

Come utilizzare Google Cloud Run

Per utilizzare Google Cloud Run è necessario creare un’immagine Docker contenente l’applicazione da eseguire. Una volta creata l’immagine, è possibile eseguire l’applicazione su Cloud Run, selezionando le opzioni desiderate e configurando il servizio. Una volta configurato, Cloud Run consente di eseguire l’applicazione in modo automatico e senza alcuna configurazione.

Creare il proprio serverless con Google Cloud Run

Per creare il proprio serverless con Google Cloud Run è necessario creare un’immagine Docker contenente l’applicazione da eseguire. Una volta creata l’immagine, è possibile eseguire l’applicazione su Cloud Run, selezionando le opzioni desiderate e configurando il servizio. Una volta configurato, Cloud Run consente di eseguire l’applicazione in modo automatico e senza alcuna configurazione.

Gestire le risorse e i servizi con Google Cloud Run

La gestione delle risorse e dei servizi con Google Cloud Run è semplice e intuitiva. Cloud Run consente di configurare le opzioni desiderate e di monitorare l’esecuzione delle applicazioni in modo preciso e dettagliato. Inoltre, Cloud Run consente di gestire le risorse e i servizi in modo scalabile e sicuro, garantendo sempre le migliori prestazioni.

Esempi di applicazioni realizzate con Google Cloud Run

Google Cloud Run può essere utilizzato per sviluppare una vasta gamma di applicazioni, tra cui applicazioni web, applicazioni mobile e applicazioni IoT. Alcuni esempi di applicazioni realizzate con Cloud Run includono applicazioni per la gestione dei dati, applicazioni per la sicurezza informatica e applicazioni per la gestione delle risorse informatiche.

Migliorare le performance con Google Cloud Run

Per migliorare le performance delle applicazioni su Cloud Run è possibile utilizzare le funzionalità avanzate di caching e di caching dei dati. Inoltre, è possibile utilizzare i servizi di CDN per migliorare la velocità e la scalabilità delle applicazioni.

Sicurezza e scalabilità con Google Cloud Run

Google Cloud Run garantisce la sicurezza e la scalabilità delle applicazioni, grazie alle funzionalità avanzate di sicurezza e di gestione delle risorse informatiche. Inoltre, Cloud Run consente di gestire le applicazioni in modo scalabile e sicuro, garantendo prestazioni elevate e costi sostenibili.

Costi e pricing di Google Cloud Run

Google Cloud Run offre un modello di pricing flessibile e conveniente, che consente di pagare solo per le risorse utilizzate. Inoltre, Cloud Run offre un’ampia gamma di opzioni di pricing, tra cui il modello di pricing a consumo e il modello di pricing a pacchetto, che consentono di scegliere la soluzione più adatta alle esigenze dell’azienda.

In sintesi, Google Cloud Run rappresenta una soluzione affidabile e flessibile per la creazione di applicazioni serverless. Grazie alle sue funzionalità avanzate, Cloud Run consente di creare applicazioni in modo rapido e flessibile, senza dover preoccuparsi della gestione delle risorse informatiche. Inoltre, Cloud Run garantisce la sicurezza e la scalabilità delle applicazioni, garantendo sempre le migliori prestazioni e i costi sostenibili.

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L'articolo Cloud serverless con Google Cloud Run proviene da RENOR & Partners S.r.l..