La temperatura è un'impostazione di generazione del modello che controlla quanto una risposta dell'IA possa essere casuale o coerente. Valori più bassi spingono il modello verso output più sicuri e ripetibili, mentre valori più alti aumentano la varietà e la sorpresa. Non cambia ciò che il modello sa, ma modifica come sceglie tra le possibili risposte.
Nella sicurezza informatica, la temperatura è importante perché la stabilità dell'output influisce sia sul rischio sia sul controllo. I difensori spesso abbassano la temperatura per attività come il riepilogo dei log, il triage degli allarmi, l'estrazione di policy e l'assistenza al codice, così i risultati sono più facili da analizzare e riprodurre. Gli attaccanti possono aumentarla quando vogliono testi di phishing più vari, script di social engineering o idee di elusione più diversificate. Anche i team di sicurezza che testano sistemi di IA variano la temperatura per verificare se prompt sensibili, guardrail o rilevamenti si comportano in modo coerente in diverse condizioni di campionamento. Una distribuzione sicura di solito imposta la temperatura in modo deliberato, la documenta e testa i guasti che compaiono quando le risposte diventano troppo creative o troppo rigide.