Prezzi API AI: classifica e modello più economico per le query

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Quanto costa l’API di un modello AI? 1000 prompt tipici (misurati su testo in lingua polacca) costano oggi da [pw_rc_fakt k=”najtanszy_koszt”] con il modello [pw_rc_fakt k=”najtanszy”] fino a [pw_rc_fakt k=”najdrozszy_koszt”] con [pw_rc_fakt k=”najdrozszy”] - una differenza di [pw_rc_fakt k=”roznica”] per completare lo stesso lavoro. Aggiorno la classifica ogni settimana partendo dai listini ufficiali pubblici; i calcoli tengono conto della frammentazione dei token nelle lingue diverse dall’inglese, che ho misurato sperimentalmente. Dall’8 ottobre nella panoramica è presente anche Claude Haiku 5.5.

[pw_ranking_cen]

Come calcolo il costo di 1000 query

Il prezzo puro per milione di token non basta per stimare la spesa reale: devi sapere quanti token consuma effettivamente ogni prompt nella lingua d’uso. Per questo normalizzo ogni modello su un’unità di lavoro standardizzata:

• la query tipo corrisponde a un testo che in inglese richiederebbe 400 token in ingresso (istruzione con contesto operativo, ad esempio un’email ricevuta) e 600 token in uscita (qualche paragrafo di risposta),
• per le lingue europee con morfologia complessa (nel nostro test abbiamo impiegato il polacco come riferimento di stress-test per il vocabolario dei tokenizer), moltiplico il volume base per il fattore reale misurato: ad esempio 1,46 su GPT-6 e ben 2,37 su Claude 5.5,
• costo = 1000 × moltiplicatore × (400 × prezzo_input + 600 × prezzo_output) / 1.000.000,
• i prezzi sono estratti direttamente dall’endpoint pubblico di OpenRouter /api/v1/models, che riporta i costi vivi dei fornitori senza ricarichi intermedi; i valori restano espressi in USD poiché è la valuta di fatturazione nativa delle API,
• la variazione su base settimanale confronta il costo con l’ultima rilevazione di almeno 6 giorni prima.

Elementi non inclusi nel calcolo base che possono far lievitare la fattura:

• i token di ragionamento interni: i modelli dotati di passaggi logici intermedi conteggiano i pensieri come token di output, moltiplicando rapidamente il costo finale della chiamata,
• il contesto esteso: quando invii documenti da decine di migliaia di token conta soprattutto il prezzo di input, e alcuni fornitori applicano tariffe superiori oltre certe soglie (ad es. oltre i 200.000 token),
• sconti e ottimizzazioni: caching dei prompt e modalità batch riducono la spesa del 50% o più; ne parlo in dettaglio nella guida dedicata ai token.

La misurazione: l’efficienza del tokenizer varia tra i modelli

Ho inviato lo stesso identico paragrafo - una richiesta di assistenza per la garanzia di una macchina da caffè, pari a 120 parole - in polacco e in inglese a 35 modelli tramite OpenRouter, annotando il numero esatto di token di input rilevati dai rispettivi provider. Per isolare il testo dai template di chat ho sottratto il peso fisso di un messaggio a carattere singolo. Il test completo è costato circa 0,13 EUR (0,15 USD).

Le implicazioni pratiche più importanti:

• Claude 5.5 e GPT-6.1 Sol hanno prezzi nominali identici (2 USD / circa 1,79 EUR per milione di token in input, 10 USD / circa 8,94 EUR in output), ma il medesimo testo genera in Claude 341 token contro i soli 210 di GPT. Di conseguenza, su 1000 query Sonnet 5.5 costa [pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-sonnet-5.5″], mentre GPT-6.1 Sol costa [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6.1-sol”] - un ricarico effettivo di circa il 62% a parità di listino nominale.
• Il vocabolario di Claude 5 risulta più frammentato persino in inglese: 207 token contro i 144 registrati da GPT. L’inefficienza non riguarda quindi unicamente le lingue secondarie.
• Le famiglie Gemini e Grok gestiscono i caratteri accentati ed europei con la massima compattezza (moltiplicatore compreso tra 1,16 e 1,37), garantendo spese reali molto vicine ai dati nominali.
• Kimi K3 propone un input economico (0,50 USD / circa 0,45 EUR), ma compensa con un output a circa 13,42 EUR (15 USD) e un token count quasi raddoppiato sui testi non inglesi, collocandosi di fatto sui livelli dei sistemi di punta più costosi.

Avevo condotto una misurazione simile su un brano più breve nell’approfondimento sui token AI, riscontrando un consumo da 1,38 a 2,11 volte superiore all’inglese. Con un passaggio più lungo il divario si stabilizza, confermando comunque l’ordine di efficienza tra i fornitori. Rieseguo lo script di test non appena viene pubblicato un modello con un nuovo vocabolario di tokenizzazione.

Quale modello AI scegliere in base al budget

L’opzione dal prezzo più basso non è necessariamente adatta a qualsiasi flusso di lavoro. Ecco la ripartizione pratica dei modelli a confronto:

• Operazioni massive ad alta frequenza (smistamento email, estrazione dati, sintesi veloce): GPT-6 Luna ([pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6-luna”]), Gemini 2.5 Flash-Lite ([pw_rc_fakt id=”google/gemini-2.5-flash-lite”]), Mistral Small 4 ([pw_rc_fakt id=”mistralai/mistral-small-2603″]). Luna ha superato a pieni voti i controlli linguistici; ne parlo nell’analisi di GPT-6 Luna.
• Assistenti conversazionali e redazione testi standard: Gemini 3.8 Flash ([pw_rc_fakt id=”google/gemini-3.8-flash”], tariffa speciale fino a fine 2026), DeepSeek V4.1 Flash ([pw_rc_fakt id=”deepseek/deepseek-v4.1-flash”]), Mistral Large 4 ([pw_rc_fakt id=”mistralai/mistral-large-4-0″]).
• Task complessi, programmazione e pipeline ad agenti: GPT-6.1 Sol ([pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6.1-sol”]), Claude Sonnet 5.5 ([pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-sonnet-5.5″]), Grok 4.7 ([pw_rc_fakt id=”x-ai/grok-4.7″]).
• Utilizzo di punta senza compromessi: Claude Opus 5.5 ([pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-opus-5.5″]), GPT-6 Astra ([pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6-astra”]), Claude Fable 5.1 ([pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-fable-5.1″]).
• Modelli open weight da eseguire in locale o su server proprietari: Gemma 4 31B, Qwen 3.8, GLM-5.3, DeepSeek V4 - esaminati nel dettaglio nella nostra guida sull’AI in locale.

Puoi valutare le capacità generative dirette nell’arena comparativa dei modelli AI, mentre per un rapporto formale tra spesa e abilità logiche consulta la pagina sul costo dell’intelligenza.

Confronto prezzi dei modelli AI per fornitore

Quanto costa l’API AI al mese: 3 simulazioni

La tabella indica il costo standard per 1000 chiamate: il budget mensile si calcola semplicemente moltiplicando per il proprio volume. Ecco tre configurazioni tipiche:

• Chatbot sul sito da 10.000 sessioni mensili (con 1 interazione ciascuna): GPT-6 Luna [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6-luna” x=”10″], Gemini 3.8 Flash [pw_rc_fakt id=”google/gemini-3.8-flash” x=”10″], Claude Sonnet 5.5 [pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-sonnet-5.5″ x=”10″].
• Automazione smistamento email da 3000 messaggi al mese: DeepSeek V4.1 Flash [pw_rc_fakt id=”deepseek/deepseek-v4.1-flash” x=”3″], GPT-6.1 Sol [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6.1-sol” x=”3″].
• Assistente individuale (50 query al giorno per 22 giorni lavorativi, pari a 1100 chiamate): Claude Opus 5.5 [pw_rc_fakt id=”anthropic/claude-opus-5.5″ x=”1.1″], GPT-6.1 Sol [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6.1-sol” x=”1.1″].

Se utilizzi l’AI primariamente via interfaccia web o chat anziché tramite codice, confronta questi numeri con le sottoscrizioni commerciali standard. La panoramica dei piani flat è trattata nel post su quanto costa l’AI, mentre i profili d’uso per settore sono esplorati nel calcolatore sui costi dell’AI nel tuo lavoro. Per configurare la prima chiave d’accesso leggi la guida su come iniziare con le API AI da zero; per gestire tutti i modelli con un’unica interfaccia puoi consultare il focus su OpenRouter.

Generazione immagini: costo per 1000 elaborazioni via API

Nei sistemi di computer vision, l’output generato viene fatturato conteggiando i pixel come token di output. Riporto qui la stima per 1000 immagini quadrate standard (circa 1024×1024, con istruzione di 100 token in inglese). Il conteggio token per immagine deriva dalla documentazione: 1120 per le versioni visuali di Gemini 3 e 1056 per GPT Image a qualità media. Risoluzioni superiori (2K, 4K) o rendering ad alta precisione comportano costi più alti.

• GPT Image mini: [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-5-image-mini”] per 1000 immagini,
• GPT Image 2: [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-5.4-image-2″],
• Nano Banana 2.1: [pw_rc_fakt id=”google/gemini-nano-banana-2.1″] - la recensione completa è nella guida a Nano Banana,
• Nano Banana Pro: [pw_rc_fakt id=”google/gemini-3-pro-image”].

Attiva il filtro “Immagini” nella classifica in alto per visualizzare l’intero gruppo di sei modelli sul grafico. Un confronto qualitativo tra i render è disponibile nella guida su GPT Image.

Domande frequenti

Quanto costa usare le API di intelligenza artificiale?

Da una frazione di centesimo fino a pochi centesimi per singola richiesta. 1000 query tipiche variano da [pw_rc_fakt k=”najtanszy_koszt”] con l’opzione più economica fino a [pw_rc_fakt k=”najdrozszy_koszt”] con le configurazioni di punta. Non ci sono canoni fissi obbligatori: paghi esclusivamente i token scambiati.

Qual è il modello AI più economico in assoluto?

Questa settimana il modello al costo minore è [pw_rc_fakt k=”najtanszy”]. Se cerchi una soluzione di un grande fornitore che garantisca ottima resa linguistica, le scelte più convenienti sono GPT-6 Luna oppure Gemini 2.5 Flash-Lite.

Perché i testi non in lingua inglese consumano più token?

I tokenizer vengono addestrati a partire da corpora a dominanza anglosassone: le parole dotate di flessioni complesse, accenti o caratteri specifici vengono scomposte in sillabe o caratteri singoli. Nella misurazione effettuata (condotta su testo polacco), il conteggio dei token è risultato tra il 17% e il 98% più elevato rispetto al medesimo contenuto espresso in inglese.

Claude costa più di ChatGPT via API?

Sì, a parità di tariffa base nominale. Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol indicano entrambi un listino di 2 e 10 USD per milione di token (rispettivamente circa 1,79 e 8,94 EUR), ma un testo non inglese genera in Claude 341 token contro i 210 di GPT. La chiamata su Claude comporta quindi un costo finale superiore di circa il 62%.

Con quale frequenza vengono aggiornati i listini?

Il listino viene sincronizzato settimanalmente rilevando le variazioni percentuali rispetto al ciclo precedente. Gli adeguamenti tariffari immediati vengono segnalati nella sezione news, mentre il calcolatore sui costi dell’AI ricalcola quotidianamente l’impatto su tre profili di utilizzo pratico.

I prezzi su OpenRouter corrispondono a quelli ufficiali dei produttori?

OpenRouter riflette il prezzo d’origine dei provider di calcolo senza ricarichi sul singolo token, applicando una commissione solo in fase di ricarica del credito. I modelli open source sono ospitati da datacenter indipendenti con condizioni diverse, perciò singoli fornitori terzi possono presentare costi leggermente difformi rispetto alle medie mostrate.

Quanto costano 1000 prompt con i modelli GPT?

Con GPT-6 Luna la spesa è pari a [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6-luna”], con GPT-6.1 Sol a [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6.1-sol”], e con GPT-6 Astra a [pw_rc_fakt id=”openai/gpt-6-astra”] (per una query tipo senza catena di ragionamento abilitata).

Fonti e dettagli della rilevazione

• Prezzi di riferimento: endpoint pubblico OpenRouter /api/v1/models, sincronizzato al [pw_rc_fakt k=”data”].
• Dati sui token: misurazione diretta del 7 ottobre 2026 (parametro usage.prompt_tokens nelle risposte API su 35 modelli, confrontando il medesimo testo di prova in polacco e inglese).
• Token per la grafica: specifiche ufficiali di Gemini API (versioni immagine di Gemini 3) e OpenAI (GPT Image, profilo standard).
• Calcoli approfonditi e benchmark precedenti: guida su Cosa sono i token AI e come calcolarne il costo.

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Kinetyra