IL PREZZO PER TOKEN DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NON DICE QUANTO SPENDIAMO DAVVERO
GPT-6 Astra di OpenAI costa a token circa 2,5 volte Claude Opus 5.5 e per chiudere lo stesso compito spende poco più della metà. I token sono i pezzetti di testo su cui l’Intelligenza Artificiale si fa pagare, e chi sceglie un modello di solito guarda quel listino. A un’azienda interessa quanto spende per avere un lavoro finito e fatto bene, e su questo però il listino dice pochissimo.
E quel lavoro costa di più perché il modello, prima di rispondere, ragiona, e quel ragionamento si paga anche se nessuno lo legge. Nei test di Artificial Analysis, una società che prova i modelli, Opus 5.5 scrive circa 119.000 token a compito, e circa 84.000 sono ragionamento. Astra ne scrive molti meno, e così alla fine costa pure meno.
Il listino però non avvisa quando la spesa cambia. Per esempio Gemini 3.8 Flash, il modello economico di Google, ha tenuto fermo il prezzo a token. A compito costa il 40% in più della versione prima, perché scrive circa il 30% di token in più. Il punteggio, per carità, è salito di 3 punti.
Al ragionamento si aggiungono i rifacimenti, perché una risposta sbagliata va rifatta e qualcuno la deve controllare. Un tentativo da 1 centesimo che riesce 1 volta su 5 costa 5 centesimi alla fine per ogni risultato buono. Poi c’è la persona che rilegge, e se deve rifare ogni risposta da zero, il modello economico non fa risparmiare niente. Lo stesso conto vale per un’azienda come per un ospedale che sceglie il modello guardando solo il listino.
A guardare solo il listino, il costo di un risultato già raggiunto crolla. Secondo Epoch AI, un istituto di ricerca, o3 a gennaio 2025 prendeva 75 su 100 a un test di scienze spendendo 30 centesimi a domanda. Meno di 18 mesi dopo, GPT-5.6 Luna di OpenAI fa lo stesso punteggio con una spesa 725 volte più bassa. Secondo i ricercatori del MIT, far girare i modelli migliori costa ogni anno da 3 a 18 volte di più. Il motivo è che sono più grandi e ragionano di più. Così un’azienda vede il prezzo a token magari scendere e può ritrovarsi a pagare di più per ogni lavoro finito.
Quindi, se in azienda dovete scegliere un’AI, provatela prima su pratiche vostre vere, decidendo in anticipo cos’è una risposta giusta. Poi dividete tutta la spesa, token e ore di chi rilegge, per le risposte che hanno passato il controllo. Al fornitore fatevi dire quanti token consuma davvero ogni pratica, prima di firmare qualsiasi cosa!
Voi cosa ne pensate?
#DecisioniArtificiali #MCC #Costi #Token #Aziende
