Prodotti

Quanto ti costa davvero il tuo carico di lavoro LLM?

Modella la tua spesa mensile per le API LLM direttamente nel browser — poi vedi quanto ti farebbero risparmiare il prompt caching, l'elaborazione batch e l'instradamento di parte del traffico verso un modello più economico. Confronta 18 modelli di 6 provider sul tuo carico di lavoro esatto.

Mensile e annuale Ricalcolo in tempo reale Prezzi ufficiali Senza registrazione
Template di carico di lavoro

I template sono carichi di lavoro d'esempio — punti di partenza da adattare ai tuoi numeri.

Modello
Traffico

I tokenizer differiscono tra le famiglie di modelli — misura sui tuoi dati. Perché il conteggio dei token varia.

Prompt caching
5 min (scrittura 1,25×)
1 ora (scrittura 2×)
Batch
Routing verso un modello più economico
Previsione e valuta
Inserisci il tuo traffico a sinistra per vedere la stima.

Spesa ottimizzata

al livello base

All'anno

ottimizzata, alla crescita impostata

Per attività

Da dove arrivano i risparmi

Le leve si applicano in ordine: caching, poi batch, poi routing. Una leva in grigio non può applicarsi a questo modello o carico di lavoro.

Confronta i modelli su questo carico di lavoro

Ogni modello con il prezzo calcolato sul tuo traffico esatto — livello base e ottimizzato (caching + batch). Ordinato per costo mensile ottimizzato.

ModelloBase / meseOttimizzato / meseRisparmioPer attività

Proiezione a 12 mesi

Spesa mensile ottimizzata capitalizzata al tuo tasso di crescita.

Come arrivarci

Ottieni le tre raccomandazioni a maggior impatto per il tuo carico di lavoro — e un PDF di questa stima via e-mail (dettaglio, confronto tra modelli e proiezione).

    Come funziona la stima

    Un modello trasparente, a livello di token — nessuna scatola nera. Ogni cifra si ricalcola in tempo reale quando cambi un input, e puoi vedere i numeri esatti che ci stanno dietro.

    Domande frequenti

    Come si calcola il costo delle API LLM?
    Il costo è guidato dai token, non dalle richieste. Moltiplichiamo le tue chiamate mensili per la media dei token di input e output per chiamata, calcoliamo separatamente il prezzo di input e output alla tariffa per milione di ciascun modello, poi applichiamo i risparmi di caching, batch e routing. Il risultato è la sola spesa per le API — mensile e annuale.
    Quanto fa risparmiare il prompt caching?
    Il caching aiuta quando un prefisso grande e stabile si ripete tra le chiamate. Le letture da cache costano tipicamente circa il 10% del prezzo dell'input, quindi il risparmio scala con la tua quota memorizzabile e il tasso di hit. Se il prefisso memorizzabile è più corto del minimo del modello, il caching non si applica e il risparmio è zero.
    Quando dovrei usare l'elaborazione batch?
    Le API batch di solito offrono uno sconto del 50% per un'elaborazione asincrona e con latenza più alta. Usala per lavori che non richiedono una risposta immediata — estrazione, classificazione, generazione offline. Non per la chat interattiva.
    Un modello più economico è sempre più conveniente per attività?
    Non sempre. Un modello più economico può richiedere più chiamate, prompt più lunghi o retry, e il suo supporto per caching/batch è diverso. La tabella di confronto calcola il prezzo di ogni modello sul tuo carico di lavoro esatto, così vedi il costo reale per attività, non la tariffa nominale.
    Con quale frequenza vengono aggiornati i prezzi?
    I prezzi provengono solo dalle pagine ufficiali dei provider, aggiornati mensilmente e all'uscita di nuovi modelli. Ogni modello riporta un link alla fonte; il file di riferimento riporta una data di aggiornamento, e se è più vecchia di 60 giorni il calcolatore mostra un avviso.
    Il conteggio dei token e le stime includono l'infrastruttura?
    La stima copre solo la spesa in token delle API LLM — esclude server, database vettoriali ed embedding, fine-tuning, monitoraggio e tempo di ingegneria. Nota anche che i tokenizer differiscono tra le famiglie di modelli, quindi lo stesso testo può risultare in più o meno token su un altro modello; misura sui tuoi dati.

    Vai oltre

    Integrazione GenAI →Porta le funzioni LLM con costo, latenza e qualità sotto controllo. Fine-tuning LLM →Quando un modello più piccolo ottimizzato batte il prompting di uno grande — lo misuriamo con benchmark. Benchmark del costo di fine-tuning →Numeri reali su quando il fine-tuning si ripaga. Claude vs GPT per i team di prodotto →Costo, caching e batch, confrontati su carichi di lavoro reali. Costo di sviluppo di un chatbot IA →Quanto costa davvero costruire e gestire un chatbot in produzione.
    Link copiato