Prezzi dei Master in Licenza per Insegnanti (LLM): confronto tra oltre 15 fornitori leader del settore.
Il prezzo delle API LLM può essere complesso e dipende dall'utilizzo previsto. Abbiamo analizzato oltre 15 piattaforme LLM, i loro prezzi e le loro prestazioni:
- Scopri i principali piani di abbonamento LLM.
- Visualizza le piattaforme LLM classificate in base alle prestazioni , quindi inserisci il volume necessario in token per visualizzare il prezzo esatto.
Passa il mouse sopra i nomi dei modelli per visualizzare i risultati dei benchmark, la latenza reale e i prezzi, al fine di valutare l'efficienza e il rapporto costo-efficacia di ciascun modello.
Classifica : i modelli vengono classificati in base alla loro posizione media su tutti i benchmark.
Nei nostri benchmark è possibile verificare i tassi di allucinazione e le prestazioni di ragionamento dei migliori LLM.
Comprendere la determinazione dei prezzi LLM
Token: l'unità fondamentale di determinazione del prezzo
Figura 1: Esempio di tokenizzazione tramite il mini tokenizzatore GPT-4o e GPT-4o per la frase "Identifica nuove tecnologie, accelera la tua impresa". 1
Sebbene i fornitori offrano una varietà di strutture tariffarie, la tariffazione per token è la più comune. I metodi di tokenizzazione variano a seconda del modello; alcuni esempi includono:
- Codifica a coppie di byte (BPE): suddivide le parole in unità sub-parola frequenti, bilanciando la dimensione del vocabolario e l'efficienza. 2
- Esempio: “incredibile” → ["incredibile", “credere”, “capace"]
- WordPiece: Simile a BPE, ma ottimizzato per la verosimiglianza del modello linguistico, utilizzato in BERT. 3
- Esempio: “tokenizzazione” → [“token”, “##izzazione”]. “token” è una parola a sé stante; “##izzazione” è un suffisso.
- SentencePiece: Tokenizza il testo senza fare affidamento sugli spazi, efficace per modelli multilingue come T5. 4
- Esempio: “linguaggio naturale” → [”naturale”, “lan”, “guage”] o [”natu”, “ral”, “language”].
Si prega di notare che le sottoparole esatte dipendono dai dati di addestramento e dal processo BPE/WordPiece. Per comprendere meglio questi metodi di tokenizzazione, guarda il video qui sotto:
Una volta compreso il concetto di tokenizzazione, è possibile stimare un prezzo medio in base alla lunghezza del token del progetto. La Tabella 2 illustra gli intervalli di token per tipologia di contenuto, inclusi prompt dell'interfaccia utente, frammenti di email, blog di marketing, report dettagliati e documenti di ricerca, e sottolinea che il numero di token varia a seconda del modello. Una volta scelto un modello, è possibile utilizzare il relativo tokenizzatore per stimare il numero medio di token per il contenuto.
Tabella 2: Tipologie di contenuto tipiche, intervalli di dimensioni e considerazioni aziendali (gli intervalli sono stime e possono variare).
Implicazioni della finestra di contesto
La consapevolezza del concetto di finestra di contesto è un altro fattore cruciale da considerare in relazione alla determinazione dei prezzi. In questo caso, è essenziale assicurarsi che il numero totale di token, sia in ingresso che in uscita, non superi la finestra/lunghezza del contesto.
Se il totale supera la finestra di contesto, ciò potrebbe comportare il troncamento dell'output in eccesso, come mostrato nella Figura 2. Pertanto, l'output potrebbe non essere quello previsto. È importante notare che anche i token generati durante il processo di ragionamento vengono conteggiati all'interno di questa limitazione.
Figura 2: Illustrazione delle limitazioni della finestra di contesto che portano al troncamento dell'output in una conversazione a più turni. 5
Numero massimo di token di output
Questo è un parametro importante nei Large Language Models (LLM) per ottenere l'output desiderato e gestire i costi in modo efficace. Sebbene molte documentazioni indichino che può essere regolato tramite il parametro max_tokens, è fondamentale consultare la documentazione dell'API specifica utilizzata per identificare il parametro corretto. Dovrebbe essere regolato in base alle esigenze specifiche:
Se impostato su un valore troppo basso: potrebbe comportare risultati incompleti, causando l'interruzione delle risposte da parte del modello prima di fornire la risposta completa.
Se impostato su un valore troppo elevato: a seconda della temperatura (un parametro che controlla la creatività delle risposte), può portare a output inutilmente prolissi, tempi di risposta più lunghi e costi maggiori.
Pertanto, si tratta di un parametro che richiede un'attenta valutazione per ottimizzare l'utilizzo delle risorse, bilanciando al contempo qualità del risultato, costi e prestazioni.
Tabella 3: Esempi di prompt di input e conteggio stimato dei token per tipo di contenuto.
*Questo presuppone che ogni modello produca risposte con un numero uguale di token di output, sebbene il conteggio dei token sia per l'input che per l'output possa variare a seconda della tokenizzazione di ciascun modello; in questo caso il numero è stato mantenuto costante per ogni modello.
Il calcolatore dei prezzi dell'API LLM può essere utilizzato per determinare il costo totale per modello durante la generazione di tipi di contenuto dalla Tabella 2 tramite l'API, utilizzando i prompt di esempio forniti nella Tabella 3. Inoltre, può essere utilizzato per calcolare i costi per casi personalizzati che vanno oltre i tipi di contenuto suggeriti.
Calcolatore dei prezzi dell'API LLM
È possibile calcolare il costo totale inserendo i 3 valori seguenti e ordinando i risultati per costo iniziale, costo finale, costo totale oppure in ordine alfabetico crescente o decrescente:
Nota: la classifica predefinita si basa sul costo totale.
Confronto tra i piani di abbonamento LLM
Gli utenti non esperti di tecnologia potrebbero preferire utilizzare l'interfaccia utente anziché l'API:
Microsoft Copilot
Il piano gratuito include l'integrazione di base con l'app Microsoft, funziona su tutti i dispositivi, fornisce l'accesso a Copilot Voice e Think Deeper e offre 15 potenziamenti al giorno.
Limitazioni:
- Crediti AI limitati (solo per i progettisti)
- Accesso riservato al modello preferito solo durante le ore non di punta.
Il piano Pro (20 $/mese) include l'accesso al modello preferenziale, 100 potenziamenti al giorno, integrazione completa con 365, accesso anticipato alle funzionalità e supporto completo dell'app.
Limitazioni: Questo piano è destinato esclusivamente all'uso individuale.
Google Gemelli
Il piano base gratuito fornisce l'accesso a Gemini 2.0 Flash, strumenti di base per la scrittura e le immagini, l'integrazione con l'app Google e le conversazioni vocali.
Il piano Avanzato (20 dollari al mese) offre accesso a Gemini 2.0 Pro (sperimentale), strumenti di ricerca avanzati, analisi dei documenti, 2 TB di spazio di archiviazione, Gem personalizzate e supporto di programmazione migliorato.
Mistral AI
Il piano gratuito include la navigazione web, l'analisi di base dei file, la generazione di immagini e risposte "flash" rapide.
Il piano Pro (15 dollari al mese) include navigazione web illimitata, capacità di analisi ampliate, possibilità di disattivare la condivisione dei dati e supporto dedicato.
Limitazioni: Questo piano è destinato esclusivamente all'uso individuale.
Il piano Team (20 $/utente/mese annuale o 25 $/utente/mese mensile) include fatturazione centralizzata, crediti API, dati esclusi dalla formazione e funzionalità avanzate.
Limitazione: richiede almeno due membri del team.
Il piano Enterprise (con prezzi personalizzati) offre implementazione locale sicura, supporto avanzato, controlli amministrativi granulari e analisi dettagliate.
OpenAI
Il piano gratuito include l'accesso a GPT-4o mini, modalità vocale standard, caricamenti limitati e generazione di immagini di base.
Limitazioni:
- L'utilizzo è limitato.
- Sono disponibili solo i modelli base.
ChatGPT Go (8 $/mese) è un abbonamento a basso costo che offre 10 volte più messaggi, caricamenti di file e creazione di immagini rispetto al livello gratuito, accesso esteso a GPT-5.2
Il piano Plus (20 $/mese) include limiti di utilizzo estesi, modalità vocali avanzate, accesso alle funzionalità beta e accesso limitato a GPT-4.
Limitazioni: Progettato per uso individuale e soggetto alle norme di utilizzo.
Il piano Pro (200 $/mese) offre accesso illimitato a o1/o1-mini/GPT-4o, limiti più elevati per video e condivisione schermo, modalità o1 Pro, accesso esteso a Sora e anteprima operatore (solo negli Stati Uniti).
Limitazioni: l'utilizzo deve rimanere ragionevole e conforme alle normative vigenti.
Il piano Team (25 $/utente/mese annuale o 30 $/utente/mese mensile) include limiti di messaggi più elevati, modalità vocali avanzate, console di gestione amministrativa e dati di team esclusi dalla formazione.
Limitazione: richiede almeno due membri del team.
Il piano Enterprise (prezzi personalizzati) offre accesso rapido ai modelli, finestre di contesto ampliate, controlli dei dati di livello aziendale, verifica del dominio, analisi e supporto avanzato.
Claude.ai
Il piano gratuito include l'accesso via web e dispositivi mobili, analisi di base, accesso al modello più recente e caricamento di documenti.
Il piano Pro (18 dollari al mese con abbonamento annuale o 20 dollari al mese con abbonamento mensile) offre accesso a Claude 3.5 Sonnet e Opus, organizzazione dei progetti, limiti di utilizzo più elevati e accesso anticipato alle nuove funzionalità.
Limitazioni: Destinato esclusivamente all'uso individuale.
Il piano Team (25 $/utente/mese annuale o 30 $/utente/mese mensile) include fatturazione centralizzata, funzionalità di collaborazione, utilizzo esteso e controlli amministrativi.
Limite: richiede un minimo di cinque membri del team.
Il piano Enterprise (con prezzi personalizzati) offre finestre di contesto ampliate, SSO, acquisizione del dominio, accesso basato sui ruoli, supporto SCIM, registri di controllo e integrazioni di dati.
Utilizzo di modelli linguistici multipli
Uno strumento come OpenRouter consente di inviare lo stesso prompt a più modelli contemporaneamente. Le risposte, il consumo di token, il tempo di risposta e i prezzi possono quindi essere confrontati per determinare quale modello è più adatto al compito.
Figura 3: Interfaccia che mostra un prompt inviato a più modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), tra cui R1, Mistral Small 3, GPT-4o-mini e Claude 3.5 Sonnet. 6
Vantaggi e sfide
- Maggiore adattabilità ed efficienza: l'orchestrazione migliora la reattività, consentendo la valutazione in tempo reale dell'efficienza del modello e l'individuazione di un modello economicamente vantaggioso e di potenziali risparmi.
- Sensibilità e ottimizzazione dei prompt: prompt identici possono generare risultati molto diversi tra i vari modelli, rendendo necessaria una progettazione dei prompt su misura per ciascun modello al fine di ottenere i risultati desiderati, il che aumenta la complessità di sviluppo e manutenzione.
Meccanismi di determinazione dei prezzi e costi nascosti
Token di ragionamento vs. token di output
Un numero crescente di fornitori ha introdotto modelli di ragionamento che impiegano risorse di calcolo aggiuntive per eseguire internamente il ragionamento a catena. Questi modelli possono utilizzare una classe separata di "token di ragionamento" (distinta dai token di output standard), che in genere comporta costi significativamente più elevati.
Ad esempio, modelli come GPT-o1 o Claude 3.5 Sonnet Thinking generano tracce di ragionamento interne anche quando non vengono esplicitamente richieste. Questi token interni incidono sul costo e possono aumentarlo considerevolmente, soprattutto in attività analitiche di lunga durata come la revisione legale, l'analisi dei dati o il ragionamento a più fasi.
Ciò rende essenziale:
- Scegliete un modello di ragionamento solo quando la precisione supera di gran lunga il costo.
- Quando possibile, disattiva la catena di pensiero o imposta un numero massimo di token di output inferiore.
- Eseguite la stessa operazione su modelli non basati sul ragionamento per verificare se le prestazioni sono comparabili a una frazione del prezzo.
Poiché i modelli di ragionamento possono generare da 10 a 30 volte più token di pensiero per richiesta, è fondamentale comprendere questa distinzione ai fini della pianificazione dei costi.
Differenze di prezzo determinate dall'architettura
Le architetture LLM influenzano direttamente l'efficienza del modello e, di conseguenza, la determinazione dei prezzi delle API. Ad esempio:
- I modelli Mixture-of-Experts (MoE) attivano solo un sottoinsieme di parametri per richiesta, riducendo i costi di calcolo e consentendo ai fornitori di offrire tariffe per token inferiori.
- La decodifica speculativa abbina un modello di bozza più piccolo a uno più grande, migliorando la produttività e riducendo i costi per le attività deterministiche.
- Le varianti quantizzate (ad esempio, a 4 o 8 bit) possono eseguire l'inferenza con una precisione inferiore, consentendo prezzi più bassi per le versioni distribuite localmente o ospitate nel cloud.
Comprendere queste scelte architetturali aiuta gli utenti a prevedere non solo le differenze di prezzo, ma anche la latenza, la qualità e la scalabilità di un modello in presenza di carichi di lavoro di produzione.
Costi operativi aggiuntivi rispetto alle commissioni API
Sebbene il prezzo per token sia il principale fattore di costo, molte implementazioni in produzione comportano costi aggiuntivi oltre all'utilizzo delle API:
- Incorporamenti e database vettoriali : l'archiviazione e il recupero di vettori (ad esempio, Pinecone, Weaviate, ChromaDB) comportano costi aggiuntivi per query e per GB di spazio di archiviazione.
- Modelli di riordinamento e post-elaborazione: molte applicazioni utilizzano modelli più piccoli per la sintesi, il filtraggio o la classificazione prima di inviare una richiesta finale a un modello più grande.
- Livelli di caching: i provider come OpenAI ora offrono il caching a livello di prompt, ma l'infrastruttura di caching locale potrebbe richiedere una potenza di calcolo aggiuntiva.
- Registrazione, monitoraggio e audit: le aziende spesso sostengono costi per il monitoraggio a livello di token, il tracciamento della latenza e gli audit di sicurezza.
Questi costi occulti rappresentano spesso il 20-40% delle spese operative totali di LLM e dovrebbero essere presi in considerazione nella valutazione delle strutture tariffarie.
Considerazioni sui prezzi specifiche per le imprese
Molti fornitori di LLM applicano costi aggiuntivi per funzionalità di sicurezza e conformità di livello aziendale, come ad esempio:
- Implementazioni a tenant singolo
- Cluster GPU dedicati
- SLA migliorati (ad esempio, garanzie di disponibilità e latenza)
- Residenza dei dati e controlli regionali
- Modalità di conformità SOC2, HIPAA o GDPR
Questi servizi possono aumentare significativamente i costi, ma sono essenziali per i settori regolamentati come la sanità , la finanza , i servizi legali e le istituzioni pubbliche .
Tendenze future nella determinazione dei prezzi LLM
Mercificazione dei modelli generali
I modelli linguistici di uso generale stanno diventando meno costosi con l'aumento della concorrenza e l'espansione delle opzioni open source. Funzionalità come la sintesi automatica, la risposta a domande di base e la generazione di contenuti standard richiedono meno calcoli specializzati, il che incoraggia i fornitori a ridurre le tariffe per token.
- Disponibilità crescente di modelli open-source efficienti.
- Prezzi più bassi per i modelli leggeri e di fascia media.
- Finestre di contesto più ampie come elemento distintivo.
Questa fase assomiglia agli albori del mercato del cloud, dove la capacità di calcolo di base è diventata accessibile man mano che i fornitori si espandevano.
Prezzi premium per modelli di ragionamento e multimodali
A differenza dei modelli generali, i sistemi di ragionamento avanzato e multimodali continueranno ad essere molto richiesti. Questi modelli sono progettati per attività analitiche più complesse, come il ragionamento a lungo termine, la pianificazione, l'analisi del codice e l'interpretazione di dati di diverso tipo.
- Maggiori requisiti di calcolo per il ragionamento complesso.
- Richiesta di flussi di lavoro che richiedano precisione.
- Netta distinzione tra compiti linguistici di routine e compiti che richiedono elevata precisione.
Questo crea un mercato a due livelli: modelli generici economici per il lavoro di routine e modelli premium per attività che richiedono prestazioni di ragionamento più elevate.
Crescita della tariffazione per azione
Le strategie di prezzo potrebbero passare da una fatturazione a token a una struttura a pagamento per azione. Questo approccio assegna un costo fisso a compiti quali la revisione dei contratti, la sintesi, la classificazione o l'estrazione dei dati. Gli utenti che preferiscono costi prevedibili potrebbero trovare questa struttura più facile da gestire.
- Prezzi fissi per le attività più comuni.
- La gestione del budget diventa più semplice per i team non tecnici.
- Si allinea al modo in cui gli utenti già concepiscono i compiti definiti.
Poiché le LLM gestiscono compiti più specializzati, questo modello diventa un'alternativa pratica sia per i fornitori che per i clienti.
Espansione dei livelli tariffari basati su SLA
Le aziende con rigidi requisiti di affidabilità o normativi potrebbero adottare livelli di servizio simili a quelli utilizzati nelle infrastrutture cloud. Questi livelli potrebbero differenziarsi in base alle garanzie di disponibilità, alle aspettative di latenza, alle opzioni di residenza dei dati e ai tempi di risposta dell'assistenza.
- Livelli standard, business e mission-critical.
- Prezzi allineati alle aspettative di prestazione.
- Una struttura chiara per organizzazioni con esigenze operative diversificate.
Ciò consente alle aziende di allineare la spesa all'affidabilità richiesta, anziché pagare una tariffa fissa unica indipendentemente dalla sensibilità del carico di lavoro.
Tempistica del cambiamento previsto
Dal 2025 al 2026
- Aumento dell'adozione di modelli di prezzo basati sulle azioni, soprattutto negli strumenti di produttività e aziendali.
- Separazione precoce dei modelli linguistici di mercato e dei modelli di ragionamento premium
2026 e oltre
- Diffusione più ampia dei livelli tariffari basati sugli SLA.
- Una segmentazione del mercato più precisa tra offerte di ragionamento generali, basate su attività e avanzate.
FAQ
L'accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tramite un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) consente l'accesso remoto ai modelli di intelligenza artificiale. Tale accesso è soggetto a un costo, spesso denominato "tariffa API", addebitato dal fornitore del servizio. Questo costo è un fattore critico da considerare quando si integrano gli LLM nelle proprie applicazioni .
In sostanza, rappresenta il costo associato a ogni query, richiesta o attività eseguita tramite l'API del fornitore. Poiché le strutture tariffarie possono variare notevolmente (in base a fattori quali l'utilizzo dei token, il volume delle chiamate API, l'utilizzo delle funzionalità o i modelli di abbonamento), è fondamentale comprendere come i fornitori calcolano questi costi.
Grazie a queste informazioni, potrete prendere decisioni consapevoli scegliendo il modello LLM e il fornitore che meglio bilanciano le vostre esigenze in termini di prestazioni, le funzionalità desiderate e i vincoli di budget.
La determinazione dei prezzi delle API LLM può essere complessa a causa di fattori quali il consumo di token, la lunghezza del contesto e la scelta del modello. Le procedure di tokenizzazione variano a seconda del modello, alcuni dei quali utilizzano Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece o SentencePiece, ognuno dei quali influenza il modo in cui il testo viene suddiviso in token e ha un impatto sull'efficienza dei costi. Comprendere queste differenze aiuta a ottimizzare l'utilizzo e la determinazione dei prezzi delle API.
I costi di LLM sono determinati principalmente dall'utilizzo dei token (sia in input che in output), dal volume delle chiamate API e dallo specifico modello di prezzo (ad esempio, per token, abbonamento).
Confronta i prezzi dei token di input e output, i limiti della finestra di contesto e le eventuali commissioni aggiuntive. Strumenti come OpenRouter ti consentono di inviare lo stesso prompt a più modelli e di confrontarne direttamente i risultati, l'utilizzo dei token, la velocità e i prezzi. Considera la lunghezza tipica dei tuoi contenuti e i modelli di utilizzo per stimare i costi complessivi.
I token di input sono i token presenti nel prompt inviato al modello di ragionamento lineare (LLM), mentre i token di output sono i token presenti nella risposta generata. Per i modelli di ragionamento, è importante notare che anche i token generati durante il processo di ragionamento stesso vengono conteggiati come token di output, influenzando il costo finale. Sia l'input che l'output contribuiscono al costo complessivo.
Le richieste di testo più lunghe richiedono una maggiore elaborazione, aumentando i tempi di risposta e i costi. Ottimizza le dimensioni degli input e utilizza un calcolatore dei prezzi dell'API LLM per stimare il numero di token e gestire il tuo budget in modo efficace.
La comunità LLM ha sviluppato diversi strumenti e parametri di riferimento per aiutare gli utenti a comprendere e ottimizzare i prezzi dei modelli LLM. Queste risorse includono spesso calcolatori e tabelle comparative che offrono spunti sulla potenza e l'efficienza dei diversi modelli.
Piattaforme come Hugging Face e GitHub ospitano strumenti e codice sviluppati dalla community per analizzare le prestazioni e i costi dei modelli. Molti servizi offrono supporto dalla community tramite forum o chat.
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