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L'API LLM più economica del 2026: confronto completo dei prezzi, 19 modelli
Pubblicato il 25 lug 2026
Se si sceglie un’API LLM basandosi esclusivamente sul costo, la differenza di prezzo è maggiore di quanto la maggior parte delle persone si aspetti. Confrontando tutti i 19 modelli monitorati dal Calcolatore dei prezzi delle API LLM di questo sito — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot/Kimi, Zhipu/GLM e xAI — il modello più economico e quello più costoso presentano una differenza di oltre 60 volte a parità di condizioni. Questo divario è molto più rilevante del logo del fornitore a cui siete abituati.
La classifica
Per garantire un confronto equo, ogni modello riportato di seguito è valutato in base a una tariffa mista: 750.000 token in ingresso + 250.000 token in uscita per un totale di 1 milione di token, che corrisponde all’incirca a una tipica richiesta in stile chat in cui la risposta è più breve del prompt. I prezzi si intendono per 1 milione di token e sono stati verificati sulla base delle pagine ufficiali dei prezzi di ciascun fornitore.
| Pos. | Modello | Fornitore | Input | Output | Misto (3:1) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 2.5 Flash-Lite | 0,10 $ | 0,40 $ | 0,175 $ | |
| 1 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | 0,14 $ | 0,28 $ | 0,175 $ |
| 3 | Qwen3.6 Flash | Qwen | 0,19 $ | 1,13 $ | 0,42 $ |
| 4 | GPT-5.4 Nano | OpenAI | 0,20 $ | 1,25 $ | 0,46 $ |
| 5 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 0,44 $ | 0,87 $ | 0,54 $ |
| 6 | Grok Code Fast 1 | xAI | 1,00 $ | 2,00 $ | 1,25 $ |
| 7 | GPT-5.4 Mini | OpenAI | 0,75 $ | 4,50 $ | 1,69 $ |
| 8 | Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 1,00 $ | 5,00 $ | 2,00 $ |
| 9 | GLM-5.2 | Zhipu | 1,40 $ | 4,40 $ | 2,15 $ |
| 10 | GPT-5.6 Luna | OpenAI | 1,00 $ | 6,00 $ | 2,25 $ |
| 11 | Grok 4.5 | xAI | 2,00 $ | 6,00 $ | 3,00 $ |
| 12 | Gemini 3.5 Flash | 1,50 $ | 9,00 $ | 3,38 $ | |
| 13 | Qwen3.7 Max | Qwen | 2,50 $ | 7,50 $ | 3,75 $ |
| 14 | Claude Sonnet 5 | Anthropic | 2,00 $ | 10,00 $ | 4,00 $ |
| 15 | Gemini 3.1 Pro Preview | 2,00 $ | 12,00 $ | 4,50 $ | |
| 16 | GPT-5.6 Terra | OpenAI | 2,50 $ | 15,00 $ | 5,63 $ |
| 17 | Kimi K3 | Moonshot | 3,00 $ | 15,00 $ | 6,00 $ |
| 18 | Claude Opus 5 | Anthropic | 5,00 $ | 25,00 $ | 10,00 $ |
| 19 | GPT-5.6 Sol | OpenAI | 5,00 $ | 30,00 $ | 11,25 $ |
Ci sono alcuni aspetti che saltano all’occhio. Ogni fornitore — non solo uno — offre sia una fascia economica che una fascia di punta con prezzi che differiscono di diversi multipli, quindi «quale fornitore è il più economico» è la domanda sbagliata; «quale modello specifico» è quella giusta. In secondo luogo, i due modelli più economici (Gemini 2.5 Flash-Lite e DeepSeek V4 Flash) si attestano esattamente sulla stessa tariffa media nonostante provengano da aziende non collegate: nella fascia più bassa, i prezzi del livello economico hanno subito una convergenza, anziché vedere un unico fornitore che praticava prezzi inferiori rispetto alla concorrenza.
Perché il modello più economico non è automaticamente la scelta giusta
Il prezzo da solo non basta a stabilire se un modello sia adeguato al proprio compito. I modelli della fascia economica di solito vanno bene per la classificazione, l’estrazione, le risposte brevi e altri compiti circoscritti e ben definiti — il tipo di lavoro in cui la capacità di ragionamento aggiuntiva di un modello di punta rimane inutilizzata. Sono invece meno adatti al ragionamento aperto, a lunghi flussi di lavoro degli agenti in più fasi o a compiti in cui individuare in un secondo momento una risposta errata comporta costi elevati; un modello più economico che sbaglia il compito e richiede un nuovo tentativo (o una correzione manuale) può finire per costare di più di un modello più costoso che lo esegue correttamente al primo tentativo.
Un approccio predefinito ragionevole: create un prototipo con il modello che conoscete meglio, poi, una volta che il compito è ben definito, verificate se un modello economico della stessa tabella produce un output sufficientemente simile — se lo fa, i risparmi si moltiplicano su larga scala; se non lo fa, la differenza di prezzo non era comunque il vero fattore di costo.
Ottenere il vostro dato effettivo
Questa tabella utilizza un rapporto fisso di 3:1 per rendere possibile la classificazione, ma la vostra effettiva ripartizione tra token di input e output quasi certamente non è 3:1: un’attività di sintesi potrebbe essere 10:1, mentre un’attività di generazione di codice potrebbe essere più vicina a 1:2. La classifica combinata sopra riportata è un punto di partenza ragionevole per selezionare i candidati da testare, non un sostituto del calcolo del vostro costo specifico.
A tal fine, utilizzate direttamente il Calcolatore dei prezzi dell’API LLM: inserite il numero effettivo di token in ingresso e in uscita e lo strumento calcolerà il costo esatto per ciascuno di questi 19 modelli, oltre a una stima mensile se sapete approssimativamente quante richieste effettuerete. Se non conosci ancora il numero di token, lo strumento Contatore di token ti fornisce il numero reale basato su un prompt effettivo, anziché una stima approssimativa. Entrambi funzionano interamente nel tuo browser: nessuna chiave API, nessun account, nessun file caricato.