AI in azienda, i veri costi (nascosti): come orientarsi

L’adozione dell’AI generativa in ambito aziendale è sempre più spesso raccontata come una questione di capacità dei modelli. Nella pratica, però, l’esperienza sul campo mostra che il vero discrimine è il costo, e soprattutto la sua prevedibilità.

Con il passaggio a un’AI “a consumo”, basata su token, API e infrastruttura cloud, molte aziende stanno scoprendo che il prezzo dichiarato del modello è solo una parte del problema. Il costo reale emerge quando l’AI entra nei processi, scala e diventa continua.

Come funziona davvero il costo degli LLM

Quando si parla di costo degli LLM in ambito aziendale, il rischio più comune è fermarsi al prezzo dichiarato per milione di token. In realtà, il costo reale dell’AI generativa non coincide quasi mai con il listino, ma emerge dall’interazione tra modello, architettura applicativa e modalità di utilizzo.

Secondo il report di Skywork “The Great AI Price War: Navigating the LLM API Landscape in 2025”, la progressiva riduzione del prezzo per token non ha reso l’uso degli LLM automaticamente più economico per le aziende. Al contrario, l’aumento della complessità dei casi d’uso — agenti, tool calling, contesti estesi — ha reso il consumo di token più imprevedibile e meno lineare rispetto al passato. Il costo non cresce più solo con il volume delle richieste, ma con la struttura dei workflow che le governano.

Un primo elemento da considerare è la distinzione tra uso conversazionale e uso via API in produzione. Nei sistemi aziendali, l’LLM non risponde a una singola domanda, ma viene invocato più volte all’interno dello stesso processo: per interpretare input, recuperare informazioni, orchestrare strumenti esterni e validare l’output finale. Ogni passaggio genera token di input e output, moltiplicando il costo complessivo anche quando il singolo prompt appare “leggero”.

A questo si aggiunge il tema dei contesti lunghi e persistenti. Come evidenziato nella documentazione ufficiale sul pricing dei modelli di OpenAI e Google, l’aumento della finestra di contesto permette al modello di lavorare su grandi quantità di informazioni, come documenti lunghi o conversazioni articolate. Il rovescio della medaglia è che quel contesto viene conteggiato nei token a ogni chiamata API, anche se non cambia. In pratica, lo stesso insieme di informazioni viene “pagato” più volte. Nei flussi aziendali, dove un processo può prevedere decine di chiamate consecutive allo stesso modello, questo meccanismo fa crescere rapidamente i costi, ben oltre quanto previsto dalle stime iniziali.

Un altro fattore spesso sottovalutato è il costo legato ai reasoning token e alle chiamate iterative, particolarmente rilevante nei modelli più avanzati. Le versioni più sofisticate dei modelli tendono a “pensare di più” prima di rispondere, generando un consumo aggiuntivo che non è immediatamente visibile nelle stime iniziali. Questo fenomeno diventa evidente soprattutto nei flussi agentici e nei processi decisionali multi-step.

Nella nostra esperienza in from9to10, uno degli errori più frequenti nelle fasi iniziali di adozione è stimare i costi partendo dal prezzo del modello e non dal funzionamento reale del processo. In pratica, ci si concentra su quanto costa una singola chiamata API, ma si sottovaluta quante volte quella chiamata verrà ripetuta all’interno dello stesso flusso. Prompt ridondanti, assenza di caching dei risultati intermedi e mancata separazione tra ambienti di test e di produzione portano a un’escalation dei consumi che diventa evidente solo quando l’AI entra nei processi quotidiani, su volumi reali.

È in questi casi che il costo degli LLM smette di essere una stima teorica e diventa una variabile architetturale: dipende da come è disegnato il flusso, da quante interazioni prevede e da quanto viene riutilizzato ciò che il modello ha già prodotto. Comprendere come token, API e infrastruttura cloud si combinano nei processi reali è il primo passo per evitare che l’AI generativa, invece di generare efficienza, introduca costi difficili da prevedere e governare.

La guerra dei prezzi è reale, ma il costo totale racconta un’altra storia

Negli ultimi mesi il mercato degli LLM è entrato apertamente in una fase di competizione sul pricing, con riduzioni progressive dei costi per token e annunci frequenti di nuovi listini. Questa dinamica è il risultato diretto della pressione competitiva tra i principali provider, che utilizzano il prezzo come leva per accelerare l’adozione delle proprie API in ambito enterprise. Tuttavia, la stessa analisi evidenzia come il TCO dell’AI generativa non segua la stessa traiettoria discendente dei listini.

Evoluzione dei prezzi API OpenAI negli ultimi 18 mesi (USD per milione di token)

Il primo elemento di disallineamento riguarda la non omogeneità dei modelli. I prezzi variano in modo significativo non solo tra vendor diversi, ma anche tra modelli della stessa famiglia, in funzione di fattori come priorità di esecuzione, latenza garantita, capacità di reasoning e supporto a contesti estesi. Le tariffe pubblicate da OpenAI, Anthropic, Google, Grok e Perplexity mostrano chiaramente che i modelli più avanzati — spesso quelli scelti per casi d’uso critici — restano sensibilmente più costosi, soprattutto sul fronte dell’output e del reasoning.

Un secondo aspetto riguarda il consumo effettivo. La riduzione del prezzo unitario tende a incentivare un uso più intensivo dei modelli: contesti più lunghi, richieste più articolate, maggiore frequenza di chiamata. Il risultato è un effetto paradossale: token più economici, ma bollette cloud che crescono, perché aumenta il numero complessivo di token processati per singolo processo.

A questo si aggiunge il tema delle chiamate ridondanti. Nei sistemi reali, soprattutto nelle prime fasi di adozione, i workflow tendono a essere poco ottimizzati: il modello viene interrogato più volte per ottenere conferme, riformulazioni o validazioni che potrebbero essere evitate con un design più attento. Questa ridondanza rappresenta una delle principali fonti di costo nascosto, spesso ignorata nelle stime iniziali.

Questo fenomeno emerge con chiarezza quando si confrontano ambienti di test e ambienti di produzione. In fase sperimentale, l’impatto economico resta contenuto; quando però l’AI entra nei processi quotidiani, la combinazione tra prezzi variabili, uso intensivo e mancanza di governance fa sì che il costo reale si discosti rapidamente da quello previsto. È in questo passaggio che molte aziende scoprono che la “guerra dei prezzi” non risolve il problema della sostenibilità economica.

Prezzi API LLM (USD per milione di token) – confronto ChatGPT 5.2 vs Gemini 3 Pro

In sintesi, il prezzo per token è diventato più competitivo, ma il costo dell’AI generativa resta una funzione complessa, influenzata da architettura, casi d’uso e maturità organizzativa. Senza una visione d’insieme, il rischio è quello di confondere una riduzione di listino con una riduzione dei costi reali, ritrovandosi invece a gestire una spesa più difficile da prevedere e controllare.

Governare i costi dell’AI generativa: cosa stiamo imparando sul campo

Se i listini non bastano a spiegare il costo reale degli LLM, la domanda diventa inevitabile: come si governa questa complessità in modo sostenibile? L’esperienza maturata negli ultimi mesi suggerisce che il controllo dei costi dell’AI generativa non è un’attività di ottimizzazione a valle, ma una scelta di progettazione a monte.

Le organizzazioni che riescono a contenere la spesa non sono quelle che scelgono il modello più economico, ma quelle che segmentano l’uso dei modelli in base al tipo di task. Attività semplici e ripetitive possono essere affidate a modelli meno costosi, mentre i modelli più avanzati vengono riservati a fasi specifiche ad alto valore aggiunto. Questa logica riduce drasticamente il consumo superfluo di token e rende il costo più prevedibile.

Un secondo fattore chiave è l’orchestrazione dei flussi. La maggior parte dell’esplosione dei costi non deriva dal singolo prompt, ma dalla moltiplicazione delle chiamate all’interno di workflow poco ottimizzati. Caching, riuso dei risultati intermedi e separazione tra fase di test e fase di produzione diventano elementi essenziali per evitare sprechi strutturali.

Il controllo dei costi è diventato rapidamente una leva di maturità organizzativa anche in from9to10. Abbiamo imparato che entusiasmo e sperimentazione vanno bilanciati con regole chiare, soprattutto quando l’AI entra in processi continuativi. In più di un caso, l’assenza di limiti e di metriche ha portato a un’escalation dei consumi che non era legata a un reale aumento di valore, ma a una progettazione troppo permissiva dei flussi.

Un ulteriore aspetto riguarda la misurazione. Senza strumenti di monitoraggio puntuale — per modello, per caso d’uso, per processo — il costo dell’AI resta una variabile opaca. Servono quindi KPI specifici per l’uso degli LLM, trattandoli come qualunque altra risorsa cloud soggetta a controllo e ottimizzazione continua.

In pratica, queste considerazioni si traducono in alcune scelte operative ricorrenti nelle organizzazioni che riescono a mantenere sotto controllo i costi dell’AI generativa.

• Segmentare i modelli per tipo di task
  Utilizzare modelli più economici per attività semplici e ripetitive (classificazione, estrazione, sintesi brevi) e riservare i modelli più avanzati solo alle fasi ad alto valore aggiunto.
• Limitare l’uso dei modelli avanzati nei workflow completi
  Evitare che lo stesso modello “costoso” venga utilizzato per ogni passaggio del processo, anche quando non è necessario.
• Ridurre le chiamate ridondanti
  Analizzare quante volte il modello viene invocato all’interno dello stesso flusso e intervenire dove la stessa informazione viene ricalcolata più volte.
• Introdurre meccanismi di caching e riuso dei risultati
  Salvare e riutilizzare output intermedi quando il contesto non cambia, invece di rigenerarli a ogni chiamata.
• Separare chiaramente test e produzione
  Evitare che esperimenti, prompt instabili o modelli in prova impattino direttamente sui consumi dei flussi produttivi.

Sono interventi che non richiedono di “rifare tutto”, ma che permettono già dai primi giorni di rendere il costo dell’AI misurabile, prevedibile e governabile, invece che una variabile che emerge solo a consuntivo.