Prezzi API LLM 2026: l'output costa 4x l'input e il modello mediano costa $1.60 per milione

L'API LLM mediana costa $1.60 per milione di token in output

Su OpenRouter il 6 ottobre 2026, metà dei modelli a pagamento costa tra $0.15 e $1.25 per milione di token in input, e tra $0.50 e $6 per milione in output. Il decimo più caro costa $3 o più per l'input e $14 o più per l'output.

Ai vertici del mercato i prezzi non sono scesi. Anthropic ha tagliato il prezzo dell'output di Claude Opus da $75 a $25 per milione di token con Opus 4.5 a novembre 2025, e poi a $20 con Opus 5.5 a settembre 2026. Ma sopra Opus ha messo una nuova fascia. Fable 5 è arrivato a giugno 2026 a $50, e Fable 5.1 ha mantenuto quel prezzo. Il GPT standard più caro di OpenAI è salito da $10 con GPT-5 ad agosto 2025 a $50 con GPT-6 Astra a settembre 2026.

Ogni riga confronta il prezzo di listino di agosto 2025 con quello di settembre 2026 per lo stesso posto nella gamma di un laboratorio. Claude Fable 5.1 e GPT-6 Astra costano entrambi $10 in input e $50 in output. Quindi i modelli standard più cari dei due laboratori maggiori ora costano uguale.

Quanto costa un'API LLM per risposta?

Una risposta tipica di un'API LLM costa circa un ottavo di centesimo. Whizi calcola una risposta standard come 1,000 token in input e 500 token in output, e la mediana per i 335 modelli di testo a pagamento su OpenRouter era $0.00125 il 6 ottobre 2026. Cioè $1.25 per mille risposte.

Questi sono i prezzi di listino dei modelli di punta che ogni laboratorio pubblica sulla propria pagina dei prezzi, come li abbiamo letti il 6 ottobre 2026, in dollari USA per milione di token:

Il divario è ampio anche all'interno dello stesso laboratorio. Una risposta di GPT-6 Astra costa 100 volte una di GPT-6 Luna, e Claude Fable 5.1 costa 10 volte Claude Haiku 4.5. Gemini 3.1 Pro Preview diventa più caro anche quando un prompt supera i 200,000 token, a $4 in input e $18 in output, come mostra la pagina dei prezzi dell'API Gemini di Google.

L'AI Model Cost Index di Whizi fa lo stesso calcolo per ciascuno dei 126 modelli che Whizi monitora. Nello snapshot del 20 agosto 2026, la risposta più economica era quella di Ling-3.0-flash a $0.000053, e la più cara quella di Claude Opus 4.7 in modalità Fast a $0.105. Uno scarto di 2,000x. Il modello a metà classifica, Kimi K2 Thinking, costava $0.00185 a risposta. Se vuoi due fornitori affiancati con i loro punteggi di qualità, leggi ChatGPT API vs Claude API pricing.

I prezzi delle API LLM stanno scendendo?

Sì, a parità di capacità, e scendono in fretta. Epoch AI ha rilevato a marzo 2025 che il prezzo per raggiungere un dato punteggio nei benchmark calava tra 9x e 900x all'anno, a seconda del compito. Per il punteggio ottenuto da GPT-4 nelle domande scientifiche a livello di dottorato, il prezzo è sceso di 40x all'anno, secondo l'analisi di Epoch AI.

Guido Appenzeller di a16z lo ha riassunto in una riga a novembre 2024: "For an LLM of equivalent performance, the cost is decreasing by 10x every year." Nel suo esempio, GPT-3 costava $60 per milione di token a novembre 2021, e Llama 3.2 3B ne eguagliava il punteggio MMLU per $0.06. Lo AI Index 2025 di Stanford ha rilevato che il costo di prestazioni a livello GPT-3.5 è calato di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024.

Questo non significa che i modelli nuovi siano economici. I 84 modelli di testo che OpenRouter ha messo in lista negli ultimi 90 giorni fino al 6 ottobre 2026 hanno un prezzo mediano dell'output di $2.50 per milione di token. I 132 in lista da più di un anno prima stanno a $1.01. La capacità vecchia diventa più economica. Quella nuova parte alta. Google ha perfino messo una data a un rialzo. La sua pagina dei prezzi indica Gemini 3.6, 3.7 e 3.8 Flash a $0.75 in input e $3.75 in output fino al 31 dicembre 2026, e poi a $1.50 e $7.50 dal 1 gennaio 2027.

I prezzi di listino si muovono anche dopo l'uscita di un modello, anche se non sempre perché li ha cambiati un laboratorio. Dei 100 modelli dello snapshot Whizi del 20 agosto 2026, 9 avevano lasciato OpenRouter entro il 6 ottobre, e 20 dei restanti mostravano un nuovo prezzo: 11 più bassi e 9 più alti al nostro rilevamento delle 05:49 UTC. Nemotron 3 Ultra di NVIDIA è sceso da $0.60 in input e $3.60 in output a $0.50 e $2.20. Alcune variazioni dipendono da come OpenRouter riporta un prezzo: la sua tariffa per DeepSeek V4 Pro segue l'orologio di DeepSeek, e mostrava la tariffa fuori picco di $0.66 in input e $1.98 in output al rilevamento delle 05:49 UTC e quella di punta di $1.32 e $3.96 dopo le 06:00. Gemini 3.7 Flash è andato nella direzione opposta, da $0.375 e $1.875 (la tariffa batch di Google) allo standard $0.75 e $3.75. Per i modelli aperti, il prezzo segue anche gli host a cui OpenRouter instrada il traffico.

Perché i token in output costano più di quelli in input?

L'output costa di più perché il modello lo scrive un token alla volta, mentre legge l'intero prompt in un solo passaggio parallelo. Il 6 ottobre 2026, il 95.8% dei 335 modelli di testo a pagamento su OpenRouter faceva pagare di più l'output dell'input. La mediana era 4x. La metà centrale andava da 3x a 5x.

I modelli di punta seguono tutti lo schema. Claude Opus 5.5 e GPT-6 Astra fanno pagare l'output 5x, GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro Preview 6x, e DeepSeek V4 Pro 3x. Quindi un'app che scrive risposte lunghe costa più di una che legge file lunghi, token per token. Se stai confrontando tutto questo con un abbonamento, ChatGPT API vs subscription calcola dove l'API supera $20 al mese, e AI subscription statistics spiega quanto pagano le persone per i piani stessi.

Qual è l'API LLM più economica a ottobre 2026?

L'API LLM a pagamento più economica su OpenRouter il 6 ottobre 2026 è Mistral Nemo, a $0.019 per milione di token in input e $0.03 per milione in output. Sono $0.000034 per una risposta standard, ovvero 3.4 centesimi per mille. Tra i tre laboratori maggiori, Google e OpenAI vendono i modelli più economici. Gemini 2.5 Flash-Lite costa $0.10 in input e $0.40 in output, e GPT-6 Luna costa $0.10 in input e $0.50 in output, quindi entrambi arrivano a circa $0.0003 a risposta. Il modello attuale più economico di Anthropic è Claude Haiku 4.5, a $1 in input e $5 in output.

Esistono modelli gratuiti, ma non molti. Solo 17 dei 352 endpoint di testo su OpenRouter erano gratuiti il 6 ottobre 2026, il 4.8%, e 16 di questi erano varianti gratuite di un modello. Anche l'API Gemini di Google ha un livello gratuito sulla maggior parte dei modelli. Il problema sono i tuoi dati: Google dice che i contenuti del livello gratuito servono a migliorare i suoi prodotti e quelli del livello a pagamento no, una distinzione che le nostre statistiche sulla privacy dell'IA seguono tra i chatbot.

In cima, o1-pro di OpenAI è ancora in listino a $150 in input e $600 in output, cioè $0.45 a risposta e 13,235 volte il prezzo di Mistral Nemo. GPT-5.5 Pro e GPT-5.4 Pro costano $30 in input e $180 in output. Su tutti i 335 modelli a pagamento, il 37% costa meno di $1 per milione di token in output, e il 19% costa $10 o più.

Di quanto riducono la bolletta di un'API LLM batch e caching?

L'elaborazione batch dimezza il prezzo presso ciascuno dei grandi laboratori. Anthropic, OpenAI e Google applicano tutti il 50% di sconto sui lavori che possono aspettare. Il 6 ottobre 2026, 66 dei 73 endpoint batch su OpenRouter erano esattamente a metà della tariffa normale.

Il caching riduce ancora di più il lato input. Sui 214 modelli che indicano un prezzo per le letture da cache, il token in cache mediano costa il 12% di un normale token in input. I modelli di punta vanno oltre. Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol scontano il 95% sull'input in cache, e Claude Fable 5.1 il 97.5%. GPT-6 Astra e Gemini 3.1 Pro Preview scontano il 90%.

DeepSeek aggiunge un orologio. La sua API costa metà fuori dalle ore di punta, che DeepSeek fissa dalle 01:00 alle 04:00 e dalle 06:00 alle 10:00 UTC nei giorni feriali, secondo la pagina dei prezzi di DeepSeek. V4 Pro scende da $1.32 in input e $3.96 in output a $0.66 e $1.98.

Come abbiamo raccolto questi numeri

Whizi Research ha scaricato la lista pubblica dei modelli da OpenRouter (api/v1/models, che non richiede chiave) alle 05:49 UTC del 6 ottobre 2026. Abbiamo tenuto i 449 elementi che producono solo testo. Poi abbiamo tolto 24 router ed endpoint meta, e ogni variante gratuita o batch di un modello. Ne sono rimasti 336 modelli di 52 fornitori, e 335 erano a pagamento. Per i percentili abbiamo usato l'interpolazione lineare.

Per il confronto a 47 giorni abbiamo abbinato le 100 righe dello snapshot alla lista del 6 ottobre tramite l'id di OpenRouter. Tre dei 9 scomparsi hanno successori con nuovi id: Nex N2 Mini e Pro sono diventati Nex N2.5 Mini e Pro, e Qwen3.8 Max è diventato qwen3.8-max-0902. Almeno 6 dei 20 cambiamenti sono artefatti di listino, come una tariffa batch, fuori picco o in cache mostrata come prezzo principale, e non un laboratorio che ha rivisto il prezzo di un modello.

Una risposta standard è 1,000 token in input e 500 in output a prezzo di listino. È lo stesso calcolo che sta dietro al Whizi AI Model Cost Index, e tutte le sue 126 righe sono scaricabili gratis dalla pagina del cost index. Nessuna delle due cifre include caching, batch o sconti negoziati. Abbiamo preso i prezzi dei modelli di punta dalle pagine dei prezzi di OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek nello stesso giorno.

Abbiamo escluso ogni dato che potevamo ricondurre solo a un aggregatore di statistiche. Il prezzo che OpenRouter mostra per un modello aperto dipende dagli host che ci stanno dietro, e la data in cui lo elenca fa le veci del giorno di uscita del modello. I tracker che ponderano il campione verso i modelli di punta riportano mediane più alte delle nostre. Quindi, quando citi una mediana, cita anche il campione.

Come citare queste statistiche sui prezzi delle API LLM

Puoi usare liberamente ogni dato di questa pagina, purché inserisci un link che rimandi a essa. Va bene una semplice riga di credito come questa:

```text

Source: Whizi Research, "LLM API pricing statistics 2026", whizi.io/resources/llm-api-pricing-statistics, updated October 2026.

```

Ci sono anche altre pagine dello stesso lotto di ricerche, uscite lo stesso giorno: quote di mercato dei chatbot IA, statistiche su ChatGPT e statistiche sulle allucinazioni dell'IA.