In breve: non esiste un prezzo unico. Il costo di un progetto di IA dipende innanzitutto dal caso d'uso e dal valore che genera, quindi da due voci distinte: lo sviluppo della soluzione (un costo una tantum) e il consumo dei modelli una volta in produzione (un costo ricorrente). Il buon riflesso è valutare l'equilibrio tra costo e beneficio, caso d'uso per caso d'uso.
In Galadrim, agenzia tech creata nel 2017 che ha seguito più di 800 clienti, la branca IA gestisce queste questioni quotidianamente, dalla startup al grande gruppo. Ecco come si costruisce il costo di un progetto di IA.
Perché non esiste un « prezzo dell'IA »
Il costo di un progetto di IA ha senso solo se confrontato con il valore che apporta. Un singolo componente di IA può costare pochi centesimi o diverse centinaia di euro al giorno a seconda del compito, del volume e del livello di prestazioni richiesto.
In pratica, il costo non è la prima questione delle aziende. Cercano innanzitutto di sbloccare un caso d'uso : automatizzare un compito, elaborare documenti, indirizzare le richieste dei clienti. Il costo diventa un argomento una volta dimostrata la fattibilità, e viene poi gestito con precisione.
Quali sono le due principali voci di costo di un progetto di IA?
| Voce | Natura | Cosa comprende |
|---|
| Sviluppo | Costo una tantum | Definizione delle esigenze, progettazione della soluzione, integrazione nel sistema informativo, test, messa in produzione. |
| Consumo (run) | Costo ricorrente | Chiamate ai modelli di IA (fatturate in base all'uso), hosting, monitoring, manutenzione ed evoluzioni. |
Molte aziende sottovalutano la seconda voce. Una soluzione di IA non è un prodotto fisso: consuma risorse ad ogni utilizzo e richiede un monitoraggio a lungo termine (aggiornamenti dei modelli, deprecazione delle versioni precedenti, ottimizzazioni).
La maggior parte dei progetti aziendali si basano sulle API dei modelli, il più delle volte tramite i fornitori cloud (per le garanzie di sicurezza sui dati). La fatturazione avviene quindi a consumo, in tokens (le unità di testo elaborate dal modello), con due componenti:
Il costo d'ingresso (input) : tutto il contesto inviato al modello (l'istruzione, i documenti, i dati).
Il costo di uscita (output) : il testo generato in risposta.
Punto chiave spesso ignorato: il token di uscita costa generalmente da 5 a 10 volte di più del token d'ingresso. Conseguenza diretta sul costo di un caso d'uso:
Compito poco costoso (molto input, poco output): classificare un'e-mail, indirizzare una richiesta al servizio giusto, estrarre un'informazione. Esempio concreto: l'orientamento automatico delle richieste al gestore giusto presso un broker assicurativo, è classificazione quindi poco esigente in termini di output.
Compito più costoso (molto output): generare articoli, produrre contenuti lunghi.
Oltre al pagamento a consumo, esistono degli abbonamenti (in particolare per gli agenti di codice utilizzati internamente dai team tech), spesso più economici per un uso intensivo.
Un punto spesso sottovalutato: i modelli recenti sono modelli « thinking », che ragionano prima di rispondere e questi tokens di ragionamento sono fatturati come output. Conseguenza: più fissi un livello di ragionamento elevato, più la fattura sale. Peggio ancora, i modelli di frontiera tendono a mascherare questi tokens di riflessione : paghi quindi per tokens di uscita che non vedi nemmeno. È una voce di costo da monitorare attentamente non appena si attiva un ragionamento avanzato.
Perché si sente dire che i costi dell'IA sono esplosi?
È uno dei malintesi più frequenti. A parità di intelligenza, il prezzo unitario del token non è esploso, anzi è piuttosto diminuito. Un token prodotto da un piccolo modello recente può essere tanto «intelligente» quanto un token di un grande modello di ieri, a un costo inferiore.
Da dove deriva quindi l'aumento delle fatture? Dagli workflows agentici. Un agente IA non si accontenta di una risposta: concatena le fasi, chiama strumenti, effettua avanti e indietro. Consuma quindi molti più tokens ma sblocca anche casi d'uso prima impossibili. La domanda rimane sempre la stessa: che valore genera il workflow rispetto a quanto costa?
Si aggiunge un effetto di mercato: alcuni usi erano implicitamente sovvenzionati dai fornitori tramite gli abbonamenti. I grandissimi consumatori passano ora al pagamento a consumo, meno sovvenzionato, da cui un aumento percepito, senza che il prezzo del token stesso sia deragliato.
Il costo non è una fatalità: si gestisce tramite l'ingegneria. Quattro leve concrete:
Definire il «harness» dell'agente. Il harness, è l'insieme degli strumenti e delle regole messi a disposizione del modello. Vi si codificano dei guardrail, per esempio fermarsi dopo cinque chiamate, direttamente nel codice piuttosto che nell'istruzione, perché il codice è deterministico e quindi più affidabile per controllare la spesa.
Scegliere il giusto livello di modello. Si può ragionare su tre livelli: nano/mini (rapido, economico), normal, e pro (il più potente, il più costoso). Il metodo giusto: iniziare con un modello «di frontiera» per dimostrare la fattibilità, quindi scendere di un livello finché le prestazioni non si degradano. Una classificazione semplice funziona molto bene su un piccolo modello; un compito creativo giustifica un modello di fascia alta.
Implementare un meccanismo di valutazione. Un set di dati di riferimento e delle metriche (qualità, latenza, costo) permettono di confrontare oggettivamente i modelli e le versioni, e di scendere di livello senza perdita di qualità.
Sfruttare le ottimizzazioni dei fornitori. La cache (riutilizzare un contesto già elaborato) e il flex pricing (accettare un tempo di risposta più lungo a fronte di una tariffa ridotta) riducono la fattura per le attività non urgenti.
Quanto costa, concretamente?
Ecco gli ordini di grandezza che strutturano un budget:
Un compito di classificazione o estrazione semplice (ordinare un'e-mail, leggere una fattura) costa una frazione di centesimo per chiamata: su larga scala, è spesso trascurabile rispetto al tempo umano risparmiato.
Un compito di generazione di contenuti mobilita molti token di output: il costo unitario è più elevato e merita di essere monitorato.
Un workflow agentico (ricerca, analisi di documenti, automazione multi-step) è la voce di costo più variabile: il suo costo dipende dal numero di iterazioni, che si limitano tramite l'ingegneria.
Lo sviluppo rimane, nella maggior parte dei progetti, la voce principale al lancio; il consumo diventa determinante man mano che i volumi aumentano.
Bisogna privilegiare un modello proprietario, open source o sovrano?
La scelta del modello ha un impatto diretto sul costo e su altri criteri (sicurezza, sovranità). Un'agenzia indipendente dai fornitori di AI qui ha un vantaggio: può rimanere modello-agnostico e selezionare, per ogni compito, il miglior rapporto valore/costo, o addirittura cambiare modello in corso d'opera.
L'open source è pertinente, in particolare in contesti di sovranità (ad esempio un modello ospitato su GPU in Francia, presso un fornitore come OVH, nel settore della sanità). Ma attenzione: gestire autonomamente l'inferenza di un modello open source è un'attività costosa, che richiede scala e affidabilità. Il più delle volte, ricorrere a un fornitore di inferenza o a un provider cloud rimane la soluzione più redditizia e stabile.
Sull'autore
Benjamin Drighès è CTO AI e socio di Galadrim. Si è unito all'agenzia all'inizio del 2024 per creare la sua divisione di intelligenza artificiale e data, e oggi supervisiona una quarantina di ingegneri e consulenti. Quotidianamente, affianca PMI, ETI e grandi gruppi nella progettazione e messa in produzione di soluzioni di AI, con un approccio pragmatico incentrato sul valore di business.
Fondata nel 2017, Galadrim è un'agenzia tech e AI francese che ha accompagnato più di 800 clienti nei loro progetti di sviluppo su misura e di intelligenza artificiale.
Hai un caso d'uso in mente e vuoi stimarne il costo e il ROI? I team AI di Galadrim accompagnano PMI, ETI e grandi gruppi, dalla dimostrazione di fattibilità alla messa in produzione, rimanendo indipendenti dai fornitori di modelli.
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