Il costo del modello GPT‑5.5 di OpenAI ha superato quello della versione precedente di 1,5–2 volte.
Nuovi prezzi per GPT‑5.5: cosa è cambiato e perché vale la pena
Con l’uscita del modello GPT‑5.5, OpenAI ha aumentato il costo di accesso tramite API. In alcuni casi il prezzo per token è doppio rispetto alla versione precedente.
| Tipo di richiesta | Prezzo per 1 mln di token (GPT‑5.5) | Prezzo per 1 mln di token (GPT‑5.4) |
|---|---|---|
| Entranti | $5,00 | $2,50 |
| Cache degli entranti | $0,50 | $0,25 |
| Usciti | $30,00 | $15,00 |
OpenAI sostiene che l’aumento dei prezzi sia parzialmente compensato dall’alta efficienza del modello: GPT‑5.5 produce risultati migliori usando meno token.
Come appare nella pratica
L'analisi di OpenRouter ha mostrato che il costo reale di lavoro con GPT‑5.5 è aumentato dal 49 % al 92 % rispetto a GPT‑5.4:
- Per richieste lunghe (oltre 10 000 token) si risparmia grazie alla riduzione del tempo di esecuzione, anche se il costo rimane più alto.
- Per richieste brevi (< 10 000 token) il costo aumenta notevolmente, ma il tempo di elaborazione non diminuisce.
Inoltre GPT‑5.5 genera tra il 19 % e il 34 % in meno token per richieste lunghe, riducendo il carico sul sistema, ma non annulla completamente l’aumento dei prezzi.
Conseguenze finanziarie per i leader del settore
OpenAI e Anthropic continuano a operare in perdita:
- OpenAI: si prevede una perdita di 14 miliardi di dollari nel 2026.
- Anthropic: perdita prevista di 11 miliardi di dollari.
Il nuovo modello di Anthropic, Claude Opus 4.7, è venduto ai medesimi tariffe della versione precedente, nonostante le dichiarate migliorie del tokenizzatore. Tuttavia OpenRouter ha scoperto che:
- Per richieste superiori a 2000 token i costi sono aumentati dell’12–27 %, anche con la cache.
- Per richieste inferiori a 2000 token risposte più brevi aiutavano a compensare le spese aggiuntive del tokenizzatore.
Conclusione
L’introduzione di GPT‑5.5 ha portato a un significativo aumento dei prezzi dell’API, ma l’azienda è fiduciosa nell’efficienza migliorata del modello. In pratica ciò significa costi più elevati per gli utenti, soprattutto con richieste brevi, e la continuazione delle perdite finanziarie tra i principali attori del mercato dell’intelligenza artificiale.
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