Il costo del modello GPT‑5.5 di OpenAI ha superato quello della versione precedente di 1,5–2 volte.

Il costo del modello GPT‑5.5 di OpenAI ha superato quello della versione precedente di 1,5–2 volte.

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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 richiestaPrezzo 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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