Il 31 gennaio 2025 OpenAI ha rilasciato o3. Per ottenere il 75% su GPQA Diamond, un esame a scelta multipla di fisica, chimica e biologia di livello dottorato, spendeva in media circa 30 centesimi di dollaro a domanda. Meno di 18 mesi dopo GPT-5.6 Luna ha ottenuto lo stesso punteggio a 0,0004 dollari a domanda: 725 volte meno. Il calcolo è di Epoch AI, nello studio The plunging price of thought sul costo delle prestazioni dei modelli linguistici, pubblicato il 22 settembre 2026.

L’esempio è estremo, ma il dato medio resta fuori scala: dal 2023 il costo per raggiungere un dato livello di prestazione scende di circa il 47% a trimestre, cioè 13 volte l’anno. Epoch lo confronta con altre tecnologie: quattro volte più veloce del sequenziamento del DNA, sei volte più veloce del calcolo, 18 volte più veloce delle batterie al litio.

Per chi deve decidere se mettere l’AI dentro un processo aziendale, questo numero apre una domanda che Tom’s Hardware rivolge ai laboratori che vendono i modelli, ma che vale uguale per chi li compra: se fra qualche mese lo stesso servizio sarà migliore e più economico, perché adottarlo adesso? Due strade: automatizzare subito o aspettare il prossimo calo.

Il criterio: dove sta davvero il costo

Il confronto si decide su una domanda sola: quale voce di spesa si riduce aspettando, e quale invece cresce. Le metto alla prova su tre punti: quanto vale il risparmio sui token, quanto costa il lavoro che nel frattempo resta manuale, e cosa succede al lavoro di integrazione quando il modello cambia.

Opzione A: automatizzare adesso

Partire oggi vuol dire pagare il prezzo di oggi. Con il ritmo misurato da Epoch, è il prezzo più alto che vedrete per quel livello di prestazione.

Pro. Il lavoro manuale smette di costare dal primo mese: smistare le richieste del modulo contatti, scrivere le bozze delle schede prodotto WooCommerce, estrarre dati dalle fatture. E soprattutto la parte che non si deprezza la fate subito: i dati puliti, i prompt, i casi di prova, i controlli sull’output, il punto del flusso in cui interviene una persona. Tutto questo resta valido quando cambiate modello.

Contro. Se legate l’integrazione a un modello specifico, con chiamate e formati sparsi nel codice di un plugin o in dieci nodi di n8n, il calo dei prezzi non vi tocca: continuate a pagare il listino del giorno in cui avete scritto il codice. È lo scenario che ho descritto parlando di lock-in sui modelli AI.

Opzione B: aspettare il prossimo calo

Aspettare ha una logica, e lo studio la rafforza in un punto preciso.

Pro. Il calo è più rapido proprio sulle prestazioni di punta. Secondo Epoch, in media sui cinque benchmark principali, un livello appena raggiunto dal miglior modello disponibile diventa più economico del 66% a trimestre, cioè 75 volte l’anno. Due anni dopo il ritmo si dimezza: 32% a trimestre, 4,7 volte l’anno. Se il vostro caso d’uso ha bisogno del modello uscito il mese scorso, fra un anno lo stesso risultato costerà una frazione.

Contro. Nel frattempo il lavoro resta manuale, e le ore delle persone non scendono del 47% a trimestre. E il vantaggio dell’attesa vale soprattutto per i compiti di frontiera. La gran parte delle automazioni di una PMI (classificare email, riassumere un ticket, estrarre un importo) chiede prestazioni che i modelli hanno da anni: su quel livello il prezzo è già basso e, secondo la stessa dinamica che Epoch misura, scende più piano (due anni dopo, il calo si dimezza). Aspettare vuol dire risparmiare poco su una cifra già piccola.

Il limite che lo studio dichiara

Epoch misura il costo sul “fronte” di efficienza, cioè il modo più economico di raggiungere un punteggio con i modelli disponibili in quel momento. E scrive che in pratica nessun utente resta sempre su quel fronte, controllando ogni modello per trovare il più economico per ogni compito. I benchmark, aggiunge, sono un indicatore imperfetto del lavoro utile.

Tradotto: il 47% a trimestre è quanto potreste risparmiare, non quanto risparmiate. La distanza fra le due cifre dipende da quanto vi costa cambiare modello. Se passare al modello nuovo richiede di riscrivere l’integrazione, quella distanza la pagate voi.

Cosa cambia per chi lavora su WordPress e automazioni

Tre scelte di progetto rendono il calo dei prezzi un vantaggio invece di un argomento per rimandare:

  • Il modello in un solo punto. Nome del modello, endpoint e parametri stanno in una configurazione, non nel codice del plugin o in ogni nodo del workflow. Cambiare modello deve voler dire cambiare una riga.
  • Un test privato sui vostri dati. Trenta o cinquanta casi reali con l’output atteso. Quando esce un modello più economico, lo fate girare sul test e sapete in un’ora se regge. È il metodo che ho descritto nel pezzo sui benchmark con dati reali.
  • Il modello più piccolo che passa il test. Non quello di punta per abitudine. Il costo per token conta, ma conta anche quanti token consuma il modello per rispondere. Ho scritto di come abbattere il costo delle chiamate API anche con il prompt caching.

Con queste tre cose, un calo del listino diventa un risparmio che incassate con una revisione trimestrale: rilanciate il test sui modelli nuovi, cambiate la configurazione se uno passa, e il vostro costo segue quello del mercato.

La mia take: automatizzare adesso, ma senza sposare il modello

Aspettare ha senso in un caso solo: il compito richiede il modello di punta appena uscito e il volume è alto. Lì fate il prototipo adesso, misurate la qualità, e rimandate di qualche trimestre la messa in produzione su grandi numeri, quando lo stesso livello costerà molto meno.

In tutti gli altri casi l’attesa è un costo travestito da prudenza. Il prezzo dei token è la voce che scende da sola; il lavoro manuale, i dati da sistemare e il flusso da ridisegnare no. Chi parte oggi con il modello in un punto solo e un test privato incassa il calo dei prezzi a ogni revisione. Chi aspetta il prezzo giusto lo aspetterà per sempre, perché fra tre mesi ce ne sarà uno più basso.

La chiusura operativa: scegliete un processo manuale che un modello di due anni fa sapeva già fare, preparate trenta casi di prova, automatizzatelo con il modello più economico che li supera, e mettete in calendario il primo controllo dei prezzi fra tre mesi.

Fonti