Convly Original Study · Updated 2026
We cross-referenced live API pricing for 30 leading AI models with the independent Artificial Analysis Intelligence Index to answer one question — which model gives you the most intelligence per dollar? The answer overturns “you get what you pay for.”
I prezzi dei modelli di IA nel 2026 coprono un intervallo straordinariamente ampio — tuttavia il modello più costoso non è affatto 100 volte più intelligente di quello meno costoso. Abbiamo combinato i prezzi in tempo reale presenti nel nostro Database di modelli di intelligenza artificiale con l'indipendente Indice di Intelligenza Artificial Analysis per rispondere a una sola domanda: quale modello ti offre la massima intelligenza per dollaro speso? La risposta smentisce l'assunto secondo cui «si ottiene ciò per cui si paga».
Punti chiave
- Differenza di prezzo pari a 114×. Su base di costo combinato, i modelli API di ultima generazione variano da circa 0,18 $ a circa 20 $ per milione di token.
- Valore ≠ prezzo. I modelli più economici ma comunque performanti offrono da 30× a 40× più intelligenza per dollaro speso rispetto ai modelli di ultima generazione più costosi.
- DeepSeek V4-Flash restituisce circa il 67% dell'intelligenza misurata di Claude Opus 4.8 al costo di circa l'1,8%.
- Pagare il prezzo più alto permette di ottenere solo gli ultimi punti di capacità — non un'intelligenza proporzionalmente maggiore.
- Per la maggior parte dei carichi di lavoro, un modello di fascia media o un modello open source rappresenta la scelta razionale predefinita; riserva i modelli di ultima generazione per i compiti più impegnativi.
Update — July 2026: an open model now tops the table
Since this study went live, Moonshot released Kimi K3 (16 July 2026) — a 2.8-trillion-parameter open-weight mixture-of-experts scoring 57 on the Artificial Analysis Intelligence Index, edging past Claude Opus 4.8 (55.7). It is the first open-weight model to outscore a Western frontier flagship, and at $3/$15 per 1M tokens it returns roughly 1.7× the intelligence per dollar of Opus 4.8.
It does not move the headline spread below, though: K3 lands mid-table on value at 6.3 intelligence points per blended dollar. GLM 5.2 still returns about 2.8× more capability per dollar, and DeepSeek V4-Flash roughly 30× more. The ultra-cheap-Chinese-model era looks to be ending too — K3 costs about 3× its own predecessor. Full analysis: Kimi K3 explained · K3 vs Opus 4.8.
Come lo abbiamo misurato
- Prezzi — live input/output API prices (per 1M tokens) from the Convly Database di modelli di intelligenza artificiale.
- Costo combinato — rapporto input/output di token pari a 3:1 (tipico del traffico reale delle API):
costo combinato = (3 × input + output) / 4. Ciò rende direttamente confrontabili modelli con input economici ma output costosi. - Prestazioni — l'Indice di Intelligenza Artificial Analysis (un indice composito che valuta ragionamento, programmazione, matematica e conoscenza), utilizzato solo laddove sia disponibile un punteggio corrente per il modello esatto.
- Valore — Indice di Intelligenza ÷ costo combinato.
Indice 2026 del costo combinato
| Modello | Input $/1 milione | Output $/1 milione | Costo combinato ($/1 milione) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 | $0.18 |
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.54 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.38 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $6.00 |
| Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | $20.00 |
La differenza è la vera notizia: Claude Fable 5 costs 114× more per blended token than DeepSeek V4-Flash. Vuoi calcolare i tuoi dati personalizzati? Prova il nostro Calcolatore dei costi delle API per l'IA.
Intelligenza per dollaro — classifica del valore
Ora dividiamo la capacità per il costo. Utilizzando l'Indice di Intelligenza Artificial Analysis (valore più alto = maggiore capacità) rispetto al costo combinato, per i modelli per cui è disponibile un punteggio corrente pubblicato:
| Modello | Indice di Intelligenza | Costo combinato ($/1 milione) | Intelligenza per dollaro |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 37.4 | $0.18 | ≈ 208 |
| Claude Opus 4.8 | 55.7 | $10.00 | ≈ 5,6 |
| GPT-5.5 | 54.8 | $11.25 | ≈ 4,9 |
Il risultato è inequivocabile: DeepSeek V4-Flash fornisce circa 37 volte più intelligenza per dollaro rispetto a Claude Opus 4.8 — pur ottenendo ancora circa due terzi dell'intelligenza grezza di Opus. Il premio per i modelli di frontiera è reale, ma in termini di capacità è contenuto; in termini di prezzo è enorme.
Cosa significa questo per te
- Il premio per i modelli di frontiera acquista gli ultimi punti, non un’intelligenza proporzionale. Si paga da 30 a 40 volte di più per ottenere all’incirca il terzo superiore della capacità.
- Per applicazioni produttive ad alto volume — chat, classificazione, estrazione, RAG — un modello economico o open source è la scelta razionale predefinita.
- Riservare i modelli di frontiera (Opus 4.8, GPT-5.5, Fable 5) per i compiti più impegnativi di ragionamento e per attività agentiche su orizzonti temporali lunghi, dove gli ultimi punti contano davvero.
- L’auto-hosting di modelli open-weight cambia completamente i calcoli — il tuo costo diventa quello dell’hardware e dell’elettricità, non più quello per token. Consulta il nostro Calcolatore VRAM per verificare quali modelli puoi eseguire localmente.
Avvertenze
L’Indice di Intelligenza è una sola misura indicativa composita: il tuo caso d’uso potrebbe attribuire pesi diversi alla programmazione, ai contesti lunghi o alla multimodalità, e i modelli di frontiera mostrano vantaggi maggiori sui compiti agentici più complessi. Anche i prezzi variano nel tempo e tecniche come la cache o sconti per batch possono ridurre i costi reali del 50–90%. Considera questi dati come una mappa orientativa di valore, non come un giudizio definitivo per ogni carico di lavoro.
Conclusione
Nel 2026, l’affermazione «si ottiene ciò per cui si paga» è semplicemente falsa per le API AI. I modelli capaci più economici forniscono la stragrande maggioranza dell’intelligenza di frontiera a una frazione minima del costo. Scegli il modello in base al compito specifico — e verifica i tuoi consumi con il nostro calcolatore dei costi prima di impegnarti.
Fonti: Indice di Intelligenza Artificial Analysis (punteggi di intelligenza); database modelli Convly AI (prezzi). Dati aggiornati a giugno 2026.
Download the data — free & open (CC-BY-4.0)
The full 30-model dataset (prices, specs, intelligence scores and value ratios) is open for anyone to analyse or republish with attribution:
Cite or republish this study
Free to cite, quote or embed with a link back. Suggested credit:
“The AI Price/Performance Index 2026,” Convly — https://convly.ai/ai-price-performance-index-2026/
Headline finding for reference: a 114× blended-cost spread separates the cheapest capable AI model ($0.18/1M tokens) from the most expensive ($20/1M), yet the best-value model returns roughly 37× the intelligence-per-dollar of the priciest frontier model while still scoring about two-thirds of its raw intelligence. Journalists and researchers: the underlying data is downloadable above, and we’re happy to share the full methodology or a high-resolution chart on request.
Get the numbers before everyone else
One email a week: which AI models changed price, what the new benchmarks actually measured, and which GPU is worth buying. No hype, no filler.
Free. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
