Prezzi dell'API Gemini (2026): costo per 1 milione di token per ogni modello

I prezzi dell’API Gemini partono da 1,25 $ per 1 milione di token in input su Gemini 2.5 Pro e arrivano fino a
2 $ su Gemini 3.1 Pro, con i token in output compresi tra 7,50 $ e 12 $. Le tariffe indicate in evidenza sono
competitive, ma la politica dei prezzi di Gemini presenta una caratteristica che nessuno dei suoi concorrenti offre allo stesso livello:
i prompt superiori a circa 200.000 token vengono fatturati a un tasso più elevato su diversi modelli. Per una famiglia di modelli commercializzata proprio per la sua capacità di gestire contesti fino a un milione di token, questo valore di 200.000 token è quello che determina effettivamente il tuo conto finale.
prezzi dell’API Gemini: ogni modello, per 1 milione di token

Quale modello Gemini dovresti usare?

La cosa interessante della linea attuale di Google è che il tier più economico è spesso il
migliore.

Gemini 3.5 Flash supera Gemini 3.1 Pro su coding e benchmark agentic
mentre funziona circa quattro volte più veloce e circa il 25% più economico, con lo stesso
contesto di 1M token. Quando il modello più veloce e economico ottiene anche punteggi più alti, il tier Pro smette di essere
l'opzione predefinita e diventa una scelta specializzata. Per assistenti di coding, loop di agent e qualsiasi situazione
in cui un utente sta aspettando una risposta, Flash vince su ogni aspetto contemporaneamente — il che è raro nella
selezione di modelli, dove velocità, costo e qualità normalmente si scambiano reciprocamente.

Gemini 3.6 Flash, rilasciato il 21 luglio 2026, è il più recente della linea. La sua
tariffa di input rimane invariata a $1.50 mentre l'output scende da $9 a $7.50 — un taglio del 17% dal lato
della fattura che solitamente domina. Per workload generativi pesanti è un risparmio diretto
senza compromessi di capacità impliciti dal prezzo, il che lo rende la scelta predefinita
all'interno del tier Flash per nuovo lavoro. Su workload di retrieval pesanti di prompt i due sono
intercambiabili sul costo, poiché l'input è identico. Per chiarire una ricerca comune: non esiste
Gemini 4 a luglio 2026.

Gemini 3.1 Pro merita di essere scelto per profondità multimodale piuttosto che
per impostazione predefinita, dato che Flash lo batte su coding a un prezzo inferiore.

Gemini 2.5 Pro rimane ampiamente distribuito e ben supportato. Ha raggiunto
disponibilità generale il 17 giugno 2025 ed è stato leader di benchmark in coding, matematica e
ragionamento su contesti lunghi, con un contesto nativo di 1.048.576 token e input completamente multimodale — testo,
immagini, audio, video e PDF. I modelli 3.x più recenti lo sostituiscono, ma a $1.25 di input rimane ancora
una delle scelte di valore più solide tra i modelli di ragionamento frontier.

La soglia di 200K è la cosa su cui pianificare

La fatturazione a contesto lungo di Gemini è dove i budget si rompono. Gemini 3.1 Pro fattura i prompt sopra
200K token a circa il doppio della tariffa di input. Gemini 2.5 Pro è esplicitamente suddiviso in tier: $1.25 per
1M di input fino a 200K, aumentando a $2.50 oltre, con output che passa da $10 a $15.

La conseguenza pratica è che una funzionalità che costa un determinato importo nei test può costare il doppio
in produzione, perché la soglia viene superata per richiesta e dipende interamente da quanto
contenuto un utente ha incollato. Budgetare una funzionalità a contesto lungo sulla cifra principale sottostimerà
sostanzialmente la fattura una volta che i prompt reali inizieranno ad arrivare.

Ci sono due risposte sensate. Progetta intorno alla soglia con retrieval aggressivo e
reranking in modo che i prompt rimangono sotto di essa — il che solitamente migliora anche la qualità delle risposte, poiché
l'attenzione su contesti molto lunghi non è uniforme. Oppure confronta con un modello che applica una
tariffa unica su tutta la sua finestra; Claude Opus
4.8 non ha alcun premio per contesto lungo, il che per un workload genuinamente pesante di retrieval può
risultare più economico nonostante un prezzo più alto.

Gemma 3 è la famiglia di modelli open-weight di Google e non figura in questa tabella perché rappresenta una categoria diversa

Gemma 3 è la famiglia di modelli open-weight di Google e non rientra in questa tabella perché si tratta di un modello diverso
proposta: modelli da 4 miliardi, 12 miliardi e 27 miliardi di parametri rilasciati con licenza aperta, multimodali per testo e immagini,
contestuale fino a 128K token e abbastanza economici su API ospitate ($0,05–$0,16 per 1 milione di token), tanto che la vera scelta è
se eseguirli in autonomia. Il modello Gemma 3 da 27 miliardi di parametri richiede circa 16 GB di VRAM in quantizzazione a 4 bit, rendendolo eseguibile su
una singola scheda grafica consumer. Valutalo con il
Calcolatore VRAM, oppure verifica se
l’auto-hosting risulta più conveniente rispetto all’API, in base al tuo volume di utilizzo, grazie al
self-hosting vs API
calcolatore.