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

L’aspetto interessante dell’attuale offerta di Google è che la fascia più economica è spesso anche quella migliore.

supera Gemini 3.1 Pro nei benchmark relativi alla programmazione e agli agenti intelligenti, pur operando circa quattro volte più velocemente e con un costo inferiore del 25%, mantenendo lo stesso contesto di 1 milione di token. Quando un modello più veloce e meno costoso ottiene anche risultati migliori, la versione Pro smette di essere la scelta predefinita per diventare invece un’opzione specialistica. Per assistenti alla programmazione, cicli di agenti intelligenti e qualsiasi applicazione in cui l’utente attende una risposta, Flash risulta superiore su tutti i fronti contemporaneamente — un caso raro nella selezione dei modelli, dove normalmente velocità, costo e qualità si bilanciano tra loro.
è stato rilasciato il 21 luglio 2026 ed è l’ultimo modello della serie. Il suo costo per i token in input rimane invariato a 1,50 $, mentre il costo per i token in output scende da 9 $ a 7,50 $ — una riduzione del 17% sul lato della fattura che solitamente pesa di più. Per i carichi di lavoro fortemente orientati alla generazione, questa rappresenta un risparmio diretto senza alcun compromesso sulle capacità, rendendolo la scelta predefinita all’interno della fascia Flash per nuovi progetti. Nei carichi di lavoro incentrati sui prompt, come il recupero dati, i due modelli hanno costi identici, poiché il prezzo per i token in input è lo stesso. Per chiarire un dubbio comune: non esiste alcun modello Gemini 4 al luglio 2026.

Gemini 3.5 Flash va scelto per la sua profondità multimodale piuttosto che per default, dato che Flash lo supera nelle prestazioni di programmazione a un prezzo inferiore.
rimane ampiamente distribuito e ben supportato. Ha raggiunto la disponibilità generale il 17 giugno 2025 ed è stato leader nei benchmark di programmazione, matematica e ragionamento su contesti lunghi, con un contesto nativo di 1.048.576 token e input completamente multimodali — testo, immagini, audio, video e PDF. I modelli più recenti della serie 3.x lo sostituiscono, ma con un costo di 1,25 $ per i token in input resta una delle scelte più vantaggiose tra i modelli avanzati per il ragionamento.
Il limite di 200.000 token è ciò intorno a cui pianificare
La fatturazione di Gemini per contesti lunghi è il punto critico in cui i budget vanno in sofferenza. Gemini 3.1 Pro fattura i prompt superiori a 200.000 token a un tasso di input approssimativamente doppio. Gemini 2.5 Pro è esplicitamente strutturato in fasce: 1,25 $ per 1 milione di token in input fino a 200.000, che sale a 2,50 $ oltre tale soglia, mentre il costo per i token in output passa da 10 $ a 15 $.
La conseguenza pratica è che una funzionalità che ha un certo costo durante i test può arrivare a costarne il doppio in produzione, perché la soglia viene superata per ogni singola richiesta e dipende interamente dalla quantità di testo incollata dall’utente. Basare il budget per una funzionalità a contesto lungo sul prezzo indicato in evidenza comporterà una stima significativamente sottostimata della fattura non appena inizieranno ad arrivare i veri prompt.
Esistono due approcci sensati. Progettare tenendo conto della soglia, ricorrendo a tecniche aggressive di recupero e reranking per mantenere i prompt al di sotto di essa — soluzione che di norma migliora anche la qualità delle risposte, dato che l’attenzione su contesti estremamente lunghi non è uniforme. Oppure confrontare con un modello che applica un’unica tariffa fissa sull’intera finestra di contesto;

Gemini 3.6 FlashClaude Opus
4.8 non prevede alcun sovrapprezzo per contesti lunghi
, il che, per un carico di lavoro realmente incentrato sul recupero, può risultare più economico nonostante un prezzo di listino più alto.
I modelli open source di Google hanno prezzi separati
Gemma 3 è la famiglia di modelli open-weight di Google e non compare in questa tabella perché rappresenta una proposta distinta: modelli da 4 miliardi, 12 miliardi e 27 miliardi di parametri rilasciati con licenza aperta, multimodali (testo e immagini), con contesto di 128K token e abbastanza economici sulle API ospitate (da 0,05 $ a 0,16 $ per 1 milione di token) da rendere la vera scelta quella se eseguirli autonomamente oppure no. Gemma 3 da 27 miliardi richiede circa 16 GB di VRAM in precisione 4-bit, rendendolo eseguibile su una singola scheda grafica consumer. Valutane le dimensioni nella
, oppure verifica se l’auto-hosting risulta più conveniente rispetto all’uso dell’API, in base al tuo volume, con la
Quanto costa l’API Gemini?

Gemini 3.1 Pro I prezzi dell’API Gemini vanno da 2,70 $ per 1 milione di token medi (blended) su Gemini 3.6 Flash fino a 4,00 $ su Gemini 3.1 Pro. Il prezzo medio presuppone un rapporto input/output di 4:1. Input e output vengono fatturati separatamente, e i token in output sono sempre quelli più costosi.
predefinito, dato che Flash lo supera nelle prestazioni di codifica a un prezzo inferiore.

Gemini 2.5 Pro rimane ampiamente distribuito e ben supportato. Ha raggiunto
la disponibilità generale il 17 giugno 2025 ed è stato leader nei benchmark per codifica, 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. Modelli più recenti della serie 3.x lo hanno sostituito, ma al costo di 1,25 USD per input rimane
una delle scelte più vantaggiose tra i modelli all’avanguardia per il ragionamento.

La soglia dei 200.000 token è l’elemento da tenere in considerazione nella pianificazione

La fatturazione di Gemini per contesti lunghi è ciò che fa lievitare i budget. Gemini 3.1 Pro addebita i prompt superiori ai
200.000 token a un tasso di input approssimativamente doppio. Gemini 2.5 Pro ha invece una tariffazione esplicitamente suddivisa in fasce: 1,25 USD per
1 milione di token in input fino a 200.000, che sale a 2,50 USD oltre tale soglia, mentre il costo per l’output passa da 10 a 15 USD.

La conseguenza pratica è che una funzionalità che costa una determinata cifra durante i test può costarne il doppio in produzione, poiché la soglia viene superata per ogni singola richiesta e dipende interamente da come
che in produzione, poiché la soglia viene superata per ogni richiesta e dipende interamente da come
molto di quanto un utente ha incollato. Budgetare una funzionalità a contesto lungo sulla cifra principale sottostimerà
in modo significativo il costo effettivo non appena inizieranno ad arrivare richieste reali.

Esistono due risposte ragionevoli: progettare in modo da rimanere al di sotto della soglia mediante recupero aggressivo e
reranking, in modo che i prompt restino al di sotto di essa — soluzione che di solito migliora comunque la qualità delle risposte, poiché
l’attenzione su contesti molto lunghi non è uniforme. Oppure confrontarsi con un modello che applica un tariffario fisso sull’intera finestra di contesto;
Claude Opus 4.8 non prevede alcun sovrapprezzo per contesti lunghi
, il che, per un carico di lavoro effettivamente basato sul recupero, puòrivelarsi più economico nonostante un prezzo di listino superiore.
I modelli aperti di Google hanno prezzi separati

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.