{"id":1280,"date":"2026-06-23T15:00:30","date_gmt":"2026-06-23T15:00:30","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1280"},"modified":"2026-08-01T06:46:21","modified_gmt":"2026-08-01T06:46:21","slug":"open-vs-closed-ai-cost-gap-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/","title":{"rendered":"IA aperta vs chiusa nel 2026: il vero divario di costo (abbiamo calcolato i prezzi di 29 modelli)"},"content":{"rendered":"<p>L'IA con pesi aperti \u00e8 effettivamente pi\u00f9 economica rispetto alle principali API proprietarie \u2014 e di quanto? Abbiamo preso i prezzi pubblicati delle API per tutti e 29 i modelli presenti nel nostro <a href=\"\/it\/models\/\">Database di modelli<\/a>, li abbiamo normalizzati a un singolo costo combinato per milione di token e li abbiamo suddivisi in categorie \u00abpesi aperti\u00bb e \u00abproprietari\u00bb. Il divario \u00e8 pi\u00f9 ampio \u2014 e molto pi\u00f9 coerente \u2014 di quanto la maggior parte delle persone supponga.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>I 5 modelli meno costosi del 2026 sono tutti a pesi aperti. I 5 pi\u00f9 costosi sono tutti proprietari.<\/strong><\/li>\n<li>Il <strong>il costo tipico (mediano) di un modello open \u00e8 di circa $0,15<\/strong> per 1 milione di token combinati; il costo tipico di un modello proprietario \u00e8 di <strong>circa $6,00 \u2014 un divario di 39 volte.<\/strong><\/li>\n<li>In media, i modelli proprietari costano <strong>circa 16 volte di pi\u00f9<\/strong> rispetto a quelli open.<\/li>\n<li>Tra tutti i 29 modelli, l\u2019intera gamma di prezzi \u00e8 di <strong>circa 890 volte<\/strong> \u2014 da circa $0,02 a $20 per 1 milione di token combinati.<\/li>\n<li>E questo non tiene conto dell\u2019auto-hosting, che elimina completamente il costo per token <em>nei casi di pesi aperti.<\/em> per i modelli a pesi aperti.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7a0e78cc05e\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7a0e78cc05e\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#How_we_measured_it\" >Come lo abbiamo misurato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#The_gap_in_one_table\" >Il divario, riassunto in una tabella<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#The_extremes_tell_the_story\" >Gli estremi raccontano la storia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#Important_nuance_this_is_cost_not_capability\" >Nota importante: si tratta di costo, non di capacit\u00e0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#Why_the_gap_is_structural\" >Perch\u00e9 il divario \u00e8 strutturale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_we_measured_it\"><\/span>Come lo abbiamo misurato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Ambito<\/strong> \u2014 tutti e 29 i modelli presenti nel database Convly con prezzi API pubblicamente disponibili.<\/li>\n<li><strong>Costo combinato<\/strong> \u2014 <code>(3 \u00d7 input + output) \/ 4<\/code>, un rapporto input\/output di 3:1 tipico del traffico reale su API, in modo che modelli con input economici ma output costosi possano essere confrontati direttamente.<\/li>\n<li><strong>Classificazione<\/strong> \u2014 \u00abpesi aperti\u00bb = pesi scaricabili che \u00e8 possibile auto-hostare (22 modelli); \u00abproprietari\u00bb = accessibili esclusivamente tramite API (7 modelli).<\/li>\n<li><strong>Fonti<\/strong> \u2014 prezzi API pubblicati su OpenRouter e DeepInfra, giugno 2026.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_gap_in_one_table\"><\/span>Il divario, riassunto in una tabella<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Metrica (costo combinato per 1 milione di token, in USD)<\/th>\n<th>Pesi aperti (22)<\/th>\n<th>Proprietari (7)<\/th>\n<th>Differenza<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Media<\/strong><\/td>\n<td>$0.50<\/td>\n<td>$8.16<\/td>\n<td><strong>16\u00d7<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Mediana (modello tipico)<\/strong><\/td>\n<td>$0.15<\/td>\n<td>$6.00<\/td>\n<td><strong>39\u00d7<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pi\u00f9 economico del gruppo<\/td>\n<td>$0,02 (Llama 3.1 8B)<\/td>\n<td>$2,00 (Claude Haiku 4.5)<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pi\u00f9 costoso del gruppo<\/td>\n<td>$3,00 (Mistral Large 3)<\/td>\n<td>$20,00 (Claude Fable 5)<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_extremes_tell_the_story\"><\/span>Gli estremi raccontano la storia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ordinando tutti e 29 i modelli in base al costo combinato, il pattern \u00e8 evidente: i modelli open-weight dominano la fascia pi\u00f9 bassa, mentre quelli proprietari occupano la fascia pi\u00f9 alta:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>5 modelli pi\u00f9 economici (tutti open-weight)<\/th>\n<th>Costo combinato ($\/1 milione)<\/th>\n<th>5 modelli pi\u00f9 costosi (tutti proprietari)<\/th>\n<th>Costo combinato ($\/1 milione)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3.1 8B<\/td>\n<td>$0.02<\/td>\n<td>Claude Fable 5<\/td>\n<td>$20.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral 7B<\/td>\n<td>$0.02<\/td>\n<td>GPT-5.5<\/td>\n<td>$11.25<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral NeMo 12B<\/td>\n<td>$0.03<\/td>\n<td>Claude Opus 4.8<\/td>\n<td>$10.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gemma 3 4B<\/td>\n<td>$0.06<\/td>\n<td>Claude Sonnet 4.6<\/td>\n<td>$6.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3 8B<\/td>\n<td>$0.07<\/td>\n<td>Gemini 3.1 Pro<\/td>\n<td>$4.50<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Nessun modello proprietario rientra nel terzo pi\u00f9 economico del mercato, n\u00e9 alcun modello open-weight rientra nel terzo pi\u00f9 costoso. L\u2019unica zona di sovrapposizione \u00e8 molto ristretta: il modello proprietario pi\u00f9 economico (Claude Haiku 4.5, $2,00) si colloca appena sotto il modello open-weight pi\u00f9 costoso (Mistral Large 3, $3,00).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Important_nuance_this_is_cost_not_capability\"><\/span>Nota importante: si tratta di costo, non di capacit\u00e0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I modelli pi\u00f9 costosi mantengono comunque il primato nelle attivit\u00e0 di ragionamento e agenziale pi\u00f9 complesse. Nel nostro correlato <a href=\"\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">Indice AI Prezzo-Performance<\/a> abbiamo riscontrato che il premium dei modelli di frontiera acquista gli <em>ultimi punti<\/em> di intelligenza, non un valore proporzionale. Tuttavia, per la maggior parte dei carichi di lavoro produttivi \u2014 classificazione, estrazione, RAG, riassunto, chat \u2014 il divario di capacit\u00e0 tra un buon modello open e un modello di frontiera \u00e8 molto pi\u00f9 contenuto rispetto al divario di prezzo di 39\u00d7. Spesso si paga 39\u00d7 per l\u2019ultimo 10\u201320% di capacit\u00e0 che potrebbe non essere necessario.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_the_gap_is_structural\"><\/span>Perch\u00e9 il divario \u00e8 strutturale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>This isn&#8217;t a temporary discount war. Intense open-weight competition \u2014 Qwen, Llama, Gemma, DeepSeek and Mistral all shipping strong models under permissive licenses \u2014 has driven the price floor toward zero. Meanwhile frontier labs price for peak capability and enterprise willingness-to-pay. The result is a market that is bifurcating: a race-to-zero floor and a premium ceiling, with a widening canyon between them.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per applicazioni produttive sensibili ai costi, un modello open o di fascia media \u00e8 la scelta razionale predefinita nel 2026 \u2014 e l\u2019auto-hosting elimina completamente il costo per token (verifica quali modelli pu\u00f2 eseguire la tua GPU con il nostro <a href=\"\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a>). Riserva i modelli proprietari di frontiera solo per i compiti effettivamente pi\u00f9 impegnativi. Calcola il tuo utilizzo specifico tramite il <a href=\"\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore costi API<\/a> per ottenere i tuoi dati esatti.<\/p>\n<p><em>Data: Convly <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> (API pricing via OpenRouter and DeepInfra). Blended cost uses a 3:1 input:output ratio. Figures current as of June 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>We priced all 29 models in our database and split them open vs proprietary. The 5 cheapest are all open-weight; the 5 most expensive all proprietary. The typical gap: 39\u00d7.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1903,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[247],"tags":[813,421,454,745,423,812],"class_list":["post-1280","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-benchmarks","tag-cost-analysis","tag-deepseek","tag-llama","tag-llm-pricing","tag-open-source-ai","tag-open-vs-closed"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1280","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1280"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1280\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1881,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1280\/revisions\/1881"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1903"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1280"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1280"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1280"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}