{"id":1474,"date":"2026-07-06T01:47:00","date_gmt":"2026-07-06T01:47:00","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1474"},"modified":"2026-07-06T01:47:00","modified_gmt":"2026-07-06T01:47:00","slug":"ai-hardware-questions-answered-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/","title":{"rendered":"Domande sull'hardware per l'IA, risposte (2026): GPU, laptop e esecuzione locale dell'IA"},"content":{"rendered":"<p>Queste sono le domande precise che le persone pongono agli assistenti IA riguardo all'hardware e ai modelli AI \u2014 risposte dirette, supportate dai dati decisivi per ciascuna scelta. Ogni risposta \u00e8 autonoma, ma rimanda anche all'analisi completa. Se stai scegliendo una GPU, un portatile o un modello da eseguire localmente nel 2026, inizia da qui.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Risposte rapide<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>RTX 5080 o 5090 per l'IA?<\/strong> La 5090 \u2014 i suoi 32&nbsp;GB di VRAM permettono di eseguire modelli che la 5080, con soli 16&nbsp;GB, non riesce a gestire.<\/li>\n<li><strong>Quale GPU NVIDIA \u00e8 migliore per l'IA?<\/strong> L'RTX 5090 per la maggior parte degli utenti; un'RTX 3090\/4090 usata (24&nbsp;GB) rappresenta la scelta pi\u00f9 conveniente.<\/li>\n<li><strong>CUDA o AMD (ROCm)?<\/strong> CUDA \u2014 funziona ovunque immediatamente; ROCm sta recuperando terreno, ma rimane ancora meno stabile.<\/li>\n<li><strong>Posso eseguire un LLM localmente?<\/strong> S\u00ec \u2014 modelli piccoli su un portatile con 8&nbsp;GB di RAM, modelli grandi su una GPU con 24&nbsp;GB o pi\u00f9, oppure su un Mac ad alta memoria.<\/li>\n<li><strong>Qwen \u00e8 di Alibaba? GLM \u00e8 cinese?<\/strong> S\u00ec a entrambe le domande \u2014 Qwen \u00e8 di Alibaba; GLM \u00e8 di Zhipu AI (Cina).<\/li>\n<li><strong>Best AI image generator?<\/strong> Midjourney per qualit\u00e0, DALL\u00b7E per semplicit\u00e0, Stable Diffusion \/ Flux per controllo e utilizzo locale.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a526cca7ae55\" 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-6a526cca7ae55\"  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\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#At_a_glance\" >A colpo d'occhio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#GPUs_for_AI\" >GPU per l'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#Running_AI_models_locally\" >Esecuzione locale di modelli AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#AI_models_%E2%80%94_the_common_questions\" >Modelli AI \u2014 le domande pi\u00f9 comuni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#Laptops_image_generators\" >Portatili e generatori di immagini<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-hardware-questions-answered-2026\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>A colpo d'occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>La domanda<\/th>\n<th>Risposta breve<\/th>\n<th>Il dato decisivo<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>5080 vs 5090 per l'IA<\/td>\n<td>5090<\/td>\n<td>32&nbsp;GB vs 16&nbsp;GB di VRAM<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Migliore GPU per l'IA in rapporto qualit\u00e0-prezzo<\/td>\n<td>RTX 3090 \/ 4090 usata<\/td>\n<td>24&nbsp;GB di VRAM, circa la met\u00e0 del prezzo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>CUDA vs ROCm<\/td>\n<td>CUDA<\/td>\n<td>funziona con quasi tutti i framework<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Posso eseguire un LLM localmente?<\/td>\n<td>S\u00ec<\/td>\n<td>8&nbsp;GB per modelli piccoli \u00b7 24&nbsp;GB+ per modelli grandi<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VRAM necessaria per un modello<\/td>\n<td>~\u00bd&nbsp;GB per miliardo di parametri (quantizzazione a 4 bit)<\/td>\n<td>un modello da 8 miliardi di parametri \u2248 5&nbsp;GB<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GPUs_for_AI\"><\/span>GPU per l'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Devo acquistare un'RTX 5080 o un'RTX 5090 per l'IA?<\/h3>\n<p><strong>Scegli l'RTX 5090.<\/strong> Per l'IA, la memoria video (VRAM) conta pi\u00f9 della velocit\u00e0 grezza, e la 5090 <strong>32 GB<\/strong> carica modelli che la 5080 <strong>16&nbsp;GB<\/strong> semplicemente non riesce a contenere. La 5080 \u00e8 eccellente per i giochi e adeguata per modelli pi\u00f9 piccoli, ma se l\u2019obiettivo \u00e8 eseguire l\u2019IA in locale, la VRAM aggiuntiva \u00e8 proprio il punto cruciale. Confronto completo: <a href=\"\/it\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 vs RTX 5080 per l\u2019IA<\/a>.<\/p>\n<h3>Quale GPU NVIDIA \u00e8 la migliore per l\u2019IA?<\/h3>\n<p><strong>La RTX 5090 \u00e8 la migliore GPU consumer per l\u2019IA nel 2026<\/strong>, grazie ai suoi 32 GB di VRAM e al supporto CUDA. Tuttavia, la scelta pi\u00f9 intelligente in termini di <em>rapporto qualit\u00e0-prezzo<\/em> \u00e8 una RTX 3090 o 4090 usata <strong>\u2014 entrambe dispongono di 24 GB di VRAM ed eseguono agevolmente i modelli di medie dimensioni a una frazione del prezzo. Consulta la classifica completa in<\/strong> , oppure l\u2019approccio economico in <a href=\"\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a>migliori GPU budget <a href=\"\/it\/best-gpus-for-budget-builds-2026\/\">CUDA \u00e8 meglio di AMD (ROCm) per l\u2019IA?<\/a>.<\/p>\n<h3>S\u00ec, per quanto riguarda la compatibilit\u00e0.<\/h3>\n<p><strong>CUDA di NVIDIA \u00e8 supportato praticamente da ogni framework e strumento per l\u2019IA out-of-the-box, quindi le cose funzionano \u00absenza problemi\u00bb. ROCm di AMD \u00e8 migliorato notevolmente e pu\u00f2 eguagliare CUDA in termini di prestazioni grezze su schede supportate, ma si incontrano ancora maggiori difficolt\u00e0 nella configurazione e occasionalmente funzionalit\u00e0 non supportate. Per un\u2019esperienza priva di intoppi, CUDA vince; per valore per teraflop, AMD pu\u00f2 essere una scelta sensata. Dettagli:<\/strong> AMD ROCm vs NVIDIA CUDA <a href=\"\/it\/amd-rocm-vs-nvidia-cuda-2026\/\">Ho davvero bisogno di una GPU per eseguire l\u2019IA?<\/a>.<\/p>\n<h3>Non sempre.<\/h3>\n<p><strong>Modelli piccoli possono girare su una CPU moderna \u2014 semplicemente pi\u00f9 lentamente \u2014 e i Mac con chip Apple Silicon utilizzano la memoria unificata anzich\u00e9 una GPU dedicata per eseguire modelli sorprendentemente grandi. Tuttavia, per ottenere vere prestazioni elevate e gestire modelli pi\u00f9 grandi, una GPU con abbondante VRAM rimane il percorso pi\u00f9 veloce.<\/strong> S\u00ec \u2014 ed \u00e8 pi\u00f9 facile di quanto molti pensino.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_AI_models_locally\"><\/span>Esecuzione locale di modelli AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Posso eseguire un LLM localmente?<\/h3>\n<p><strong>Modelli piccoli (1\u20138 miliardi di parametri) girano su un laptop moderno con 8\u201316 GB di RAM; modelli grandi (70 miliardi e oltre) richiedono una GPU con 24 GB o pi\u00f9 di VRAM oppure un Mac Apple Silicon con molta memoria. App gratuite come Ollama e<\/strong> Small models (1\u20138 billion parameters) run on a modern laptop with 8\u201316&nbsp;GB of memory; large models (70B and up) need a 24&nbsp;GB+ GPU or a high-memory Apple Silicon Mac. Free apps like Ollama and LM Studio make it a ten-minute setup. Start with <a href=\"\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Di quanta VRAM ho bisogno per eseguire un modello di IA?<\/a>.<\/p>\n<h3>Roughly mezzo gigabyte di VRAM per miliardo di parametri in precisione 4-bit<\/h3>\n<p><strong>\u2014 quindi un modello da 8 miliardi di parametri necessita di circa 5 GB, mentre uno da 70 miliardi ne richiede circa 40 GB. In precisione piena (16-bit), raddoppiare tale quantit\u00e0. La scelta pi\u00f9 sicura \u00e8 verificare le esatte specifiche del modello prima del download con il nostro gratuito<\/strong> Cos\u2019\u00e8 NVIDIA DIGITS \u2014 il \u00absupercomputer personale per l\u2019IA da 3.000 dollari\u00bb? <a href=\"\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a>.<\/p>\n<h3>\u00c8 un computer desktop compatto realizzato da NVIDIA per eseguire localmente modelli di IA di grandi dimensioni.<\/h3>\n<p><strong>Grande all\u2019incirca quanto un libro tascabile, combina un chip Grace-Blackwell con un\u2019ampia riserva di memoria unificata, consentendo di caricare modelli molto pi\u00f9 grandi di quanto permetterebbe una normale scheda grafica \u2014 rivolto a sviluppatori e ricercatori che desiderano un\u2019IA locale di livello data center su una scrivania. La nostra analisi:<\/strong> Recensione di NVIDIA DIGITS <a href=\"\/it\/nvidia-digits-personal-ai-computer-review\/\">Qwen appartiene ad Alibaba?<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_models_%E2%80%94_the_common_questions\"><\/span>Modelli AI \u2014 le domande pi\u00f9 comuni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>S\u00ec.<\/h3>\n<p><strong>Qwen (Tongyi Qianwen) \u00e8 la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open-weight sviluppata da<\/strong> . Comprende versioni di dimensioni variabili, dalle pi\u00f9 piccole fino a quelle di ultima generazione, ed \u00e8 ampiamente utilizzata sia per distribuzioni locali che tramite API. Ulteriori informazioni: <strong>Alibaba<\/strong>Spiegazione di Qwen di Alibaba <a href=\"\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/\">GLM \u00e8 un modello cinese?<\/a>.<\/p>\n<h3>GLM \u00e8 sviluppato da<\/h3>\n<p><strong>Qwen (Tongyi Qianwen) \u00e8 la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open-weight sviluppata da<\/strong> , un laboratorio cinese, e le sue recenti versioni open-weight figurano tra i migliori modelli aperti attualmente disponibili. Vedi <strong>Zhipu AI<\/strong>Spiegazione di GLM di Zhipu <a href=\"\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/\">. Per l\u2019altro principale modello cinese, leggi<\/a>Spiegazione di DeepSeek V4 <a href=\"\/it\/deepseek-v4\/\">Quali modelli di IA sono open source?<\/a>.<\/p>\n<h3>Molti dei migliori modelli oggi sono open-weight.<\/h3>\n<p><strong>Llama di Meta, Qwen di Alibaba, GLM di Zhipu,<\/strong> Meta&#8217;s Llama, Alibaba&#8217;s Qwen, Zhipu&#8217;s GLM, DeepSeek, Mistral and Google&#8217;s Gemma all release weights you can download and run yourself \u2014 no subscription, no cloud required. Browse specs and pricing for every major model in the <a href=\"\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Laptops_image_generators\"><\/span>Portatili e generatori di immagini<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Dipende dall\u2019uso che ne fai:<\/h3>\n<p><strong>per eseguire LLM locali, un MacBook Pro con molta RAM (fino a 128 GB di memoria unificata); per una macchina AI quotidiana efficiente, un PC Copilot+ dotato di NPU da 40+ TOPS; per addestramento e carichi di lavoro intensivi, un laptop con GPU della serie RTX 50. Guida completa:<\/strong> Qual \u00e8 la <a href=\"\/it\/best-ai-laptops-2026\/\">best AI laptops 2026<\/a>.<\/p>\n<h3>What&#8217;s the best AI image generator?<\/h3>\n<p><strong>La scelta giusta dipende dal fatto che tu dia priorit\u00e0 alla cura dei dettagli, alla comodit\u00e0 o al controllo. Confrontali in<\/strong> i migliori generatori di immagini AI <a href=\"\/it\/top-ai-image-generators-2026\/\">e in confronto diretto in<\/a> Midjourney vs DALL\u00b7E vs Stable Diffusion <a href=\"\/it\/midjourney-vs-dalle-vs-stable-diffusion\/\">Una GPU da 16 GB \u00e8 sufficiente per l\u2019IA?<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Per modelli piccoli e di medie dimensioni, s\u00ec \u2014 una scheda da 16 GB gestisce agevolmente modelli da 7B a 13B. Per i modelli pi\u00f9 grandi avrai invece bisogno di 24 GB o pi\u00f9.<\/strong> Ho davvero bisogno di una GPU NVIDIA in particolare?<\/p>\n<p><strong>Non strettamente, ma \u00e8 il percorso pi\u00f9 agevole \u2014 il supporto CUDA significa che quasi tutto funziona al primo tentativo. AMD e Apple Silicon sono alternative valide, purch\u00e9 si accetti un po\u2019 pi\u00f9 di lavoro preliminare.<\/strong> Not strictly, but it&#8217;s the smoothest path \u2014 CUDA support means almost everything works first try. AMD and Apple Silicon are viable alternatives with a little more effort.<\/p>\n<p><strong>Vale la pena acquistare la RTX 5090 invece di una 4090 usata?<\/strong> S\u00ec, se si desidera la massima quantit\u00e0 di VRAM (32 GB rispetto a 24 GB) e le funzionalit\u00e0 pi\u00f9 recenti; se invece il budget \u00e8 un fattore determinante, una 4090 usata offre gran parte delle prestazioni a un costo inferiore.<\/p>\n<p><strong>Qual \u00e8 il modo pi\u00f9 economico per eseguire l'IA in locale?<\/strong> Una GPU usata da 24 GB (ad esempio l\u2019RTX 3090) o un Mac di seconda mano con molta memoria unificata: entrambe offrono prestazioni eccellenti per i modelli locali, ben al di sopra del loro prezzo.<\/p>\n<p><strong>Quali modelli di intelligenza artificiale posso effettivamente eseguire a casa?<\/strong> Quasi tutti i modelli open-weight fino a circa 70 miliardi di parametri, purch\u00e9 si disponga dell\u2019hardware adeguato. Verifica qualsiasi modello specifico con il <a href=\"\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a> e consulta le specifiche tecniche nel <a href=\"\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>In sintesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La maggior parte delle decisioni relative all\u2019hardware per l\u2019IA si riduce a un solo numero: la memoria. Per una GPU, acquista la quantit\u00e0 maggiore di VRAM consentita dal tuo budget (32 GB sulla 5090, 24 GB su una 3090\/4090 usata). Per l\u2019IA locale, scegli il modello in base alla tua capacit\u00e0 di memoria e verifica prima la compatibilit\u00e0 con una calcolatrice dedicata. Inoltre, i laboratori cinesi aperti \u2014 Qwen di Alibaba, GLM di Zhipu e DeepSeek \u2014 sono ormai affiancati ai principali attori occidentali nella ricerca AI. Scegli in base a ci\u00f2 che intendi effettivamente eseguire e lascia che la memoria guidi ogni scelta hardware.<\/p>\n<p><em>Le risposte sono aggiornate a met\u00e0 2026; modelli specifici, prezzi e specifiche tecniche cambiano rapidamente: verifica sempre gli annunci correnti prima dell\u2019acquisto.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Direct answers to the AI-hardware questions people actually ask: RTX 5080 vs 5090, CUDA vs ROCm, running LLMs locally, VRAM needs, Chinese models, best AI laptops and image generators.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1477,"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":[248],"tags":[281,874,254,256,314,251,357],"class_list":["post-1474","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-gpu","tag-ai-hardware","tag-cuda","tag-local-llm","tag-nvidia-digits","tag-rtx-5090","tag-vram"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1474","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=1474"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1474\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1476,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1474\/revisions\/1476"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1477"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1474"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1474"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1474"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}