{"id":1738,"date":"2026-07-31T02:52:54","date_gmt":"2026-07-31T02:52:54","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1738"},"modified":"2026-08-01T06:45:58","modified_gmt":"2026-08-01T06:45:58","slug":"ollama-vs-lm-studio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio\/","title":{"rendered":"Ollama vs LM Studio (2026): quale strumento locale per modelli linguistici di grandi dimensioni scegliere?"},"content":{"rendered":"<p><strong>LM Studio vs Ollama<\/strong> \u00e8 la prima vera decisione che la maggior parte delle persone deve affrontare quando decide di eseguire modelli di intelligenza artificiale sul proprio hardware. Entrambi sono gratuiti, entrambi eseguono gli stessi modelli open-weight e entrambi mantengono ogni prompt esclusivamente sul tuo computer. La differenza non riguarda le capacit\u00e0, ma la filosofia: uno \u00e8 uno strumento per sviluppatori da utilizzare tramite script, l\u2019altro \u00e8 un\u2019applicazione desktop da avviare con un semplice clic. Questo confronto illustra le reali differenze tra i due nel 2026, tenendo conto anche delle concrete realt\u00e0 hardware.<\/p>\n<div style='background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-left:4px solid #6d28d9;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;'>\n<p style='margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#4c1d95;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;'>Quick answer<\/p>\n<p style='margin:0;'><strong>Scegli Ollama se sei uno sviluppatore<\/strong> \u2014 viene eseguito come servizio in background con un\u2019API compatibile con OpenAI, funziona senza interfaccia grafica su server e si integra facilmente in applicazioni e container Docker. <strong>Choose LM Studio if you want a graphical app<\/strong> \u2014 dispone di un browser integrato per modelli, di una finestra chat e, su Apple Silicon, pu\u00f2 sfruttare il runtime MLX di Apple per ottenere prestazioni di inferenza pi\u00f9 veloci rispetto alla pipeline llama.cpp. Entrambi sono gratuiti, entrambi eseguono gli stessi modelli GGUF e molte persone installano entrambi.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c0f594b3\" 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 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Studio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio\/#Speed_and_memory_mostly_the_same_with_two_exceptions\" >Velocit\u00e0 e memoria: sostanzialmente identiche, con due eccezioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio\/#Which_one_should_you_install_first\" >Quale installare per primo?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio\/#Beyond_the_two_vLLM_and_llamacpp\" >Oltre a questi due: vLLM e llama.cpp<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ollama_vs_LM_Studio_at_a_glance\"><\/span>Ollama vs LM Studio a colpo d\u2019occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div style='background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;overflow-x:auto;'>\n<table style='width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px;'>\n<tr>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'><\/th>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'>Ollama<\/th>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'>LM Studio<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Interfaccia principale<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Linea di comando + server in background<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Interfaccia grafica desktop con finestra chat<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Ottenere un modello<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'><code>ollama pull llama3.1<\/code><\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Ricerca e clic all\u2019interno dell\u2019app<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>API per le tue applicazioni personali<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Sempre attivo, porta 11434, API compatibile con OpenAI<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Server locale opzionale da attivare manualmente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Server senza interfaccia grafica \/ remoti<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>S\u00ec \u2014 progettato appositamente per questo scopo, immagine Docker ufficiale disponibile<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>No \u2014 richiede una sessione desktop<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Runtime per Apple Silicon<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>llama.cpp (Metal)<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>llama.cpp <em>o<\/em> MLX \u2014 generalmente pi\u00f9 veloce sui Mac<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Scoperta dei modelli<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Libreria curata, nomi prevedibili<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Ricerca completa su Hugging Face direttamente nell\u2019app<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Ideale per<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Sviluppatori, automazione, servizi sempre attivi<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Sperimentazione, confronto tra modelli, utenti non tecnici<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;'>Prezzo<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;'>Gratuito e open source<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;'>Gratuito (codice chiuso)<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Ollama_actually_is\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 realmente Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama installa un piccolo servizio in background e uno strumento da riga di comando. Puoi scaricare un modello semplicemente specificandone il nome; da quel momento in poi qualsiasi applicazione sul tuo computer pu\u00f2 comunicare con esso tramite un endpoint HTTP locale che utilizza lo stesso protocollo dell\u2019API OpenAI. Questa singola scelta progettuale spiega gran parte della sua popolarit\u00e0: il codice esistente che comunica con un modello cloud richiede solitamente solo la modifica dell\u2019URL base per poter dialogare invece con il tuo laptop.<\/p>\n<p>\u00c8 inoltre l\u2019unica opzione che funziona al di fuori di un ambiente desktop. Ollama pu\u00f2 essere eseguito su un server Linux senza interfaccia grafica, all\u2019interno di un container Docker o su un computer secondario ubicato in un\u2019altra stanza; per questo motivo la maggior parte degli stack AI auto-hostati e delle configurazioni per home lab si basa su di esso. Il compromesso \u00e8 che la scoperta dei modelli \u00e8 deliberatamente limitata \u2014 una libreria curata con nomi chiari, anzich\u00e9 l\u2019intero flusso incontrollato di modelli open-weight disponibili. Consulta la nostra <a href='\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/'>guida completa a Ollama<\/a> e il <a href='\/it\/ollama-models-list-2026\/'>Elenco dei modelli Ollama<\/a> per ci\u00f2 che \u00e8 effettivamente disponibile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_LM_Studio_actually_is\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 realmente LM Studio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>LM Studio \u00e8 un'applicazione desktop. Cerchi un modello, ne osservi il download con una barra di avanzamento e chatti con esso in una finestra \u2014 senza mai dover aprire un terminale. Il suo browser di modelli effettua ricerche direttamente su Hugging Face, quindi anche fine-tuning poco noti e nuove versioni appena rilasciate compaiono molto prima di essere inseriti in una libreria curata; inoltre l\u2019app ti avvisa subito se un determinato file rientrer\u00e0 nella memoria disponibile.<\/p>\n<p>Il suo vantaggio silenzioso riguarda l\u2019hardware Apple. LM Studio pu\u00f2 eseguire i modelli tramite <strong>MLX<\/strong>, il framework per il machine learning sviluppato da Apple, anzich\u00e9 attraverso il percorso llama.cpp \u2014 e, su Apple Silicon, ci\u00f2 significa generalmente una generazione sensibilmente pi\u00f9 veloce per lo stesso modello. Se il tuo computer \u00e8 un MacBook o uno Mac Studio, questa \u00e8 la differenza prestazionale pi\u00f9 concreta tra i due strumenti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Speed_and_memory_mostly_the_same_with_two_exceptions\"><\/span>Velocit\u00e0 e memoria: sostanzialmente identiche, con due eccezioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Entrambi gli strumenti eseguono infine gli stessi file di modelli quantizzati, quindi, con impostazioni identiche sullo stesso hardware, la differenza di throughput \u00e8 solitamente modesta. Le eccezioni tuttavia contano. Primo: MLX su Apple Silicon, come sopra. Secondo: le impostazioni predefinite: LM Studio espone lunghezza del contesto, numero di livelli scaricati sulla GPU e dimensione del batch in un pannello delle impostazioni, mentre i valori predefiniti di Ollama sono conservativi e vanno modificati tramite un modelfile o variabili d\u2019ambiente \u2014 pertanto un confronto 'out-of-the-box' misura spesso la configurazione piuttosto che i motori stessi.<\/p>\n<p>I requisiti di memoria sono identici, poich\u00e9 il vincolo \u00e8 rappresentato dal modello, non dallo strumento. Un modello da 7\u20138 miliardi di parametri (7\u20138B) a 4 bit richiede circa 5\u20136 GB, uno da 70 miliardi (70B) ne richiede 40\u201348 GB, pi\u00f9 un margine di sicurezza per il contesto. Puoi verificare qualsiasi modello specifico rispetto alla tua GPU con il nostro <a href='\/it\/llm-vram-calculator\/'>calcolatore gratuito di VRAM per LLM<\/a>.<\/p>\n<div style='background:#fffdf5;border:1px solid #f0e6c8;border-left:4px solid #b45309;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;'>\n<p style='margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#92400e;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;'>Convly&#8217;s take<\/p>\n<p style='margin:0;'>Non si tratta realmente di una competizione \u2014 \u00e8 una divisione dei compiti, e la raccomandazione onesta \u00e8 smettere di considerarla come una scelta esclusiva (o l\u2019uno o l\u2019altro). Usa LM Studio per <em>scoprire<\/em>: esplora Hugging Face, prova tre diverse quantizzazioni di un nuovo modello e scopri quale riesce a gestire la tua macchina. Poi usa Ollama per <em>distribuire<\/em>: una volta individuato il modello desiderato, scaricalo una volta sola e lascia che ogni script, plugin per editor e progetto secondario sul tuo computer acceda allo stesso endpoint. Le persone che ottengono il massimo dall\u2019intelligenza artificiale locale nel 2026 utilizzano quasi sempre entrambi gli strumenti \u2014 e lo spazio su disco costa meno del tempo perso scegliendo un\u2019unica opzione.<\/p>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_install_first\"><\/span>Quale installare per primo?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Scrivi codice e vuoi integrare l\u2019IA nelle tue applicazioni personali<\/strong> \u2192 Ollama. L\u2019endpoint sempre attivo compatibile con OpenAI \u00e8 proprio il suo obiettivo principale.<\/li>\n<li><strong>Vuoi provare l\u2019IA locale senza usare il terminale<\/strong> \u2192 LM Studio. Comincerai a chattare entro dieci minuti dal termine del download.<\/li>\n<li><strong>Utilizzi un MacBook o uno Mac Studio<\/strong> \u2192 LM Studio in prima battuta, grazie al vantaggio prestazionale di MLX; aggiungi Ollama quando inizi a costruire qualcosa.<\/li>\n<li><strong>Vuoi eseguirlo su un server domestico o in Docker<\/strong> \u2192 Ollama, e non c\u2019\u00e8 nemmeno paragone.<\/li>\n<li><strong>Stai confrontando rapidamente molti modelli<\/strong> \u2192 Il browser di LM Studio e gli avvisi sulla compatibilit\u00e0 con la memoria risparmiano davvero tempo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beyond_the_two_vLLM_and_llamacpp\"><\/span>Oltre a questi due: vLLM e llama.cpp<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se devi servire molti utenti contemporaneamente anzich\u00e9 lavorare in autonomia, nessuno dei due strumenti rappresenta il limite massimo \u2014 <strong>vLLM<\/strong> gestisce le richieste concorrenti molto meglio, e <strong>llama.cpp<\/strong> ti offre il controllo pi\u00f9 granulare possibile sulla quantizzazione e sull\u2019hardware. Confrontiamo tutti e quattro in <a href='\/it\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/'>Ollama vs LM Studio vs vLLM vs llama.cpp<\/a>. E se stai valutando l\u2019acquisto di hardware locale contro il pagamento a token, il <a href='\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/'>calcolatore self-hosting vs API<\/a> mostra dove si colloca il tuo punto di pareggio.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>LM Studio \u00e8 pi\u00f9 veloce di Ollama?<\/h3>\n<p>Su Apple Silicon, di solito s\u00ec \u2014 LM Studio pu\u00f2 utilizzare il runtime MLX di Apple, che generalmente supera in prestazioni il percorso llama.cpp impiegato da Ollama. Su Windows e Linux con una GPU NVIDIA le prestazioni sono simili, e le differenze misurate dipendono spesso pi\u00f9 dalla lunghezza del contesto e dalle impostazioni di offload sulla GPU che dai motori stessi.<\/p>\n<h3>Posso usare Ollama e LM Studio contemporaneamente?<\/h3>\n<p>S\u00ec, ed \u00e8 quanto fanno molte persone. Vengono installati in modo indipendente e mantengono cartelle separate per i modelli. L\u2019unica precauzione pratica riguarda la memoria: evita di tenere caricato contemporaneamente un modello di grandi dimensioni in entrambi gli strumenti, e, se esegui entrambi i server locali, assegna loro porte diverse.<\/p>\n<h3>LM Studio dispone di un\u2019API come Ollama?<\/h3>\n<p>S\u00ec \u2014 LM Studio include una modalit\u00e0 server locale con un endpoint compatibile con OpenAI. La differenza sta nel fatto che si tratta di una funzionalit\u00e0 che attivi manualmente all\u2019interno dell\u2019app desktop in esecuzione, mentre il servizio di Ollama parte automaticamente con il sistema e presuppone di essere sempre disponibile.<\/p>\n<h3>Ollama e LM Studio sono gratuiti?<\/h3>\n<p>Entrambi sono gratuiti da scaricare e utilizzare, anche a fini commerciali. Ollama \u00e8 open source; LM Studio \u00e8 gratuito ma closed source. L\u2019unico vero costo, in entrambi i casi, \u00e8 rappresentato dall\u2019hardware e dall\u2019elettricit\u00e0.<\/p>\n<h3>Quale dei due consuma meno RAM, Ollama o LM Studio?<\/h3>\n<p>Nessuno dei due in modo significativo \u2014 l\u2019uso della memoria \u00e8 determinato dal file del modello e dalla lunghezza del contesto, non dallo strumento. Un determinato modello a 4 bit richiede la stessa quantit\u00e0 di memoria in entrambi. LM Studio semplicemente rende tale esigenza pi\u00f9 evidente gi\u00e0 prima del download.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama and LM Studio both run large language models on your own machine, and both are free \u2014 but they are built for different people. Here is an honest comparison of interface, performance, API access and hardware use, plus which one to pick for your setup.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1789,"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":[5],"tags":[740,260,256,259,1047],"class_list":["post-1738","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-tools","tag-ai-tools","tag-lm-studio","tag-local-llm","tag-ollama","tag-self-hosting"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738","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=1738"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1864,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738\/revisions\/1864"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1789"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1738"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1738"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1738"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}