# Costo API per feature: tre numeri prima di pubblicare

Il costo API di una feature è input, output e prezzo per milione: 3.000 più 400 token costano 0,00184 USD su gpt-4.1-mini, listino del 1 novembre 2026.

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*2026-11-01*

Il costo di una feature AI si calcola con tre numeri: token di input, token di output e prezzo per milione di token. Il resto sono ipotesi, e le ipotesi non passano un budget.

Il listino models.dev, letto e verificato il 1 novembre 2026, riporta per milione di token 0,40 USD di input e 1,60 USD di output per gpt-4.1-mini, con lettura cache a 0,10; o4-mini a 1,10 e 4,40 con 200.000 token di contesto; claude-sonnet-4-6 a 3,00 e 15,00 con 1.000.000 di contesto. Sono voci di provider diversi: il prezzo che paghi è quello del provider che usi. L'endpoint /api/stats ha risposto con 102 byte in 139 ms. Il catalogo conta 111.985 componenti, 1.556 blocchi e 12.808 icone da 1.472 librerie.

## Tre numeri, non uno

## Il conto, in codice

const MODELS = { mini: { input: 0.4, output: 1.6 }, reasoning: { input: 1.1, output: 4.4 }, sonnet: { input: 3, output: 15 }, }; export function costPerCall(model, inputTokens, outputTokens) { const price = MODELS[model]; return (inputTokens * price.input + outputTokens * price.output) / 1_000_000; } for (const name of Object.keys(MODELS)) { const one = costPerCall(name, 3000, 400); console.log(name, one.toFixed(5), (one * 10000).toFixed(2)); }

Con 3.000 token di input e 400 di output, una chiamata costa 0,00184 USD su gpt-4.1-mini, 0,00506 su o4-mini e 0,015 su claude-sonnet-4-6. Diecimila chiamate al mese fanno 18,40, 50,60 e 150,00 USD. Salva il blocco in cost.mjs e lancialo con node cost.mjs.

## Il listino in tabella

La differenza fra il modello piccolo e quello di ragionamento è di 2,75 volte sulla stessa chiamata: 0,00506 diviso 0,00184. Prima di pagarla, un test sul set di casi deve mostrare che il modello più caro risolve casi che l'altro sbaglia.

## Il contesto è la voce più cara

Ogni turno rimanda tutta la conversazione: dieci turni da 3.000 token di storico producono un totale di 165.000 token inviati, non 30.000, perché la somma cresce con il quadrato dei turni. Riassumere lo storico o tagliarlo costa meno che passare a un modello più piccolo.

## Cosa resta fuori

## La limitazione

Il conto vale per un modello e un provider precisi, e il listino cambia senza preavviso: 0,40 e 1,60 USD per milione sono il valore letto il 1 novembre 2026, non una promessa. La stima dei token a partire dai caratteri è approssimativa, e i token di ragionamento di un modello reasoning si pagano come output ma non compaiono nel testo.

## Dove continuare

Il costo di un task completo è in costi per task di un agente, il peso del contesto lungo in contesto lungo e costi, il confronto misurato fra modelli in valutare un modello per il codice. Per mostrare il conto servono una pricing table o una data table di progetto, dentro componenti dashboard e 111.985 componenti.

## FAQ

### Quanto costa una chiamata con 3.000 token di input e 400 di output?

0,00184 USD su gpt-4.1-mini, 0,00506 su o4-mini e 0,015 su claude-sonnet-4-6, con i prezzi per milione letti su models.dev il 1 novembre 2026. Diecimila chiamate al mese fanno 18,40, 50,60 e 150,00 USD.

### Il modello più economico basta?

Dipende dal compito, e la risposta si misura: se sul tuo set di casi il modello piccolo passa la stessa soglia, il risparmio è reale. Se serve un passo di ragionamento in più, il costo per risposta corretta del modello caro può essere più basso.

### Come misuro i token senza stimare?

Leggi il campo usage che il provider restituisce a ogni risposta: input, output e token letti dalla cache. La stima dai caratteri serve solo al budget iniziale; il consuntivo si fa su usage, con una riga di log per chiamata.

### La cache riduce il costo?

Sì sulla parte letta: a 0,10 invece di 0,40 USD per milione, la stessa chiamata scende da 0,00184 a 0,00094 USD. La scrittura in cache può costare più dell'input normale, quindi conviene solo su prefissi riusati spesso.

### Serve un tetto di spesa?

Sì: una quota per utente, un avviso all'80% e un tetto duro per feature. Un loop di retry senza tetto brucia il budget in un pomeriggio, e il tetto è l'unica difesa che non dipende dal codice del client.