Riassunti AI di articoli lunghi: cosa tenere e cosa verificare

Un riassunto AI di un articolo lungo serve se ogni numero resta quello dell'originale: il modello comprime il testo, non i fatti. Il resto del lavoro è verifica.

Il prompt che conserva i numeri

Chiedi tre cose: i numeri con la frase che li spiega, l'elenco di ciò che il riassunto taglia, e il divieto di aggiungere fatti. Senza il secondo punto il riassunto sembra completo e non lo è.

• Numeri con la frase: ogni cifra citata porta con sé il soggetto e l'unità di misura.
• Tagli dichiarati: il modello elenca sezioni e dettagli lasciati fuori, così chi legge sa cosa manca.
• Nessuna inferenza: se un dato non è nel testo la risposta è «non presente», non una stima.

import { generateText } from 'ai';

const summary = await generateText({
  model: 'anthropic/claude-haiku-5.5',
  system:
    'Summarise the article. Keep every number with the sentence that explains it. ' +
    'List what you left out. Never add facts that are not in the text.',
  prompt: article,
  maxOutputTokens: 700,
});

console.log(summary.text);
console.log(summary.usage);

La cache cambia il conto

Un articolo letto da cento persone è cento richieste con lo stesso prefisso: la cache in lettura costa un decimo dell'ingresso e si ripaga dopo un solo riuso, mentre la scrittura costa 1,25 volte. Il risparmio esiste solo se il prefisso non cambia fra una richiesta e l'altra.

Prezzi letti il 1 novembre 2026 sulle pagine dei due provider; cambiano senza preavviso, quindi la data fa parte del dato.

Dove un riassunto sbaglia

• Negazioni: «il piano non copre i rimborsi» diventa «copre i rimborsi» quando il modello comprime.
• Numeri orfani: una cifra senza il suo soggetto resta plausibile e falsa.
• Citazioni: le virgolette sopravvivono alla riscrittura e attribuiscono frasi mai dette.

La limitazione

Un riassunto non si valuta senza riferimento: questo sito non ha un set di riassunti approvati a mano, quindi non pubblichiamo un punteggio di accuratezza. Il tokenizer conta: lo stesso testo in italiano costa più token che in inglese, e il 30% dichiarato da Anthropic vale per i modelli dalla 4.7 in poi.

Dove continuare

Il costo del contesto lungo è in contesto lungo: costi reali, lo streaming della risposta in streaming con l'AI SDK, il confronto fra modelli in valutare un modello per il codice. I record da aprire sono 111.985 componenti, 1.556 blocchi e sidebar di 21st.dev.