Capire i Token delle IA per scoprire Potenza, Capacità e Costi

Scopri come i token alimentano le intelligenze artificiali, il loro ruolo nella potenza dei modelli e nel trovare le piattaforme gratuite o economiche

Quando si usano le varie app o siti di intelligenza artificiale, c'è una parola importante che compare sempre ossia token che rappresenta l’unità fondamentale delle intelligenze artificiali, trasformando testi in frammenti per generare risposte coerenti. Essenziali sia per il funzionamento tecnico sia per valutare i costi, i token influenzano l’accessibilità delle piattaforme IA ed è fondamentale sapere, almeno superficialmente, cosa sono, come vengono calcolati e come sono importanti per capire quanto costa l'uso di una IA in termini di $/M input/output tokens.

Al di là del concetto tecnico, la lettura dei costi per Token è fondamentale per tutti, anche per riconoscere i provider di IA che sono veramente gratuiti e per scegliere quali AI usare. Inoltre, si analizzano le piattaforme gratuite o economiche, distinguendo tra provider AI che creano i modelli, e aggregatori/proxy che semplificano l’accesso a più modelli e forniscono elenchi di tutti i provider disponibili con i relativi costi.

Cosa Sono i Token e Perché Sono Importanti

Questa parte la faccio più sintetica e semplice possibile: Per capire i token, si può immaginare un testo come un puzzle da ricomporre. Ogni token è una tessera: può essere una parola completa (es. “casa”), una parte di parola (es. “intel” in “intelligenza”), un numero o un simbolo, come una virgola. Quando si scrive una frase come “L’IA impara velocemente”, il modello la scompone in token, ad esempio ["L’", "IA", "impara", "velocemente"]. Questo processo, chiamato tokenizzazione, trasforma il testo in unità che l’IA può analizzare, rendendo possibile la comprensione di domande e la creazione di risposte.

La tokenizzazione si basa su algoritmi avanzati, come la codifica byte-pair (BPE) o SentencePiece, che suddividono anche parole complesse o rare in frammenti più piccoli. Ad esempio, una parola poco comune come “criptoanalisi” potrebbe diventare ["cripto", "##analisi"], permettendo al modello di gestirla anche se non l’ha mai vista prima. Questo approccio è particolarmente utile per lingue diverse o termini tecnici, garantendo flessibilità e precisione.

Ma perché i token sono così importanti? La risposta sta nella finestra di contesto, ovvero il numero massimo di token che un modello può elaborare in una singola interazione. Un modello con una finestra di contesto ampia, come DeepSeek R1 con 163.840 token, può analizzare documenti lunghissimi o mantenere conversazioni complesse senza perdere il filo. Al contrario, modelli con finestre più piccole, come Gemma-Pro con 8.000 token, sono limitati a testi brevi. La dimensione della finestra di contesto è quindi un indicatore diretto della potenza di un modello: più token può gestire, più è capace di affrontare compiti complessi, come riassumere un libro o scrivere codice articolato.

Inoltre, i token influenzano direttamente i costi. Molte piattaforme calcolano le tariffe in base al numero di token elaborati, distinguendo tra input tokens (il testo che si invia, come una domanda) e output tokens (la risposta generata). Su piattaforme gratuite, come OpenRouter, il numero di token consumati determina quante richieste si possono fare prima di esaurire i limiti giornalieri. Capire come funzionano i token aiuta quindi a scegliere il modello giusto e a ottimizzare le spese, specialmente per chi cerca soluzioni economiche.

Provider AI vs Aggregatori/Proxy

Per accedere alle intelligenze artificiali, esistono due tipi di piattaforme: i provider AI e gli aggregatori/proxy. La distinzione è chiara:

Provider AI: Sono le aziende che sviluppano e ospitano i modelli, come OpenAI con GPT-4o o Mixtral. Gestiscono l’addestramento, l’ottimizzazione e l’infrastruttura, offrendo API dirette per accedere ai loro modelli. Tuttavia, ogni provider richiede un account separato, il che può complicare l’integrazione.
Aggregatori/Proxy: Piattaforme come OpenRouter, Poe, o Fireworks non creano modelli, ma unificano l’accesso a quelli di più provider tramite un’unica interfaccia o API. Questo semplifica l’uso, permettendo di passare da un modello all’altro senza cambiare piattaforma, e spesso offre ottimizzazioni come il caching per ridurre i costi.

Gli aggregatori sono ideali per chi vuole sperimentare o usare più modelli senza configurazioni complesse e con un'unica chiave API (ossia per accedere ad app esterne), mentre i provider offrono maggiore controllo e accesso diretto alle ultime versioni dei modelli.

Costi dei Token: Input e Output

I costi delle piattaforme IA si basano sul numero di token elaborati, suddivisi in input tokens (il testo inviato, come una domanda o un documento) e output tokens (la risposta generata). I prezzi sono espressi in dollari per milione di token ($/M). I provider stabiliscono le tariffe base, mentre gli aggregatori possono aggiungere margini o ridurre i costi tramite tecniche come il caching del contesto. Ecco alcuni esempi:

Provider AI

OpenAI (GPT-4o): $5/M input tokens, $15/M output tokens. Le versioni gratuite, disponibili su ChatGPT, hanno quote limitate e sono adatte solo per usi leggeri.
Anthropic (Claude 3.5 Sonnet): $3/M input tokens, $15/M output tokens. Offre prestazioni eccellenti per ragionamento e scrittura, ma il piano gratuito è limitato.
DeepSeek V3: $0,07/M input tokens (cache hit), $0,27/M (cache miss), $1,10/M output tokens. DeepSeek R1: $0,14/M input tokens (cache hit), $0,55/M (cache miss), $2,19/M output tokens. La demo gratuita è ideale per test iniziali.
Mixtral: $0,5-$1/M input/output tokens tramite Hugging Face. Ottimo per applicazioni multilingue e open-source.
Google (Gemma 3): Gratuito su Hugging Face per uso personale; API a $0,1-$0,5/M input/output tokens tramite Vertex AI.
Grok (xAI): Gratuito con quote limitate se usato da x.com e app mobile. API a $0,5-$2/M input tokens, $1-$3/M output tokens (consultare xAI API).

Aggregatori/Proxy

OpenRouter: 50 richieste gratuite/giorno per i modelli a costo zero che diventano 1000 pagando 10 Euro una tantum (crediti validi un anno). Prezzi dei provider AI non gratuiti sono variabili (es. DeepSeek R1: $0,55/M input tokens).
Chutes: simile a Openrouter, con 200 richieste gratuite/giorno se si paga 5 Euro.
Poe: 150 messaggi gratuiti/mese (3000 punti, 20 punti/messaggio) per Claude, Mixtral, Gemma. Abbonamento da $19,99/mese per 1M di punti, 2M di token.
Fireworks: $1 credito gratuito, prezzi da $0,2-$0,5/M input/output tokens per DeepSeek, Llama.
Together AI: $25 crediti gratuiti, prezzi da $0,3/M per Mythomax-L2-13B.
DeepInfra: Prezzi da $0,2-$0,5/M input/output tokens per Mixtral, Llama.
LiteLLM: Open-source, self-hosted, gratuito per oltre 100 modelli.
Portkey: Prove gratuite, prezzi da $0,1/M.
AI/ML API: Prove gratuite, prezzi da $0,1/M.
Writingmate: 3000 punti gratuiti/mese, piani da $9,99/mese.

Modelli Gratuiti su Aggregatori

Gli aggregatori semplificano l’accesso a modelli gratuiti. Non si possono elencare tutti qui, ma ciascuno di questi siti, per esempio Openrouter, fornisce l'elenco completo e aggiornato in tempo reale, con filtri per stabilire le AI più economiche ed i modelli gratuiti da usare tramite le sue chiavi API:

OpenRouter

OpenRouter offre accesso a modelli avanzati tramite unica API e fornisce 50 richieste gratuite al giorno (1000 con 10 dollari per un anno) per l'accesso ai modelli gratuiti da 0/m token.

DeepSeek V3 (0324): Modello da 685 miliardi di parametri, con una finestra di contesto di 163.840 token. Ideale per compiti complessi, ma la privacy potrebbe essere a rischio con Chutes, che può raccogliere dati anonimi.
DeepSeek R1 (0528): Open-source, 671 miliardi di parametri, eccellente per ragionamento e programmazione, con 163.840 token.
Kimi 1.5: Sviluppato da Moonshot AI, multimodale, con 200.000 caratteri di contesto. Non sempre disponibile in UE a causa di restrizioni.
Kimi K2: Modello open-source da 1 trilione di parametri, supera DeepSeek V3 in alcuni benchmark.
Mixtral Medium: Supporta 128.000 token con caching per ridurre i costi.

Poe

Con 150 messaggi gratuiti al mese (3000 punti), Poe è un’interfaccia semplice per testare più modelli senza configurazioni complesse.

Mixtral Medium: 128.000 token, per chat e ragionamento.
Gemma-Pro: 8.000 token, per risposte informative.
Claude 3 Haiku: Leggero, con limiti.

Fireworks

Offre $1 di credito gratuito, con prezzi competitivi e caching per ottimizzare i costi.

DeepSeek V3, Llama, Mixtral: Gratuiti entro $1 di credito.

Together AI

Con $25 di crediti gratuiti, è una scelta solida per sviluppatori che vogliono provare modelli open-source.

Mythomax-L2-13B, Mixtral-8x7B: Gratuiti entro $25 di credito.

I token resteranno centrali. Modelli come DeepSeek R1 e Mixtral ampliano le finestre di contesto, e il caching (es. Fireworks) riduce i costi. Gli aggregatori semplificano l’accesso, mentre i provider spingono verso soluzioni open-source.

Strumenti per Gestire i Token

Per stimare i costi in modo efficace, considerare i seguenti passaggi: Comprendere i limiti dei token : per prima cosa, accertarsi di quanti token ciascun provider consente per input e del numero massimo di token che i suoi modelli possono elaborare in una singola richiesta. Valuta la lunghezza del testo : analizza la lunghezza media dei testi che devi elaborare, convertendola nel numero di token che normalmente comporrebbero. Calcola il consumo di token : moltiplica il numero di token per richiesta per la frequenza delle tue richieste per stimare l'utilizzo totale dei token. Confronta i prezzi: ogni fornitore ha diverse strategie di prezzo in base al numero di token elaborati. Comprenderle ti aiuterà a calcolare i costi previsti.

Per ottimizzare l’uso dei token e monitorare i consumi, alcuni strumenti gratuiti possono essere utili per chi ne fa uso massiccio:

OpenAI Tokenizer: Disponibile su OpenAI, mostra come il testo viene suddiviso in token. È semplice e perfetto per principianti.
Tiktoken: Libreria open-source su GitHub, utile per sviluppatori che vogliono contare i token a livello di codice.
Hugging Face Tokenizer: Gratuito su Hugging Face, supporta modelli come Mixtral e Gemma.

Strategie per Ottimizzare l’Uso dei Token

Per massimizzare l’efficienza e ridurre i costi, soprattutto su piattaforme gratuite:

Comprendere i limiti dei token: per prima cosa, accertarsi di quanti token ciascun provider consente per input e del numero massimo di token che i suoi modelli possono elaborare in una singola richiesta.
Scrivere prompt brevi e mirati per consumare meno token.
analizza la lunghezza media dei testi che devi elaborare, convertendola nel numero di token che normalmente comporrebbero.
Usare strumenti come Tiktoken per stimare il numero di token prima di inviare una richiesta.
Confrontare aggregatori (es. OpenRouter, Poe) e provider (es. DeepSeek) per trovare l’opzione più conveniente.
Disattivare funzionalità come la ricerca web su OpenRouter per evitare costi nascosti.
Esplorare modelli gratuiti (e usa app o aggregatori che li supportano perchè alcuni fanno finta di ignorarli), come Deepseek, Kimi K2 o Gemma-Pro, per ottenere prestazioni elevate senza spese.

I token sono la chiave per sbloccare il potenziale delle intelligenze artificiali. Scegliere tra provider, come DeepSeek o Mixtral, e aggregatori, come OpenRouter o Poe, dipende dalle esigenze e dal budget. Con piattaforme gratuite e strategie oculate, è possibile esplorare il mondo dell’IA senza barriere economiche, tenendo d’occhio le innovazioni future, utilizzando i modelli anche in app esterne tramite le API gratuite.