I 10 migliori grandi modelli di linguaggio

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Lisa Ernst · 17.09.2025 · Tecnologia · 7 minuti

Volevo sapere quali LLM offrano attualmente le migliori prestazioni per euro: non solo per impressione, ma dimostrate. I criteri decisivi sono prezzi verificabili per milione di token e indicatori di qualità solidi, pubblicamente verificabili, come Crowdrankings o pacchetti benchmark (OpenAI Pricing, Google Gemini Pricing, Anthropic Claude Pricing, LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard). In questa spiegazione trovi una chiara classificazione, le fonti sono indicate direttamente qui sotto.

Introduzione: cos'è il rapporto prezzo-prestazioni nei LLM?

Il rapporto prezzo-prestazioni qui significa: quanto costa una tipica interazione testuale, misurata in token di input e di output – e quale qualità si ottiene in cambio (ad es. nelle arene dei chatbot o nei benchmark aggregati). I grandi fornitori si addebitano in base ai token; con OpenAI, Google e Anthropic si paga per ogni milione (MTok) di token di input o di output (OpenAI Pricing, Google Gemini Pricing, Anthropic Claude Pricing). Una regola pratica: se una chat consuma in media 1:1 input/output, sommi entrambe le parti per stimare i costi per una "Prompt-Pair" (fonte: tabelle di prezzo dei fornitori, ad es. Google Gemini 2.5 Flash-Lite 0.10 USD/MTok Input, 0.40 USD/MTok Output; totali circa 0.50 USD per 1M/1M Pair, Google Gemini Pricing).

Aggiornamento del mercato attuale e evoluzione dei prezzi

Dall'inizio dell'anno, i fornitori hanno mosso considerevolmente le loro gamme di modelli e prezzi. OpenAI ha pubblicato una nuova fascia di prezzi con GPT-5 (1,25 USD/MTok Input, 10 USD/MTok Output) nonché GPT-5 mini (0,25/2,00) e GPT-5 nano (0,05/0,40) (OpenAI Pricing). Google porta Gemini 2.5 Flash-Lite in produzione stabile e lo posiziona in modo aggressivo con 0,10/0,40 (Batch: 0,05/0,20) e 1M contesto (Google Gemini Pricing, Google Developers Blog, Google Cloud Vertex AI). Anthropic pubblica Sonnet 4 (3/15) e abilita un contesto di 1M in Beta a tariffe Premium (6/22,5 per input >200k) (Anthropic Claude Pricing). DeepSeek aggiorna V3.1 e riporta prezzi di 0,56 USD/MTok Input (Cache-Miss), 0,07 (Cache-Hit) e 1,68 Output; sono stati inoltre comunicati sconti fuori fascia oraria e successivamente annunciati come non permanenti (DeepSeek Pricing, Reuters DeepSeek, DeepSeek News). In classiche classifiche pubbliche, i modelli top sono molto vicini; Chatbot Arena e AAII mostrano chiaramente lo spettro di qualità (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

Quelle: intelliarts.com

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

Perché i fornitori comprimono i prezzi? In primo luogo, la domanda cresce: più sviluppatori diventano produttivi, più sensibile ai prezzi diventa ogni token ulteriore. In secondo luogo, la pressione competitiva – specialmente dalla Cina, dove si è avviata una corsa ai prezzi aperta (Reuters China Price War). In terzo luogo, strategie di ecosistema: Google collega versioni Flash economiche strettamente al Search-Grounding e a AI-Studio/Vertex (Google Gemini Pricing, Google Cloud Vertex AI Pricing), OpenAI enfatizza Agenti/Tools e differenzia „mini/nano“ per mercati di massa (OpenAI Pricing), Anthropic monetarizza Reasoning e contesto lungo come premium (Anthropic Claude Pricing). In sintesi: il prezzo è importante – ma la qualità determina quanto lavoro produttivo si ottiene per un euro (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

Quelle: teaminindia.co.uk

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

Implicazioni pratiche e raccomandazioni

Mentre molti sviluppatori lodano DeepSeek e Qwen per la pressione sui prezzi, altri riferiscono delusione per i rilasci di Llama nonostante tariffe convenienti tramite provider (riassunto e opinioni). (Business Insider Llama). Sostenitori del Reasoning di livello premium ritengono che compiti complessi con Sonnet o GPT-5 giustifichino tariffe più alte (Anthropic Claude Pricing, OpenAI Pricing). Le classifiche pubbliche mostrano che la prestazione non è monopolio – più modelli condividono la vetta a seconda del compito (LMArena Leaderboard).

In pratica significa: scegli un modello predefinito con molto buon rapporto prezzo-prestazioni e instrada solo casi difficili a un Reasoning premium. Controlla prezzi e strumenti (Search, caching, batch) nelle tabelle prezzi ufficiali (Google Gemini Pricing, OpenAI Pricing, Anthropic Claude Pricing). Usa confronti neutri per la pre-selezione (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard) e valuta con propri prompt gold. Se vuoi Open-Source, trovi tariffe eque con Together – ad es. varianti Llama e Qwen inclusive DeepSeek family (Together AI Pricing).

Quelle: YouTube

Video breve che illustra la posizione di Gemini 2.5 Flash-Lite come opzione veloce ed economica.

Verifica dei fatti: Prezzi dimostrabili e indicatori di qualità

Dimostrato: tariffe concrete per MTok sono disponibili sui siti ufficiali, ad es. GPT-5 mini 0.25/2.00 (OpenAI Pricing), Gemini 2.5 Flash-Lite 0.10/0.40 (Google Gemini Pricing), Claude Haiku 3.5 0.80/1.00 e Sonnet 4 3/15 (Anthropic Claude Pricing), DeepSeek V3.1 0.56 Input (Cache-Miss), 0.07 (Cache-Hit) e 1.68 Output (DeepSeek Pricing). È disponibile anche il prezzo separato per la Search-Grounding su Gemini (35 USD/1,000 richieste dopo la franchigia) (Google Gemini Pricing) e i sovrapprezzi per Contesto-Lungo di Sonnet (Anthropic Claude Pricing).

Non chiaro: le esatte differenze di qualità tra modelli top molto vicini variano a seconda del compito; Crowdrankings (Arena) e aggregatori (AAII) sono utili, ma non sostituiscono il tuo caso d uso.

Falso/ingiustificato: “Modelli open source sono gratuiti in produzione” – i costi di inferenza per hosting fornitori terzi esistono (es. prezzi Llama/Qwen su Together) (Together AI Pricing).

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

Quelle: datasciencedojo.com

Una panoramica dei migliori Large Language Models rilevanti nel contesto del rapporto prezzo-prestazioni.

I migliori Large Language Models del 2023 in relazione al prezzo-prestazione (agg. 18.09.2025)

Ecco una sintesi dei Top 10 LLM, basata su una valutazione pratica di prezzo e prestazioni:

  1. Gemini 2.5 Flash-Lite: 0.10/0.40 MTok; Batch 0.05/0.20; 1M contesto; ideale per impieghi di massa (Google Gemini Pricing, Google Developers Blog, Google Cloud Vertex AI).
  2. DeepSeek V3.1 (Non pensante): 0.56 Input (Cache-Miss), 0.07 (Cache-Hit), 1.68 Output; notevole per coding/reasoning; sconti fuori fascia oraria comunicati a volte.
  3. OpenAI GPT-5 mini: 0.25/2.00 MTok; ecosistema molto bilanciato (OpenAI Pricing).
  4. OpenAI GPT-5 nano: 0.05/0.40 MTok; estremamente conveniente per classificazione/sommario (OpenAI Pricing).
  5. Gemini 2.5 Flash: 0.30/2.50 MTok; Batch 0.15/1.25; 1M contesto; ibrido ragionamento (Google Gemini Pricing, Google Cloud Vertex AI).
  6. Qwen3 235B (Together AI, FP8 Throughput): 0.20/0.60 MTok; rapporto forte a volumi elevati (Together AI Pricing, LMArena Leaderboard).
  7. Llama 4 Maverick (Together AI): 0.27/0.85 MTok; buona opzione tuttofare nell'ecosistema aperto (Together AI Pricing).
  8. Llama 3.1 8B (Together AI): 0.18/0.18 MTok; minimale e pianificabile economico (Together AI Pricing).
  9. Claude Haiku 3.5: 0.80/1.00 MTok; robusto e rapido per compiti semplici e medi (Anthropic Claude Pricing).
  10. Claude Sonnet 4: 3/15 MTok; 1M contesto disponibile (Premium); vale la pena per casi di reasoning delicati nonostante il prezzo (Anthropic Claude Pricing, LMArena Leaderboard).
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