Il costo medio per milione di token è sceso da 18,40 a 6,07 dollari in dodici mesi. È il dato centrale dell’AI API Infrastructure Report 2026 di AI.cc, piattaforma che aggrega oltre 300 modelli e processa più di 90 milioni di richieste al giorno. L’analisi copre 2,4 miliardi di chiamate API registrate tra gennaio e aprile 2026 e fotografa un cambiamento concreto nel modo in cui le aziende comprano e usano l’intelligenza artificiale.
Fino a pochi mesi fa, la pratica standard era semplice quanto costosa: tutto al modello più potente disponibile. Nel primo trimestre del 2025, il 73% del volume di token enterprise finiva sui due livelli di modelli più costosi. Un anno dopo, quella quota è scesa al 31%, con il restante 69% distribuito su modelli di fascia media abbinati alla complessità del compito. Il meccanismo che ha reso possibile questo cambiamento si chiama intelligent task routing: un sistema che valuta ogni richiesta in entrata e la instrada verso il modello più adatto, non verso quello più capace in assoluto. Secondo i dati, il routing intelligente da solo spiega circa 34 punti percentuali dei 67 totali di riduzione dei costi.
Le aziende mandavano query di classificazione semplice, richieste di customer support ed estrazione di dati strutturati attraverso modelli frontier come Claude Opus o GPT-4, semplicemente perché erano quelli che avevano già integrato. Il problema non era tecnico, era organizzativo. Chi aveva speso tempo e risorse per integrare un unico provider di fascia alta non aveva incentivi a riconfigurare l’infrastruttura. Le piattaforme di aggregazione hanno tolto questo attrito: un’unica API, decine di modelli accessibili, routing automatico.
L’altro fattore decisivo è la crescita dei modelli open source. I modelli open-source e open-weight hanno catturato il 38% del volume di token enterprise nel primo trimestre del 2026, contro l’11% dello stesso periodo del 2025, un aumento di quota del 245% in dodici mesi. Il lancio di DeepSeek V4-Flash a 0,14 dollari per milione di token in input e 0,28 per milione in output, avvenuto il 24 aprile 2026, ha stabilito un nuovo pavimento di prezzo per la capacità AI di fascia alta e ha forzato una riprice generalizzata sull’intero mercato. Il numero medio di modelli per account enterprise è salito a 4,7, rispetto ai 2,1 di un anno fa. L’architettura multi-modello è diventata la norma, non l’eccezione.
Le implicazioni per le piccole e medie imprese sono dirette. Il costo medio per milione di token è sceso da 18,40 a 6,07 dollari, con le PMI sulle piattaforme multi-modello che raggiungono tariffe effettive fino a 1,80 dollari per milione di token grazie al routing intelligente. Le piattaforme di aggregazione permettono ora di accedere agli stessi modelli — GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek — attraverso un’unica interfaccia a una frazione del costo precedente. Chi fino a due anni fa non aveva budget per l’AI enterprise oggi può accedere agli stessi strumenti dei grandi gruppi.
Il mercato delle API AI valeva 64,41 miliardi di dollari nel 2025 e le proiezioni indicano una crescita verso i 900 miliardi entro il 2035. Se la traiettoria attuale regge, la pressione sui prezzi non si fermerà qui. I provider di modelli frontier si trovano davanti a una scelta difficile: competere sul prezzo con modelli open source sempre più capaci, oppure difendere la quota di mercato puntando su capacità che i modelli più economici non possono replicare. Per le aziende, intanto, la variabile che conta è cambiata: non più quale modello scegliere, ma come orchestrare i molti.
