I fornitori valutano i token di input e output separatamente – e l’output solitamente costa 3-5 volte di più dell’input. Quindi un messaggio breve con una risposta lunga può costare più di un messaggio lungo con una risposta breve. Inserisci i tuoi due numeri e visualizza il costo reale per chiamata tra i vari modelli.
—modello più economico
—totale delle chiamate
—gettoni/chiamata
Costo per chiamata per modello
Il tuo gettone conta, ogni modello, classificato per primo come il più economico. I prezzi sono per 1 milione di token.
| Modello | In $/1 milione | Fuori $/1 milione | Costo/chiamata |
|---|
⚠️ Stima utilizzando prezzi di riferimento (luglio 2026) e tariffe di listino. I prezzi effettivi cambiano e variano in base al livello, alla regione, alla durata del contesto e agli sconti per batch/caching. Per il contesto ripetuto, vedere la memorizzazione nella cache dei prompt; per i lavori asincroni in blocco, vedere i prezzi batch. ·
Segnala prezzo obsoleto →
Come funziona il costo simbolico
La formula è semplice: costo = (token in input ÷ 1.000.000 × prezzo in input) + (token in output ÷ 1.000.000 × prezzo in output). I due prezzi sono volutamente diversi: generare testo (output) è più costoso che leggerlo (input), in genere di 3–5 volte. Ecco perché di solito la leva più grande sulla tua bolletta è lunghezza di uscita della tappatura, senza tagliare il prompt. Come guida approssimativa, 1.000 gettoni ≈ 750 parole inglesi, ma il codice e altri linguaggi tokenizzano in modo diverso, quindi misura con il tokenizzatore del provider per ottenere cifre esatte.
Prossimi passi
Estimating a whole product, not one call? Use the Calcolatore dei costi dell'API AI o il Stima dei costi delle app AI. Costruire un agente o un chatbot? Prova il Calcolatore dei costi dell'agente AI O calcolatore dei costi del chatbot. Riutilizzare lo stesso contesto ad ogni chiamata? Memorizzazione nella cache immediata E lavori batch each cut cost further.
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Come funziona questa calcolatrice
IL Calcolatore dei costi dei token LLM stima il costo di una chiamata API con modello linguistico singolo in base al numero di gettoni di input invii e il gettoni di uscita il modello ritorna. Poiché i fornitori valutano i token di input e di output a tariffe per milione diverse, entrambi i conteggi determinano il totale e i token di output sono solitamente i più costosi dei due. Puoi anche inserire a call count per proiettare il costo su molte richieste identiche. Lo strumento applica le tariffe pubblicate di ciascun modello e quindi classifica i risultati cheapest first tra fornitori come GPT, Claude, Gemini e DeepSeek, così puoi confrontare lo stesso carico di lavoro fianco a fianco.
Il compromesso chiave da tenere d’occhio è che il prezzo per token più basso non è sempre il costo reale più basso. Un modello che produce risposte più lunghe e dettagliate può bruciare più token di output e risultare più costoso di uno nominalmente più costoso. Stima con conteggi di token che riflettono il tuo reale richieste e la lunghezza tipica della risposta, poiché un breve test raramente prevede il volume di produzione. Ricontrolla la classifica ogni volta che cambiano le dimensioni del prompt, l'output previsto o la frequenza delle chiamate, perché l'opzione più economica può cambiare con lo spostamento di uno qualsiasi di questi input.
Domande frequenti
How is LLM token cost calculated?
Cost = (input tokens / 1,000,000 × input price) + (output tokens / 1,000,000 × output price). Providers price input and output separately, and output is usually 3-5x more expensive than input, so long answers cost more than long prompts.
How many tokens is a word?
Per l'inglese, circa 1 token equivale a circa 0,75 parole, quindi 1.000 token equivalgono a circa 750 parole. Codice, numeri e altre lingue vengono tokenizzati in modo diverso, quindi misura sempre con il tokenizzatore del provider per ottenere conteggi esatti.