Il paradosso è sotto gli occhi di tutti: il prezzo per singolo token continua a scendere, eppure la spesa complessiva per l'intelligenza artificiale è destinata a esplodere. Secondo le previsioni di Gartner diffuse ad agosto, entro il 2028 l'inferenza di un singolo flusso di lavoro agentico costerà più di cinque volte tanto rispetto a oggi. Un conto che sembra non tornare, ma che affonda le radici nel modo in cui i modelli AI stanno evolvendo.
Più token, più ragionamento, più costi
La chiave sta nella natura stessa dei nuovi sistemi. I modelli di frontiera non si limitano a rispondere con poche parole: ragionano, pianificano, eseguono più passaggi e richiamano strumenti esterni. Ogni azione genera token su token, e i flussi agentici moltiplicano le chiamate al modello. Il risultato è che il volume di token consumati cresce molto più rapidamente di quanto il prezzo unitario diminuisca, annullando il risparmio e facendo lievitare la bolletta finale.
L'utilità pratica e l'impatto sul settore
Per le aziende che stanno adottando l'AI generativa, la lezione è chiara: non basta guardare al costo per token per stimare il budget. Servono strumenti di monitoraggio e ottimizzazione dei flussi agentici, capaci di misurare il consumo reale e di ridurre le chiamate superflue. Gartner invita a ripensare le architetture, privilegiando modelli più piccoli dove possibile e cache intelligenti. Il paradosso del prezzo che scende mentre la spesa sale è destinato a diventare un tema centrale per i responsabili tecnologici nei prossimi anni.
