La crescente diffusione dell’intelligenza artificiale generativa sta portando a un aumento esponenziale nel costo dei token, che rappresenta la forma principale di pagamento per l’utilizzo di modelli linguistici avanzati come quelli di OpenAI, Anthropic o Google. Questa evoluzione sta creando un clima di apprensione tra le aziende che, non avendo esperienza pregressa nel settore, si trovano a gestire un sistema di tariffazione complesso e a volte imprevedibile.

Come funziona il sistema dei token

I token rappresentano l’unità base di elaborazione nei modelli linguistici. Ogni volta che un sistema basato sull’IA genera o elabora un testo, il numero di token consumati viene moltiplicato per il costo unitario, che varia a seconda della piattaforma utilizzata e del modello scelto. Per esempio, su OpenAI il costo dell’output per l’utilizzo del modello GPT-3.5 può variare da 0,0015 a 0,02 dollari per mille token.

Questo sistema non è unidirezionale: alcune piattaforme adottano costi di input diversi da quelli di output. Per esempio, in alcuni casi il costo per l’input potrebbe essere 0.002 dollari e per l’output 0.004 dollari, creando una situazione di asimmetria che può complicare ulteriormente la gestione delle spese.

Un fattore che contribuisce all’aumento del costo è l’utilizzo di agenti autonomi, che eseguono molteplici iterazioni e processi per raggiungere un risultato. Questo può portare a un consumo improvviso e considerevole di token, con conseguenti imprevisti nei budget aziendali.

I rischi e le sfide per le aziende

Uno dei maggiori problemi che le aziende si trovano ad affrontare è la mancanza di trasparenza nel sistema di fatturazione dei modelli linguistici. Questo rende complesso per i responsabili di budget capire dove vanno a parare realmente i loro investimenti. Un esempio pratico: un marketer che utilizza un tool di AI generativa per creare contenuti potrebbe non rendersi conto che ogni iterazione di un prompt genera un costo aggiuntivo inaspettato.

Come ha sottolineato Paul Roetzer, fondatore e CEO del Marketing AI Institute, l’uso delle piattaforme di AI generativa è ormai una componente fondamentale del marketing moderno, ma non si può trascurare il lato finanziario. Mike Kaput, Chief Content Officer dello stesso istituto, ha aggiunto che le aziende devono formare internamente il proprio personale per poter monitorare, ottimizzare e controllare il consumo di token.

Pratiche di ottimizzazione

Ecco alcune pratiche che le aziende possono adottare per gestire al meglio i costi legati ai token:

Analisi dettagliata dei costi: È fondamentale comprendere la struttura tariffaria delle piattaforme utilizzate e monitorare i consumi in tempo reale.

Utilizzo di modelli low-cost dove possibile: Alcuni modelli, come i modello “economici” di Google e Meta, permettono di ridurre il numero di token utilizzati.

Automazione intelligente: Ridurre il numero di iterazioni o il numero di token richiesti per i prompt tramite strumenti di generazione più efficienti.

Ottimizzazione dei prompt: Scrivere prompt ben definiti e mirati permette di ridurre i tentativi e il consumo di token.

Formazione del personale: Investire nella formazione del proprio team per renderlo consapevole dell’impatto del linguaggio AI sui costi.

Strumenti e risorse utili

Gli esperti del Marketing AI Institute hanno identificato un elenco di strumenti esterni e interni che possono aiutare nella gestione delle spese.

Strumenti di monitoraggio:

OpenAI Usage Dashboard – Offre un riepilogo dettagliato dei consumi.

Token Counter di Hugging Face – Consente di controllare a priori quante token saranno utilizzate per una richiesta specifica.

Strumenti interni:

Dashboard personalizzate – Creare una dashboard interna che aggrega i costi e la frequenza d’uso di ogni tool AI.

API di controllo – Limitare il numero di token utilizzabili per settore o per funzione.

Un mercato in rapida evoluzione

Il mercato delle AI generative continua a sviluppare nuovi modelli e tariffe, rendendo ancor più complessa la gestione economica. Per esempio, Anthropic sta sperimentando un modello che utilizza token di input e output separati, mentre Google ha presentato un nuovo sistema di billing basato sulla frequenza di utilizzo.

Per le aziende, rimane fondamentale rimanere aggiornate, monitorare i consumi e valutare costantemente l’efficacia degli strumenti utilizzati. Solo attraverso una gestione attenta e strategica si può trasformare la crisi dei token in un vantaggio competitivo.