L’uso degli agenti autonomi nell’intelligenza artificiale ha spostato radicalmente la percezione economica e operativa dei token. Se prima i token potevano essere visti solo come una tecnologia di base, oggi il consumo di token diventa un fattore chiave per valutare la produttività e i costi reali di operazioni complesse. Il token si mostra come una metrica aziendale, eppure presenta ancora limiti poiché misura solo attività e non effetti reali.
Da consumo a metrica economica
I token di intelligenza artificiale stanno lentamente trasformandosi da semplici unità di elaborazione in strumenti fondamentali del business. Questo trend si osserva già nei modelli di pagamento, che si spostano dagli abbonamenti mensili flat a tariffe basate sul consumo effettivo di token. GitHub, ad esempio, introdurrà “GitHub AI Credits” a partire da giugno, dove il prezzo dipenderà direttamente dal numero e dal tipo di token utilizzati.
La fine dei modelli flat
Nel passato, la maggior parte degli utenti utilizzava l’intelligenza artificiale in modo interattivo con un limite costante, simile alle applicazioni tradizionali. Un utente poteva porre una domanda, ricevere un’elaborazione, e andare a casa. Con l’avvento degli agenti autonomi, tuttavia, le operazioni diventano lunghe, complesse e spesso invisibili all’utente finale. Questo ha messo a rischio la sostenibilità economica dei modelli flatrate.
Gli agenti operano continuamente, interrogano strumenti esterni, eseguono iterazioni, correggono e ricalcolano. Questa autonomia richiede risorse considerevoli, e i costi di utilizzo diventano sproporzionati. Da qui la necessità di nuovi modelli di tariffazione più flessibili e adatti alle complesse interazioni di oggi.
Il problema del rischio per gli sviluppatori
I colossi dell’intelligenza artificiale hanno investito decine di miliardi in infrastrutture, chips e modelli. Queste spese devono essere ripianate, e i modelli flatrate non offrono la flessibilità necessaria per farlo. Di conseguenza, si sta osservando una tendenza a tariffe per prestazione e una segmentazione del mercato basata sugli usi di destinazione.
La questione è quindi: cosa succede quando il consumo di token diventa la metrica chiave per il costo del lavoro? Questo è il tema esplorato in dettaglio in questa terza edizione del KI-Radar.
I modelli di pagamento in evoluzione
Il tema più visibile di questa transizione è nei modelli economici. GitHub Copilot, ad esempio, passerà progressivamente a un sistema a consumo. I “GitHub AI Credits” mirano a misurare esattamente l’uso dei token e a tarifizzare in base ai vari modelli di modelli (es. completamenti del codice rimangono a costo zero, mentre chat e agenti costano). Il modello vecchio, in cui una breve domanda e una sessione di coding vengono trattate allo stesso modo, non può essere sostenuto.
Anthropic segue una via simile. La sua divisione Claude si differenzia in diversi prodotti, adatti a diversi flussi di lavoro, come programmazione, gestione del codice (Claude Code), collaborazione (Claude Cowork) e agenti autonomi (Managed Agents). Con nuove prestazioni elevate e risorse richieste significative, i vecchi modelli di tariffazione si sono dimostrati inadatti.
Token non equivalgono a risultati
Un problema che sorge con i nuovi modelli di misurazione dei token è l’equivoco che il costo in token si equivalga con un risultato. Se un modello costa poco ma richiede molte iterazioni per completare una richiesta, non è necessariamente più economico di un modello costoso ma più efficiente.
I test effettuati da benchmark reali mostrano il problema in modo chiaro. Per esempio, il modello GPT-5.5 potrebbe produrre risposte compresse, che riducono il numero di token prodotti rispetto al modello precedente. Tuttavia, la realtà mostra che la quantità di token e il costo non sono solo una questione di prezzo per milione, ma dipendono anche dall’efficacia e dalla capacità del modello in contesti concreti.
I test su OpenRouter e Artificial Analysis indicano che, alcuni modelli economici richiedono molte iterazioni, il che li rende poco efficienti in applicazioni complesse. La stessa cosa vale per Google’s Gemini, dove il passaggio a un modello più economico non necessariamente riduce i costi totali se la quantità di lavoro necessaria aumenta.
Una segmentazione economica in crescita
Il mercato sta lentamente differenziando i token non solo in base al prezzo, ma anche alla velocità, alla specializzazione e al risultato economico che questi token producono. Permette di parlare non “dei token,” ma di token diversi.
I prod uttori oggi vendono non solo la capacità di calcolo, ma diversi livelli di elaborazione. Un token velocissimo per un agente di programmazione, un token economico per applicazioni di massa, o un token specializzato in analisi di sicurezza non sono lo stesso prodotto, anche se tecnicamente somigliano ai token di base.
I nuovi modelli di differenziazione si basano su diversi criteri: velocità, capacità di elaborazione in tempo reale, taglie del contesto, tipo di applicazione, lunghezza della sessione dell’agente, e persino il valore monetario del risultato finale. Questo approccio permette di sviluppare pacchetti personalizzati per diversi utenti, nonché di offrire servizi con valori aggiunti.
I token stanno evolvendo come strumenti di gestione
I token non rappresentano solo un costo, ma si trasformano sempre di più in una metrica da valutare, monitorare e ottimizzare. Gli sviluppatori sono quindi costretti a considerare il valore effettivo del token prodotto, non solo in termini monetari, ma anche in rapporto alla produttività o alla velocità.
Sempre più aziende stanno adottando strumenti di analisi per tracciare il consumo di token, cercare di ridurre sprechi, o di ottimizzare i processi. Si tratta di una strategia che andrà incontro a una maturità crescente e ad un’ulteriore differenziazione del mercato.
Perspective a lungo termine
La transizione del token da unità purament tecnica a strumento chiave di misurazione aziendale non è solo una questione di evoluzione tecnologica. Si tratta di un mutamento strutturale che ha impatti chiari per la gestione, l’economia e l’efficacia del lavoro in contesti sempre più automatizzati.
Conclusione
Davanti a questa evoluzione, non si può parlare più di un unico tipo di token. Piuttosto si tratta di una pluralità di offerte in cui ogni token si distinguere per prestazioni, velocità, costo e valore finale. Mentre i nuovi modelli economici semplificano l’approccio al consumatore, mantengono complessità gestionali considerevoli.