I coding agent AI, inizialmente promessi come soluzioni rivoluzionarie e a prezzi accessibili, mostrano adesso uno spostamento evidente verso politiche commerciali ingannevoli, rientrando nel fenomeno conosciuto come shrinktoken. Mentre il prezzo non subisce variazioni, il valore complessivo che arriva all’utente si riduce progressivamente, con conseguenze notevoli per gli utilizzatori attivi e professionali.

Come funziona il "shrinktoken"

Il shrinktoken è l’analogo digitale dello shrinkflation. Questo meccanismo si basa su un restringimento costante del prodotto, mantenendo però lo stesso prezzo. Nel caso dei piani di abbonamento AI, capita che le quote di utilizzo aumentino artificialmente (ad esempio, si consuma una token ogni 5 righe) o vengano imposti limiti di tempo e token che non vengono comunicati chiaramente in fase d’acquisto.

I piani da 20 euro, una volta offerti con una token pool estensiva e una flessibilità notevole, oggi tendono a ridurre l’accesso a funzionalità fondamentali solo per gli utenti premium, creando una frammentazione percepibile nel mercato.

Esempi di shrinktoken nel settore AI

Piattaforme come Codex, Claude Code e Antigravity, una volta pionieri nell’offrire un AI coding assistente, stanno progressivamente limitando il numero di richieste giornaliere gratuite o riducendole a un numero esiguo. L’utilizzo di task-based token system, che collega le possibilità di uso al numero di compiti completati, ha l’effetto di aumentare la pressione sui consumi per chi vuole mantenere una produttività elevata.

Manus, Codex e la frustrazione degli sviluppatori

Un esempio concreto è Manus, che ha ridotto di 300 token al mese il piano base per i suoi abbonati. Un tempo l’abbonamento aiutava gli sviluppatori ad automatizzare diversi aspetti del lavoro quotidiano, oggi invece richiede l’upgrade costoso per mantenere lo stesso livello di utilità.

I problemi per gli sviluppatori e l’effetto sul mercato

Questo restringimento colpisce soprattutto gli sviluppatori indipendenti e coloro che lavorano con budget limitati. La produttività, pur offerta con strumenti evoluti, ne risente. Per i clienti, la soluzione si rivela spesso incompleta. La piattaforma AI non fornisce più il supporto necessario per completare progetti complessi senza ulteriori acquisti.

Che cosa succede con le soluzioni "locali" come Ollama

Soluzioni locali come Ollama promettono maggiore trasparenza, ma finiscono purtroppo nell’intrico delle politiche opache. I consumi, anche se locali, seguono un modello simile: il token consumption è calcolato in modo non esplicativo, rendendo difficile per l’utente seguire esattamente il costo per task.

Strategie di sopravvivenza per chi usa codici AI

Monitorare le attività: tieni traccia di quanti compiti consumi e di che token vengono usati. Questo ti aiuta a pianificare meglio il tuo budget.

Preferire token-based pricing: alcune piattaforme offrono modelli a consumo, con risparmio per quantità. Se usi molti task, potrebbe valer la pena passare a questi piani.

Usare multi-tool: non affidarti a una sola AI. Utilizza soluzioni complementari per coprire le lacune di un singolo tool.

Valutare le offerte "pro": potrebbe valere la pena investire su plan pro, che ti garantisce più token e funzionalità avanzate per sopperire al shrinktoken.

I piani AI devono essere visti come un investimento continuo, con un’attenzione crescente verso il rapporto qualità-prezzo. Per coloro che si affidano a questi strumenti come parte integrante del proprio lavoro, il shrinktoken rappresenta una sfida concreta. Bisogna quindi adottare strategie di utilizzo più flessibili e sfruttare gli incentivi dei nuovi piani a consumo.

Il futuro e la responsabilità del mercato

I produttori di agenti AI hanno la responsabilità di fornire chiarezza su cosa esattamente si paga. La trasparenza deve diventare un must, non solo per motivi etici, ma per mantenere la fiducia del mercato. Per quanto riguarda gli utenti, è importante rendersi conto che i 20 euro non coprano sempre il valore che una volta sembravano garantire. È necessaria una maggiore sensibilizzazione e consapevolezza di questi aspetti, per non restare intrappolati in un modello che sembra offrire vantaggi, ma in realtà li limita gradualmente.