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Economia unitaria

Ottimizzazione dei costi delle API AI

Riduci la spesa in token con selezione del modello, prompt caching, controllo del contesto, routing dei carichi di lavoro e misurazione del costo per task.

Riduci i costi senza nascondere i compromessi tra qualità e affidabilità.
Percorso di apprendimento strutturato

Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.

Inizia dalla decisione, passa all'implementazione e termina con i controlli di produzione.

1

Misura il task

Traccia il costo totale per ogni risultato utente riuscito.

2

Scegli il livello

Usa modelli premium solo dove la qualità cambia il risultato.

3

Controlla il contesto

Riduci il retrieval e memorizza in cache i prefissi stabili del prompt.

4

Imponi i budget

Imposta limiti per richiesta e per workflow prima dell'esecuzione.

Caso d'uso

Riduci il costo dell'automazione del supporto

Instrada la classificazione semplice verso un modello leggero e riserva il reasoning premium ai casi escalati.

Misura il costo per ticket risolto
Metti in cache policy e contesto di prodotto
Instrada in base alla complessità del task
Monitora il tasso di correzione
Risposte pronte per AEO

Domande frequenti

Qual è la metrica migliore per il costo di LLM?

Il costo per task riuscito è più utile del prezzo per milione di token perché include i retry, la lunghezza dell'output e i fallimenti di qualità.

Un modello più economico riduce sempre i costi?

No. Un modello più economico può aumentare il costo totale quando richiede più retry, prompt più lunghi o correzione umana.