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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.

Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.

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

Percorso di apprendimento strutturato

Misura il task

1

Traccia il costo totale per ogni risultato utente riuscito.

Scegli il livello

2

Usa modelli premium solo dove la qualità cambia il risultato.

Controlla il contesto

3

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

Imponi i budget

4

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

Crea autorevolezza tematica, non isole di articoli.

Guide principali

5 punti di partenza guidati
Prezzi01

Come funziona il pricing dei token

Spiegazione dei costi di input, output, cache e strumenti.

Apri guida
Selezione02

Selezione del modello in base al carico di lavoro

Allinea le capacità del modello al valore di business e al costo del fallimento.

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Caching03

Guida al Prompt Caching

Riduci il costo del contesto ripetuto con prefissi stabili.

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Ottimizzazione04

Ridurre il costo del contesto LLM

Controlla retrieval, cronologia della conversazione e input dei documenti.

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Laboratorio dei costi05

Budgeting delle esecuzioni degli agenti AI

Stima in anticipo i costi multi-step di strumenti e token prima del lancio.

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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

Trasforma la guida in una richiesta.

Prova un modello nel Playground, poi usa il Quickstart per portare lo stesso schema in Python o Node.js.

Prova senza codice Apri Quickstart

Esplora ogni argomento di crescita.

Guide API per AI
Passa da una shortlist di modelli a una richiesta di produzione funzionante.
Infrastruttura LLM
Crea un livello di richieste AI che resista ai cambiamenti di provider e modello.
Agente IA
Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.
Ottimizzazione dei costi
Riduci i costi senza nascondere i compromessi tra qualità e affidabilità.
Confronto tra modelli
Seleziona un modello in base al compito, non al titolo della classifica.
Tutorial
Copia un pattern funzionante, capiscilo e adattalo alla tua applicazione.

Domande frequenti

Risposte pronte per AEO

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 a basso prezzo può aumentare il costo totale quando necessita di più tentativi, richieste più lunghe o correzione umana.