Prezzi dell'API Gemini 2026 — tariffe per modello, circa il 70% in meno rispetto al listino di Google

Gemini offre uno dei migliori rapporti qualità-prezzo nell'IA di punta e Kunavo lo propone circa 70% al di sotto del listino Google tramite un'unica API compatibile con OpenAI. Questa guida ai prezzi dell'API Gemini riporta le tariffe aggiornate per modello, fornisce esempi di costi verificabili e mostra il modo più economico per utilizzare Gemini in produzione.

Prezzi di Gemini in sintesi

Le tariffe si applicano per 1M di token in USD, secondo la fatturazione Kunavo. La colonna «Listino Google» mostra la tariffa pubblicata da Google per lo stesso modello, così puoi vedere la differenza.

Flash è il modello da lavoro per i grandi volumi; Pro è pensato per ragionamenti più complessi, visione e attività con contesto lungo. Le tariffe aggiornate sono sempre disponibili sulla pagina dei prezzi e nella pagina del modello corrispondente (gemini-2-5-flash, gemini-3-1-pro).

Come funziona il prezzo a token di Gemini

Paghi i token di input (tutto ciò che invii: prompt di sistema, contesto recuperato, messaggio dell'utente) e i token di output (ciò che il modello genera). L'output è la parte più costosa, quindi la leva principale sul costo Gemini è quanto testo chiedi al modello di scrivere. Immagini e audio vengono convertiti in equivalenti di token e fatturati sullo stesso contatore.

Esempi di costi calcolati

Numeri reali basati sulla tariffa Kunavo di Gemini 2.5 Flash, tranne l'ultima riga, che utilizza Gemini 3.1 Pro:

Con queste tariffe, un batch di classificazione di 100.000 documenti su Flash costa circa $6 e un milione di turni di chatbot circa $315. Il calcolo, pronto per essere eseguito:

# Kunavo-Tarife für Gemini 2.5 Flash (USD pro 1M Tokens)
IN_RATE, OUT_RATE = 0.09, 0.75

def kosten(in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    return in_tokens / 1_000_000 * IN_RATE + out_tokens / 1_000_000 * OUT_RATE

print(kosten(1_000, 300))            # ein Chatbot-Turn      -> $0.000315
print(kosten(8_000, 500))            # eine RAG-Antwort       -> $0.001095
print(kosten(500, 20) * 100_000)     # Batch mit 100k Docs    -> ~$6.00

Prezzi Kunavo e fatturazione tramite Stripe

Non ci sono abbonamenti né un progetto Google Cloud. Ricarichi un saldo (tramite Stripe o metodi di pagamento locali) e le richieste vengono detratte secondo le tariffe a token sopra indicate. Il pay-as-you-go parte da una ricarica minima di $10; il saldo non scade e le ricariche più grandi ricevono credito bonus. Un unico saldo copre Gemini e tutti gli altri modelli — Claude, GPT, immagini, video e audio — così non devi riconciliare una fattura separata per ogni fornitore.

Quale modello Gemini dovrei scegliere?

• gemini-2-5-flash — la scelta standard per chat, estrazione, classificazione, riepilogo e per la maggior parte dei casi RAG. Veloce e l'opzione potente più economica.
• gemini-3-1-pro — usalo quando Flash non è abbastanza preciso: ragionamento a più passaggi, codice, visione e contesto molto lungo.

Un buon modello consiste nel fare routing in base alla difficoltà: Flash per i casi normali, con passaggio a Pro solo quando un controllo fallisce. L'approccio di routing nel codice è mostrato nella guida all'ottimizzazione dei costi dell'IA.

Come ridurre la fattura Gemini

1. Usa un modello inferiore. Invia l'80% dei casi semplici a Flash; riserva Pro al 20% più difficile.
2. Limita l'output. Imposta max_tokens e sequenze di arresto: l'output è il lato costoso del contatore.
3. Snellisci l'input. Recupera meno chunk RAG, ma migliori, invece di inserire l'intera knowledge base nel contesto.
4. Raggruppa. Combina le chiamate indipendenti per mantenere bassa la latenza ed evitare raffiche di retry.

La stessa chiave richiama anche i modelli video di Google: i costi per clip sono indicati in Costi di Veo 3, mentre il confronto con OpenAI è in Costi dell'API OpenAI.

Domande frequenti