Prezzi e costi API di LibreChat: quanto costa il software e quanto costano i token

LibreChat non costa nulla. È un software con licenza MIT, senza piani, postazioni né alcuna pagina dei prezzi — librechat.ai/pricing restituiva HTTP 404 quando questa pagina è stata verificata il 19 settembre 2026. Il budget di un operatore riguarda tre elementi distinti: un ambiente in cui eseguirlo, i token dell'API del modello che invia e i servizi accessori opzionali. Quello che determina la fattura sono i token — e l'insidia è che la cifra in dollari mostrata da LibreChat viene calcolata a partire da una tabella inclusa nel software, non da quanto il fornitore ha effettivamente addebitato.

Tre elementi vengono scambiati per un prezzo di LibreChat. Il primo è la Code Interpreter API, un servizio separato che il team vendeva in passato, la cui vetrina ora mostra "Subscriptions Currently Unavailable" e non pubblica alcun importo. Il secondo è l'hosting gestito venduto da terze parti, che costituisce la tariffa di hosting di quel fornitore. Il terzo è un progetto completamente diverso: libre-chat su PyPI, un chatbot Python inattivo di Vincent Emonet la cui ultima release, 0.0.6, è stata caricata il 9 gennaio 2024 — la relativa documentazione non configurerà questo progetto. I siti di directory che presentano LibreChat con livelli di piano o un modulo per richiedere un preventivo descrivono un piano che il progetto non vende.

Hai già un’istanza in esecuzione? Vai alla configurazione del gateway e al controllo della fatturazione oppure usa la guida dedicata alla configurazione di LibreChat.

Prezzi di LibreChat, riga per riga

Una correzione da fare prima di pianificare in base al progetto. LibreChat è stato acquisito da ClickHouse, come annunciato il 4 novembre 2025; il post si impegna a mantenere la licenza MIT e afferma che le installazioni esistenti non sono interessate. Il repository è invariato e attivo — non archiviato, con licenza MIT e aggiornato l'ultima volta il 21 settembre 2026 secondo l'API di GitHub. Le licenze differiscono tra i componenti dello stack, aspetto importante se ridistribuisci il software: l'app e la RAG API sono MIT, il servizio code-interpreter è Apache-2.0 e il Pannello di amministrazione è AGPL-3.0. Resta da chiarire autonomamente un'incoerenza, se la licenza è determinante — sia il file LICENSE sia la pagina About dichiarano MIT, mentre package.json su main dichiara ISC. Le due indicazioni sono in conflitto; il file LICENSE è il documento che fa fede. Questa pagina non ha potuto stabilire neppure se ClickHouse venda attualmente un prodotto LibreChat a pagamento.

Il blocco della versione presenta una particolarità da conoscere. Ogni oggetto release di GitHub in questo repository è contrassegnato come prerelease, quindi l'endpoint "latest release" non restituisce assolutamente nulla. Il tag più recente è v0.8.8-rc3 del 15 settembre 2026; il tag più recente non-rc è v0.8.7 del 24 giugno 2026.

Il costo mostrato da LibreChat non è il costo che hai pagato

Questa è la parte che una pagina dei prezzi non può dirti ed è il motivo per cui un utente di un gateway può ritrovarsi con un registro contabile che non ha alcuna relazione con il proprio saldo. LibreChat mantiene una valuta interna: la documentazione sull'utilizzo dei token fissa 1.000.000 di crediti a un dollaro statunitense. A meno che tu non sovrascriva personalmente la tariffa, ogni richiesta viene convertita in crediti usando una tariffa che LibreChat consulta autonomamente.

La ricerca è una corrispondenza per sottostringa. Il commento in packages/api/src/utils/tokens.ts espone chiaramente la regola: il matcher prende la chiave più lunga della tabella dei prezzi contenuta nel nome del modello. E la tabella in packages/data-schemas/src/methods/tx.ts contiene le tariffe di listino dei fornitori. Mettendo insieme i due elementi, l'id di un modello gateway viene valutato in base alla chiave più corta che per caso è una sua sottostringa.

La colonna di sinistra è il catalogo Kunavo attivo; quella di destra contiene le costanti proprie di LibreChat, lette da main il 19 settembre 2026. Tre letture. claude-sonnet-5 corrisponde a se stesso e i due lati concordano, quindi non sembra esserci nulla di errato — ed è proprio per questo che è facile non accorgersene. Anche claude-sonnet-4-6 corrisponde a se stesso, ma alla tariffa di listino del fornitore anziché alla tariffa del catalogo che ti viene addebitata. Invece gpt-5-6-terra non ha una voce propria: la chiave più lunga della tabella che contiene è gpt-5, quindi il registro lo addebita come quel modello.

Quando non corrisponde assolutamente nulla, il codice sorgente restituisce un fallback fisso di 6 crediti per token, applicato allo stesso modo a input e output — $6 per milione di token in entrambe le direzioni, molto al di sopra della tariffa di input di ogni modello nella tabella precedente. In ogni caso, la soluzione è la stessa: dichiara un blocco tokenConfig sotto il tuo endpoint personalizzato. Il codice controlla questa sovrascrittura prima di consultare la propria tabella, come afferma il relativo commento. Le tariffe vanno indicate in USD per milione di token e per ogni modello sono obbligatori prompt, completion e context.

Due impostazioni predefinite correlate dalla documentazione sui saldi: i limiti di spesa sono disattivati finché non imposti balance.enabled, e quando li attivi un nuovo utente inizia con 20.000 crediti — due centesimi di dollaro secondo la conversione propria di LibreChat. Il ricaricamento automatico è anch'esso disattivato e prevede per impostazione predefinita 10.000 crediti ogni 30 giorni. Altre due impostazioni dalle pagine adiacenti della stessa documentazione di configurazione: i costi restano nascosti agli utenti finché non viene abilitato interface.contextCost, che per impostazione predefinita è false, e la pagina sulle transazioni afferma che l'attivazione dei saldi abilita la registrazione delle transazioni indipendentemente dall'impostazione transactions.enabled.

Migliore API per LibreChat: quale percorso prevale e quando

Tariffe dei fornitori verificate il 19 settembre 2026 per fornire un riferimento di budget: Anthropic indica Claude Sonnet 5 a $2 in input e $10 in output per milione di token, con la nota che la tariffa $2/$10 è ora standard e che non si verificherà un aumento programmato; OpenAI indica gpt-5 a $1,25/$10 e gpt-5-nano a $0,05/$0,40 nelle colonne di contesto breve della tabella standard; Google indica Gemini 3.8 Flash a pagamento a $0,75 in input e $3,75 in output fino al 31 dicembre 2026, con un aumento a $1,50/$7,50 dopo tale data, oltre a un piano gratuito effettivo. I prezzi degli abbonamenti Claude provengono dalla stessa verifica. I prezzi degli abbonamenti ChatGPT sono deliberatamente assenti: openai.com ha restituito 403 a ogni recupero automatizzato nella data della verifica e una cifra non verificata non appartiene a un budget.

API più economica per LibreChat

Tra le API ospitate, l'opzione elencata più economica non è un gateway né uno sconto. È il piano gratuito della Gemini Developer API di Google, che non addebita nulla per input, output o memorizzazione nella cache del contesto su Gemini 3.8 Flash — con un compromesso indicato sulla stessa pagina: i dati del piano gratuito vengono utilizzati per migliorare i prodotti Google, mentre il piano a pagamento dichiara il contrario. Il grounding con Google Search viene misurato separatamente, con 5.000 richieste gratuite al mese condivise tra i modelli Gemini 3.x e $14 per 1.000 richieste successivamente. Per un'istanza personale di LibreChat in cui il costo deve essere zero e i contenuti non sono sensibili, questa è la risposta corretta. L'unico elemento più economico è un modello locale, che non comporta alcun costo per richiesta ma richiede l'hardware a tuo carico.

Oltre a questo, il prezzo elencato più basso e il costo minimo per completare l'attività sono affermazioni diverse, e questa pagina non prometterà un prezzo minimo assoluto. Un modello piccolo che richiede tre tentativi per un riepilogo costa più di un modello di fascia media che richiede un solo passaggio e, in LibreChat, la differenza si manifesta due volte: nel nuovo tentativo e nella cronologia della conversazione che quel tentativo lascia per essere reinviata a ogni turno successivo. Tre abitudini incidono sulla fattura più di un confronto tra tariffe. Imposta un titleModel economico, così i titoli non utilizzano mai un modello di punta. Mantieni breve l'elenco predefinito dei modelli, così nessuno sceglierà quello costoso per curiosità. E dichiara tokenConfig, così i numeri rispetto ai quali ottimizzi sono i tuoi e non quelli della tabella integrata di LibreChat. Lo stesso ragionamento, più approfondito, è disponibile in Ottimizzazione dei costi dell'AI.

Un budget mensile dettagliato per un'istanza LibreChat

Si tratta di calcoli illustrativi sui token, non di costi misurati né di un limite massimo della fattura. Non esiste un dato pubblicato su quanto consumi in un mese un utente LibreChat, quindi lo schema seguente è un'ipotesi che dovresti sostituire con il volume delle tue trascrizioni. Supponiamo che un utente attivo invii 120 turni in un mese, ciascuno con 8.000 token di input di cronologia accumulata e 700 token di output restituiti — 960k token di input e 84k token di output. Le tariffe sono i prezzi attivi del catalogo Kunavo.

I titoli delle conversazioni sono una voce separata che la maggior parte dei budget dimentica. Con titleConvo attivo, LibreChat effettua una propria richiesta per generare ogni titolo e titleModel determina quale modello risponde. Supponendo 40 nuove conversazioni per utente al mese, con 1.200 token di input e 30 di output ciascuna: per 50 utenti si tratta di $3,78 su Claude Sonnet 5 rispetto a $1,89 su Claude Haiku 4.5. Impostare un modello economico per i titoli richiede una sola riga YAML.

E anche il divario contabile della sezione precedente, nelle stesse unità. Supponiamo che quel mese utilizzi GPT-5.6 Terra, la cui stima del catalogo è $1,02 per utente. Senza un blocco tokenConfig, LibreChat associa l'id alla voce gpt-5 e addebita invece al saldo interno $2,04. Se l'id non avesse corrisposto a nulla, la tariffa di fallback avrebbe addebitato $6,26 per gli stessi 1,044 milioni di token. I saldi impostati a partire da un registro non configurato escludono gli utenti molto prima che abbiano speso quanto pensi.

L'importo del catalogo Kunavo è un minimo di fatturazione, non un limite massimo: quando l'upstream comunica il proprio addebito, la fattura è il maggiore tra il costo del catalogo e il costo upstream moltiplicato per il markup applicabile. Gli addebiti per la cache e i servizi accessori riportati sotto sono esclusi da questo esempio. La ricarica minima è di $10 in credito prepagato, che finanzia un saldo anziché acquistare un piano — consulta i dettagli sulla fatturazione.

Migliore modello per LibreChat: scegli in base a ciò che l'endpoint deve raggiungere

Non esiste una risposta ufficiale e qualsiasi pagina che ti fornisca una classifica sta esprimendo un'opinione. LibreChat pubblica invece un elenco di vincoli. La sua matrice di compatibilità, verificata l'ultima volta il 18 giugno 2026, indica che un endpoint personalizzato compatibile con OpenAI supporta streaming, ricerca web, code interpreter, artefatti, ricerca nei file, OCR e memoria — mentre strumenti, function calling e visione sono indicati come dipendenti dal modello, e la generazione di immagini e MCP sono raggiungibili solo tramite l'endpoint Agents anziché una normale conversazione chat.

Questo trasforma la scelta del modello in tre domande concrete. Se le persone eseguiranno Agents o strumenti MCP, il modello deve chiamare gli strumenti in modo affidabile, quindi il livello più economico non è automaticamente utilizzabile. Se incolleranno screenshot o PDF, serve la visione. Se nessuna delle due condizioni si applica — un'istanza usata principalmente per redigere testi e per domande e risposte — un modello di fascia intermedia svolge il lavoro e il modello di punta è discrezionale. La nostra raccomandazione, mostrando il ragionamento invece di affermare un verdetto: inserisci un modello potente e uno economico in models.default, imposta quello economico come titleModel e lascia che le persone passino dall'uno all'altro. Un selettore con due opzioni sensate è migliore di una classifica che invecchia male.

Cosa non passa mai dal tuo endpoint del modello

Quattro funzionalità di LibreChat sembrano funzionalità del modello, ma vengono fatturate altrove. Considerarle parte della spesa per l'API del modello sovrastima sia quanto addebiterà l'endpoint, sia sottostima il totale.

La voce relativa agli embedding deve essere espressa chiaramente: Kunavo non fornisce un modello di embedding, quindi il passaggio di LibreChat per la chat sui file viene eseguito con un fornitore esterno o localmente anche quando Kunavo gestisce il traffico della chat. La disponibilità di un altro gateway che fornisca embedding è una questione da verificare nel catalogo di quel gateway. Se vuoi che non abbia costi, la pagina di configurazione dell'API RAG specifica chiaramente che l'immagine Docker predefinita è la build lite e supporta solo embedding remoti; per gli embedding locali è necessario sostituire l'immagine nel file compose con la build completa. Anche la ricerca web offre un percorso gratuito, poiché Keenable funziona senza chiave sia per la ricerca sia per il recupero delle pagine. Questa pagina non ha verificato i prezzi applicati direttamente da nessuno di questi fornitori, quindi qui non ne viene citato alcuno.

Collegare un gateway, con i prezzi dichiarati

Tutto ciò che segue si basa sullo schema degli endpoint personalizzati, verificato il 19 settembre 2026. name, apiKey, baseURL e models sono obbligatori e il nome dell'endpoint deve essere univoco e non può riutilizzarne uno integrato, come openAI o anthropic.

# librechat.yaml — a gateway as a custom endpoint, with prices declared.
# Schema version on main is 1.3.16; published examples still show older values.
version: 1.3.16

endpoints:
  custom:
    # The name must be unique and must not reuse a built-in endpoint name.
    - name: "Kunavo"
      apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"
      # LibreChat appends /chat/completions to this unless directEndpoint: true
      baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-5", "gpt-5-6-terra", "claude-haiku-4-5"]
        fetch: true                        # populate the picker from GET /models
      titleConvo: true
      titleModel: "claude-haiku-4-5"          # titles do not need a flagship

      # Without this block LibreChat prices your traffic from its own table.
      # prompt/completion are USD per MILLION tokens; context is that model's
      # own window. All three are required for every model you list here.
      tokenConfig:
        claude-sonnet-5:
          prompt: 1.4
          completion: 7
          context: 1000000
        gpt-5-6-terra:
          prompt: 0.7
          completion: 4.2
          context: 1050000

Tre aspetti che colgono le persone alla sprovvista. Primo, LibreChat aggiunge /chat/completions al tuo URL di base per impostazione predefinita, quindi imposta directEndpoint: true solo se il tuo URL di base è già l'endpoint completo per le completions. Secondo, OPENAI_REVERSE_PROXY — che i tutorial più vecchi continuano a raccomandare per un gateway — è contrassegnato come deprecato nel riferimento alle variabili d'ambiente, che indirizza invece verso un endpoint personalizzato. Terzo, un endpoint personalizzato può utilizzare il protocollo nativo Anthropic Messages invece delle chat completions impostando provider: 'anthropic', attualmente l'unico valore supportato; questo campo è presente nello schema di configurazione al tag v0.8.7 e assente in v0.8.6, quindi consideralo disponibile a partire da v0.8.7. Con questa impostazione, elenca esplicitamente i modelli in models.default, perché lungo questo percorso non viene utilizzato il recupero dei modelli in stile OpenAI.

Un nome di endpoint personalizzato può essere usato anche in endpoints.agents.allowedProviders, secondo la configurazione degli agents, così i modelli supportati dal gateway sono utilizzabili dagli Agents di LibreChat invece di essere limitati alla chat semplice.

Salva la checklist per la migrazione del gateway prima di modificare la configurazione operativa.

Configurazione

Kunavo pubblica un endpoint compatibile con OpenAI e una serie di guide alla configurazione dei client, e lo YAML qui sopra segue lo schema documentato da LibreChat. Si tratta di un riferimento di configurazione, non di un test di compatibilità: qui LibreChat non è stato testato in esecuzione con l'endpoint di Kunavo e tutto ciò che compare in questa pagina è stato ricavato dal codice sorgente e dalla documentazione di LibreChat, non da un'istanza in esecuzione. Mantieni disponibile un percorso funzionante mentre lo provi, invia una conversazione circoscritta, quindi confronta ciò che ha registrato il tuo account con quanto riportato dal registro interno di LibreChat: la differenza tra questi due numeri è lo scopo dell'intero blocco tokenConfig.

Inizia dalla guida all'API compatibile con OpenAI e dall'indice delle integrazioni client, quindi crea un account Kunavo quando sei pronto a finanziare una chiave. Se stai ancora scegliendo un'interfaccia, LibreChat vs Open WebUI confronta i due strumenti in termini di difficoltà di configurazione; miglior gateway LLM tratta la questione del routing in modo autonomo.

Domande frequenti

Verificato il 19 settembre e nuovamente il 21 settembre 2026: l'API GitHub di LibreChat e i due repository satellite LibreChat-AI, il 404 su librechat.ai/pricing, l'avviso del marketplace Code Interpreter, il post sull'acquisizione da parte di ClickHouse, le pagine di documentazione sugli endpoint personalizzati, sull'utilizzo dei token, sul saldo e sulla compatibilità, nonché la tabella dei prezzi e lo schema di configurazione nel repository a main, v0.8.6 e v0.8.7. I prezzi di Anthropic, OpenAI e Google sono quelli letti dalle rispettive pagine dei prezzi in quelle date. Le tariffe dei token di Kunavo provengono dal catalogo live. Non è stato possibile verificare i prezzi degli abbonamenti ChatGPT né eventuali prezzi storici dell'API Code Interpreter, che pertanto non vengono indicati. Ogni esempio in dollari qui riportato è un calcolo illustrativo dei token, non una fattura misurata.