Costi dell'API OpenAI 2026 — quanto costa davvero GPT per richiesta

L'API di OpenAI costa per token, non al mese. I token di input e output hanno tariffe separate e l'output è la parte più costosa. Su Kunavo, l'intervallo va da $0,04 / $0,20 per 1M token per GPT-6 Luna a $4,00 / $20,00 per GPT-6 Astra, il modello di punta più recente di OpenAI; nel mezzo si trovano, ad esempio, GPT-6 Sol con $0,80 / $4,00 e il modello da lavoro GPT-5.6 Terra con $0,70 / $4,20 — a seconda del modello, 60–65% sotto il prezzo di listino OpenAI. Un abbonamento ChatGPT è separato: non include l'utilizzo dell'API e l'API non richiede un abbonamento.

Tariffe aggiornate al: 3 ottobre 2026. Questa pagina legge le tariffe Kunavo direttamente dal catalogo dei modelli: ciò che vedi qui è ciò che l'API addebita. La colonna «Listino OpenAI» riporta il prezzo pubblicato da OpenAI per lo stesso modello; la fonte è openai.com/api/pricing.

Abbonamento ChatGPT e API di OpenAI: due prodotti, due fatture

Chi cerca «costi dell'API di ChatGPT» spesso vuole sapere prima un'altra cosa: se l'abbonamento ChatGPT esistente copre già l'API. La risposta è no.

Un abbonamento non include né una chiave API né credito API e non riduce di un centesimo la fattura API; al contrario, il credito API non aumenta le quote disponibili in ChatGPT. OpenAI indica i prezzi degli abbonamenti su openai.com/chatgpt/pricing; cambiano spesso, quindi non sono riportati qui. Questa pagina tratta solo l'API, la parte fatturata per token.

Prezzi dell'API di OpenAI per modello

Tariffe in USD per milione di token, applicate da Kunavo. La colonna «Listino OpenAI» indica il prezzo pubblicato per lo stesso modello.

Le tariffe aggiornate sono sempre sulla pagina dei prezzi e su ogni pagina del modello, ad esempio GPT-6 Astra, GPT-6 Sol o GPT-6 Luna. Quale modello usare e per cosa:

• gpt-6-astra — il modello di punta più recente di OpenAI (dal 3 settembre 2026): ragionamento ai massimi livelli e lunghe sessioni di coding agentico. Per la minoranza di attività più difficili.
• gpt-6-sol — dal 22 settembre 2026; OpenAI lo posiziona per coding complesso e flussi di lavoro agentici. Su Kunavo $0,80 / $4,00, con l'output al di sotto di GPT-5.6 Terra, leggermente sopra sull'input. Uno standard sensato per coding e agenti.
• gpt-6-luna — dal 22 settembre 2026; secondo OpenAI è il modello più efficiente per attività circoscritte ad alto volume, come classificazione ed estrazione. Con $0,04 / $0,20, è il livello più economico su Kunavo.
• gpt-5-6-sol — ragionamento al top e coding agentico della generazione 5.6; per prompt già ottimizzati per questo modello.
• gpt-5-6-terra — il modello da lavoro della famiglia 5.6: RAG, assistenti, classificazione, estrazione e la maggior parte delle attività di produzione.
• gpt-5-5 — il modello di punta della generazione precedente. GPT-5.6 Sol costa su Kunavo la stessa tariffa ($2,00 / $12,00); chi usa ancora gpt-5-5 passa alla generazione più recente cambiando il nome del modello, senza costi aggiuntivi per token.

GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. Il 22 settembre 2026 OpenAI ha ampliato la famiglia GPT-6 con due modelli che, secondo OpenAI, si basano sui progressi alla base di GPT-6 Astra. OpenAI elenca GPT-6 Sol a $2,00 / $10,00 e GPT-6 Luna a $0,10 / $0,50 per 1M token; su Kunavo costano $0,80 / $4,00 e $0,04 / $0,20. Entrambi hanno una finestra di contesto di 1.050.000 token e producono fino a 128.000 token di output.

Quanto costa in più GPT-6 Astra. Rispetto a GPT-6 Sol, GPT-6 Astra costa 5 volte, sia per l'input sia per l'output, mentre rispetto a GPT-5.6 Sol costa 2 volte per l'input e 1,7 volte per l'output. La raccomandazione sincera: usa GPT-6 Sol come standard per coding e agenti, GPT-6 Luna per le attività di massa e Astra in modo mirato quando un confronto con gli stessi input mostra che Sol non è sufficiente: il nome del modello è una sola parola nella richiesta, quindi il test costa poco.

Un sovrapprezzo per richieste molto lunghe. Oltre 272.000 token di prompt, GPT-5.5, la famiglia GPT-5.6 e tutti e tre i modelli GPT-6 — Astra, Sol e Luna — fatturano l'intera richiesta con la tariffa di input moltiplicata per 2 e quella di output moltiplicata per 1,5. Chi inserisce intere basi di codice o documenti lunghi in una chiamata dovrebbe conoscere questa soglia: può incidere più della scelta del modello.

Quanto costa davvero una richiesta

Calcolato con le tariffe Kunavo, senza caching e senza token di ragionamento, quindi il limite inferiore di ciò che compare in fattura:

Con la ricarica minima di $10 puoi eseguire circa 1.590 risposte RAG su GPT-5.6 Terra e circa GPT-6 Luna su 29.400. Tra GPT-6 Luna e GPT-6 Astra il fattore sull'output è circa 100: nelle attività semplici, la scelta del modello è la singola leva più importante. Per ricalcolare con i tuoi numeri:

# OpenAI-Tarife auf Kunavo (USD pro 1M Tokens): (Input, Output)
RATES = {
    "gpt-6-astra":   (4, 20),
    "gpt-5-6-sol":   (2, 12),
    "gpt-5-5":       (2, 12),
    "gpt-5-6-terra": (0.7, 4.2),
    "gpt-6-sol":     (0.8, 4),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.2),
}

def kosten(model: str, frisch: int, output: int, cache_treffer: int = 0) -> float:
    """frisch = nicht gecachter Input; output schließt Reasoning-Tokens ein."""
    i, o = RATES[model]
    return (
        frisch / 1_000_000 * i
        + output / 1_000_000 * o
        + cache_treffer / 1_000_000 * i * 0.10  # Cache-Treffer: 10 % des Input-Tarifs
    )

print(kosten("gpt-5-6-terra", 1_000, 300))    # kurze Chat-Runde
print(kosten("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))    # RAG-Antwort
print(kosten("gpt-5-6-sol", 25_000, 1_200))   # agentischer Coding-Schritt
print(kosten("gpt-6-sol", 25_000, 1_200))     # derselbe Schritt auf GPT-6 Sol
print(kosten("gpt-6-astra", 20_000, 3_000))   # schwere Reasoning-Aufgabe
print(kosten("gpt-6-luna", 500, 20))          # eine Klassifizierung

# Ein Monat auf Sol: 3 Mio. frische und 12 Mio. gecachte Input-Tokens,
# 1 Mio. Output-Tokens (Cache-Writes nicht eingerechnet)
print(kosten("gpt-5-6-sol", 3_000_000, 1_000_000, cache_treffer=12_000_000))

Due trappole di costo che ogni stima ignora

Primo: i token di ragionamento. I modelli di ragionamento come GPT-6 Astra o GPT-5.6 Sol elaborano la risposta in token interni. Questi non compaiono nel testo della risposta, ma vengono fatturati alla tariffa di output. I calcoli di esempio in questa pagina non li includono; per le attività complesse, quindi, la fattura reale è superiore. Il numero effettivo compare in ogni risposta sotto usage (completion_tokens_details.reasoning_tokens).

Secondo: le ripetizioni. Una risposta restituita correttamente e poi scartata dal tuo codice — formato errato, nuovo tentativo — è comunque pagata. Con gli agenti, un'attività visibile può corrispondere a una dozzina di esecuzioni fatturate, ed è lì che la distanza tra stima e fattura è maggiore. Le richieste che falliscono su Kunavo non vengono addebitate.

Prompt caching

Se la tua applicazione invia lo stesso lungo prompt di sistema o gli stessi documenti a ogni richiesta, gli accessi alla cache vengono fatturati al 10% della tariffa di input: per GPT-5.6 Sol ciò significa $0,20 invece di $2,00 per 1M token. La scrittura nella cache su Kunavo costa 1,25 volte la tariffa di input per GPT-5.6 Sol, Terra e GPT-6 Astra, e la normale tariffa di input per GPT-5.5. Le istruzioni per ottenere un accesso alla cache sono nella documentazione del caching.

Adattare il codice OpenAI esistente

Kunavo è compatibile con OpenAI: modifica la base_url e la chiave, nient'altro. chat.completions e responses mantengono la loro forma e la risposta include, come di consueto, il campo usage, che consente di ricostruire ogni fattura.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",  # statt api.openai.com
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Fasse diese Rechnung in drei Sätzen zusammen."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # Input-, Output- und Reasoning-Tokens: die Grundlage der Abrechnung

Crea la chiave (sk-kn-…) dopo la registrazione nel Dashboard. Qui puoi anche impostare per ogni chiave un limite mensile di spesa: una volta raggiunto, la chiave risponde con 402; puoi inoltre configurare un elenco di IP consentiti. I passaggi sono illustrati nella Guida rapida.

Pagare l'API di OpenAI dalla Germania

Kunavo fattura tramite Stripe, come credito prepagato: nessun abbonamento e nessuna configurazione di un account OpenAI Platform. Nel checkout puoi scegliere:

• Carte: Visa, Mastercard, American Express, JCB e UnionPay — le carte di debito Visa e Mastercard funzionano come carte di credito
• Apple Pay, Google Pay e Link

L'addebito diretto SEPA non è attualmente offerto. Le ricariche sono espresse in dollari statunitensi; Stripe mostra l'importo nel checkout nella tua valuta. La ricarica minima è di $10; le ricariche più elevate ricevono un credito bonus: $100 diventano $110,00, $1.000 diventano $1.200,00 e $5.000 diventano $6.250,00. Il saldo non scade e le richieste non riuscite non vengono addebitate. I dettagli sono disponibili nella documentazione di fatturazione.

Onestamente: quando è meglio rivolgersi direttamente a OpenAI

Kunavo è un gateway con capacità condivisa: non esiste una quota dedicata al tuo account né uno SLA contrattuale. Chi ha bisogno di una quota garantita o di uno SLA, ad esempio per un prodotto con disponibilità promessa, dovrebbe acquistare direttamente da OpenAI. Questa pagina non sostiene di coprire questo caso.

E per chi lavora tutto il giorno nella finestra di chat, un abbonamento ChatGPT è spesso la scelta più economica. Il calcolo è una divisione: prezzo dell'abbonamento ÷ costo di una sessione di chat = punto di pareggio. Una sessione con 2.000 token di input e 700 di output costa circa GPT-5.6 Sol su $0,0124 e circa GPT-5.6 Terra su $0,00434. Chi fa mese dopo mese più sessioni del risultato di questa divisione, rimanendo nei limiti del piano, risparmia con l'abbonamento. L'API conviene per software, automazione e utilizzo variabile, dove un mese tranquillo non dovrebbe costare nulla.

Ridurre i costi dell'API di OpenAI — in quest'ordine

1. Scegliere il modello in base all'attività. Lasciare il modello più grande come impostazione predefinita è la causa più comune di una fattura sorprendente. Classificazione, estrazione e altre attività di massa vanno affidate a gpt-6-luna, coding e agenti a gpt-6-sol, mentre la minoranza di attività difficili va ad Astra.
2. Limitare l'output. L'output costa diverse volte più dell'input e include il ragionamento: un limite superiore a max_tokens agisce quindi due volte.
3. Usare il prompt caching. Un prompt di sistema lungo e stabile costa un decimo della tariffa di input quando viene recuperato dalla cache.
4. Inviare meno contesto. Poche sezioni RAG precise invece di metà della base di conoscenza, rimanendo sotto la soglia di 272.000 token quando possibile.

Ricalcola con i tuoi numeri: il calcolatore dei prezzi dell'API di OpenAI include input memorizzato nella cache e token di ragionamento, mentre il calcolatore dei token mette Claude e GPT a confronto. L'equivalente per Anthropic: Prezzi di Claude. Se a rallentare non sono i costi ma i limiti: Limiti di frequenza dell'API di OpenAI (in inglese).

Domande frequenti