Claude o ChatGPT API: quale costa meno?

La risposta breve

Il confronto dei prezzi delle API di Claude e ChatGPT non ha un vincitore assoluto, perché i due fornitori applicano prezzi diversi ai token di input e di output in ogni fascia. Ad agosto 2026, le due fasce superiori di Claude applicano lo stesso prezzo per token di input delle fasce corrispondenti di OpenAI e un prezzo inferiore per token di output. Claude risulta quindi leggermente più conveniente per i carichi di lavoro con molto output. Nella fascia più bassa, Claude costa diverse volte di più per lo stesso lavoro. Qualsiasi risposta che non indichi una fascia e una combinazione di token è solo una stima.

Questa pagina presenta prima i calcoli, poi tre carichi di lavoro con i relativi mix di token e infine i moltiplicatori che possono incidere sul costo reale più delle tariffe pubblicizzate.

La sola formula necessaria

Entrambe le API fatturano il testo nello stesso modo. Paghi i token che invii e paghi una tariffa più alta per i token che il modello restituisce.

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

Un token corrisponde a circa 4 caratteri in inglese, cioè a circa 0.75 parole. Usa questo valore solo per una prima stima. Per il costo effettivo, usa i conteggi restituiti da ciascuna API nell'oggetto usage di ogni risposta.

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

Lo script stampa 0.005, cioè mezzo centesimo per turno. Moltiplica questo valore per il numero di turni previsti in un mese per ottenere un budget. Se l'unità di un milione di token al denominatore ti sembra astratta, quanto testo puoi ottenere con un milione di token in Claude riporta questa quantità a un esempio concreto. Impara questa formula: ogni variazione dei prezzi successiva richiederà una sola modifica su una riga, invece di una nuova analisi.

Le tariffe pubblicate, agosto 2026

Questi sono i prezzi di listino pubblicati da entrambi i fornitori il 1 agosto 2026. Questo blocco è l'unico punto dell'articolo in cui viene indicato un prezzo. Verificalo su claude.com/pricing e sulla pagina dei prezzi di OpenAI prima di approvare un budget.

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

Gli abbinamenti seguono la posizione in ciascuna gamma, non la notorietà. Nella fascia Frontier, Claude Opus 5 è confrontato con gpt-5.6-sol. Nella fascia Workhorse, Claude Sonnet 5 è confrontato con gpt-5.6-terra. Nella fascia Small, Claude Haiku 4.5 è confrontato con gpt-5.6-luna. Entrambi i fornitori vendono anche livelli superiori a quelli riportati in questo blocco, mentre OpenAI continua a elencare le generazioni precedenti alle tariffe originali. Per Claude, il livello superiore è Fable 5: costa il doppio rispetto alla riga Frontier sia per gli input sia per gli output, mantenendo lo stesso rapporto di cinque volte per gli output. Per questo vale la pena leggere quanto costa Fable 5 e quando giustifica questa tariffa prima di presumere che Opus 5 sia il modello più costoso che potresti pagare. Confrontare un modello di punta da un lato con un modello economico dall'altro produce un numero privo di significato. È così che la maggior parte dei confronti pubblicati ottiene il proprio titolo.

Nel blocco ci sono due aspetti che devono essere esplicitati. Le tariffe di Sonnet 5, 2 e 10, sono promozionali. Anthropic documenta che terminano il 31 agosto 2026; successivamente Sonnet 5 applicherà 3 e 15. Questa modifica trasforma la fascia Workhorse da un vantaggio limitato per Claude a un chiaro vantaggio per OpenAI, e avviene entro il periodo di validità di questo articolo.

Il secondo aspetto è una regola utile da ricordare: Claude applica agli output una tariffa esattamente 5 volte superiore alla propria tariffa per gli input in ogni riga precedente, mentre OpenAI applica una tariffa 6 volte superiore. È questo rapporto, non la tariffa assoluta, a determinare il cambio del vincitore in base alla combinazione di token utilizzata.

Perché un prezzo per milione di token non consente confronti tra fornitori

Un prezzo è espresso in dollari per token. Un costo è dato dai dollari per token moltiplicati per il numero di token. Il numero di token di un testo dipende dal modello, non dal testo.

Anthropic lo documenta direttamente: i modelli Claude 4.7 e successivi, inclusi Claude Opus 5 e Claude Sonnet 5, usano un tokenizer più recente che produce circa il 30% di token in più per lo stesso testo rispetto a Claude Sonnet 4.6 e ai modelli precedenti. Il prezzo non è cambiato. Il costo sì.

Pertanto, due prezzi che sembrano identici non corrispondono a due costi identici. Conta i token su entrambi i lati usando un testo scelto da te, prima di considerare attendibile qualsiasi confronto, incluso questo.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

Una risposta corretta è un piccolo oggetto JSON che contiene input_tokens. Un 401 indica che la variabile con la chiave è vuota nella shell. Elabora lo stesso testo con il tokenizer dell'altro fornitore, dividi un conteggio per l'altro, quindi moltiplica quel rapporto per il prezzo pubblicato prima di confrontare i valori. Se il rapporto favorisce un fornitore di oltre circa 1.2, questo effetto supera qualsiasi differenza di prezzo riportata nel blocco precedente.

Scenario uno: una funzionalità di chat

Un assistente di supporto all'interno di un'applicazione web. 120,000 turni al mese. Ogni turno invia un prompt di sistema, gli schemi degli strumenti, due estratti recuperati dalla knowledge base del supporto e alcuni messaggi precedenti, per circa 1,400 token di input; il modello risponde con circa 220 token. Il servizio è interattivo, quindi qui non è mai possibile applicare lo sconto batch. Eseguilo sul livello workhorse.

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

Al prezzo di listino, Claude fattura 600.00 contro 652.80 di OpenAI. Le componenti di input sono identiche, perché le tariffe di input sono identiche. L'intera differenza riguarda l'output e Claude la riduce con un margine troppo piccolo per scegliere un fornitore.

Ora considera 800 dei 1,400 token di input come un prefisso stabile: il prompt di sistema e gli schemi degli strumenti non cambiano tra un turno e l'altro. Entrambi i fornitori applicano il 10% della tariffa di base dell'input quando il prefisso viene trovato nella cache. Il costo di Claude scende a 427.20, mentre quello di OpenAI scende a 480.00. La cache incide più della scelta del fornitore e entrambe le piattaforme la supportano.

È qui che Claude perde il confronto. La maggior parte delle risposte di supporto non richiede un modello workhorse. Sposta lo stesso traffico sul livello small: Claude fattura 213.60, mentre OpenAI fattura 48.00. Dividendo il primo costo per il secondo, Claude risulta circa quattro volte e mezza più costoso per lo stesso lavoro. Claude Haiku 4.5 applica 1 per milione di token di input, contro 0.2 di gpt-5.6-luna; nessun livello di caching elimina una differenza di cinque volte. Se il carico di lavoro è compatibile con un modello small, OpenAI è più economico e il margine è significativo.

Scenario due: una pipeline di documenti con contesto lungo

25.000 contratti al mese. Ogni richiesta contiene le stesse istruzioni da 9.000 token e lo stesso schema JSON, seguiti da 12.000 token di testo contrattuale; il modello restituisce circa 700 token di campi strutturati. L'output rappresenta meno del 4% dei token elaborati da questo job, e questo singolo dato determina il confronto.

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

Con il prefisso da 9.000 token memorizzato nella cache su entrambi i lati, Claude ha un costo di 820.00 e OpenAI ha un costo di 855.00. I costi di input coincidono al centesimo, perché ad agosto 2026 le tariffe di input principali sono uguali. L'intera differenza è nel costo dell'output, con un prezzo pari a 5 volte quello dell'input su Claude e a 6 volte su OpenAI.

Questo job può inoltre usare il batching. Entrambi i provider applicano uno sconto del 50% su input e output per l'elaborazione asincrona, quindi entrambi i totali si dimezzano e la differenza mantiene la stessa proporzione. Il batch è il maggiore sconto applicabile su entrambe le piattaforme e una pipeline notturna per i documenti può sempre usarlo.

Claude è svantaggiato dalla stessa logica dei livelli descritta in precedenza. L'estrazione di campi rispetto a uno schema fisso è esattamente il tipo di attività che un modello più piccolo gestisce bene, e l'input rappresenta qui il 97% dei token. Scendendo di un livello, la tariffa di input di OpenAI si moltiplica per 0.1, mentre quella di Claude si moltiplica per 0.5. Testa il modello più piccolo su 200 documenti prima di presumere che serva quello più grande, usando la stessa valutazione che useresti per scegliere il livello Claude adatto a un job.

Scenario 3: un agente di sviluppo sempre attivo

Un developer esegue un agent su un VPS, per circa 900 turni al mese. Ogni turno include circa 60,000 token di input come contesto del repository; l'80% di questi è un cache hit e l'agent produce circa 1,800 token tra modifiche e spiegazioni. Valuta il costo usando il livello frontier, perché nello sviluppo software una differenza di capacità comporta costi reali.

Claude fattura 116.10, mentre OpenAI fattura 124.20. La tariffa di input e quella per la lettura dalla cache sono identiche, mentre la tariffa di output inferiore di Claude determina un vantaggio di circa il 7%.

Quel 7% rientra nel margine di errore del tokenizer visto in precedenza, quindi considera questo scenario un pareggio a livello di tariffe. Il modello di fatturazione, invece, cambia il risultato. Per un developer con questo volume, un abbonamento per una postazione di lavoro di solito costa meno delle chiamate API a consumo, e il confronto cambia completamente quando se ne include il costo. Analizza questo aspetto in il confronto tra costo dell'API e costo dell'abbonamento prima di mettere un agent sulla fatturazione a consumo. Se scegli la fatturazione a consumo, individua prima dove vengono usati i token, perché l'utilizzo dei token da parte di un agent di sviluppo è determinato soprattutto dal contesto reinviato a ogni turno, non dal codice che scrive.

I moltiplicatori che determinano il costo

La tariffa indicata in evidenza è la voce meno importante di questo elenco. Ciascuno dei fattori seguenti modifica il costo effettivo più della differenza tra i due fornitori allo stesso livello.

Input memorizzato nella cache. Entrambi i fornitori addebitano il 10% dell'input di base quando si verifica un cache hit. Anthropic addebita anche la scrittura nella cache: 1.25 volte l'input di base per un elemento con validità di cinque minuti e 2 volte per un elemento con validità di un'ora. Un hit successivo rinnova l'elemento applicando il prezzo di lettura. Di conseguenza, un elemento valido cinque minuti recupera il costo dopo una sola lettura. Un carico di lavoro con intervalli lunghi tra le richieste scrive più spesso di quanto legga; in questo caso la cache costa più di quanto faccia risparmiare. Il traffico costante sfrutta bene la cache. Il traffico a raffiche no.

Sconti batch. Sconto del 50% su input e output su entrambe le piattaforme, ma solo per il lavoro asincrono. Se il job può attendere, il costo si dimezza con entrambi i fornitori e lo sconto si somma a quello della cache.

Quota di output. Claude addebita l'output a una tariffa 5 volte superiore a quella dell'input. OpenAI applica una tariffa 6 volte superiore. Quanto maggiore è la quota di token scritti rispetto a quelli letti, tanto più Claude è conveniente a parità di tariffa di input. Per i carichi di lavoro dominati dall'input vale il contrario.

Retry. Un retry addebita nuovamente l'intero input e non restituisce nulla di utilizzabile. Se il 6% delle chiamate non supera la validazione dello schema e viene ripetuto, il consumo di input è superiore del 6% rispetto a quanto previsto dal piano. Registrate i retry come voce di costo, non come voce di errore. I team individuano questo moltiplicatore per ultimo, ma spesso è maggiore della differenza tra i fornitori su cui hanno discusso per una settimana.

Quale lato perde e dove

Claude perde nettamente sul tier piccolo. gpt-5.6-luna costa 0.2 per milione di token di input, contro 1 per Claude Haiku 4.5; per l'output il confronto è 1.2 contro 5. La classificazione ad alto volume e l'estrazione breve costano circa quattro volte di più su Claude.

Claude perde sul tier workhorse dal 1 September 2026, quando termina la tariffa introduttiva e Sonnet 5 passa a 3 e 15, mentre gpt-5.6-terra mantiene la tariffa attuale. Claude vince sul tier frontier per la tariffa di output, ma il vantaggio può essere annullato dai conteggi dei token del tuo caso d'uso. Nessuno dei due prevale sui carichi dominati dall'input in August 2026, perché a 2 per milione di token su entrambi i lati i costi di input sono identici.

Come misurarlo sul proprio traffico

Leggete l'oggetto usage in ogni risposta e memorizzate quattro valori per richiesta: token di input, token di output, token letti dalla cache e token scritti nella cache. Nell'API Claude questi valori corrispondono a input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens e cache_creation_input_tokens. Sommateli per giorno, moltiplicate i risultati per le tariffe correnti e confrontate il totale con la fattura. Una differenza tra i due valori è generalmente dovuta a retry o a un percorso del codice che avevate dimenticato di includere.

Eseguite il confronto su una settimana di traffico reale, non su un prompt di esempio, e confrontate il costo per attività completata invece del costo per token. Un modello che risponde al primo tentativo a una tariffa doppia costa meno di un modello che richiede tre tentativi a metà della tariffa. Il costo per token è una tariffa. Il costo per attività completata è ciò che pagate.

Impostate un limite massimo di spesa prima di lasciare qualsiasi processo in esecuzione. Entrambe le piattaforme espongono limiti di spesa nelle rispettive console, e un agent bloccato in un ciclo di retry può consumare in una notte il budget di un mese. Configuratelo come fareste per il controllo dei costi su un agent sempre attivo. Se state sviluppando la prima versione su un server di vostra proprietà, una prima applicazione Claude API su un VPS illustra la gestione delle chiavi e il ciclo delle richieste su cui si basa questo calcolo.

FAQ

L'API di Claude è più economica dell'API di ChatGPT?

Non in modo costante. Ad agosto 2026, i livelli frontier e workhorse applicano lo stesso prezzo per token di input su entrambe le piattaforme, mentre Claude applica un prezzo inferiore per token di output. Per le attività con molto output, Claude risulta quindi più economico di pochi punti percentuali. Nel livello small, OpenAI gpt-5.6-luna costa un quinto di Claude Haiku 4.5 per token di input, quindi la classificazione ad alto volume è molto più economica su OpenAI. Calcola il tuo valore usando la tua distribuzione di token, perché una differenza così ridotta dipende dal carico di lavoro più che dal listino.

Perché le stesse parole hanno un numero diverso di token sulle varie API?

Perché ogni modello ha il proprio tokenizer e il numero di token dipende dal modello. Anthropic documenta che Claude 4.7 e i modelli successivi producono circa il 30% di token in più per lo stesso testo rispetto a Claude Sonnet 4.6 e ai modelli precedenti. Invia il tuo testo all'endpoint di conteggio dei token di ciascun vendor, dividi un conteggio per l'altro, quindi moltiplica quel rapporto per la tariffa pubblicata prima di fare il confronto. Una differenza del 20% nel numero di token supera la maggior parte delle differenze tra le tariffe pubblicate.

Il prompt caching può mai aumentare il costo?

Sì, su Anthropic. La scrittura nella cache costa 1,25 volte la tariffa base per l'input per una voce conservata cinque minuti e 2 volte per una voce conservata un'ora, mentre un hit costa 0,1 volte. Se il traffico è abbastanza discontinuo da far scadere la maggior parte delle voci prima che vengano lette, paghi il sovrapprezzo di scrittura senza ottenere letture dalla cache. Confronta cache_creation_input_tokens con cache_read_input_tokens nei log. Un rapporto vicino a 1 indica che il caching ti sta facendo spendere di più: prolunga la durata della voce oppure rimuovila.

Devo eseguire un coding agent tramite API o usare un abbonamento?

Per un singolo sviluppatore con un volume ordinario, un abbonamento di solito costa meno della fatturazione API a consumo, perché un coding agent invia nuovamente un contesto ampio a ogni turno e quel contesto viene addebitato ogni volta. Misura i consumi per una settimana, quindi confronta il totale dell'API con il prezzo dell'abbonamento. L'API è conveniente quando l'utilizzo è discontinuo oppure quando serve un accesso programmatico che un abbonamento non offre. Se il motivo per cui hai scelto l'API è il raggiungimento di un limite di utilizzo, non il prezzo, le alternative per superare un limite di utilizzo di Claude includono diverse opzioni che costano meno del passaggio alla fatturazione a consumo.