Il confronto di Journal du Net, pubblicato il 19 ottobre 2026, riporta costi diversi per quattro attività e tre esecuzioni per modello. Il dato pratico è nei risultati: la spesa più bassa non coincide sempre con tre prove riuscite. Journal du Net ha confrontato sei modelli usando le API ufficiali, impostando il ragionamento su livello alto e attivando la cache dei prompt.
Costi riportati e prove riuscite
La tabella affianca, per ciascuna attività, l’addebito medio riportato e il numero di esecuzioni superate su tre. Gli importi sono in dollari USA e descrivono quel test.
| Attività | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | Claude Sonnet 5.5 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
| Correzione di un bug in Flask | 0,4278 $; 3/3 | 0,2534 $; 3/3 | 0,0730 $; 3/3 | 0,1217 $; 2/3 | 0,0048 $; 3/3 | 0,0398 $; 0/3 |
| Estrazione da fatture | 0,4023 $; 3/3 | 0,2405 $; 3/3 | 0,0791 $; 3/3 | 0,1284 $; 3/3 | 0,0041 $; 3/3 | 0,0088 $; 3/3 |
| Domande sul prospetto di SpaceX | 2,9275 $; 3/3 | 1,0770 $; 3/3 | 0,5369 $; 3/3 | 0,5358 $; 3/3 | 0,0294 $; 3/3 | 0,1458 $; 3/3 |
| Deduplicazione di dati | 0,6184 $; 3/3 | 0,3451 $; 3/3 | 0,1126 $; 3/3 | 0,1673 $; 3/3 | 0,0061 $; 1/3 | 0,0105 $; 3/3 |
Il caso più netto è la correzione del bug: Claude Haiku 5.5 ha registrato l’addebito di 0,0398 dollari, ma non ha superato nessuna delle tre prove. Nella deduplicazione, GPT-6 Luna ha avuto il costo più basso, 0,0061 dollari, e ha superato una prova su tre. Per le fatture e le domande sul prospetto, invece, tutti e sei i modelli hanno ottenuto 3/3.
Le prove riguardavano la correzione di codice Flask, l’estrazione in formato JSON dei dati da 20 fatture PDF fittizie, 20 domande numeriche su un prospetto pre-IPO di SpaceX di 400 pagine e la deduplicazione di 300 righe sintetiche di clienti, 40 delle quali duplicate. Per la prova su Flask, la correzione valeva come riuscita se superava i test aggiunti dagli sviluppatori del framework.
Token e prompt lunghi
Nei quattro compiti, Journal du Net ha riportato più token d’ingresso per i modelli Anthropic rispetto a quelli OpenAI. Nella prova sul codice, i conteggi erano 120.242 contro 77.979; nell’analisi del prospetto, 592.569 contro 362.517. Un token è un’unità in cui il modello suddivide il testo per elaborarlo; il numero varia in base al modello e al testo inviato.
La cache dei prompt era attiva per entrambi i fornitori. Nel calcolo Anthropic, Journal du Net ha incluso una scrittura iniziale nella cache e le letture delle due esecuzioni successive.
Per Claude Haiku 5.5, la pagina prezzi di Anthropic applica tariffe cinque volte più alte quando il prompt supera 100.000 token. Per milione di token, l’input passa da 0,10 a 0,50 dollari, la lettura dalla cache da 0,01 a 0,05, la scrittura nella cache da 0,125 a 0,625 e l’output da 0,50 a 2,50 dollari. Questo dettaglio aiuta a inquadrare i prompt lunghi; non trasforma gli addebiti della tabella in un listino generale.
I modelli nella pagina prezzi di OpenAI
La pagina ufficiale dei prezzi delle API OpenAI mostra GPT-6 Astra e i modelli GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra e GPT-5.6 Luna. I nomi GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna usati nella prova di Journal du Net non compaiono in quelle righe. Per GPT-6 Astra, la pagina indica, nel contesto breve, 10 dollari per milione di token in ingresso, 1 dollaro per i token d’ingresso memorizzati nella cache e 50 dollari per milione di token in uscita.
I costi della tabella sono addebiti per singole attività riportati da Journal du Net; le tariffe della pagina OpenAI sono prezzi per token associati ai modelli che vi sono elencati. Per un approfondimento sul modello, puoi leggere anche l’analisi di NeoTeo sulle capacità agentiche di GPT-6 Astra.
