Mettere l'IA su 3.000 ticket al mese è costato tra 1,29 US$ e 35,60 US$ nel nostro test. La differenza di quasi 28 volte non dipendeva dalla qualità: dipendeva solo da quale modello svolgeva ogni compito. Eppure il 98% dei team FinOps gestisce già la spesa per l'IA e la maggior parte non riesce a prevederla. Il problema raramente è il prezzo del token. È non sapere quanto costa ogni ticket.
Questo articolo prosegue Smistamento dei ticket senza LLM: abbiamo testato Jev e misurato il costo per mille ticket, dove abbiamo confrontato tre modelli sullo smistamento di 200 ticket.
FinOps: dal cloud all'IA
FinOps è la pratica che dà visibilità e un responsabile alla spesa tecnologica: chi spende, quanto, per cosa e se ne vale la pena. È nata per la bolletta del cloud e ora è arrivata all'IA. Il rapporto State of FinOps 2026 della FinOps Foundation ha intervistato 1.192 professionisti: il 98% gestisce già la spesa per l'IA, contro il 31% di due anni prima. Le analisi dello stesso rapporto indicano che la maggior parte delle aziende ha superato le previsioni di costo dell'IA nell'ultimo anno.
La causa è quasi sempre la stessa: l'IA si paga a consumo (token), ma si pianifica come se fosse un abbonamento. Nessuno sa dire quanto costa riassumere un ticket, e quindi nessuno sa dire quanto costerà il mese.
Il conto che nessuno fa: quanto costa ogni compito
L'abbiamo misurato. Abbiamo preso 10 ticket fittizi con lo storico completo (apertura, aggiornamenti e soluzione, da 4 a 8 messaggi ciascuno) e chiesto quattro compiti a tre modelli, tramite OpenRouter, ai prezzi di listino del 1° ottobre 2026:
| Compito (costo ogni 1.000 utilizzi) | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash-Lite | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| Riassumere lo storico | 0,15 US$ | 0,29 US$ | 3,22 US$ |
| Suggerire la prossima risposta | 0,11 US$ | 0,20 US$ | 2,95 US$ |
| Scrivere un articolo della base di conoscenza | 0,34 US$ | 0,65 US$ | 8,54 US$ |
| Tradurre l'ultimo messaggio | 0,10 US$ | 0,11 US$ | 1,30 US$ |
E, dal test precedente, lo smistamento (categoria, tipo e urgenza): 0,034 US$ ogni mille ticket con Jev, 0,12 US$ con GPT-5.6 Luna e 1,83 US$ con Claude Sonnet 5.5.
Due dettagli che la tabella nasconde:
- Il modello di punta scrive di più. Nell'articolo, Claude Sonnet 5.5 ha generato in media 789 token di risposta, contro i 255 di GPT-5.6 Luna. L'output è la parte costosa del token; un testo più lungo costa di più, anche quando è migliore.
- Si paga anche la risposta che non arriva. In un ticket di ransomware, Sonnet ha usato i 300 token concessi per ragionare e ha restituito una risposta vuota. La chiamata è stata addebitata lo stesso.
Tre scenari per 3.000 ticket al mese
Abbiamo costruito un service desk tipico: ogni ticket viene smistato, lo storico viene riassunto una volta e riceve due suggerimenti di risposta; il 10% diventa un articolo della base di conoscenza e il 5% richiede una traduzione.
| Scenario | Costo per ticket | Al mese (3.000 ticket) | All'anno |
|---|---|---|---|
| Tutto sul modello di punta (Claude Sonnet 5.5) | 0,0119 US$ | 35,60 US$ | 427 US$ |
| Il modello giusto per ogni compito (Jev per lo smistamento, GPT-5.6 Luna nel quotidiano, Sonnet solo per gli articoli) | 0,0013 US$ | 3,75 US$ | 45 US$ |
| Tutto sul modello più economico (Jev + GPT-5.6 Luna) | 0,0004 US$ | 1,29 US$ | 16 US$ |
Lo scenario di mezzo è quello che consigliamo: il modello di punta resta solo dove la qualità della scrittura conta (l'articolo che entra nella base) e il resto va a modelli veloci ed economici. Il costo scende di 9,5 volte.
Noti l'ordine di grandezza: anche lo scenario più costoso costa pochi centesimi per ticket. Se l'IA fa risparmiare un minuto all'analista su ogni ticket, si ripaga ampiamente.
Dove esplode davvero il budget dell'IA
Se il costo per ticket è così basso, perché tante aziende sforano il budget? Perché la perdita raramente è nel ticket:
- Licenze per utente che nessuno usa. Gli assistenti di IA venduti per postazione si pagano ogni mese, usati o no. È lo stesso problema delle licenze inutilizzate che il FinOps conosce già nel cloud.
- Il modello di punta ovunque. Nel nostro test ha moltiplicato il costo per 9,5 senza vantaggi nello smistamento.
- Troppo contesto. Inviare tutto lo storico, gli allegati e le firme delle e-mail all'IA a ogni clic fa crescere il costo con la dimensione del ticket, non con il valore del compito.
- Ragionamento senza limiti. I modelli che "pensano" prima di rispondere fanno pagare quel pensiero. Senza un limite di token, un compito semplice può costare come uno complesso, o non consegnare nulla.
- Agenti in loop. Un agente che prova, sbaglia e riprova può fare centinaia di chiamate senza che nessuno se ne accorga.
- Un uso sovvenzionato che finirà. Gli abbonamenti di IA oggi danno molto più di quanto costano. In NexTool, in 30 giorni di sviluppo, abbiamo usato circa 3,9 miliardi di token: circa 15.000 R$ a prezzo di listino, coperti da un abbonamento di circa 200 US$. Chi pianifica il futuro sul prezzo sovvenzionato avrà una sorpresa quando cambierà.
Come misurare senza complicarsi
Bastano quattro numeri per iniziare:
- Costo dell'IA per ticket risolto, suddiviso per compito (smistamento, riassunto, risposta, articolo).
- Token per compito, per trovare il compito che invia troppo contesto.
- Percentuale di ticket aiutati dall'IA, per capire se la spesa segue l'uso.
- Tempo dell'analista risparmiato, anche stimato, da confrontare con il costo.
E tre freni semplici:
- Un limite di spesa per chiave API. Nel nostro test abbiamo usato una chiave con tetto di 10 US$; se qualcosa va storto, il danno è limitato.
- Un limite di token per compito, con spazio sufficiente perché il modello risponda (il caso del ransomware mostra cosa succede quando manca).
- Un modello per compito, configurato e rivisto, invece del "miglior modello ovunque".
Controllare la spesa per l'IA dentro GLPI
GLPI ha già tutto ciò che serve per trattare l'IA come qualsiasi altro costo IT, senza nuovi strumenti:
- Contratti: registri il contratto con ogni fornitore di IA, con importo, periodo, rinnovo e avviso di scadenza.
- Licenze: registri le postazioni degli assistenti di IA come licenze, con quantità e assegnatari. Una licenza senza utente salta subito all'occhio.
- Budget: crei un budget IA per entità o reparto e vi colleghi i contratti.
- Fornitori: centralizzi fornitori, rivenditori e contatti.
- Notifiche: GLPI avvisa di contratti e licenze in scadenza, prima del rinnovo automatico.
Così il costo fisso (abbonamenti e postazioni) è in GLPI, e il costo variabile (token) si segue nel pannello del fornitore o della piattaforma usata. Insieme danno il costo per ticket.
Scarichi il calcolatore
Abbiamo preparato un foglio di calcolo con i prezzi misurati. Indichi quanti ticket ha al mese, quante volte avviene ogni compito e quale modello lo svolge, e calcola il costo per ticket, al mese e all'anno:
Scarichi il calcolatore del costo dell'IA per ticket (Excel, in inglese)
Conclusione
Il costo dell'IA per ticket è piccolo; ciò che non sta nel budget è non misurarlo. Suddivida il costo per compito, usi il modello giusto per ciascuno, metta limiti di spesa e tratti gli abbonamenti di IA come contratti e licenze dentro GLPI. Con questi quattro passi, l'IA smette di essere una voce imprevedibile in fattura e diventa un costo per ticket che può spiegare a qualsiasi dirigente.
Vuole aiuto per portare l'IA nel Suo GLPI senza perdere il controllo dei costi? Parli con il team.
Test eseguito dal team di NexTool Solutions il 1° ottobre 2026, con ticket fittizi e prezzi di listino di OpenRouter a quella data. Modelli: openai/gpt-5.6-luna, google/gemini-3.5-flash-lite, anthropic/claude-sonnet-5.5 e typesafe/jev-1.13. Dati dello State of FinOps 2026 pubblicati dalla FinOps Foundation.
