Scegliere il modello AI per ogni attività e contenere i costi

In breve: lascia che un modello potente si occupi del ragionamento e un modello più semplice dell’esecuzione. Affida il piano e le decisioni complesse a un modello di punta (GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 o Claude Opus 5.5), parti da un piano completato per lavorare con un modello di fascia media e delega le attività di routine e le chiamate degli agenti in background al modello più economico in grado di gestirle. Allo stesso tempo, controlla il risultato: più il modello è economico, più attentamente devi verificare il suo lavoro; altrimenti, i risparmi svaniscono nelle rilavorazioni.

Di seguito trovi una tabella «attività → modello» pubblicata dall’autore originale in un repository aperto il 23 settembre 2026. I modelli principali sono le sue scelte personali, basate sull’esperienza di lavoro. Per questa tabella non è stato condotto alcun test comparativo e gli stessi risultati non sono garantiti per altre attività. Ho selezionato la maggior parte delle opzioni più economiche sulla base di classifiche pubbliche e delle raccomandazioni degli sviluppatori; anche Opus 5.5 per il codice si basa sulla mia esperienza. I prezzi nel materiale originale sono stati verificati sulle pagine ufficiali di OpenAI e Anthropic al 23.09.2026.

Per ulteriori istruzioni su come lavorare con Ailoot, consulta la documentazione.

Perché usare un solo modello per tutto è costoso#

Se paghi i token tramite API, ogni attività eseguita con un modello di punta costa quanto il modello di punta, anche quando sarebbe bastato un modello più semplice. Con un abbonamento, tieni conto dei limiti del tuo piano e del modello scelto: consultali nella pagina del piano. Per scoprire come funzionano i limiti degli abbonamenti Claude e cosa li consuma, leggi l’articolo separato Come non esaurire in un giorno i limiti di Claude Code. Questo articolo spiega come scegliere un modello per un’attività specifica.

Prezzi ufficiali delle API per 1 milione di token al 23.09.2026:

Considera una sessione ipotetica di un agente: 100 mila token di input e 10 mila token di output. È un esempio di calcolo basato sui prezzi standard, senza caching, non una misurazione di un’attività reale. Una sessione del genere costa circa $1,5 con GPT-6 Astra o Fable 5.1, $0,6 con Opus 5.5, $0,3 con Sonnet 5 o GPT-6 Sol, $0,15 con Haiku 4.5 e $0,015 con GPT-6 Luna. In questo calcolo, il modello di punta e quello più economico differiscono di un fattore cento nel prezzo. Per i dettagli su come calcolare una sessione del genere usando i tuoi volumi, consulta Come calcolare l’utilizzo dei token API.

Due note sui prezzi. Per i modelli GPT-6, le richieste con più di 272 mila token di input vengono fatturate interamente a una tariffa più alta: l’input al doppio della tariffa e l’output a una tariffa una volta e mezza superiore. Le richieste batch costano la metà della tariffa standard sia su OpenAI sia su Anthropic.

La regola: ragiona con un modello potente, esegui con uno economico#

Il lavoro successivo dipende dal piano, quindi non lesino su di esso e uso il modello più potente. Un modello più semplice può scrivere partendo da un piano completato, raccogliere dati, rinominare le chat e comprimere le conversazioni.

Quando scelgo un modello, seguo anche altre tre regole:

1. Più il modello è economico, più attentamente devi controllare il suo lavoro. Anche la revisione richiede il tuo tempo.
2. Confronta il prezzo di un risultato completato, non di una singola richiesta. Per esempio, Opus 5.5 costa 2,5 volte meno di Fable 5.1 sia per l’input sia per l’output. Se le rilavorazioni fanno sì che Opus utilizzi tre volte più token di input e output per un’attività, alla fine costa di più. Il tempo dedicato alla revisione si aggiunge al costo dei token. L’articolo Quale agente IA costa meno: il costo di un’attività risolta spiega come calcolare il costo di un risultato.
3. Se un modello non fa per te, provane un altro. Non esiste un vincitore assoluto: ognuno ha i suoi punti di forza e i suoi limiti.

La scelta di un modello è una parte del lavoro con un agente IA.

Tabella: attività → modello#

Nella colonna «principale» ci sono i modelli che uso personalmente. La colonna successiva elenca le alternative, selezionate per la maggior parte sulla base di classifiche pubbliche e raccomandazioni degli sviluppatori. Scelgo Opus 5.5 per il codice anche in base alla mia esperienza personale. Controlla con maggiore attenzione i risultati di un modello più economico. Le opzioni di routine usano schemi di pagamento diversi, quindi questa scelta non costerà necessariamente meno.

Strategia e piani. Un errore nel piano può ripercuotersi sulle fasi successive. In questo caso uso il modello più potente. GPT-6 Sol è un’opzione più economica: OpenAI lo indica per il codice complesso e gli scenari con agenti.

Codice. Per il codice uso Fable 5.1. Anthropic consiglia però di iniziare con Opus 5.5 per la maggior parte delle attività e di usare Fable 5.1 per il ragionamento complesso e il lavoro degli agenti di lunga durata, oppure quando Opus con ragionamento di livello elevato non riesce a gestire l’attività. Tramite API, Opus 5.5 costa 2,5 volte meno; secondo la mia esperienza, anche lavorare con questo modello costa meno. Se il piano è pronto, un modello più economico può scrivere partendo da esso. Per un confronto dettagliato dei due modelli di punta per il codice, consulta GPT-6 Astra o Claude Fable 5.1: quale scegliere?.

Scrittura. Se il testo è destinato a un cliente, uso un modello potente. Sonnet 5 è un’opzione più economica: Anthropic lo definisce il miglior equilibrio tra velocità e intelligenza. Controlla il suo risultato con maggiore attenzione.

Numeri e finanza. Anche in questo caso uso un modello potente. È una mia scelta basata sull’esperienza di lavoro, non il risultato di un test comparativo. Ma nemmeno un modello potente elimina la necessità di controllare: verifica le cifre confrontandole con la fonte primaria. Non inviare dati finanziari o personali a piani gratuiti le cui condizioni consentono di usare i tuoi dati.

Ricerca e approfondimenti. Uso Sonnet 5 per le attività semplici e la ricerca; questa scelta si basa sulla mia esperienza. GPT-6 Luna è un’opzione più economica: OpenAI lo indica per le attività ripetitive ad alto volume.

Attività di routine. Le attività di routine si ripetono spesso, quindi i costi delle singole sessioni si sommano. Uso Kimi K3 con un abbonamento Kimi Code. DeepSeek Flash è un’opzione con fatturazione tramite API. Sono schemi di pagamento diversi e quale costi meno dipende dal volume.

Su cosa non lesino#

Queste regole si basano sulla mia pratica. Non le ho verificate con uno studio comparativo.

• Pianificazione e architettura. Un errore nel piano può ripercuotersi sulle fasi successive.
• Numeri e finanza. In questo caso uso un modello potente e verifico comunque le cifre confrontandole con la fonte primaria.
• Controllo del risultato. Più economico è il modello che ha svolto l’attività, più attentamente devi controllare il suo lavoro.

La compressione delle conversazioni determina cosa ricorda un agente da una conversazione lunga, e un modello troppo debole può perdere informazioni importanti. Puoi affidare la compressione a un modello economico, ma controlla la qualità sulle tue attività.

Come spostare le attività in background di Hermes Agent su un modello economico#

Oltre al lavoro principale, un agente svolge attività ausiliarie: inventare titoli per le chat, comprimere conversazioni lunghe, analizzare immagini e decidere se un comando può essere approvato automaticamente. In Hermes Agent, queste sono indicate come ausiliarie. Per impostazione predefinita, ciascuna è impostata su auto: se ne occupa il modello principale. Se il modello principale è di punta e paghi tramite API, anche le attività ausiliarie vengono fatturate alla tariffa del modello di punta.

Per l’approvazione dei comandi in modalità smart, la documentazione di Hermes consiglia un modello economico e veloce e definisce uno spreco l’uso di modelli costosi. Anche per la compressione del contesto e i riepiloghi delle pagine web, cioè per raccontarle brevemente, consiglia un modello veloce invece di un costoso modello di ragionamento.

Procedura:

1. Collega in anticipo un provider per il modello economico, con una chiave. Secondo la documentazione di Hermes, se assegni a un’attività un provider privo di chiave, il sistema ripiegherà sull’opzione predefinita e scriverà un avviso nel log agent.log. In modalità auto, se il modello principale non riesce a svolgere l’attività e non è configurata una catena di fallback, Hermes salterà l’attività con un avviso e non passerà ad altri provider collegati.
2. Apri il pannello web di Hermes e segui Models → Model Settings → Auxiliary tasks → Configure. Nella riga dell’attività desiderata (per esempio Compression, Title Gen, Vision), fai clic su Change, scegli un provider e un modello, quindi fai clic su Switch. La documentazione di Hermes indica invece un pulsante Show auxiliary per questa operazione; le etichette dipendono dalla versione.
3. Oppure inserisci le stesse impostazioni in ~/.hermes/config.yaml. Esempio tratto dalla documentazione di Hermes: analisi delle immagini (vision) con un modello veloce.

Trova guide agli strumenti nella documentazione di Ailoot

Per i titoli delle chat, la documentazione suggerisce di fissare un modello veloce oppure di impostare auxiliary.title_generation.prefer_fast_model: true; Hermes selezionerà quindi un modello veloce dal tuo provider.

4. Apri una sessione nuova. Le modifiche al modello si applicano solo alle nuove sessioni; le chat già aperte continuano a usare le vecchie impostazioni. Se hai modificato manualmente config.yaml e una nuova sessione non ha recepito l’impostazione, riavvia Hermes.

Come verificare. La riga dell’attività dovrebbe mostrare provider · model invece di auto (use main model). Se indica ancora auto, l’attività sta ancora usando il modello principale. Per riportare tutte le attività al modello principale, fai clic su Reset all to auto.

Per le attività in background, la tabella elenca GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek Flash e Claude Haiku 4.5. Scegli tra i provider che hai già collegato. Se colleghi i modelli OpenAI tramite un provider di abbonamento ChatGPT / Codex e GPT-6 Sol e GPT-6 Luna non sono ancora tra i modelli di Hermes, la tabella consiglia GPT-5.6 Sol o GPT-5.6 Luna. Secondo la pagina di Anthropic, Haiku 4.5 non sarà ritirato prima del 15 ottobre 2026. Non è indicata una data esatta, quindi controllane lo stato prima di allora.

Cosa non include la tabella#

• Percentuali di risparmio. Non le ho misurate. Quanto risparmi dipende dalle tue attività e dai modelli che scegli.
• Utilizzo esatto dei limiti degli abbonamenti. La documentazione di Hermes non descrive con precisione come le richieste da Hermes utilizzino i limiti degli abbonamenti ChatGPT.
• Prezzi immutabili. Modelli e piani cambiano. Controlla le pagine ufficiali prima di acquistare.

Cosa fare oggi#

1. Elenca tre o quattro tipi di attività che affidi più spesso al tuo agente.
2. Per ciascuna, decidi: deve ragionare o eseguire un piano già pronto?
3. Tieni un modello di punta per «ragionare», usa un modello di un livello inferiore per «eseguire» e scegli per le attività di routine il modello più economico in grado di gestirle.
4. In Hermes, inizia dai titoli delle chat: sono le attività più facili da spostare su un modello economico. Poi sposta la compressione del contesto e controlla, sulle tue conversazioni lunghe, se l’agente ha iniziato a perdere informazioni importanti.

Per lavorare ancora con i modelli, vai su Ailoot.