Costi di OpenClaw: risparmiare il 90% con modelli più economici

Prima di pagare le tariffe di Opus per ogni attività, calcola il costo di OpenClaw con Kimi K2.5, MiniMax M2.5, Grok 4.1 Fast, GLM-5 e Claude.

Costa anche $5 per milione di token in input e $25 per milione di token in output. E se fai girare agenti OpenClaw, con heartbeat, subagenti, chiamate agli strumenti e conversazioni lunghe, in un attimo ti ritrovi a "controllare la dashboard delle API alle 2 di notte".

Quindi ecco la domanda che nessuno vuole fare ad alta voce: ti serve davvero Opus per tutto?

La risposta è no. E i modelli arrivati nel 2026 a dimostrarlo sono davvero impressionanti.

Il vero problema: paghi prezzi da Opus per lavoro da Opus... su attività che non ne hanno bisogno

Pensa a cosa fa davvero il tuo agente OpenClaw in una sessione tipica. Forse il 20% del lavoro è davvero difficile: decisioni di architettura, il debug di una race condition ostica, il refactoring di un groviglio di codice legacy. L'altro 80%? Ping di heartbeat. Chiamate di routine agli strumenti. Riassunti del contesto. Recupero e formattazione di dati. Risposte a domande semplici.

E paghi tariffe da Opus per tutto quanto.

Chi usa OpenClaw in modo intensivo e consuma 10 milioni di token al mese spende circa $130-250/mese solo di Claude. Moltiplica per un team o per un paio di agenti in parallelo e superi facilmente i $500.

La soluzione non è abbandonare Opus. È smettere di usarlo per il lavoro che i modelli più economici gestiscono benissimo.

I contendenti: 4 modelli che mantengono le promesse

Ho passato le ultime settimane a metterli alla prova contro Claude Opus in veri flussi di lavoro OpenClaw, non benchmark sintetici né demo selezionate ad arte. Vere attività degli agenti, veri codebase, vere conversazioni.

Ecco cosa ho scoperto.

Kimi K2.5: la bestia degli agenti ($0,60/$3,00 per M di token)

Moonshot AI è sbucata dal nulla con questo modello e, onestamente? È quello a cui continuo a tornare.

Cosa lo rende speciale: Kimi K2.5 può avviare fino a 100 subagenti in parallelo. Non è una trovata: gestisce fino a 1.500 chiamate agli strumenti senza intervento umano. Per le attività OpenClaw ricche di ricerca, come esplorare documentazione, raccogliere dati da più fonti e sintetizzare report, completa il lavoro 4,5 volte più in fretta rispetto agli approcci sequenziali.

Dove brilla in OpenClaw:

• Attività di ricerca in più passaggi in cui l'agente deve raccogliere informazioni da oltre 10 fonti
• Programmazione visiva: mostragli uno screenshot e genera HTML/CSS corrispondente con una precisione dell'85%
• Qualsiasi flusso di lavoro in cui di solito concateneresti più chiamate agli agenti

Il compromesso, detto onestamente: Claude lo batte ancora in 6 benchmark di programmazione su 8. Su SWE-Bench, K2.5 arriva al 76,8% contro l'80,9% di Opus. Noterai anche più "cicli di correzione", in cui una patch rompe qualcos'altro e serve un altro giro. Opus tende più spesso a centrare il risultato al primo tentativo.

L'impressione: è come avere uno sviluppatore junior molto veloce che ogni tanto ha bisogno di un secondo passaggio, mentre Opus è il senior che ci azzecca al primo colpo ma si fa pagare 8 volte di più all'ora.

Risparmio: circa l'88% in meno di Opus sull'input, circa l'88% in meno sull'output. Per un mese da 10M di token: circa $36 contro circa $250. Sono $2.500/anno che ti restano in tasca.

MiniMax M2.5: il demone della velocità ($0,15/$1,20 per M di token)

È uscito il 12 febbraio 2026 e ha subito attirato l'attenzione. Non per l'hype, ma per quello che MiniMax ha fatto al suo interno: l'80% del nuovo codice committato nella loro sede è scritto da M2.5. Mangiano quello che cucinano, e la cucina sembra funzionare bene.

Cosa lo rende speciale: una velocità di output di 100 token al secondo. È circa il doppio di quella della maggior parte dei modelli di frontiera. E a $0,15 per milione di token in input, praticamente lo regalano.

Dove brilla in OpenClaw:

• Prototipazione rapida, quando iteri in fretta e ti servono 5 bozze, non una perfetta
• Attività di routine degli agenti in cui la velocità conta più della perfezione
• Agenti che girano a lungo, dove il costo orario conta davvero ($1/ora a pieno regime contro oltre $8 con Opus)

Il compromesso, detto onestamente: gli utenti di Hacker News hanno segnalato un "context rot" nelle conversazioni lunghe: il modello inizia a perdere coerenza intorno agli 80K token e oltre. Ci sono anche segnalazioni di valori di test scritti a mano invece di soluzioni vere quando si blocca. Il ragionamento generale resta visibilmente indietro sia rispetto a Opus sia rispetto a GPT-5.2.

Ma il punto è questo: a questi prezzi puoi permetterti di eseguirlo 3 volte e scegliere il risultato migliore, spendendo comunque meno di una singola chiamata a Opus.

L'impressione: un autocompletamento velocissimo sotto steroidi. Non ragiona in profondità, ma consegna codice in fretta e le scelte di architettura sono sorprendentemente pulite. Un recensore ha detto che "pianifica prima di scrivere codice", cioè definisce la struttura prima dell'implementazione. La "mentalità da architetto".

Risparmio: circa il 97% in meno di Opus sull'input, circa il 95% in meno sull'output. Con 10M di token al mese: circa $13 contro circa $250. Sono $2.800/anno risparmiati. L'API di classe frontiera più economica che funzioni davvero.

Grok 4.1 Fast: il punto di equilibrio ($0,20/$0,50 per M di token)

La scommessa di Elon sull'AI fa alzare parecchi occhi al cielo, ma lascia stare il marchio: Grok 4.1 ha raggiunto il primo posto su LMArena con un punteggio Elo di 1483, 31 punti sopra il miglior modello non xAI. Non è marketing, sono gli utenti che votano con confronti alla cieca.

Cosa lo rende speciale: una finestra di contesto da 2 milioni di token a prezzi stracciati. Per gli agenti OpenClaw che devono reggere conversazioni lunghe o elaborare documenti enormi, nient'altro si avvicina per rapporto qualità-prezzo.

Dove brilla in OpenClaw:

• Agenti conversazionali in cui la personalità conta (è davvero spiritoso, non solo funzionale)
• Attività con contesto lungo: dagli in pasto un intero codebase e fagli domande
• Attività su dati in tempo reale tramite l'integrazione con X/Twitter (esclusiva di Grok)
• Lavoro ad alto volume e a basso rischio, dove $0,20/M in input costa 25 volte meno di Opus

Il compromesso, detto onestamente: nella programmazione resta indietro rispetto a Claude, circa il 75% contro l'82% nei benchmark sulle issue di GitHub. I tempi di risposta possono arrivare a 10-15 secondi nei momenti di picco. E poi c'è l'elefante nella stanza: Grok ha avuto incidenti di sicurezza e moderazione che Claude semplicemente non ha avuto. Se il tuo agente parla con i clienti, pensaci bene.

Attenzione anche ai costi nascosti: le invocazioni degli strumenti (ricerca web, esecuzione di codice) costano $2,50-$5,00 ogni mille chiamate, oltre al prezzo dei token. Nei flussi di lavoro molto basati sugli agenti, la cifra cresce.

L'impressione: l'amico brillante che sa tutto dell'attualità e regge una gran conversazione, ma a cui non affideresti da solo gli script di deploy in produzione.

Risparmio: circa il 96% in meno di Opus sull'input, circa il 98% in meno sull'output. Con 10M di token al mese: circa $7 contro circa $250. Quasi $3.000/anno risparmiati. Ma tieni conto dei sovrapprezzi sulle chiamate agli strumenti se usi molto gli agenti.

GLM-5: il cavallo oscuro ($1,00/$3,20 per M di token)

GLM-5 di Zhipu AI è interessante per un motivo preciso: è il primo modello di frontiera addestrato interamente su hardware non NVIDIA (chip Huawei Ascend). Perché dovrebbe interessarti? Perché significa che sta nascendo un intero ecosistema AI parallelo, e GLM-5 ne è il modello di punta.

Cosa lo rende speciale: 744 miliardi di parametri con un'architettura mixture-of-experts (40B attivi alla volta). Produce modifiche al codice mirate, in stile diff, invece di riscrivere interi file, ed è esattamente quello che vuoi da un agente che modifica codebase esistenti.

Dove brilla in OpenClaw:

• Modifiche al codice in cui vuoi interventi chirurgici, non riscritture complete dei file
• Stabilità con contesti lunghi: man mano che le conversazioni crescono, GLM-5 mantiene la coerenza meglio della maggior parte dei modelli
• Attività complesse di ingegneria dei sistemi in cui conta capire il quadro completo

Il compromesso, detto onestamente: fa male dirlo, ma l'esperienza è lentissima. Attività che Opus completa in meno di 5 minuti nei test hanno spesso richiesto a GLM-5 più di 10 minuti. Fa tutto in sequenza: mentre Opus lancia in parallelo letture dei file, controlli di lint e controlli dei tipi, GLM-5 li affronta uno alla volta.

Inoltre i prezzi stanno salendo. A febbraio 2026 Zhipu ha aumentato le tariffe del 30-60%, e gli utenti esteri sono stati i più colpiti.

L'impressione: un ingegnere senior riflessivo ma lento, che lavora da un altro fuso orario. La qualità del codice è davvero buona, le scelte di architettura sono solide, ma dovrai aspettare. Parecchio.

Risparmio: circa l'80% in meno di Opus sull'input, circa l'87% sull'output. Con 10M di token al mese: circa $42 contro circa $250. Risparmi circa $2.500/anno. Ma questo vantaggio di prezzo si sta riducendo con gli ultimi aumenti.

E allora perché qualcuno dovrebbe ancora pagare Opus?

Perché è migliore. A volte di molto.

Ecco cosa fa Opus che nessuno dei modelli economici riesce a eguagliare:

Precisione al primo tentativo. Opus non fa "cicli di correzione". Legge il codice, capisce l'architettura e produce una soluzione corretta al primo colpo il più delle volte. Quando fai il debug di un problema in produzione a mezzanotte, questo vale tutto.

Esecuzione in parallelo. Mentre gli altri modelli elaborano le cose una alla volta, Opus lancia contemporaneamente letture dei file, controlli di lint e controlli dei tipi. Non è solo più intelligente: in pratica è più veloce, anche quando sulla carta è più lento.

Efficienza nei token. Opus 4.5 usa il 76% di token in output in meno rispetto al predecessore per ottenere risultati uguali o migliori. Paghi di più per token ma ne consumi meno. Il divario di costo reale è più piccolo di quanto suggerisca il prezzo di listino.

Sicurezza e affidabilità. Se il tuo agente parla con i clienti, l'allineamento di Opus gioca in un altro campionato. Nessun incidente "MechaHitler". Nessun context rot. Nessun valore di test scritto a mano al posto di soluzioni vere. Funziona e basta, in modo prevedibile, ogni volta.

La riduzione dei costi di cui nessuno parla: la Batch API (50% di sconto) e il prompt caching (90% di sconto sulle letture dalla cache) si sommano. Una chiamata a Opus in cache e in batch scende a $0,25/M in input: di colpo più economica del prezzo standard di Kimi K2.5. Se il tuo carico di lavoro consente l'elaborazione asincrona, Opus diventa l'opzione economica.

La vera mossa: un routing intelligente dei modelli

Ecco come fa chi risparmia davvero. Non sceglie un solo modello: smista il lavoro tra più modelli.

Usa Opus per:

• Decisioni di architettura e refactoring complessi
• Revisioni del codice di produzione
• Debug che richiede una comprensione profonda
• Risposte degli agenti rivolte ai clienti
• Tutto ciò in cui "fare giusto al primo colpo" fa risparmiare più di un modello economico

Usa Kimi K2.5 per:

• Attività di ricerca che si allargano su molte fonti
• Programmazione visiva a partire da mockup o screenshot
• Lavoro esplorativo in cui i subagenti in parallelo danno il meglio

Usa MiniMax M2.5 per:

• Prototipazione e iterazione rapide
• Generazione di codice di routine (boilerplate, test, funzionalità semplici)
• Qualsiasi lavoro ad alto volume e a basso rischio

Usa Grok 4.1 Fast per:

• Agenti conversazionali e flussi di lavoro basati sulla chat
• Analisi di documenti con contesto lungo
• Attività su dati in tempo reale

Usa GLM-5 per:

• Modifiche chirurgiche al codice su codebase esistenti di grandi dimensioni
• Analisi di lunga durata in cui la velocità non conta

In OpenClaw lo configuri nel routing dei modelli (~/.openclaw/openclaw.json). Tieni presente che OpenClaw usa primary + fallbacks per la scelta del modello e un blocco subagents separato per le attività più economiche dei subagenti: non esiste un routing integrato per tipo di attività con chiavi come "research" o "routine":

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-opus-4.6",
        "fallbacks": ["litellm/kimi-k2.5", "litellm/minimax-m2.5", "litellm/grok-4-1-fast"]
      },
      "subagents": {
        "model": {
          "primary": "litellm/minimax-m2.5"
        }
      }
    }
  }
}

Il risultato? Opus gestisce le cose difficili come modello principale, i modelli economici subentrano come fallback e i subagenti usano MiniMax per il lavoro di routine a basso costo: una bolletta mensile che non ti fa mettere in dubbio le tue scelte di carriera.

I numeri: quanto si risparmia davvero

Non sono cifre teoriche. Presuppongono che il 70% del carico di lavoro vada ai modelli economici (fascia MiniMax/Grok) e che il 30% resti su Opus per le cose difficili. Adatta la proporzione al tuo caso d'uso.

Il confronto completo in sintesi

In conclusione

Claude Opus non è troppo caro. È il migliore in quello che fa e, per il lavoro critico, nient'altro gli si avvicina.

Ma usare Opus per tutto è come prendere un Uber Black per andare al supermercato. Certo, il viaggio è più piacevole, ma un Uber normale ti ci porta benissimo, e in un anno risparmi abbastanza da pagarti qualcosa che conta davvero.

Il panorama dei modelli del 2026 ti offre opzioni reali. Kimi K2.5 per la ricerca che si allarga su molte fonti. MiniMax M2.5 per iterare in fretta e a poco prezzo. Grok per le conversazioni e i contesti lunghi. GLM-5 per modifiche accurate e chirurgiche.

Combinali. Smista il lavoro tra loro. Tieni Opus per il 20% del lavoro che ne ha davvero bisogno.

La tua bolletta delle API ti ringrazierà. I tuoi agenti funzioneranno altrettanto bene. E smetterai di avere un mini attacco di panico ogni volta che guardi la dashboard dei consumi.

Configura ora il routing dei modelli su clawoneclick.com: imposta un routing intelligente in meno di 5 minuti e inizia subito a risparmiare. Una volta ottimizzato il routing, potenzia il tuo agente con le migliori skill di ClawHub del 2026: le skill più popolari di ClawHub dall'elenco delle skill OpenClaw su ClawHub aggiungono SEO, automazione del browser e altro ancora senza sforare il budget.

Dati sui prezzi tratti dalla documentazione ufficiale delle API, da pricepertoken.com e da OpenRouter, aggiornati a febbraio 2026. I costi effettivi dipendono dagli schemi di utilizzo, dal caching e dalla disponibilità dell'elaborazione in batch.

Domande frequenti

Quanto costa Claude Opus per milione di token?

Opus costa $5 per milione di token in input e $25 per milione di token in output. Chi usa OpenClaw in modo intensivo e consuma 10 milioni di token al mese arriva a circa $130-250 solo di Claude, e supera i $500 quando entrano in gioco un team o agenti in parallelo.

Per cosa è più adatto Kimi K2.5 nei flussi di lavoro OpenClaw?

Kimi K2.5 avvia fino a 100 subagenti e gestisce fino a 1.500 chiamate agli strumenti senza che tu debba intervenire, il che lo rende adatto alle attività di ricerca che attingono a oltre 10 fonti. Fa anche programmazione visiva, trasformando uno screenshot in HTML/CSS corrispondente con una precisione dell'85%, e completa il lavoro distribuito circa 4,5 volte più in fretta di un approccio sequenziale.

Come si confronta Kimi K2.5 con Opus nei benchmark di programmazione?

Claude vince ancora in 6 degli 8 benchmark di programmazione testati. Su SWE-Bench, K2.5 ottiene il 76,8% contro l'80,9% di Opus, e K2.5 tende ad aver bisogno di più "cicli di correzione", in cui una patch rompe qualcos'altro. Opus ci azzecca più spesso al primo tentativo.

Perché MiniMax M2.5 costa così poco?

MiniMax prezza M2.5 a $0,15 per milione di token in input e $1,20 per milione di token in output, una frazione dei $5/$25 di Opus. A pieno regime costa circa $1 all'ora contro oltre $8 con Opus, e MiniMax lo usa per l'80% del codice committato nella propria sede.

Qual è il punto debole principale di MiniMax M2.5?

Nelle conversazioni lunghe si manifesta il "context rot", con una perdita di coerenza intorno agli 80K token e oltre, secondo le segnalazioni su Hacker News. È stato anche segnalato perché scrive a mano valori di test invece di risolvere il problema di fondo quando si blocca, e il suo ragionamento generale resta indietro sia rispetto a Opus sia rispetto a GPT-5.2.

Grok 4.1 Fast funziona bene con i documenti lunghi?

Sì. Offre una finestra di contesto da 2 milioni di token a $0,20 per milione di token in input, che questo articolo considera il miglior rapporto qualità-prezzo in circolazione per dargli in pasto un intero codebase o una pila di documenti lunghi. Fai solo attenzione ai sovrapprezzi sulle chiamate agli strumenti, $2,50-$5,00 ogni mille chiamate, se l'agente usa molto la ricerca web o l'esecuzione di codice.

Qual è lo svantaggio principale di GLM-5?

GLM-5 è lento. Attività che Opus completa in meno di 5 minuti spesso richiedono a GLM-5 più di 10 minuti, perché affronta letture dei file, controlli di lint e controlli dei tipi uno alla volta invece che in parallelo. Anche i prezzi vanno nella direzione sbagliata: a febbraio 2026 Zhipu ha aumentato le tariffe del 30-60%.

L'elaborazione in batch e il prompt caching possono rendere Opus più economico dei modelli low cost?

Sì, se il tuo carico di lavoro consente l'elaborazione asincrona. La Batch API taglia il 50% e il prompt caching taglia il 90% sulle letture dalla cache; insieme portano l'input di Opus in cache a $0,25 per milione di token, sotto la tariffa standard di $0,60 di Kimi K2.5.

Come si configura il routing dei modelli in OpenClaw?

Modifica ~/.openclaw/openclaw.json e imposta agents.defaults.model con un modello primary e un array fallbacks, poi aggiungi un blocco subagents separato per il lavoro più economico dei subagenti. OpenClaw non smista per chiavi di tipo di attività come "research" o "routine": distingue solo tra livello primary/fallback e livello dei subagenti.

Quanto si può risparmiare con un routing intelligente in un mese da 25 milioni di token?

Usare solo Opus a quel volume costa circa $625 al mese. Smistare il 70% del lavoro verso modelli economici e tenere il 30% su Opus porta la spesa a circa $155 al mese, cioè un risparmio di circa $5.640 all'anno.