Centoventottomila miliardi di token, le unità di testo su cui i fornitori di intelligenza artificiale calcolano la tariffa, sono passati in una sola settimana di settembre attraverso la stessa porta d’ingresso, un servizio che permette a uno sviluppatore di chiamare oltre 500 modelli diversi con un’unica chiave e un’unica fattura. Quella porta si chiama OpenRouter, ha tre anni e mezzo, e il 19 agosto Stripe ha annunciato di volerla comprare, per una cifra che secondo Bloomberg supera i 7 miliardi di dollari, più di cinque volte la valutazione fissata a maggio.
L’8 ottobre l’Economist ha dedicato un’analisi all’ascesa dei marketplace dell’AI, le piattaforme che si mettono tra chi produce modelli e chi li usa, e il tema si salda con quello sollevato tre giorni prima dal Wall Street Journal: solo l’11% delle aziende riesce a prevedere la propria spesa in intelligenza artificiale, e in quasi un confronto su tre il modello con il listino più basso finisce per costare di più.
OpenRouter è il punto da cui i due fenomeni si osservano meglio, perché incassa una commissione su ogni token che lo attraversa e pubblica ogni settimana i dati su dove vanno a finire. Quei dati raccontano un mercato in cui volumi e ricavi prendono strade opposte e il prezzo di listino spiega una parte sempre più piccola della bolletta, mentre il controllo del passaggio comincia a valere quanto i modelli stessi.
Indice degli argomenti:
Un’API per 500 modelli, commissione al 5,5%
Il meccanismo è semplice da descrivere. Lo sviluppatore scrive il proprio software una volta sola contro l’API di OpenRouter, cioè il punto di accesso standard con cui i programmi si scambiano richieste, e da lì può indirizzare ogni chiamata a qualunque modello del catalogo, servito da oltre 80 fornitori diversi, dai laboratori che lo sviluppano ai cloud che ne ospitano le versioni aperte. Se un fornitore rallenta o si ferma, la piattaforma dirotta la richiesta su un altro (il fallback, nel gergo degli ingegneri), e chi vuole può lasciare al sistema la scelta del modello in base a costo, velocità o affidabilità.
Il modello di ricavo somiglia a quello dei pagamenti più che a quello del software. Sul piano standard OpenRouter trattiene il 5,5% della spesa in inferenza, vale a dire il calcolo consumato per generare le risposte, una quota che sale all’8% sul piano Business, mentre chi usa le proprie chiavi dei fornitori paga il 5% oltre i 25.000 dollari mensili di consumo a listino, come riporta la pagina dei prezzi. È una percentuale sul flusso, simile a quella di un circuito di carte, e cresce con il volume più che con il numero di clienti.
Il volume è cresciuto in fretta. Fondata nel 2023 da Alex Atallah, già cofondatore del marketplace di NFT OpenSea, e da Louis Vichy, la società è passata da 10 a 50 milioni di dollari di ricavi annualizzati tra ottobre 2025 e aprile 2026 secondo la ricostruzione di Contrary Research, e a maggio ha chiuso un round da 113 milioni guidato da CapitalG, il fondo di crescita di Alphabet, con una valutazione di 1,3 miliardi. Tra i clienti citati da Stripe ci sono Nvidia, Zoom e Lovable.
Nella settimana del 13 gennaio 2025 sulla piattaforma erano passati 500 miliardi di token, in quella del 14 settembre 2026 ne sono passati 128,4 mila miliardi, duecentocinquanta volte tanto in venti mesi, secondo il primo numero di Inferred, la newsletter di dati che OpenRouter pubblica da settembre. Intorno al 6 febbraio scorso gli agenti, i programmi che eseguono compiti in più passaggi in autonomia, hanno superato per la prima volta gli esseri umani nel consumo di token, e a fine settembre ne usavano sette volte tanto.
Token cinesi al 69%, spesa ai modelli chiusi
Il dato più citato riguarda la provenienza dei modelli. Nella settimana chiusa il 20 settembre il 72% dei token su OpenRouter è andato a modelli open weight, cioè con i pesi (i parametri che ne determinano il funzionamento) scaricabili ed eseguibili da chiunque, e il 69% a modelli di laboratori cinesi, due insiemi che ormai quasi coincidono, come osserva la stessa analisi di OpenRouter.
I laboratori fuori da Stati Uniti e Cina, Europa compresa, sono scesi da quasi il 12% dei token di inizio 2025 al 2%.
La spesa disegna un’altra mappa. Nella seconda settimana di settembre i modelli chiusi, in larga parte di OpenAI e Anthropic, raccoglievano ancora il 73% dei dollari spesi sulla piattaforma, contro l’89% di inizio gennaio: i token vanno dove costano poco e i ricavi restano dove sta la frontiera della capacità, con una forbice che si stringe da entrambi i lati, visto che tra gennaio e agosto tre laboratori aperti, tra cui DeepSeek e Moonshot, hanno moltiplicato per dieci o più la propria spesa mensile. Oltre il 40% delle startup americane presenti su OpenRouter usa DeepSeek nei servizi in esercizio, contro il 13% circa di gennaio.
Sono numeri da leggere sapendo da dove vengono. La base di OpenRouter pende verso sviluppatori indipendenti e startup in crescita, molto meno verso le grandi imprese, che spesso comprano direttamente dai fornitori o attraverso il proprio cloud, e Atallah ha riconosciuto in passato che OpenAI risultava sottorappresentata, perché molti sviluppatori arrivavano proprio per usare altri modelli con un’interfaccia simile a quella di OpenAI. Il campione però è il più ampio disponibile pubblicamente sull’uso reale dei modelli, tanto che lo usano come riferimento il NIST americano e la Brookings Institution, e misura bene il margine del mercato, quello dove si sperimenta prima.
Effetto Luna: token per 13,8 in tre settimane
La seconda indicazione riguarda la velocità con cui la domanda si sposta. Tra il 27 luglio e il 14 agosto OpenAI ha scontato del 50% su OpenRouter i nuovi GPT-5.6 Terra e Luna, e il 30 luglio ha tagliato anche il proprio listino, portando lo sconto effettivo su Luna al 90%. Nella finestra promozionale i token giornalieri di Luna sono cresciuti di 13,8 volte e quelli di Terra di 5,6, mentre Sol, il modello di punta rimasto a prezzo pieno, si è fermato a 1,1. Circa tre quarti della quota guadagnata, secondo l’analisi sugli sconti di GPT-5.6, sono stati sottratti ad altri laboratori, e nei giorni successivi alla fine degli sconti circa un terzo dei clienti che li avevano provati continuava a usarli.
Il catalogo cambia allo stesso ritmo. Quest’anno sono arrivati su OpenRouter in media 40 modelli nuovi al mese, più di uno al giorno, con il passo più rapido proprio negli ultimi due mesi, e la quota di utenti che dopo aver provato un laboratorio ci torna tra la nona e la dodicesima settimana è scesa tra il 2025 e il 2026 quasi ovunque, come documenta l’edizione di Inferred dedicata alla durata dei modelli.
Nel coding la rotazione è più forte, con molte più richieste indirizzate a modelli usciti negli ultimi sessanta giorni, mentre l’estrazione di dati da un PDF o il supporto clienti si accontentano di modelli più vecchi, purché superino una soglia di accuratezza.
In un mercato così elastico, dove uno sconto sposta in tre settimane quote che un tempo richiedevano un intero ciclo commerciale, chi possiede il punto di smistamento vede la domanda muoversi prima di chiunque altro, e incassa a ogni spostamento, perché la commissione si applica al modello che sale come a quello che scende.
Agenti e cache al 90%: listini fuori fuoco
Su questo terreno i dati di OpenRouter incontrano l’inchiesta del Wall Street Journal. Un agente rimanda al modello tutto il proprio contesto a ogni passaggio, dalle istruzioni di sistema ai file già letti fino alla storia delle azioni compiute, aggiungendo ogni volta poche informazioni nuove e chiedendo risposte brevi, come spiega l’edizione di Inferred dell’8 ottobre dedicata alla cache.
A settembre quasi il 90% dei token consumati dagli agenti era già in cache, ossia testo che il fornitore conserva in memoria e rilegge a una frazione del prezzo pieno, contro circa il 60% di gennaio, mentre output e ragionamento valevano intorno all’1%.
Le conseguenze sulla bolletta sono pesanti. Sui prezzi di Claude Sonnet 5 pubblicati da OpenRouter al 7 ottobre, che prevedono 2 dollari per milione di token in input, 10 in output e 20 centesimi per quelli letti dalla cache, un milione di token di un tipico carico agentico costa circa 51 centesimi, contro i 2,08 dollari che costerebbe senza cache, e quasi nove token su dieci arrivano dalla memoria pesando per circa un terzo della spesa.
I modelli usciti nel terzo trimestre 2026 hanno una media dell’88,2% di cache sui carichi agentici, contro il 54,8% di quelli del secondo trimestre 2025, e il fornitore mediano è salito dal 44% di gennaio all’85% di settembre, con DeepSeek in testa intorno al 96%.
Peter Walker, che firma la newsletter, ne ricava un’indicazione utile a chiunque compri: i prezzi di input e output esposti in vetrina spiegano ogni mese una parte minore di quello che i clienti pagano. La stessa logica illumina l’inversione di prezzo documentata dai ricercatori citati dal Journal.
Atallah ne ha parlato all’AI Engineer World’s Fair di quest’anno, osservando che un modello con i token più economici può diventare più caro quando un compito poco familiare lo spinge a moltiplicare le chiamate agli strumenti o a ragionare troppo a lungo, e che cambiare modello a metà lavoro può buttare via il contesto in cache, al punto che tenere in gioco un modello più potente a volte abbassa il costo complessivo.
Per un router, il sistema che decide dove mandare ogni richiesta, inseguire il listino più basso diventa quindi una scorciatoia che spesso costa cara. La grandezza da ottimizzare è il costo per compito completato, cache inclusa, ed è una misura che solo chi osserva milioni di esecuzioni riesce a stimare con qualche affidabilità.
Stripe su entrambi i lati del contatore
Qui si capisce l’interesse di Stripe, che con l’AI aveva già un rapporto da fornitore. A gennaio la società ha completato l’acquisizione di Metronome, la piattaforma di fatturazione a consumo usata tra gli altri da OpenAI e Nvidia, e dallo scorso anno offre Token Billing, un prodotto per gestire e ottimizzare la spesa in token. OpenRouter usava già Stripe per incassare, calcolare le imposte e prevenire le frodi. Con l’accordo di agosto lo stesso gruppo si trova sui due lati della transazione, perché misura e fattura il consumo per conto di chi vende intelligenza artificiale e decide dove instradare la domanda per conto di chi la compra.
Patrick Collison, amministratore delegato di Stripe, ha presentato l’operazione definendo i token la valuta centrale per chi costruisce con l’AI, e Atallah ha insistito sulla neutralità: «developers need a neutral layer to orchestrate and manage them all», gli sviluppatori hanno bisogno di uno strato neutrale che li orchestri e li gestisca tutti. Proprio la neutralità è il bene che Stripe compra e insieme il lato più esposto dell’operazione. I laboratori che competono tra loro devono fidarsi di un intermediario che vede in tempo reale volumi, prezzi e clienti persi di ciascuno, e Contrary Research segnala anche il rischio opposto, quello dei clienti più grandi che, raggiunta una certa scala, si collegano direttamente ai fornitori per non pagare la commissione.
Le alternative esistono. LiteLLM, un software open source da installare sui propri server, è scelto da grandi aziende che vogliono tenere dati e regole di instradamento in casa, Stripe compresa secondo Contrary, Portkey punta sui guardrail, i filtri che verificano ciò che entra ed esce dai modelli, e AWS ha integrato in Bedrock un proprio instradamento automatico delle richieste, che un’impresa con un contratto cloud annuale attiva senza aggiungere un fornitore.
Per un’impresa europea la variabile in più è la residenza dei dati. Dal piano Business OpenRouter offre l’instradamento in-region, che tiene le richieste dentro l’Unione europea passando da un indirizzo dedicato e preferisce fallire piuttosto che dirottarle fuori dal perimetro; la documentazione avverte però che il router automatico è escluso dalle richieste regionali e che una parte dei dati di account, diversi dai prompt, risiede su sistemi statunitensi. Con il 69% dei token diretto a modelli cinesi, sapere su quale fornitore e in quale giurisdizione gira ogni chiamata è una clausola da scrivere nel contratto prima di accendere il router.
Il percorso di Atallah ha una sua coerenza: OpenSea era nata per dare un mercato a beni digitali frammentati, OpenRouter per darne uno ai modelli, e in entrambi i casi il valore si è concentrato su chi teneva il registro degli scambi. Con l’AI agentica quel registro coincide con il contatore dei token, e chi lo tiene conosce prima degli altri la direzione della domanda e i modelli che perdono clienti. Per un’impresa che disegna oggi la propria architettura, il router smette così di essere un dettaglio tecnico delegato agli sviluppatori e diventa uno strumento di acquisto, da scegliere con la cura riservata alla banca con cui si incassa, e gli oltre 7 miliardi dell’operazione Stripe sono il prezzo che il mercato ha già assegnato a quella posizione.
Partecipa alla community