OpenAI sta valutando riduzioni importanti dei prezzi dei token, l’unità con cui si misura il costo di utilizzo dei modelli, per prepararsi a uno scontro più duro con Anthropic. La notizia è stata pubblicata dal Wall Street Journal l’11 giugno 2026 e descrive discussioni ancora in corso, non una decisione già presa. Reuters, rilanciando in altri giorni indiscrezioni sul riassetto strategico del gruppo, non ha verificato in modo indipendente questo dossier specifico, ma il quadro che emerge è coerente: la concorrenza non si gioca più soltanto sulla qualità del modello, bensì sulla combinazione tra prestazioni, prezzo e capacità di trattenere utenti e aziende.
La notizia conta perché arriva in una fase in cui molte imprese stanno mettendo ordine ai conti dell’intelligenza artificiale generativa. Nei mesi iniziali della corsa all’AI, il criterio dominante era sperimentare il più possibile. A metà 2026, invece, i responsabili finanziari chiedono quanto costa davvero ogni funzione, quanta produttività genera e quanto pesa sul budget. Lo stesso Sam Altman, secondo ricostruzioni riportate da Axios e riprese da più testate, ha ammesso all’inizio di giugno che il costo dei token è diventato “un problema enorme” per alcuni clienti aziendali.
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Il prezzo dei modelli è già un campo di battaglia
I listini ufficiali mostrano che la competizione sul prezzo è già aperta. Sul sito OpenAI, Gpt-5.5 è indicato a 5 dollari per milione di token in input e 30 dollari in output; Gpt-5.4 scende a 2,50 dollari in input e 15 in output, mentre Gpt-5.4 mini costa 0,75 dollari in input e 4,50 in output. La stessa pagina sottolinea anche formule pensate per comprimere la spesa, come il Batch API con sconto del 50% e modalità di elaborazione più flessibili.
Anthropic, nella documentazione ufficiale della Claude API, segnala che la struttura di prezzo corrente si applica ai modelli Sonnet 4.5, Haiku 4.5 e Opus 4.5 e a quelli futuri, con un sovrapprezzo del 10% per alcuni endpoint regionali su Bedrock e Vertex. La pagina aperta dal tool non espone in forma lineare tutti i prezzi unitari nello stesso passaggio, ma conferma che il listino è stato normalizzato su quella famiglia di modelli e che la società continua a usare il prezzo come leva commerciale, soprattutto per i clienti che hanno esigenze di residenza dei dati o grandi volumi.
Qui si trova il cuore della vicenda economica. Per un’impresa che integra un modello in un software, in un servizio clienti o in uno strumento interno di sviluppo, il costo non dipende dalla licenza in astratto ma dal traffico continuo: quanti prompt entrano, quante risposte escono, quante chiamate si accumulano ogni giorno. Un taglio ai prezzi dei token cambia quindi i conti industriali più di uno sconto commerciale tradizionale. Riduce il costo marginale di ogni utilizzo e può rendere sostenibili progetti che, ai prezzi attuali, restano confinati alla sperimentazione.
Perché Anthropic pesa sempre di più
La riflessione interna di OpenAI si collega alla crescita di Anthropic, soprattutto nel coding. Claude Code ha dato nuovo slancio al rivale, contribuendo ad aumentare ricavi e centralità sul mercato corporate. Il coding assistito, del resto, è una delle aree in cui il valore economico è più facile da misurare: riduzione dei tempi, revisione del codice, test, documentazione, gestione delle pull request. Se uno strumento convince gli sviluppatori, la conversione in spesa aziendale è più rapida che in altri segmenti consumer.
Anthropic, negli stessi giorni, ha anche annunciato Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, presentandoli come modelli di nuova generazione per i problemi più complessi nel knowledge work e nel coding. Anche se Fable 5 non coincide con Claude Code, il messaggio industriale è: Anthropic vuole presidiare il lavoro ad alto valore, dove le aziende sono disposte a pagare di più purché il vantaggio operativo sia misurabile.
OpenAI, dal canto suo, ha reso Codex un tassello centrale della propria offerta. La pagina ufficiale lo presenta come un “AI coding partner” usabile su più superfici connesse all’account ChatGPT. Non si tratta solo di aggiungere una funzione tecnica: significa costruire un ambiente di lavoro in cui il cliente resta all’interno dell’ecosistema OpenAI per scrivere codice, cercare informazioni, collegare strumenti e automatizzare attività. In questa logica, il prezzo dei token non è più un dettaglio di listino ma uno strumento per difendere permanenza e volumi.
Le altre notizie che incrociano il dossier prezzi
C’è un secondo filone che aiuta a leggere la mossa: la spinta di OpenAI verso un prodotto più ampio e più monetizzabile. Il Financial Times ha scritto il 7 giugno 2026 che l’azienda prepara il più grande restyling di ChatGPT dal lancio, con l’obiettivo di trasformarlo in una “superapp” che integri strumenti di coding, agenti AI e servizi di terze parti. Reuters ha ripreso il report, precisando di non averlo verificato in autonomia, ma aggiungendo che la riorganizzazione servirebbe a rafforzare la presenza presso i clienti enterprise e a intensificare la sfida con Anthropic.
Nello stesso arco di giorni avviene anche il deposito confidenziale per l’ipo da parte di OpenAI, dopo una mossa analoga attribuita ad Anthropic. Se entrambi i gruppi puntano davvero alla Borsa, il tema dei prezzi diventa ancora più sensibile: tagliare i listini può aiutare a consolidare la base clienti, ma rischia di comprimere i margini in una fase in cui gli investitori guardano con attenzione alla capacità di trasformare la crescita d’uso in profitti difendibili.
Una guerra dei prezzi potrebbe ridefinire la sostenibilità economica del settore. I grandi modelli richiedono infrastrutture costose, accesso continuo a capacità di calcolo e investimenti in ricerca e sicurezza. Tagliare troppo presto o troppo a fondo può aiutare a vincere utenti, ma obbliga poi a reggere costi fissi elevati con ricavi unitari più bassi. È il tipo di equilibrio che il mercato software conosce da anni, ma che nell’AI è più delicato perché il costo di erogazione resta molto più alto.
I clienti stanno cambiando comportamento
Il fattore nuovo non è soltanto l’offerta dei laboratori, ma la domanda delle aziende. Un articolo pubblicato da Business Insider l’11 giugno 2026 descrive grandi gruppi che stanno imponendo limiti settimanali di utilizzo, misure di controllo e verifiche più severe sul ritorno economico degli strumenti AI.
Quando il cliente inizia a ragionare in questi termini, anche la fedeltà al fornitore si indebolisce. Se due modelli offrono risultati simili in molte attività quotidiane, il passaggio da uno all’altro diventa più semplice, soprattutto nelle aziende che hanno già costruito un livello di astrazione software sopra alle Api. Il vantaggio competitivo si sposta allora su tre voci: prezzo, affidabilità e strumenti accessori. OpenAI prova a coprire tutti e tre i fronti, con listini differenziati, modalità batch e prodotti come Codex; Anthropic risponde con il posizionamento forte sul coding e con nuovi modelli di fascia alta.
Che cosa cambia per il mercato
Se OpenAI dovesse davvero ridurre in modo sensibile i prezzi, il primo effetto sarebbe un abbassamento della soglia d’ingresso per molte applicazioni professionali. Assistenti interni, analisi documentale, automazione del supporto, revisione del codice e strumenti verticali potrebbero diventare più facili da mettere in produzione su larga scala. Il secondo effetto sarebbe meno favorevole per i concorrenti più piccoli, che dovrebbero scegliere se seguire il taglio, con margini più stretti, o differenziarsi su nicchie e servizi.
Il terzo effetto riguarda la percezione stessa dei modelli linguistici. Finora il mercato ha premiato soprattutto chi alzava l’asticella delle performance. La prossima fase potrebbe premiare chi rende quelle performance un’infrastruttura economica. In altri termini, il benchmark conta meno se il conto finale è ingestibile. Per un direttore finanziario o un responsabile acquisti, il modello “migliore” non è per forza quello che vince più test, ma quello che regge milioni di richieste senza far saltare il budget. È il passaggio da una logica di laboratorio a una logica industriale.
Una sfida che va oltre i token
Per ora resta un’ipotesi di lavoro, non una decisione pubblica. Ma l’indiscrezione ha valore perché segnala dove si sta spostando il baricentro del settore. OpenAI e Anthropic continuano a lanciare nuovi modelli, a rafforzare i prodotti per sviluppatori e a inseguire mercati più redditizi. Intanto, però, il cliente enterprise chiede una risposta semplice: quanto mi costa usare davvero questa intelligenza artificiale, ogni giorno, a regime.
La società che riuscirà a dare una risposta convincente senza bruciare i propri margini avrà un vantaggio che i benchmark da soli non garantiscono.
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