Prezzi di GLM-4 e MiniMax M2.5 : Costi API, Modelli e Confronto
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Due delle famiglie di modelli AI più convenienti al momento provengono da laboratori cinesi: la serie GLM di Zhipu AI e l’M2.5 di MiniMax. Entrambe offrono prestazioni di livello all’avanguardia a una frazione di quanto si pagherebbe per Claude o GPT. Ecco quanto costano effettivamente a febbraio 2026.
Se stai confrontando i costi dei modelli AI in modo più ampio, la nostra guida ai prezzi di Claude AI copre l’intera gamma di Anthropic, incluso il nuovo Opus 4.6.
Prezzi della serie GLM-4
Zhipu AI (l’azienda dietro i modelli GLM) opera tramite la loro piattaforma Z.AI. La famiglia “GLM-4” si è espansa in modo significativo, con gli ultimi modelli GLM-5, GLM-4.7 e diverse varianti GLM-4.5.
Tutti i prezzi di seguito sono per 1 milione di token, in USD.
| Modello | Input | Input memorizzato nella cache | Output | Finestra di contesto |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 | 128K |
| GLM-5-Code | $1.20 | $0.30 | $5.00 | 128K |
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 200K |
| GLM-4.5 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 128K |
| GLM-4.5-X | $2.20 | $0.45 | $8.90 | 128K |
| GLM-4.5-Air | $0.20 | $0.03 | $1.10 | 128K |
| GLM-4.7-Flash | Free | Free | Free | 128K |
| GLM-4.5-Flash | Free | Free | Free | 128K |
Il punto forte qui: GLM-4.7-Flash e GLM-4.5-Flash sono gratuiti. Nessun inghippo, nessuna quota limite di velocità giornaliera. Zhipu offre questi modelli come prodotti civetta per favorirne l’adozione.
GLM-4.7 è il modello open-source di punta. Ha ottenuto un punteggio del 73,8% su SWE-bench Verified e dell’84,9 su LiveCodeBench V6, posizionandosi davanti a Claude Sonnet 4.5 nei benchmark di codifica. La finestra di contesto da 200K e la capacità di output da 128K lo rendono competitivo con modelli che costano da 5 a 10 volte di più.
Il prezzo dell’input memorizzato nella cache merita attenzione. Se stai creando applicazioni che inviano ripetutamente gli stessi prompt di sistema o documenti di riferimento, la tariffa di input memorizzato nella cache di GLM-4.7 di $0.11/MTok è circa l’80% più economica rispetto al prezzo di input standard.
Prezzi di MiniMax M2.5
MiniMax ha rilasciato M2.5 il 12 febbraio 2026, e ha immediatamente attirato l’attenzione. Il modello è disponibile in due versioni: Standard e Lightning.
| Modello | Input | Output | Finestra di contesto | Velocità |
|---|---|---|---|---|
| M2.5 Standard | $0.30/MTok | $1.20/MTok | 1M token | 50 tok/s |
| M2.5 Lightning | $0.30/MTok | $2.40/MTok | 200K token | 100 tok/s |
Con $0.30 di input / $1.20 di output per milione di token, M2.5 Standard costa 1/63 del prezzo di Claude Opus 4.6 ($5/$25). Non è un errore di battitura.
M2.5 ottiene un punteggio dell’80,2% su SWE-Bench Verified, il che lo colloca ai vertici o quasi dei benchmark pubblici a metà febbraio 2026. Raggiunge anche il 51,3% su Multi-SWE-Bench e il 76,3% su BrowseComp con gestione del contesto.
La versione Lightning raddoppia il prezzo dell’output ma raddoppia anche il throughput a 100 token al secondo. MiniMax afferma che è possibile eseguire il modello continuamente per un’ora a 100 tok/s per circa $1.
M2.5 è open-source e disponibile su Hugging Face, quindi puoi anche auto-ospitarlo se hai l’hardware necessario.
Confronto con Claude e GPT
Come si confrontano questi modelli con i grandi fornitori occidentali? Ecco un confronto fianco a fianco su prezzo e specifiche.
| Modello | Input/MTok | Output/MTok | Contesto | SWE-bench |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | 1M | 80.2% |
| GLM-4.7 | $0.60 | $2.20 | 200K | 73.8% |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 | 128K | N/A |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 200K | ~70% |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 200K | ~79% |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K | ~65% |
La differenza di prezzo è sorprendente. Per lo stesso budget di $100:
- MiniMax M2.5: ~83 milioni di token di output
- GLM-4.7: ~45 milioni di token di output
- Claude Sonnet 4.5: ~6,7 milioni di token di output
- Claude Opus 4.6: ~4 milioni di token di output
Questo rappresenta un vantaggio di costo di 20 volte per M2.5 rispetto a Opus 4.6 con prestazioni di benchmark comparabili.
Quale modello dovresti scegliere?
Scegli GLM-4.7-Flash se desideri un livello gratuito per la prototipazione o un utilizzo a basso volume. È veramente gratuito senza quote nascoste, il che lo rende perfetto per testare idee prima di impegnarsi con un modello a pagamento.
Scegli GLM-4.7 o GLM-5 se hai bisogno di un modello generale robusto a un costo moderato. Il prezzo di $0.60/$2.20 si posiziona ben al di sotto delle alternative occidentali, e la finestra di contesto da 200K gestisce documenti lunghi.
Scegli MiniMax M2.5 Standard se il costo è la tua preoccupazione principale e hai bisogno di prestazioni all’avanguardia. Con $0.30/$1.20, è il modello più economico nella sua fascia di prestazioni con un ampio margine. La finestra di contesto da 1M di token è anche la più grande disponibile a questo prezzo.
Scegli MiniMax M2.5 Lightning se hai bisogno di velocità per applicazioni in tempo reale. Il throughput di 100 tok/s a $0.30/$2.40 è competitivo per agenti di codifica interattivi e applicazioni di chat live.
Rimani con Claude o GPT se hai bisogno della massima affidabilità, di un supporto ecosistemico consolidato o di funzionalità specifiche come l’uso del computer di Claude o la generazione di immagini di GPT. Il prezzo premium include strumenti maturi, documentazione estesa e comprovata stabilità in produzione.
Cose a cui prestare attenzione
I limiti di velocità variano. Sia Zhipu che MiniMax potrebbero applicare limiti di velocità diversi da quelli che si ottengono con OpenAI o Anthropic. Controllare la documentazione della piattaforma prima di pianificare implementazioni ad alto volume.
Latenza al di fuori dell’Asia. Entrambi i servizi funzionano principalmente da data center cinesi. Se i tuoi utenti si trovano in Nord America o in Europa, aspettati una latenza maggiore rispetto ai provider con sede negli Stati Uniti. MiniMax offre alcuni endpoint internazionali e i modelli GLM sono disponibili tramite provider terzi come Fireworks e Novita.
I punteggi dei benchmark non raccontano l’intera storia. Il punteggio SWE-bench dell’80,2% di M2.5 è impressionante, ma le prestazioni di codifica nel mondo reale dipendono dal tuo caso d’uso specifico. Testa con i tuoi carichi di lavoro effettivi prima di impegnarti.
I costi di visione e multimodali differiscono. GLM-4.6V (il modello di visione) costa $0,30/$0,90 per MTok. MiniMax M2.5 attualmente supporta solo il testo. Se hai bisogno di comprendere le immagini, tienilo in considerazione nel tuo confronto.
Utilizzo dell’IA con le tue registrazioni
Se stai elaborando registrazioni di riunioni o contenuti video, i costi API per token possono aumentare rapidamente. La trascrizione di una riunione di un’ora si attesta tra 10.000 e 15.000 token. Analizzare 100 riunioni al mese con le tariffe di Claude Opus ($5/$25 MTok) costa circa $5-$10 in commissioni API.
Con ScreenApp, l’analisi AI è integrata nella piattaforma. Ottieni trascrizione automatica, riassunti AI e supporto multilingue senza gestire chiavi API o preoccuparti dei budget di token.
Domande Frequenti
Quanto costa GLM-4?
La famiglia GLM-4 varia da gratuita (GLM-4.7-Flash, GLM-4.5-Flash) a $2,20 per milione di token di output (GLM-4.7, GLM-4.5). Il modello premium GLM-4.5-X costa $8,90 per milione di token di output. Tutti i prezzi sono tramite la piattaforma Z.AI di Zhipu AI.
Qual è il prezzo di MiniMax M2.5?
MiniMax M2.5 Standard costa $0,30 per milione di token di input e $1,20 per milione di token di output. La versione Lightning costa $0,30 di input e $2,40 di output per milione di token, con il doppio della velocità.
GLM-4 è più economico di ChatGPT?
Sì, in modo significativo. GLM-4.7 costa $0.60/$2.20 per milione di token rispetto a GPT-4o a $2.50/$10.00. Le varianti Flash sono gratuite. Anche GLM-5, l’opzione più costosa, batte GPT-4o sia sui prezzi di input che di output.
MiniMax M2.5 è buono quanto Claude Opus?
Nei benchmark di codifica, M2.5 ottiene l’80.2% su SWE-Bench Verified contro il circa 79% di Opus 4.6. Le prestazioni su altri compiti variano. M2.5 costa circa 1/20 di Opus 4.6, rendendolo degno di essere testato per il tuo caso d’uso specifico.
Posso auto-ospitare GLM-4 o MiniMax M2.5?
Entrambe le famiglie di modelli sono open-source. GLM-4.7 è disponibile su Hugging Face da Zhipu AI (zai-org), e MiniMax M2.5 è disponibile da MiniMaxAI su Hugging Face. L’auto-hosting richiede significative risorse GPU ma elimina completamente i costi per token.
Quale finestra di contesto supporta MiniMax M2.5?
M2.5 Standard supporta fino a 1 milione di token di contesto. La versione Lightning supporta 200K token. Entrambi possono produrre fino a 131K token per risposta.
