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Gli agenti AI consumano più token degli umani, ma paghiamo sempre noi
Il 6 febbraio 2026, su OpenRouter, le due curve si sono incrociate attorno al mezzo trilione di token: da quel giorno gli agenti consumano più degli umani. Sei mesi dopo, al 10 agosto, il divario era di oltre cinque a uno: 7,3 trilioni di token agentici come media mobile a sette giorni contro 1,4 trilioni di token umani, quattordici volte in più da una parte e 2,8 dall'altra. I numeri sono stati ricostruiti dal post di un analista della piattaforma, e il perimetro è un router API, un pezzo piccolo e particolare del mercato dell'inferenza.
Dentro quel moltiplicatore c'è però una domanda che riguarda chiunque abbia messo un agente in produzione: se il consumo cresce di quattordici volte in sei mesi, chi se lo ritrova in fattura? La risposta breve è che paga chi fa girare gli agenti, come prima e come dopo. La risposta lunga è che la fattura cresce molto meno del volume, e per ragioni che conviene capire prima di firmare il prossimo contratto.
Una singola richiesta agentica consuma tra le tredici e le quindici volte i token di una richiesta umana, e il meccanismo è banale: ogni compito è un giro di più passi. Il sistema rilegge le istruzioni, chiama uno strumento, incassa la risposta, la rimette nella finestra e riparte, e ogni passo trascina con sé i precedenti, perché il contesto è un bagaglio cumulativo. Su un modello di frontiera il 55% delle richieste usa almeno uno strumento, e quasi la metà dei completamenti finisce con un'altra chiamata.
La classificazione, però, è inferita: la piattaforma etichetta il traffico a livello di chiave API con un punteggio composito pesato su sette segnali, fra cui la frequenza delle chiamate agli strumenti, il numero di turni e i tempi fra una richiesta e l'altra. Nessuno dichiara di essere un agente quando si collega, e la fascia intermedia del traffico misto non ha un numero pubblico: le due categorie estreme sommate restano lontane dai 28 trilioni di token a settimana della piattaforma. Spostare quella soglia sposterebbe il sorpasso, e la piattaforma ha spiegato il metodo solo a grandi linee.
Il cofondatore della piattaforma stima il proprio traffico attorno all'1% dell'inferenza mondiale, e l'ordine di grandezza regge: 28 trilioni a settimana fanno circa 121 trilioni al mese, contro i 3,2 quadrilioni di token mensili dichiarati a maggio da Google, che però comprendono ricerca e prodotti interni. Il secondo limite pesa più del primo: qui non ci sono prodotti consumer, si vende accesso ai modelli via API, quindi il denominatore umano è sottodimensionato. Il sorpasso arriva su questa piattaforma prima che nel mercato reale, e lo studio pubblicato con un fondo di venture capital lo ammette: il punto di osservazione è quello di un servizio API, non dell'intero ecosistema.
La categoria programmazione è passata da circa l'11% del volume di token a inizio 2025 a oltre la metà, e i prompt medi sono cresciuti da 1,5 mila a più di 6 mila token. Quello che viene misurato è in larga parte scrittura di codice assistita, il caso d'uso in cui gli agenti funzionano meglio e in cui l'adozione è arrivata prima. Una nicchia in anticipo, e per questo utile: mostra come si comporta la spesa quando l'automazione arriva sul serio.
Quasi il 70% del consumo di token degli agenti arriva da prompt in cache, fatturati a tariffe molto ridotte: la lettura costa un decimo del listino, la scrittura il 25% in più con validità di cinque minuti e il doppio con validità di un'ora. La documentazione dei fornitori raccomanda il caching proprio per l'uso agentico degli strumenti, quando lo stesso prefisso viene riletto decine di volte in pochi minuti. Il volume esplode più della bolletta, e chi converte quel quattordici per uno in crescita di spesa fa un calcolo sbagliato.
L'agente rilegge ogni volta le stesse cinquemila parole di istruzioni, la stessa struttura di cartelle, gli stessi risultati intermedi, e il contatore dei token gira come un tassametro. Solo che dopo il primo giro quella corsa la paghi a un decimo, per