corrisponde a una fattura che paghi. Quanti soldi stai sprecando nel "re-reasoning" o rivalutazione dell'IA? La maggior parte dei flussi di lavoro gestiti dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) presenta un difetto: improvvisa ogni fase, a tue spese, su larga scala e senza alcuna garanzia. Pega definisce la logica in anticipo durante la progettazione, garantendo risultati controllati a un costo notevolmente inferiore. Calcola la tua esposizione Scopri come funziona Il costo nascosto del "re-reasoning” I flussi di lavoro LLM non si limitano a richiamare gli agenti. Ripensano tutto, ogni volta. Per comprendere come si accumulano i costi, diamo uno sguardo a come funziona oggi la maggior parte dei flussi di lavoro agentici e a quali sono i loro limiti. 5-20× I flussi di lavoro orchestrati da LLM costano da 5 a 20 volte di più per ogni esecuzione rispetto all'esecuzione mirata di Pega. E il divario si aggrava con ogni fase aggiuntiva del flusso di lavoro, man mano che le finestre di contesto crescono e l'utilizzo dei token accelera. Agenti autonomi Dove si accumulano i costi La maggior parte dei sistemi di orchestrazione basati sull'IA si affida ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per gestire i flussi di lavoro in fase di esecuzione. Ogni fase richiede un processo di inferenza per interpretare il contesto e decidere quale sia il passo successivo, anche in presenza di eventuali modifiche alla logica. Man mano che i flussi di lavoro si espandono, le operazioni di inferenza ripetute determinano un aumento dell'utilizzo dei token e dei costi. L’approccio prevedibile di Pega Prezzo per pratica, non in base al token Sulla piattaforma Pega, l'orchestrazione deterministica esegue il flusso di lavoro, richiamando agenti IA su qualsiasi piattaforma per svolgere compiti specifici, come l'elaborazione di documenti, lo svolgimento di ricerche o la sintesi di contenuti. Paghi una tariffa flat per ogni pratica. Con i modelli gestiti da Pega, i token sono inclusi, quindi il prezzo è lo stesso sia che una pratica richieda 5 o 50 fasi.
Ripensa ora il tuo flusso di lavoro con Pega Blueprint. Prova! Verifica dei costi IA effettivi Quanto stai spendendo
oggi? Configura qui sotto il tuo scenario di flusso di lavoro per ottenere una stima rapida, oppure passa alla modalità Avanzata per controlli dettagliati su token e prezzi. Stima semplice Opzioni avanzate Esperto Parti da uno scenario o impostane uno personalizzato qui sotto Flussi di lavoro al mese flussi di lavoro Fasi totali per flusso di lavoro fasi Fasi agente IA fasi agente Mostra i miei risparmi annuali Ricalcola i miei risparmi Configurazione del flusso di lavoro Fasi agente IA Fasi totali flusso di lavoro Volume mensile (pratiche) Chiamata per agente — Fase mirata Pega Token di input (fase Pega) Token di output (fase Pega) Per fase — Orchestrazione LLM Crescita contesto / fase Token di output / fase Prezzi token (€ per milione di token) Prezzo per token di input Prezzo per token di output Prezzo IA agentica Pega per pratica Prezzo per pratica (€) Applica il caching dei prompt alla stima a consumo: Passa al caching dei prompt del modello, dove il contesto ripetuto viene fatturato a circa il 10% (uno sconto grossomodo del 90% sull’input nella cache). Questa è l'ipotesi più favorevole per la valutazione dei prezzi basati su token. Nota che anche in questo caso, il valore di Pega tiene grazie alla determinazione dei prezzi basata sugli esiti a una tariffa flat per pratica, indipendentemente da quante fasi o token utilizzi una pratica. Calcola i risparmi Ricalcola La tua stima Ecco cosa ti fa
risparmiare Pega. Senza Pega — spesa annuale Tutte le fasi inviate a Claude Sonnet ( 2,6 €/ 12,97 € per 1 milione) Con Pega — spesa annuale Tariffa flat {platformCost}/pratica · token inclusi · ipotesi di una durata di 3 anni con ~1 milione di pratiche/anno Costi della piattaforma Pega fissati a 0 € — solo costi di token Risparmi annuali stimati In base a {volume} flussi di lavoro / mese · {totalSteps} fasi totali · {agentSteps} fasi agente % di risparmio Al di là dei risultati prevedibili dei costi La prevedibilità dei costi è il punto di partenza della conversazione, non la fine del valore. I risparmi sopra riportati derivano dalla stessa architettura che rende prevedibili i risultati di Pega: orchestrazione e governance deterministica integrate nella piattaforma, non aggiunte a posteriori. Ogni azione dell'agente è vincolata da regole, registrata e verificabile per progettazione. Man mano che si scala l'IA nei flussi di lavoro aziendali e regolamentati, è proprio questo che trasforma una fattura più bassa in risultati affidabili per la tua azienda, i tuoi revisori e i tuoi regolatori. Parla con un esperto Vedi i dati Costo Pega = una tariffa flat, in base alla pratica (predefinita di esempio 0,76 €/pratica; ipotesi di una durata di 3 anni a ~1 milione di pratiche/anno; regola in base alla tua offerta). I token sono inclusi nei modelli gestiti da Pega, quindi il prezzo è lo stesso con qualsiasi numero di fasi. Costo dell’IA nativa = Σ(fase i)[2.000 + i × crescita del contesto] token di input + output ad ogni fase, valutato presso Claude Sonnet 2,6 €/milione di input · 12,97 € /milione di output. Tutte le supposizioni sono modificabili nella modalità Avanzata. Solo a scopo illustrativo; non è un listino prezzi. Re-reasoning nel tempo Perché i costi dell'orchestrazione dell'IA nativa
crescono quadraticamente. I costi legati alla rivalutazione dell'orchestrazione aumentano ad ogni fase e accelerano con l'aumentare della complessità del contesto. L'approccio deterministico di Pega allo sviluppo e all'orchestrazione dei flussi di lavoro non comporta alcun sovraccarico di questo tipo, garantendo così un notevole potenziale di risparmio nel tempo. Costo cumulativo per esecuzione del flusso di lavoro — fase per fase Il costo dell'IA a consumo aumenta ad ogni fase (mostrato prima degli sconti di caching). Pega mantiene la tariffa flat per ogni pratica. Pega: tariffa flat per pratica (token inclusi) IA nativa (re-reasoning a ogni fase) Fase Pega (agenti mirati) Orchestrata da LLM Come eseguiamo il calcolo:supposizioni e metodologia completi Modello completo: supposizioni, matematica dei token e metodologia delle formule Tutti i valori riflettono i tuoi input attuali nel calcolatore. Si aggiorna dinamicamente man mano che modifichi le impostazioni sopra indicate. Scarica CSV Stampa / Salva PDF Supposizioni di input Risultati calcolati Confronto per esecuzione Moltiplica per il volume mensile per ottenere il costo totale. Metodologia della formula Completa il calcolatore sopra e fai clic su "Mostra i miei risparmi annuali" per visualizzare la tua stima. Il prezzo dei token è ricavato dalla documentazione dell'API del provider, aprile 2026, e riflette il lato dell’IA nativa che il modello di Pega evita (Claude Sonnet 2,6 €/milione di input · 12,97 € /milione di output). I modelli di costo dell'orchestrazione nativa per l'IA considerano l'accumulo di contesto come una serie aritmetica: quadratica rispetto alla lunghezza del flusso di lavoro. I prezzi dei token sono tariffe da listino prima del caching de prompt o sconti batch (la cache può ridurre i costi di input a contesto ripetuto fino al ~90%), e la cifra riguardo l’IA nativa è solo la spesa grezza per token, escludendo i costi di piattaforma, ingegneria, governance e operativi che un cliente potrebbe sostenere. Il costo Pega riflette una tariffa flat per pratica (ad esempio 0,76 €/pratica; presuppone una durata di 3 anni a ~1 milione di pratiche/anno), con token inclusi nei modelli gestiti da Pega. Tutte le supposizioni sono modificabili. Solo a scopo illustrativo.
Un processo end-to-end gestito dalla tua IA: una pratica di servizio clienti, una richiesta di prestito, una richiesta di onboarding, la verifica di un sinistro.
Stima rapida: Se il tuo team gestisce circa 200 pratiche al giorno, si tratta di circa 4.000 al mese. Numero totale di fasi end-to-end
Ogni azione del flusso di lavoro viene conteggiata — ricerche di dati, decisioni, aggiornamenti di stato, attese asincrone e chiamate agli operatori IA. In un sistema nativo per l'IA, l'orchestratore rilegge l'intera cronologia in ciascuno di questi casi.
Intervallo tipico:: processo semplice ≈ 10–20 · Pratica aziendale ≈ 30–60 Fasi che richiedono un giudizio dell'IA
Su tutte le fasi del flusso di lavoro, quante richiedono effettivamente un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) — classificazione, analisi dei documenti, redazione, processo decisionale? Il resto viene gestito in modo deterministico da Pega a un costo in token quasi nullo.
Guida rapida: in genere il 20–40% delle fasi totali Un flusso di lavoro di 40 fasi potrebbe avere 10–15 fasi effettive dell’agente IA Cosa sono le fasi dell’agente IA? Il numero di fasi all’interno del flusso di lavoro in cui viene effettivamente richiamato un LLM — decisioni, classificazioni, redazione. Le fasi non basate sull'IA, come le ricerche nel database o le verifiche delle regole, non vengono conteggiate.
Suggerimento: Se 28 delle 40 fasi del flusso di lavoro prevedono un ragionamento basato sull'intelligenza artificiale, imposta questo valore su 28. Fasi totali vs. fasi degli agenti La durata complessiva del flusso di lavoro end-to-end, comprese le fasi non basate sull'intelligenza artificiale come il recupero dei dati, la valutazione delle regole e le chiamate di sistema. .
Esempio: un flusso di lavoro relativo ai sinistri potrebbe avere un totale di 40 fasi, ma solo 28 di queste richiamano un modello di linguaggio (LLM). Quante pratiche al mese? Il numero totale di volte in cui questo flusso di lavoro viene eseguito in un mese per tutti gli utenti o i clienti.
Stima rapida: 200 pratiche al giorno × 22 giorni lavorativi ≈ 4.400 al mese. Token di input per ogni chiamata all'agente Pega il numero di token inviati al al modello per ogni fase dell'agente Pega interessata. Poiché Pega blocca il contesto prima dell'esecuzione, questo rimane di dimensioni ridotte e fisse — in genere si tratta solo della richiesta dell'attività e dei dati pertinenti.
Intervallo tipico: 500–3.000 token per chiamata. Token di output per ogni chiamata all'agente Pega Il numero di token restituiti dal modello per ogni fase dell'agente di destinazione. Gli output strutturati di Pega garantiscono la concisione: solitamente si tratta di una classificazione, di una breve decisione o di un JSON blob strutturato.
Intervallo tipico: 100–800 token per chiamata. Perché il contesto si amplia? Nei flussi di lavoro gestiti da modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), la cronologia delle conversazioni del modello si amplia ad ogni fase: ogni azione precedente, ogni risultato degli strumenti e ogni risposta vengono aggiunti. È questo che fa lievitare i costi.
Esempio: se ogni fase aggiunge circa 2.000 token di cronologia, alla fase 20 si inviano 40.000 token solo per il contesto. Token di output per ogni fase del LLM Il numero di token generati dal LLM in risposta ad ogni fase dell'orchestrazione.. Questo valore rimane relativamente costante per ogni fase, ma viene addebitato ad ogni fase — a differenza di Pega, dove solo le fasi relative agli agenti comportano un costo di output.
Intervallo tipico: 200–1.500 token/fase. Che cos'è il prezzo per token di input? È l'importo che si paga per ogni milione di token inviati al modello (i tuoi prompt, il contesto, i dati). I token di input sono sempre più economici dei token di output.
Prezzi di riferimento (apr 2026): PT-4o ~2,15€ · Claude Sonnet ~2,6 € · Claude Opus ~12,97 € · Haiku ~0,21 € — tutto per 1 milione di token. Che cos'è il prezzo dei token di output? È l'importo che si paga per ogni milione di token generati dal modello in risposta.. I token di output costano da 3 a 5 volte di più rispetto ai token di input, poiché la generazione di testo richiede un carico computazionale maggiore. .
Prezzi di riferimento (apr 2026): GPT-4o ~8,6 € · Claude Sonnet ~12,97 € · Claude Opus ~64,67 € · Haiku ~1,1 € — tutti per 1 milione di token. Prezzo per pratica dell’IA agentica PegaUn prezzo flat, tutto incluso, per pratica che copre orchestrazione, routing, audit trail, governance e capacità GenAI, con token inclusi nei modelli gestiti da Pega. Non varia al variare del numero di fasi.
Predefinito 0,76 €/pratica è illustrativo e presuppone una durata di 3 anni per ~1 milione di pratiche/anno. Regola per rispecchiare la tua offerta reale. Operazioni dipartimentali 10.000 pratiche/mese · gestione delle pratiche complessa · 40 fasi totali · 28 fasi di agenti Enterprise 100.000 pratiche/mese · orchestrazione multi-sistema · 50 fasi totali · 30 fasi di agenti Volumi scalati 300.000 pratiche/mese · elaborazione automatizzata su larga scala · 60 fasi totali · 35 fasi di agenti PARAMETRO IL TUO VALORE NOTE FLUSSO DI LAVORO PREZZO DEI TOKEN PER CHIAMATA AGENTE (FASI PEGA MIRATE) ORCHESTRAZIONE LLM (NATIVA PER IA, PER FASE) Fasi agenti IA Fasi totali flusso di lavoro Volume mensile Prezzo token di input Prezzo token di output Prezzo IA agentica Pega / pratica Token di input / chiamata Token di output / chiamata Crescita contesto/ fase Token di output / fase Fasi in cui viene effettivamente richiamato un LLM (solo Pega) Tutte le fasi end-to-end. L’IA nativa rivaluta di caso in caso Scala il costo in modo lineare per entrambe le architetture Claude Sonnet ~2,6 € · GPT-4o ~2.16 € · Opus ~12,97 € Solitamente 5 volte il prezzo di input Caching dei prompt (IA nativa) On Off Quando è impostato su on (attivo) il contesto dell’orchestrazione ricorrente fattura a ~10% (lettura della cache). Ciò non riguarda Pega: tariffa flat per pratica. Tariffa flat, tutto incluso: orchestrazione, governance, audit, GenAI. 0,76 € /pratica, esemplificativo (3 anni, ~1 milione di pratiche/anno); adatta alla tua offerta Prompt di sistema + dati della pratica limitati esclusivamente a quella fase Risultato strutturato, classificazione o breve decisione Fattore chiave — la cronologia allegata cresce in modo quadratico. Stima prudente a 2.000; i framework reali spesso vanno da 4.000 a 8.000 Catena di ragionamento + decisione sul passo successivo per ogni chiamata all'agente principale METRICA PEGA
(DETERMINISTICO + AGENTI) IA NATIVA
(RIVALUTA OGNI FASE) RISPARMI CON PEGA Token di input / esecuzione Token di output / esecuzione Token totali / esecuzione Costo token / esecuzione Prezzo Pega / pratica (flat) Costo tutto incluso / esecuzione Costo mensile Costo annuale Moltiplicatore di costo Costo più basso Costo Pega per esecuzione = Prezzo IA agentica Pega per pratica (flat)
predefinito 0,76 € / pratica, indipendente dalle fasi Prezzi Pega per pratica. Un prezzo fisso copre orchestrazione, case management, audit trail, governance, conformità e capacità GenAI, indipendentemente dalla complessità del flusso di lavoro. Nei modelli gestiti da Pega, i token sono inclusi, quindi il prezzo non cambia man mano che gli agenti eseguono altre fasi. (0,76 €/pratica è un dato esemplificativo; presuppone un periodo di 3 anni a ~1 milione di pratiche/anno; adatta alla tua offerta.) Token di input di orchestrazione nativi IA per esecuzione = Σ (fase i = 0 a N−1) [ 2.000 + i × CrescitaContestoPerFase ]
= N × 2.000 + CrescitaContesto × N × (N−1) / 2 Questa è una serie aritmetica. Il termine N×(N−1)/2 fa sì che il costo cresca in modo quadratico — non lineare — con l'aumentare della lunghezza del flusso di lavoro. Un flusso di lavoro che richiede il doppio del tempo comporta costi di gestione circa quattro volte superiori. Al punto 20, l'agente principale rilegge tutto ciò che è stato fatto dalla fase 1 alla 19 solo per decidere quale debba essere la fase 20. Costo totale dell’IA nativa per esecuzione = (TokenInputOrchestratore / 1M × PrezzoInput)
+ (FasiTotali × TokenOutputPerFasi / 1M × OutputPrice)
+ stessi costi mirati per agente di Pega Il livello di orchestrazione è un puro sovraccarico per le chiamate dell’agente condiviso tra le due architetture. Il divario si amplia con ogni fase aggiunta al flusso di lavoro. fasi token pratiche pratica