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 Efficiente e prevedibile sin dalla progettazione Sulla piattaforma Pega, l'orchestrazione deterministica esegue il flusso di lavoro, richiamando operatori IA su qualsiasi piattaforma per svolgere compiti specifici, come l'elaborazione di documenti, lo svolgimento di ricerche o la sintesi di contenuti. La logica viene definita una sola volta in fase di progettazione. I flussi di lavoro funzionano in modo efficiente, ogni volta.
Ripensa subito il tuo flusso di lavoro con Pega Blueprint. Prova! Verifica dei costi IA effettivi Quando 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 Inizia da uno scenario — oppure impostane uno personalizzato qui sotto Flussi di lavoro al mese flussi di lavoro Fasi totali per flusso di lavoro fasi Fasi dell'agente IA fasi dell'agente Mostra il mio risparmio annuale Ricalcola il mio risparmio Configurazione del flusso di lavoro Fasi dell'agente IA Totale fasi del flusso di lavoro Volume mensile (pratiche) Per chiamata dell'agente — Fase mirata Pega Token di input (fase Pega) Token di output (fase Pega) Per fase — Orchestrazione LLM Crescita del contesto / fase Token di output / fase Prezzo dei token (€ per milione di token) Prezzo dei token di input Prezzo del token di output Costo della piattaforma Pega Prezzo per pratica (€) Calcola il risparmio Ricalcola La tua stima Ecco quanto ti fa risparmiare
Pega. Senza Pega — spesa annuale Tutte le fasi inviate a Claude Sonnet (2,59 €/12,93 € per 1 milione) Con Pega — spesa annuale Include {platformCost}/costo della piattaforma Pega per pratica Costo della piattaforma Pega impostato per 0 € — il token costa solo Risparmi annuali previsti In base a {volume} flussi di lavoro/mese · {totalSteps} fasi totali · {agentSteps} fasi dell’agente % di risparmio Parla con un esperto Guarda i dati Le stime utilizzano lo stesso modello sottostante nelle modalità Semplice e Avanzata: costo Pega = (fasi agente × costo token contestualizzato) + commissione piattaforma; costo IA nativa = Σ(fase i) [2.000 + i × crescita contesto per fase] token di input + token di output a ogni fase. Prezzi predefiniti: Claude Sonnet 2,59 € per milione di input · 12,93 € per milione di output. Commissione della piattaforma Pega: 0,76 € per pratica. Il costo di 0,76 € per pratica si basa su un contratto triennale con 1 milione di pratiche all'anno. Tutte le supposizioni sono modificabili nella modalità Avanzata. Le stime sono indicative. Re-reasoning nel tempo Perché i costi dell'orchestrazione nativa per l'IA
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 complessivo per esecuzione del flusso di lavoro: fase per fase 1.000 pratiche mensili · Prezzi Claude Sonnet · I costi si accumulano al crescere del contesto Pega (agenti deterministici + mirati) IA nativa (rivaluta oggi fase) Fase Pega (agenti mirati) Orchestrati da LLM Come effettuiamo i calcoli: supposizioni complete e metodologia Modello completo: supposizioni, matematica dei token e metodologia delle formule Tutti i valori riflettono gli input attuali del 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. I prezzi dei token sono tratti dalla documentazione dell'API del fornitore, aprile 2026. Prezzi predefiniti corrispondono a quelli di Claude Sonnet (2,59 € per milione di input · 12,93 € per milione di output). I modelli di costo dell'orchestrazione nativa per l'IA considerano l'accumulo di contesto come una serie aritmetica: il fattore di costo è quadratico rispetto alla lunghezza del flusso di lavoro, non lineare. Il costo di Pega comprende esclusivamente le chiamate LLM previste nelle fasi designate degli operatori, oltre a un costo opzionale per la piattaforma. Tutte le supposizioni sono modificabili. Le stime sono puramente indicative.
Questo calcolatore del ROI fornisce solo stime e ha lo scopo di aiutarti a valutare i potenziali risultati sulla base di dati di esempio. I calcoli si basano su supposizioni e valori medi che potrebbero differire in modo significativo dalla tua esperienza effettiva. I risultati non sostituiscono un'analisi professionale e Pega non rilascia alcuna dichiarazione o garanzia, espressa o implicita, in merito all'accuratezza, alla completezza o all'affidabilità dell'output. Il rapporto costi/prestazioni passato o stimato non costituisce un indicatore affidabile dei risultati futuri. Cosa si intende per flusso di lavoro?
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? 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 ~2,59 € · Claude Opus ~12,93 € · Haiku ~0,21 € — tutto per 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 ~12,93 € · Claude Opus ~64,67 € · Haiku ~1,1 € — tutti per 1 milione di token. Costo per pratica della piattaforma Pega Il costo della piattaforma Pega addebitato per ogni esecuzione del flusso di lavoro, oltre ai costi dei token LLM. Ciò comprende l'orchestrazione, la logica di instradamento, i processi di verifica e gli strumenti di conformità.
Imposta il valore su 0 € se desideri confrontare esclusivamente i costi dei token LLM, senza tenere conto delle licenze della piattaforma. 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 FLUSO DI LAVORO PREZZO DEI TOKEN PER CHIAMATA AGENTE (FASI PEGA MIRATE) ORCHESTRAZIONE LLM (IA NATIVA, PER FASE) Fasi agenti IA Fasi totali flusso di lavoro Volume mensile Prezzo token di input Prezzo token di output Costo piattaforma Pega 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. Rivalutazioni native IA ad ogni fase osti scalati in modo lineare per entrambe le architetture Claude Sonnet ~2,59 € · GPT-4o ~2,15 € · Opus ~12,93 € Solitamente 3-5 volte il prezzo di input Licenze a consumo: orchestrazione deterministica + processi di verifica 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 Costo piattaforma/ esecuzione (Pega) Costo tutto incluso / esecuzione Costo mensile Costo annuale Moltiplicatore di costo costo inferiore Costo Pega per esecuzione = (FasiAgente × TokenInput / 1 milione × PrezzoInput)
+ (FasiAgente × TokenOutput / 1 milione × PrezzoOutput)
+ CostoPiattaformaPerPratica Solo le fasi dell’agente designato richiamano un LLM. Tutte le altre fasi si svolgono in modo deterministico con un costo di IA pressoché nullo. Il contesto è limitato a ogni singola chiamata. Token di input per l'orchestrazione nativa per l'IA per ogni esecuzione = Σ (fase i da 0 a N−1) [ 2.000 + i × CrescitaContestoPerFase ]
= N × 2.000 + CrescitaContesto × N × (N−1) / 2 Si tratta di 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