Fornitori di AI europei a confronto: come scegliere

I modi per comprare AI in Europa sono quattro, non cinquanta, e confrontare i fornitori prima di aver scelto la categoria è il modo in cui una valutazione diventa un progetto di tre mesi. I quattro sono: un abbonamento a una chat americana, un’API di frontiera americana, un servizio gestito europeo su modelli open-weight e l’hosting in proprio su hardware europeo tuo. Ognuno vince su qualcosa e perde su qualcos’altro, e oggi sul mercato nessuna opzione vince su tutto.

Questo articolo confronta onestamente i quattro, comprese le righe in cui ne usciamo peggio. Noi vendiamo il terzo.

I quattro modi per comprare AI in Europa

Opzione	Punto di forza	Punto debole
Abbonamento a una chat americana	Capacità di frontiera, zero configurazione	Giurisdizione, prezzo per utente, portabilità
API di frontiera americana	Capacità di frontiera, ecosistema	Giurisdizione, prezzo per token
Pesi aperti gestiti in Europa	Giurisdizione, prezzo, portabilità	Capacità di frontiera
Hosting in proprio su hardware UE	Controllo, costo unitario su larga scala	Carico operativo, costo fisso, qualità del modello per euro

Dentro la terza riga ci sono tre gruppi europei da conoscere. I laboratori europei di modelli come Mistral e Aleph Alpha addestrano i propri pesi. I cloud europei vendono inferenza gestita su modelli open-weight: OVHcloud AI Endpoints, Scaleway Generative APIs e IONOS AI Model Hub lo fanno tutti, quasi sempre con interfacce compatibili con OpenAI. E i servizi come il nostro stanno sopra quell’infrastruttura, con misurazione, instradamento, un prodotto di chat e supporto. Scaleway è il nostro fornitore di inferenza, cosa che trovi sulla pagina dei sub-responsabili e che vale la pena dire ad alta voce in un articolo che la cita come alternativa.

Sei domande per confrontare qualsiasi fornitore

Le pagine dei fornitori non rispondono a queste domande nello stesso ordine né con le stesse parole. Farle in quest’ordine rende i fornitori confrontabili.

1. Dove viene elaborata l’inferenza?

Non dove è registrata l’azienda, e non dove la pagina di marketing mette una bandiera. La regione fisica in cui gira il modello. Ogni fornitore serio risponde in una frase, e quella risposta va nella tua informativa privacy, il che è un buon test per capire se una risposta l’hai davvero avuta.

2. Chi è il gestore, e sotto quale legge?

La regione non è la giurisdizione. Una regione europea gestita da un’azienda con una capogruppo statunitense si porta dietro il CLOUD Act, qualunque sia il codice postale del data center. Tre soggetti nella nostra catena hanno una capogruppo statunitense, ed è per questo che non diciamo di avere uno stack sovrano. La distinzione è spiegata in dove vanno i tuoi prompt.

3. Di chi sono questi pesi?

Pesi aperti o chiusi, addestrati in Europa o no, e con quale licenza. Quasi tutti i servizi gestiti europei fanno girare modelli open-weight addestrati altrove, noi compresi. È una risposta legittima, ed è diversa dalla risposta di un laboratorio europeo, quindi sappi quale delle due stai comprando.

4. Quanto costa davvero per milione di token?

Input e output separati, ai prezzi di listino, senza sconti batch o cache da nessuna delle due parti. L’output domina quasi tutte le fatture reali.

5. Quanto in fretta potresti andartene?

Un’API compatibile con OpenAI significa che il contratto sul filo è portabile e che per cambiare non riscrivi uno strato di integrazione. Quello che non è mai portabile è la messa a punto dei prompt e il set di valutazione costruiti attorno a un modello, ed è quello il vero costo del cambio. I dettagli sono in come cambiare fornitore in tre righe.

6. Cosa pubblicano su di sé?

Un elenco completo dei sub-responsabili con le entità giuridiche, un accordo sul trattamento dei dati che puoi leggere prima di firmare, i tempi di conservazione per tipo di dato e una dichiarazione chiara sull’addestramento con gli input dei clienti. I fornitori che pubblicano tutte e quattro le cose sono più rari di quanto dovrebbero, e quelli che lo fanno sono più facili da difendere davanti ai tuoi clienti.

Quanto costano in euro i big americani

Numeri reali, perché un confronto senza numeri è un’opinione. Questi sono prezzi di listino standard letti il 20 agosto 2026, convertiti a 1 € = 1,165 $, senza sconti batch, cache o per impegno di spesa da nessuna delle due parti, per milione di token, IVA esclusa.

Fascia	Union AI	OpenAI	Anthropic
Lavoro quotidiano	0,70 € input, 3,50 € output	1,72 € input, 10,30 € output	2,58 € input, 12,88 € output
Ragionamento pesante	4,00 € input, 12,00 € output	4,29 € input, 25,75 € output	4,29 € input, 21,46 € output
Economico e veloce	0,40 € input, 1,60 € output	0,17 € input, 1,03 € output	0,86 € input, 4,29 € output

Leggi l’ultima riga. Nella fascia più economica OpenAI costa meno di noi, e un articolo che lo omettesse non varrebbe la pena di essere letto. I modelli open-weight vincono nella fascia media e in quella alta: i token in output sul tier per il lavoro quotidiano costano circa un terzo dell’equivalente americano più vicino, e il divario si allarga sul ragionamento pesante.

Gli abbonamenti alla chat si confrontano allo stesso modo. Il nostro costa 13 € al mese IVA esclusa, o 11 € con il pagamento annuale, contro circa 19 € per ChatGPT Plus e 17 € per Claude Pro una volta messi entrambi sullo stesso piano per l’IVA, quindi circa un terzo in meno del più economico dei due. La versione aggiornata di questa tabella, con fonti e note per ogni tariffa, è sulla pagina dei prezzi, e cosa significa in pratica il prezzo a token è spiegato in quanto costa un’API AI a token.

Dove i servizi europei perdono ancora

Quattro debolezze oneste. Se una di queste per te è un ostacolo insormontabile, compra l’opzione americana e documenta per bene l’analisi del trasferimento; è una decisione difendibile.

1. Capacità di frontiera. Il ragionamento più difficile, le catene di agenti più lunghe e il coding più impegnativo funzionano ancora meglio sui migliori modelli americani. I modelli open-weight hanno colmato gran parte del divario per il lavoro normale, ma non al vertice.
2. La forza di gravità dell’ecosistema. Tutorial, integrazioni, impostazioni predefinite dei framework e assunzioni partono tutti dai big. La compatibilità aiuta, ma sarai la prima persona del tuo team a leggere la documentazione di un fornitore europeo.
3. Ampiezza degli endpoint. Embedding, immagini, voce e batch sono coperti a macchia di leopardo dai servizi europei. Il nostro fa chat completions e lo dice.
4. Ridondanza. Diversi servizi europei, compreso il nostro, dipendono da un unico fornitore di inferenza. I nostri fallback coprono un modello che si guasta, non un fornitore che si guasta, e lo trovi scritto con queste parole nella pagina di stato.

Dove vincono

La giurisdizione, che è il motivo stesso per cui questa categoria esiste: prompt elaborati nell’Unione europea da un gestore europeo, il che rende corta la tua documentazione e facili le conversazioni con i clienti.

Il prezzo, su tutto tranne la fascia più economica in assoluto, perché servire pesi aperti costa meno che servire modelli di frontiera.

La portabilità, perché modelli open-weight e un’API compatibile significano che ciò da cui dipendi può farlo girare qualcun altro, anche tu.

Il lavoro di conformità si fa una volta sola, perché una storia più corta sui trasferimenti accorcia anche il resto delle carte. Cosa comportano davvero quelle carte, compresa una policy di utilizzo che il tuo team rispetterà, lo trovi in ChatGPT è conforme al GDPR per i dati aziendali?.

La trasparenza, perché un fornitore che fa girare pesi pubblicati può dirti quale modello ha risposto, con quale licenza, e reindirizzare apertamente quando un modello evita una domanda legittima. Il nostro approccio è documentato nella pagina sulla trasparenza sull’AI, fino al system prompt.

La domanda non è se l’AI europea possa eguagliare la frontiera. È se la frontiera sia davvero ciò che serve al tuo carico di lavoro, e per la maggior parte dei carichi di lavoro non lo è.

Come fare una valutazione di due settimane

Abbastanza lunga per imparare qualcosa, abbastanza corta da arrivare in fondo.

1. Scegli venti prompt reali dal tuo traffico effettivo, compresi i tre che vanno sempre storti. Scrivi com’è una buona risposta.
2. Valuta due candidati alla cieca. Stessi prompt, output senza il nome del fornitore, valutati da chi è responsabile della funzione.
3. Calcola il prezzo della stessa settimana di traffico su entrambi, input e output separati.
4. Manda le sei domande qui sopra a entrambi i fornitori via email e conserva le risposte. Quanto rispondono in fretta e con quanta chiarezza è già un dato.
5. Fai girare un carico di lavoro reale in parallelo per una settimana, su una piccola quota di traffico.
6. Decidi con un piano di rollback. Tieni configurato il vecchio fornitore per un paio di settimane dopo il cambio.

I team che seguono questo metodo arrivano comunque a una decisione difendibile. Quelli che leggono articoli di confronto, compreso questo, e decidono solo guardando la tabella tendono a rimettere tutto in discussione tre mesi dopo.

Dove ci collochiamo, e chi non dovrebbe sceglierci

Union AI è la terza riga: modelli open-weight, tutta l’inferenza su infrastruttura dentro l’Unione europea, un abbonamento alla chat da 13 € al mese, 11 € con il pagamento annuale, e un’API compatibile con OpenAI a prezzo per token, pagata con credito prepagato. Pubblichiamo il modello dietro ogni tier, l’elenco completo dei sub-responsabili comprese le parti con una capogruppo statunitense, e il fatto che non abbiamo uno SLA sul throughput.

Non sceglierci se ti serve il ragionamento di frontiera al vertice del mercato, se oggi ti servono endpoint per embedding o voce, o se ti servono garanzie contrattuali di uptime per un sistema critico. Sono requisiti reali e non li soddisfiamo ancora. Se quello che ti serve è lavoro normale fatto bene, in Europa, a un prezzo che puoi prevedere, esiste già, e le prime dieci richieste API non costano nulla per provarlo.