Aggiornato il 18 ottobre 2026.
I fornitori di AI offrono in genere due modelli di fatturazione: un pool condiviso, in cui si paga una tariffa forfettaria che copre i token, oppure una modalità BYOK, in cui fornisci la tua chiave API e paghi direttamente il tuo provider.
Nel SaaS standard, il pool condiviso è comodo. Negli ambienti regolamentati, è insostenibile.
Il problema del pool condiviso
Quando il tuo fornitore rende disponibile la tua chiave OpenAI / Anthropic / Mistral a tutti i suoi clienti tramite un'unica master key:
- Perdi il dettaglio contabile. Diventa impossibile dimostrare al tuo revisore esattamente quanti token hai consumato presso il provider — ricevi una fattura aggregata.
- Perdi la catena contrattuale. I tuoi dati transitano attraverso l'account del fornitore. Il contratto per il trattamento dei dati (DPA) con OpenAI non ti copre più direttamente.
- Perdi il controllo del modello. Il fornitore può passare silenziosamente dal modello A al modello B per motivi di costo. I tuoi benchmark regrediscono e non sai perché.
- Perdi la revoca immediata. In caso di incidente, non puoi revocare la chiave senza prima chiederlo al fornitore.
Cosa garantisce il BYOK
Con il BYOK:
- I tuoi prompt e le tue completion transitano direttamente tra il tuo account provider e betool — non attraverso un account di terze parti condiviso.
- Il tuo DPA con il provider resta l'unica catena contrattuale. Nessun sub-trattamento opaco.
- La tua fatturazione è trasparente: il provider ti fattura, tu vedi ogni singola voce. betool ti fattura soltanto l'orchestrazione.
- La tua revoca è istantanea: rigenera la chiave presso il provider e il modello diventa inaccessibile nel giro di pochi secondi.
L'opzione del modello privato (self-hosted)
Per le organizzazioni con i requisiti più stringenti (banche, difesa, sanità), persino il BYOK non basta: inviare i tuoi prompt a OpenAI o Anthropic costituisce comunque un trasferimento verso gli Stati Uniti.
La soluzione è un modello privato:
- Ollama o LM Studio sulla tua GPU, per i modelli open-weight (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek…).
- vLLM, o qualsiasi server che esponga l'API OpenAI, su un cluster di GPU per la produzione ad alto throughput.
I tuoi prompt non lasciano mai il tuo perimetro. La latenza è sotto il tuo controllo. La conformità è totale.
Quanto costa
Il mito è che ospitare un LLM in self-hosting costi una fortuna. In realtà, per i modelli open-weight della generazione attuale:
- Un server con due GPU A100 80 GB può servire un modello da circa 70 miliardi di parametri in produzione.
- Con un utilizzo moderato (qualche migliaio di scambi al giorno), una singola GPU A6000 è sufficiente per servire un modello da 32B con latenza inferiore al secondo.
- Costo di ammortamento mensile: da ~2.000 a ~5.000 $ a seconda della strategia di approvvigionamento (noleggio vs. acquisto).
Rispetto a una spesa OpenAI equivalente su 12 mesi, l'investimento si ripaga in pochi mesi a volumi seri — e il ROI si ribalta del tutto se hai vincoli di sovranità che rendono OpenAI inaccettabile.
La nostra scelta
betool è BYOK-native fin dal primo giorno: ogni organizzazione può collegare le proprie chiavi (OpenAI, Anthropic, Google) o i propri modelli privati (Ollama, LM Studio, endpoint compatibile OpenAI), e la risoluzione privilegia sempre i suoi account.
Per partire in fretta, la piattaforma offre anche dei modelli gestiti: li usi senza chiave e ogni token viene addebitato in crediti, modello per modello, sulla tua fattura betool. È una scelta esplicita, mai un passaggio silenzioso.
Nei settori regolamentati, la nostra raccomandazione resta il BYOK:
- Il pool condiviso genera un debito di conformità che i tuoi revisori ti chiederanno di giustificare.
- L'asimmetria tra "piccoli clienti" e "grandi clienti" sul tema della sovranità non è accettabile.
- L'esperienza che vogliamo costruire — "posso vedere esattamente cosa consumo, dove e con chi" — è completa solo con il BYOK.
È un passaggio in più nell'onboarding (15 minuti per recuperare una chiave dal tuo provider). È un investimento che ripaga nel tempo.