DeepSeek vs Qwen: quale scegliere tra API e self-hosting

DeepSeek vs Qwen: la scelta dipende dal lavoro da svolgere. Per elaborare immagini, video e testo a basso costo, il punto di partenza è Qwen3.8-Flash di Alibaba; per gli agenti di programmazione e i flussi che riutilizzano lo stesso contesto, vale la pena valutare DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Entrambe le famiglie dichiarano un contesto API da 1M token, ma il confronto Qwen vs DeepSeek cambia quando entrano in gioco pesi scaricabili, licenze e hosting.

Verificato il 21 ottobre 2026 sulla documentazione API e sulle schede dei modelli di DeepSeek, sui materiali di lancio di Qwen e sulle pagine di Alibaba Cloud Model Studio dedicate a modelli e prezzi. Le raccomandazioni combinano capacità documentate e costi calcolati: non derivano da una prova diretta dei modelli.

DeepSeek vs Qwen: quale scegliere per il proprio progetto?

Qwen3.8-Flash è il punto di partenza per chi vuole creare un prodotto multimodale di uso generale. Multimodale significa che accetta anche contenuti diversi dal testo: in questo caso, immagini e video. Tra le opzioni Flash confrontate negli ambiti di distribuzione US e International, è quella più economica per le richieste senza cache. È da qui che conviene partire per un assistente di supporto che legge screenshot o per un prodotto che riassume video dimostrativi. Riservare i compiti più difficili a Qwen3.8-Max ha senso solo quando le proprie valutazioni dimostrano che il risultato giustifica la spesa aggiuntiva.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 è il primo candidato da valutare come alternativa per un agente di programmazione. Un agente è un modello collegato a strumenti con cui può esaminare file, eseguire comandi e correggere il proprio lavoro. L'attuale Flash di DeepSeek vanta risultati di programmazione elevati nei test pubblicati dal suo laboratorio, accetta immagini e offre tariffe particolarmente basse per l'input in cache. È un candidato interessante per un agente che lavora su un repository e rilegge di continuo le stesse istruzioni e gli stessi materiali di riferimento. La raccomandazione indica da dove iniziare la valutazione: non significa che vinca in ogni attività di programmazione.

L'ambito di distribuzione US di Qwen è la scelta da considerare quando l'inferenza gestita deve svolgersi esclusivamente negli Stati Uniti. Va selezionato esplicitamente: anche un endpoint in Virginia può usare l'ambito Global. Per gestire in proprio i pesi di un modello di punta con licenza permissiva, DeepSeek offre la licenza più semplice. Per un modello più piccolo da ospitare sulla propria infrastruttura, conviene valutare Qwen3.8-27B anziché tentare di far entrare uno dei due enormi modelli di punta in un server di dimensioni ridotte.

DeepSeek-V4-Pro-0813 resta un'opzione per i compiti testuali in cui le proprie valutazioni ne dimostrano il vantaggio. Nell'API diretta, Pro non accetta immagini. Pagare per il nome Pro non migliora quindi il flusso di lavoro visivo di Flash. La guida a DeepSeek V4 approfondisce questa distinzione.

Queste scelte danno priorità, nell'ordine, al tipo di input, ai vincoli di distribuzione, al completamento del compito e all'utilizzo totale fatturato. Un punteggio migliore in un benchmark non risolve l'incompatibilità di un'opzione di hosting né compensa l'assenza di una modalità di input.

I modelli attuali a confronto

Nell'API diretta di DeepSeek, deepseek-flash corrisponde a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e deepseek-v4-pro a DeepSeek-V4-Pro-0813. Alibaba elenca Qwen3.8-Max, la sua versione aggiornata Qwen3.8-Max-0902 e Qwen3.8-Flash. I dati riferiti ai nomi generici e quelli delle versioni datate non sono intercambiabili. Corrispondenza tra nomi e modelli DeepSeek, documentazione di Qwen Max e delle sue versioni, documentazione di Qwen Flash.

I prezzi seguenti sono in USD per milione di token, nel formato input senza cache / output. Per DeepSeek si tratta delle tariffe dirette; per Qwen, delle tariffe degli ambiti di distribuzione International a Singapore o US in Virginia. I token sono le porzioni di testo che un modello elabora e fattura.

Fonti: limiti e prezzi di DeepSeek, prezzi Alibaba per regione e ambito, le pagine dei modelli citate sopra e le licenze dei pesi e la documentazione regionale specifiche collegate più avanti. Il confronto riguarda queste precise modalità di accesso: prezzi e limiti di contesto offerti da un altro host costituiscono un'offerta distinta.

Programmazione e agenti: partire da DeepSeek Flash, valutare Qwen per i flussi visivi

DeepSeek è il primo candidato per un agente di programmazione che lavora soprattutto con il testo; Qwen lo è quando l'agente deve usare anche video e interfacce visive. Entrambi supportano la chiamata di strumenti. La differenza utile sta nella capacità dell'applicazione che li integra di fornire gli elementi necessari e di eseguire in modo affidabile l'azione successiva del modello.

Che cosa dimostrano i punteggi di programmazione pubblicati dai laboratori?

Per Flash-1017, DeepSeek dichiara 77.0 su DeepSWE v1.1 con Mini-SWE-V2 e 42.3 su Terminal-Bench 4.0 con Claude Code. Sono misurazioni pubblicate da DeepSeek stessa. Giustificano l'inclusione di Flash-1017 in una valutazione per la programmazione, ma non rappresentano una percentuale di accuratezza universale. Scheda del modello Flash-1017.

Sul precedente benchmark Terminal Bench 2.1, DeepSeek dichiara 87.9 per Pro-0813, usando il proprio ambiente di esecuzione in modalità minima e con il massimo sforzo di ragionamento. Qwen dichiara 86.6 per il Qwen3.8-Max originale, usando Claude Code. Qwen riporta anche 56.6 su DeepSWE 1.1, scegliendo il risultato migliore ottenuto con due ambienti di esecuzione. Sono risultati dei rispettivi laboratori, ottenuti con configurazioni diverse. Sottrarre un punteggio dall'altro non misura un vantaggio in un confronto controllato. E i punteggi del Max originale non vanno attribuiti a Max-0902. Risultati di DeepSeek Pro-0813, note di valutazione pubblicate da Qwen.

Per uno sviluppatore senior, la prova decisiva consiste in un insieme fisso di issue del proprio repository, con gli stessi test, le stesse autorizzazioni sugli strumenti e le stesse regole di arresto. Vanno contati correzioni accettate, regressioni, tempo trascorso e token fatturati, includendo i tentativi falliti. Una generazione meno costosa che richiede continue correzioni può rendere più caro il completamento del compito.

Qwen3.8-Max è il candidato da valutare per i compiti più impegnativi di un agente visivo, per esempio un agente che esamina un'applicazione, ne modifica il layout e controlla il risultato. I materiali di lancio di Qwen descrivono l'uso del feedback visivo durante l'esecuzione, mentre Model Studio indica input di immagini e video sia per Max sia per Flash. Questo giustifica la raccomandazione per quel flusso di lavoro, ma non dimostra che Qwen generi interfacce migliori per qualsiasi richiesta. Il progetto degli agenti multimodali di Qwen.

In produzione, il costo del passaggio a un altro modello si concentra spesso nell'harness, il software che gestisce gli strumenti e la cronologia della conversazione. Occorre conservare i messaggi di ragionamento corretti, gestire gli errori degli strumenti, limitare i tentativi e subordinare le azioni distruttive alle autorizzazioni dell'applicazione. Un formato di richiesta compatibile a livello API non rende identico il comportamento di due modelli.

Input multimodale: Qwen offre più modalità, DeepSeek Flash resta un'opzione per le immagini

Qwen è la scelta per un prodotto che deve elaborare sia immagini sia video tramite i modelli qui confrontati. Qwen3.8-Max e Qwen3.8-Flash accettano testo, immagini e video e producono testo. Chi sviluppa uno strumento di supporto può così usare la stessa famiglia di modelli per uno screenshot e per una registrazione che riproduce un bug. Capacità di Max, capacità di Flash.

DeepSeek Flash può esaminare immagini: descrivere tutta la famiglia DeepSeek come esclusivamente testuale è sbagliato. La preelaborazione documentata ridimensiona le immagini grandi fino a un'area approssimativa di 1300 × 1300 pixel, con un massimo di 1,024 token per immagine. Per disegni tecnici ricchi di dettagli o screenshot con testo molto piccolo, prima di adottarlo occorre verificare se il ridimensionamento elimina informazioni utili. Elaborazione visiva di DeepSeek.

Il nome Qwen non basta a dedurre il supporto audio. Qwen3.8-Omni-Flash è un prodotto distinto dell'attuale famiglia. Le sue capacità e la sua fatturazione richiedono una valutazione separata: le tariffe testuali di Flash e Max riportate qui non sono prezzi per l'audio. I modelli più recenti di Qwen.

Contesto lungo: DeepSeek offre più output, Qwen è adatto anche ai video

Dichiarare un contesto da un milione di token non basta a far vincere nessuna delle due famiglie. Il contesto è lo spazio di lavoro disponibile per la richiesta, non la promessa di recuperare correttamente ogni informazione contenuta in un input lungo. Entrambe le famiglie nei servizi gestiti dichiarano 1M; il limite di output più alto documentato da DeepSeek conta quando il compito richiede un risultato generato particolarmente lungo. Limiti dell'API DeepSeek.

Le pagine dei servizi gestiti Max e Flash di Qwen distinguono il contesto totale dall'input massimo, dalla lunghezza della risposta e da quella del ragionamento. L'input massimo è di 991,808 token, oppure 983,616 in modalità thinking, mentre il limite dichiarato per la risposta è di 131,072 token. Non si possono sommare tutti i massimi pubblicizzati e aspettarsi di ottenere una richiesta valida. Bisogna lasciare spazio alla risposta e ai messaggi degli strumenti. Limiti di contesto di Qwen Max, limiti di contesto di Qwen Flash.

Per un CTO che deve elaborare lunghi materiali video insieme a documenti, il vantaggio utile di Qwen è il supporto di questi input. Per un sistema di generazione testuale con output insolitamente lunghi, le specifiche di DeepSeek sono più adatte. Per un assistente che lavora su un repository, invece, conviene valutare l'accuratezza nel recupero delle informazioni e nelle modifiche prima di caricare tutti i file in ogni richiesta. Più spazio di lavoro non elimina la necessità di selezionare il materiale pertinente.

Nel self-hosting la distinzione è ancora più netta: Qwen3.8-2.4T-A95B parte da un contesto nativo di 262,144, estendibile a 1,010,000, mentre il prodotto Max gestito offre 1M per impostazione predefinita. Scaricare i pesi non equivale a ottenere la stessa configurazione di distribuzione. Scheda ufficiale dei pesi Qwen.

Costi API: Qwen conviene su Flash senza cache, DeepSeek può vincere con il contesto ripetuto

Qwen Flash è il punto di partenza più economico, finché il riutilizzo dell'input e la lunghezza dell'output non cambiano i conti. L'input in cache è un prefisso del prompt già inviato che il fornitore può riutilizzare a tariffa ridotta. È particolarmente rilevante per un agente che invia ripetutamente le stesse istruzioni e lo stesso contesto del repository.

La regola attuale di DeepSeek per le fasce orarie è precisa: la tariffa di punta si applica dalle 01:00 alle 04:00 e dalle 06:00 alle 10:00 UTC, dal lunedì al venerdì, escluse le festività pubbliche cinesi. Tutte le altre ore sono fuori punta, compresi interamente i fine settimana e le festività pubbliche cinesi. Le tariffe fuori punta sono la metà di quelle di punta. Non si tratta quindi di un generico sconto notturno riferito al proprio fuso orario. Regola di fatturazione di DeepSeek.

Per gli input recuperati dalla cache, l'API diretta di DeepSeek Flash costa $0.003 fuori punta o $0.006 nelle ore di punta per milione di token di input. Qwen3.8-Flash indica $0.016 per l'input nella cache implicita negli ambiti International e US. La guida generale alla cache di Qwen esclude esplicitamente i modelli attuali dal proprio sconto generico: va quindi usato il prezzo indicato per il modello. Prezzi della cache DeepSeek, prezzi della cache Qwen Flash, eccezioni per la cache Qwen.

Quanto costa lo stesso carico di lavoro, con e senza cache?

Consideriamo un esempio con un totale di 20 milioni di token di input e 1 milione di token di output fatturati, distribuiti su più richieste. Assumiamo lo stesso numero di token e la stessa quota di input recuperata dalla cache per entrambi i fornitori: in questo modo isoliamo la differenza tra le tariffe, senza fingere che tokenizer o lunghezza del ragionamento siano identici.

Senza input recuperati dalla cache, il costo calcolato è di $3.60 per DeepSeek Flash fuori punta, $7.20 nelle ore di punta e $3.47 per Qwen3.8-Flash negli ambiti confrontati. Con l'80% dei token di input serviti dalla cache, il totale diventa $1.248 fuori punta o $2.496 nelle ore di punta per DeepSeek, contro $1.326 per Qwen. Questi importi escludono costi degli strumenti, nuovi tentativi, imposte e creazione o archiviazione della cache esplicita.

In questo esempio, dominato dall'input, il pareggio si raggiunge con il 50% di input recuperato dalla cache. Sopra questa soglia DeepSeek fuori punta costa meno; sotto, conviene Qwen. Più in generale, chiamiamo h la quota di input recuperata dalla cache e r il rapporto tra token di output e di input. La differenza di costo DeepSeek meno Qwen per milione di token di input totali è -0.013h + 0.13r dollari, da cui la regola di pareggio h = 10r. Se l'output è almeno un decimo dell'input, DeepSeek non può risultare strettamente più economico con queste ipotesi di utilizzo identico della cache. Nelle ore di punta, Qwen rimane più economico lungo tutto l'intervallo in questo specifico esempio con rapporto 20:1.

Nel caso con cache illustrato, il risparmio è modesto. Un vantaggio nella qualità del risultato, una traccia di ragionamento più breve o un tentativo aggiuntivo possono pesare di più. La soglia di pareggio serve a decidere che cosa misurare, non a instradare le richieste in produzione basandosi soltanto sull'orologio.

Tra i due modelli più grandi, le tariffe di input senza cache e di output di DeepSeek Pro sono inferiori a quelle di Qwen Max negli ambiti confrontati. Qwen Max deve giustificare il sovrapprezzo con il lavoro che riesce a completare o con l'opzione di distribuzione che offre. Il riferimento completo alla fatturazione DeepSeek è nella guida ai prezzi di DeepSeek.

Pesi aperti e licenze: DeepSeek per il modello di punta, Qwen per una distribuzione più piccola

DeepSeek prevale nel confronto tra le licenze dei modelli di punta; Qwen offre il punto di partenza più piccolo. Pesi aperti significa che i file del modello sono accessibili. Non garantisce una licenza senza restrizioni, hardware sufficiente a eseguirli o la disponibilità, nel download, delle funzionalità che circondano l'API gestita.

I repository specifici di DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e DeepSeek-V4-Pro-0813 dichiarano che codice e pesi usano la MIT License. La scheda di Flash fornisce inoltre un encoder di riferimento al posto di un template di chat in formato Jinja. La distribuzione richiede comunque la corretta codifica dei prompt, il software di inferenza e l'esecuzione degli strumenti. Scheda e licenza di Flash, scheda e licenza di Pro.

Qwen3.8-2.4T-A95B usa la licenza personalizzata Qwen3.8-Max License. Concede ampi diritti di uso, modifica e distribuzione, ma impone condizioni che chi sviluppa un prodotto dovrebbe leggere prima di adottare il checkpoint. In particolare:

• Un prodotto o servizio commerciale che supera 100 milioni di utenti attivi mensili o US$20 milioni di ricavi mensili deve mostrare in modo ben visibile il nome del rispettivo modello. Devono essere conservati anche gli avvisi di copyright e di concessione dei diritti.
• Un licenziatario o una sua affiliata che opera negli ambiti definiti dalla licenza come Model as a Service o AI Work Assistant deve ottenere una licenza Qwen separata prima dell'uso commerciale se i ricavi aggregati superano US$50 milioni in un qualsiasi periodo di 12 mesi consecutivi. L'eccezione per l'uso interno richiede che software, output e capacità sottostanti non siano messi a disposizione di terzi.

Queste categorie hanno definizioni ed esclusioni nella licenza: dire «siamo una startup di AI» non basta a stabilire se si applichino. Il modello di business concreto va confrontato con il testo ufficiale della licenza.

C'è anche una differenza di capacità: il checkpoint di punta pubblicato è un modello testuale. La sua scheda elenca esplicitamente l'input visivo, il supporto della modalità senza ragionamento e gli strumenti integrati tra le funzionalità aggiuntive del prodotto Max gestito. Un prototipo basato sull'input di immagini di Max gestito non può migrare a quei pesi senza modifiche. La distinzione di Qwen tra servizio gestito e pesi.

Per uno sviluppatore indipendente o un piccolo team infrastrutturale, Qwen3.8-27B è la scelta iniziale più ragionevole per il self-hosting. È un modello denso da 27B di tipo vision-language, capace di comprendere immagini e video, e la sua licenza specifica è Apache 2.0. È un checkpoint diverso, non una replica locale di Max o dell'API Flash. I requisiti hardware dipendono comunque dalla precisione numerica, dal contesto e dal numero di richieste simultanee. Scheda di Qwen3.8-27B, la sua licenza Apache.

Hosting API: Qwen offre un ambito definito per l'inferenza negli Stati Uniti

Prima di approvare una famiglia di modelli, bisogna scegliere l'operatore e l'ambito di inferenza. Model Studio distingue la regione, che determina punto di accesso e archiviazione, dall'ambito di distribuzione, che stabilisce dove avviene l'inferenza. Architettura regionale di Alibaba.

Per Qwen, Virginia con ambito US limita l'inferenza agli Stati Uniti. Virginia con ambito Global può utilizzare nodi nella Cina continentale e all'estero. Singapore con ambito International usa nodi di inferenza al di fuori della Cina continentale, mentre i dati statici restano nella regione selezionata. Un endpoint a Singapore non implica che tutta l'elaborazione rimanga a Singapore. Definizioni degli ambiti per Virginia, definizioni degli ambiti per Singapore.

Questa distinzione spiega anche i prezzi Qwen più bassi pubblicizzati altrove. Le tariffe dell'ambito Global comprendono $1.65 / $4.951 per Max e $0.113 / $0.382 per Flash, per milione di token di input/output. Non sono i prezzi per l'inferenza limitata agli Stati Uniti usati sopra. Scegliere la tariffa più bassa può significare accettare un perimetro geografico diverso per l'inferenza. Prezzi regionali di Alibaba.

L'API diretta di DeepSeek usa api.deepseek.com. La sua informativa sulla privacy dichiara che i dati personali a cui si applica sono raccolti, trattati e conservati nella Repubblica Popolare Cinese; i termini Open Platform richiamano l'informativa per i dati personali degli sviluppatori e definiscono le responsabilità verso gli utenti finali. Questo non stabilisce dove si trovi ogni server di inferenza e non descrive una copia dei pesi gestita in proprio. Non offre neppure la scelta esplicita dell'ambito US documentata da Alibaba. Endpoint API di DeepSeek, informativa sulla privacy, termini Open Platform.

Il CTO di un'azienda di medie dimensioni dovrebbe approvare il servizio specifico, l'ambito del workspace, le condizioni di conservazione e il caso d'uso. Se un servizio gestito non supera questa valutazione, un checkpoint ospitato separatamente o gestito in proprio va esaminato per le sue condizioni specifiche. La guida alla sicurezza di DeepSeek sul lavoro approfondisce le questioni più ampie relative al servizio e ai dati.

Qwen vs DeepSeek: quanto costa cambiare e quando conviene restare?

Il passaggio ha senso quando la nuova soluzione risolve un vincolo preciso o riduce il costo dei compiti completati. Conviene mantenere il fornitore attuale se soddisfa già i requisiti di input, hosting e qualità e il risparmio apparente svanisce dopo aver conteggiato nuovi tentativi e lavoro di integrazione.

DeepSeek è un'alternativa a Qwen per un agente di programmazione che riutilizza il contesto o per un progetto di self-hosting di un modello di punta che richiede pesi con licenza MIT. Qwen è un'alternativa a DeepSeek per un flusso video gestito, un ambito di inferenza definito negli Stati Uniti o un checkpoint vision-language scaricabile più piccolo. Se la rosa dei candidati comprende altre famiglie, il confronto tra modelli AI cinesi aiuta a collocarle nel panorama più ampio.

La migrazione comprende tre parti. La prima è cambiare insieme endpoint, credenziali e identificativo esatto del modello. La seconda è adattare i controlli del ragionamento, la gestione dei messaggi degli strumenti, gli input di immagini o video e la validazione degli output strutturati. La terza è rivedere le ipotesi operative: le cache non si trasferiscono tra fornitori, le credenziali vincolate a una regione devono corrispondere al servizio selezionato e il self-hosting aggiunge lavoro di gestione della capacità e distribuzione.

I materiali di lancio di Qwen documentano reasoning_effort e la conservazione del ragionamento; DeepSeek pubblica il proprio comportamento in materia di ragionamento e codifica. Si possono riutilizzare la definizione dei compiti e i test di accettazione, ma il formato della conversazione va convalidato per il modello di destinazione. Per le nuove distribuzioni Model Studio, Alibaba raccomanda endpoint specifici per il workspace. Dettagli di integrazione di Qwen, dettagli di codifica di DeepSeek, indicazioni sugli endpoint Model Studio.

Da fare lunedì: scegliere un piccolo insieme di compiti rappresentativi, includendone uno che il sistema attuale non è riuscito a completare. Eseguire entrambi i candidati con gli stessi strumenti consentiti e gli stessi criteri di accettazione. Registrare checkpoint esatto, regione, ambito, impostazione del ragionamento, token recuperati dalla cache, token di output, esito del compito e costo totale. Migrare un singolo flusso ben delimitato solo quando la soluzione vincente supera queste verifiche.

Domande frequenti

Qual è il miglior modello Qwen?

Qwen3.8-Max è l'attuale modello di punta; Max-0902 è documentato come una sua versione aggiornata. Qwen3.8-Flash è il punto di partenza migliore quando conta elaborare immagini, video e testo a basso costo tramite un servizio gestito. Per un modello più piccolo da ospitare in proprio, Qwen3.8-27B va valutato separatamente.

Quanto è accurato DeepSeek?

Non esiste un unico tasso di accuratezza valido per ogni compito. Il suo laboratorio pubblica punteggi relativi a benchmark specifici per Flash-1017 e Pro-0813, che non prevedono il tasso di errore della propria applicazione. Bisogna misurare risultati accettati e fallimenti su un carico di lavoro rappresentativo del proprio caso d'uso.

Chi sviluppa Qwen?

Qwen è la famiglia di modelli di Alibaba. I prodotti gestiti sono disponibili tramite Qwen Cloud e Alibaba Cloud Model Studio, mentre alcuni checkpoint vengono pubblicati anche come pesi scaricabili.

Qwen è all'altezza di DeepSeek?

Per un prodotto gestito che elabora immagini e video, Qwen offre un supporto documentato più ampio per gli input. DeepSeek è un candidato solido per gli agenti di programmazione e offre licenze più semplici per i pesi degli attuali modelli di punta. La raccomandazione dipende dal compito e dalla modalità di distribuzione.

Perché Qwen è gratuito?

Alcuni pesi Qwen si possono scaricare senza pagare una licenza, alle condizioni indicate. Questo non rende gratuito l'uso delle GPU né dell'API gestita. Va controllata la licenza del checkpoint specifico: i pesi di Qwen3.8-Max e Qwen3.8-27B usano licenze diverse.

Qwen si può usare negli Stati Uniti?

Alibaba documenta la disponibilità dei modelli Qwen nell'ambito di distribuzione US. La disponibilità del servizio non stabilisce se una specifica organizzazione o un determinato caso d'uso siano autorizzati a utilizzarlo. I requisiti aziendali di acquisto e gestione dei dati vanno applicati al servizio e all'ambito esatti.

Quanto costa Qwen?

Negli ambiti International e US confrontati qui, Qwen3.8-Flash costa $0.15 per milione di token di input senza cache e $0.47 per milione di token di output; per Max, le tariffe sono rispettivamente $2 e $6. I prezzi dell'ambito Global e degli input recuperati dalla cache sono diversi. Occorre usare le tariffe specifiche per ambito riportate sopra.

Qwen funziona davvero bene?

La chiamata di strumenti, gli input di immagini e video e le valutazioni di programmazione pubblicate dal laboratorio sono elementi sufficienti a giustificarne una valutazione per il proprio prodotto. Conviene partire da Flash per il carico ordinario e passare i compiti a Max solo quando una migliore qualità del risultato giustifica il costo aggiuntivo.

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