I limiti di utilizzo di Claude sono troppo stringenti? Ecco perché i token sembrano non bastare mai

Col tempo Claude è migliorato in maniera impressionante, tanto che l'IA di Antrhopic è oggi considerata una delle migliori sul mercato. Per la programmazione, soprattutto, dato che Claude Codex è probabilmente il punto di riferimento per la scrittura di codice. Ma anche sotto altri aspetti, in particolare le funzionalità di Claude Cowork, un assistente potentissimo che ora è entrato anche all'interno dell'ecosistema di Microsoft Copilot, affiancandosi ai modelli di OpenAI, che comunque rimangono quelli predefiniti nel mondo Microsoft. 

C'è però un problema che lamentano numerosi utenti: i limiti di utilizzo. Sia nel piano Pro, sia in quello Max, il più costoso, che richiede un abbonamento da 90 euro mensili. L'azienda sta correndo ai ripari, ma sempre più utenti sono infastiditi.

Bug o scelta di business? Perché i token di Claude sembrano non bastare mai?

I limiti di utilizzo sono una costante nei sistemi di intelligenza artificiale. Nella maggior parte dei casi, ci vuole davvero poco ad arrivare ai limiti di utilizzo dei piani gratuiti, fatto che obbliga ad attendere alcune ore prima di poter porre nuove domande all'IA. Il problema è quanto questo accade anche agli utenti paganti, e sotto questo profilo Claude è l'IA che raggiunge più facilmente il numero di token previsti dal piano. 

Un problema che riconosce Anthropic stessa. "Siamo consapevoli che molte persone stanno raggiungendo i limiti di utilizzo in Claude Code molto più rapidamente del previsto. Stiamo analizzando attivamente il problema e condivideremo ulteriori informazioni non appena avremo un aggiornamento", affermava il 31 marzo un portavoce dell'azienda su Reddit, aggiungendo poche ore dopo che "è la principale priorità per il team e sappiamo che questo sta bloccando molti di voi. Condivideremo maggiori informazioni non appena ne avremo".

Alcuni sviluppatori riportano di arrivare già al limite in poche ore, riporta The Register, riferendosi al piano Max, quello più costoso. 

Il problema non è nato oggi e, almeno in alcuni casi, può essere causato da un bug che impedisce al sistema di accedere alla cache, consumando di conseguenza molti più token di quelli necessari, fino a 10 o 20 volte in più. Ma anche risolvendo questo bug, la situazione difficilmente cambierebbe in maniera drastica, dal momento che la sensazione è che l'azienda abbia scelto un approccio piuttosto conservativo per l'accesso da parte degli utenti alle risorse di calcolo.

Certo, si potrebbe passare alla modalità a consumo, tramite l'API, pagando quindi per i token usati ed evitando ogni limitazione sull'utilizzo, ma i costi in questo caso tendono a crescere rapidamente, come ben sanno gli appassionati che stanno sperimentando con OpenClaw e che in certi casi rischiano di vedere "bollette" carissime per l'IA.

Anthropic ha anche cercato di venire incontro ai suoi utenti, raddoppiando i numero di token disponibili al di fuori delle ore di picco (quelle lavorative), ma la situazione non è migliorata come si sperava. 

Serve maggiore trasparenza sul consumo di token

Uno dei fattori critici è che Claude non indica esplicitamente quanti token sono a disposizione dei vari piani di abbonamento, rimanendo molto generica. Una maggiore trasparenza sicuramente potrebbe aiutare gli utenti a capire quali prompt e quali automazioni consumano maggiori risorse. Ma, a nostro avviso, potrebbe non essere sufficiente, e al massimo spingerebbe gli utenti a ridurre l'uso di questa IA, limitandola ai casi più utili ai fini della produttività. Che è l'opposto di quello che ci si aspetta da applicazioni come Claude Cowork, a tutti gli effetti un assistente che ci segue durante la realizzazione di documenti e processi complessi. 

La soluzione più ovvia sarebbe quella di aumentare il numero di token a disposizione degli utenti, ma comprensibilmente le aziende devono anche trovare un equilibrio per ritagliarsi dei margini di guadagno. L'IA costa, tantissimo, e a oggi nessuna azienda ha trovato un modello di business efficace per guadagnare dagli LLM. 

Anthropic, nello specifico, ha perso 6 miliardi di dollari nel 2024, 4 miliardi nel 2025 e non prevede di avere bilanci in attivo prima del 2028. OpenAI non è messa molto meglio, e prevede una perdita di 14 miliardi di dollari nel 2026.

Va sottolineato che la maggior parte degli incassi derivano dalle chiamate API, non dagli abbonamenti, e questo permette anche di capire come mai in certi casi sia piuttosto facile raggiungere i limiti di utilizzo dell'IA. 

Cosa aspettarsi per il futuro?

L'IA è una tecnologia dirompente, che ha letteralmente stravolto il concetto di produttività personale. Lo sottolineano le statistiche che abbiamo più volte riportato su Edge9, che suggeriscano un'adozione enorme da parte dei singoli, anche in contesti aziendali. Dove ancora non riesce a esprimere il suo potenziale è nel trasformare i processi lavorativi. Al di là delle stime sull'incremento di produttività derivante dalla sua adozione, come abbiamo affermato più volte, solo poche aziende sono in grado di cogliere questi vantaggi, e la stragrande maggioranza (più dell'90%) ha investito in progetti pilota che poi non si sono mai trasformati in innovazioni da trasferire a tutta l'azienda. 

I motivi sono tanti, a partire dai dati, spesso sparsi in silos informativi: per far funzionare bene l'IA è necessario alimentarla con i dati aziendali. Ma prima, bisogna capire dove sono, come sono organizzati, abbattere i silos. Solo poche aziende hanno questa maturità digitale, e sono le uniche a trarre i maggiori vantaggi dall'IA. Un secondo problema è relativo alla resistenza al cambiamento: non tutti sposano volentieri questa tecnologia. Ce lo ha confermato di recente Denis Cassinerio, Senior Director & General Manager South EMEA di Acronis, che durante un'intervista in occasione del Security Summit ha sottolineato che in certi casi è necessario "spingere" attivamente i dipendenti all'uso dell'IA. In particolare gli sviluppatori con più anni di esperienza che, forse per motivi anagrafici, sono quelli che mostrano maggiore resistenza al cambiamento. 

E lo vediamo anche noi nel nostro piccolo. Chi scrive si occupa anche di formazione alle aziende proprio su temi legati al digitale e all'intelligenza artificiale, e il gap fra chi è entusiasta e accoglie con favore la tecnologia e chi, invece, é indifferente è enorme. Anzi: in certi casi, è evidente un certo scetticismo, anche dovuto a una certa narrazione da parte dei media (e anche da parte dei protagonisti del settore, fra cui Anthropic). Come si può spingere una persona a usare una tecnologia che, secondo i meno ottimisti, sostituirà la maggior parte delle funzioni lavorative da colletto bianco? Se già il change management è un problema di per sé, con l'IA la situazione risulta ancora più complessa, perché risulta difficile convincere le persone ad addestrare uno strumento che poi andrà a sostituirle. 

Tornando al problema iniziale di Claude, se qualcuno è infastidito dai limiti di utilizzo ha sempre altre alternative fra cui scegliere. Magari tornando a OpenAI e tappandosi il naso per l'accordo dell'azienda di Altman con il Pentagono, che ha sollevato numerose critiche e anche spinto in tanti a passare proprio a Claude. Se però i colossi del settore non riescono a trovare rapidamente un modo per monetizzare i mostruosi investimenti in R&S, addestramento dell'IA, inferenza e costruzione di nuovi data center, gli scenari saranno due: limiti sempre più severi al numero di prompt o costi per token che crescono a dismisura, in particolare sui modelli più evoluti.