Chi usa Cursor, Cline o Codex CLI può far passare dal modello decine di milioni di token al giorno. I workflow agentici richiedono moltissimi token: l'AI legge file, pianifica le modifiche, scrive codice, esegue test, incontra errori e riprova. Ogni passaggio richiede un round-trip verso l'API di inferenza, e a ogni round-trip il contesto, che continua a crescere, viene inviato di nuovo.

La maggior parte di questi token è input, non output. Su 792 sviluppatori e 29.230 giornate di coding registrate, il 94,8% di tutti i token era input in cache (cache read) e solo lo 0,2% output (viberank, 2026). Un singolo turno di un agente produce poche centinaia di token di output: in una settimana di 13.972 turni di uno sviluppatore, la media è stata di circa 420 (fonte).

È la velocità di output a decidere quanto dura ciascun turno. Per un turno con 400 token di output:

  • A 90 token al secondo (tipico di un modello frontier): ~4,4 secondi
  • A 400+ token al secondo (MiniMax-M2.5): ~1 secondo

Su un task da 50 a 200 turni, si arriva a 4-15 minuti di attesa per l'output contro 1-3 minuti. Un'inferenza più veloce significa meno tempo ad aspettare le risposte e più tempo in un flusso di lavoro produttivo.

Questo articolo spiega perché l'agentic coding ha requisiti di prestazioni diversi dagli strumenti AI basati su chat, e come ottimizzare per la velocità.

Perché gli strumenti di agentic coding consumano così tanti token

Negli strumenti AI basati su chat, un'interazione consiste di solito in un solo ciclo di richiesta e risposta.

L'agentic coding funziona in un altro modo. Un singolo task come "rifattorizza questo modulo" innesca decine di chiamate all'LLM. L'agente legge file, costruisce il contesto, pianifica come procedere, scrive codice, esegue test, incontra errori, fa debug e riprova. Ogni passaggio richiede un round-trip di inferenza.

Un singolo task si divide in due fasi distinte:

Fase di pianificazione (5-15 turni):

  • Capire la struttura del codebase
  • Analizzare dipendenze e architettura
  • Progettare la strategia di migrazione
  • Valutare rischi e casi limite

Fase di esecuzione (50-200+ turni):

  • Leggere e analizzare file
  • Scrivere diff e applicare le modifiche
  • Eseguire i test e registrare i fallimenti
  • Correggere gli errori e iterare finché tutto è verde
Pattern Turni Token elaborati Attesa per l'output (90 tok/s) Attesa per l'output (400 tok/s)
Chat completion 1-3 2-5K 4-13 s 1-3 s
Pipeline RAG 3-5 10-30K 13-22 s 3-5 s
Agentic coding 50-200+ Milioni, soprattutto input 4-15 min 1-3 min

I tempi di attesa sono calcolati con circa 400 token di output per turno.

Per dare un'idea di questi numeri: una chat completion comprende da uno a tre turni, quindi l'attesa è di pochi secondi a quasi qualsiasi velocità. Con l'agentic coding invece i tempi si sommano: gli stessi secondi per turno si ripetono da 50 a 200 volte per task, e di nuovo per ogni task della giornata.

La pianificazione trae vantaggio dall'intelligenza del modello, l'esecuzione dalla velocità. E l'esecuzione rappresenta di solito oltre il 90% dei turni.

Consumo di token in una tipica sessione di agentic coding

Ecco come si ripartisce il consumo di token in un tipico task di agentic coding:

A velocità diverse:

Provider Velocità Attesa per l'output Per turno
Modello frontier tipico 60-100 tok/s 7-11 min 4-7 s
MiniMax-M2.5 su Infercom 400+ tok/s meno di 2 min ~1 s

Per questo task, un tipico modello frontier a 60-100 tok/s ha bisogno di 7-11 minuti per produrre l'output. MiniMax-M2.5 su Infercom, a 400+ tok/s, impiega meno di 2 minuti. La differenza si distribuisce su tante piccole attese: 4-7 secondi contro circa un secondo, ogni volta che l'agente risponde.

Nel corso di una giornata di lavoro queste attese si sommano. Uno sviluppatore i cui agenti eseguono 500 turni al giorno riceve circa 200K token di output: sono 33-56 minuti di attesa a 60-100 tok/s e circa 8 minuti a 400 tok/s. A ogni turno si aggiunge anche il tempo che il modello impiega a elaborare l'input, che cresce con le dimensioni del codebase. Questa parte dipende dalla velocità di prefill e dal prompt caching, non dalla velocità di output.

Due strade per un agentic coding più veloce

Ci sono due approcci principali per migliorare la velocità di inferenza negli strumenti di agentic coding:

Opzione A: sostituzione completa

Usi MiniMax-M2.5 per tutto. È la configurazione più semplice:

  • Un modello, un provider
  • 75,8% su SWE-bench Verified - al livello dei modelli frontier
  • 400+ token al secondo su infrastruttura UE
  • Configurazione più semplice, costo più basso

Ideale per: team che puntano su velocità e semplicità

Configurazione di Codex CLI (sostituzione completa):

# ~/.codex/config.toml
model = "MiniMax-M2.7"
model_provider = "infercom"

[model_providers.infercom]
name = "Infercom (EU Sovereign)"
base_url = "https://api.infercom.ai/v1"
env_key = "INFERCOM_API_KEY"
wire_api = "responses"

Opzione B: separare planner ed executor

Mantieni il tuo modello frontier (Claude, GPT, Gemini) per le decisioni di pianificazione complesse e affidi l'esecuzione a un'inferenza veloce.

Lo schema funziona così:

Fase Turni Cosa succede Priorità per il modello
Pianificazione 5-15 Capire il codebase, decisioni architetturali, strategia di migrazione, valutazione dei rischi Qualità (modello frontier)
Esecuzione 50-200+ Lettura di file, diff, test, fallimenti, fix, iterazione Velocità (modello veloce)

Separare planner ed executor tiene conto del fatto che pianificazione ed esecuzione hanno requisiti diversi. La pianificazione comprende 5-15 turni in cui il modello analizza il codebase, prende decisioni architetturali e valuta i rischi: compiti in cui contano le capacità di ragionamento di un modello frontier. L'esecuzione comprende 50-200+ turni di operazioni sui file, generazione di codice, test e iterazione: compiti in cui conta soprattutto la velocità. Poiché l'esecuzione rappresenta la stragrande maggioranza dei turni, affidarla a un modello veloce come MiniMax-M2.5 riduce molto il tempo totale di inferenza, mantenendo una pianificazione di qualità frontier.

Oltre il 90% dei tuoi turni va all'esecuzione, non alla pianificazione. Affidali a un'inferenza veloce.

Ideale per: team che hanno già investito in un modello frontier e vogliono ottimizzare la maggior parte della loro spesa in token

Configurazione di Cline (planner ed executor separati):

Nelle impostazioni di Cline, attiva "Use different models for Plan and Act modes":

  • Plan Model: Claude Sonnet (o il tuo modello frontier)
  • Act Model: MiniMax-M2.7 tramite l'API di Infercom

Configurazione di OpenCode:

// opencode.json
{
  "agent": {
    "plan": {
      "model": "claude-sonnet-4-5-20250514",
      "provider": "anthropic"
    },
    "build": {
      "model": "MiniMax-M2.7",
      "provider": "infercom"
    }
  }
}

Configurare Codex CLI per Infercom

Codex CLI è l'assistente open source di OpenAI per l'agentic coding. Ecco come configurarlo per Infercom:

Prerequisiti:

Installazione:

npm install -g @openai/codex

Imposta la tua chiave API:

export INFERCOM_API_KEY="your-key-here"
# Aggiungi a ~/.zshrc o ~/.bashrc per renderla permanente

Crea il file di configurazione (~/.codex/config.toml):

# Default settings
model = "MiniMax-M2.7"
model_provider = "infercom"
approval_mode = "suggest"  # Options: suggest, auto-edit, full-auto

# Infercom provider definition
[model_providers.infercom]
name = "Infercom (EU Sovereign)"
base_url = "https://api.infercom.ai/v1"
env_key = "INFERCOM_API_KEY"
wire_api = "responses"

Verifica la configurazione:

codex
# Dovrebbe mostrare:
# model: MiniMax-M2.7
# provider: infercom

Come la velocità di inferenza influisce sul lavoro degli sviluppatori

Oltre al puro risparmio di tempo, la velocità di inferenza incide su diversi aspetti del lavoro di sviluppo.

Costo del cambio di contesto: Attese brevi (sotto i 30 secondi) permettono agli sviluppatori di restare concentrati sul task in corso. Attese più lunghe portano spesso a cambiare contesto, e tornare al task originale ha un costo di produttività a sé.

Frequenza delle iterazioni: Un'inferenza più veloce rende la sperimentazione più praticabile. Gli sviluppatori possono provare rapidamente più approcci e individuare i problemi prima nel ciclo di sviluppo.

Dimensione del ciclo di feedback: Risposte veloci permettono di lavorare per passi più piccoli. Le modifiche più piccole sono in genere più facili da rivedere, testare e integrare.

L'impatto sul team:

In un team di 5 persone in cui gli agenti di ogni sviluppatore eseguono 500 turni al giorno, passare da 90 tok/s a 400+ tok/s fa risparmiare circa 30 minuti di attesa al giorno per sviluppatore (da 37 a 8 minuti). Si arriva a circa 2,5 ore al giorno, cioè circa 50 ore al mese.

Con un costo pieno di €80 all'ora, sono circa €4.000 al mese di tempo di ingegneria che si può dedicare a lavoro produttivo. Il tempo che il modello impiega a elaborare l'input si aggiunge a questo e non è conteggiato qui.

L'impatto sulla produttività cresce con le dimensioni del team e con il volume di task di agentic coding.

Residenza dei dati nell'UE e conformità al GDPR

Per i team con requisiti di residenza dei dati, la posizione dell'infrastruttura di inferenza conta.

Per MiniMax-M2.5 su Infercom valgono questi punti:

  • Hardware SambaNova a Monaco, Germania
  • Piena conformità al GDPR
  • Nessuna esposizione al CLOUD Act statunitense
  • Infrastruttura certificata ISO 27001

Per i team di settori regolamentati (finanza, sanità, legale, pubblica amministrazione), la residenza dei dati nell'UE può essere un requisito di conformità.

Prestazioni e sovranità:

Storicamente l'inferenza ospitata nell'UE è stata associata a prestazioni inferiori rispetto ai provider statunitensi.

MiniMax-M2.5 su Infercom dimostra che un throughput elevato (400+ tok/s) è raggiungibile su infrastruttura UE. Cade così il tradizionale compromesso tra sovranità dei dati e velocità di inferenza.

Per iniziare

Per provare Infercom con i tuoi strumenti di agentic coding:

  1. Ottieni una chiave API - su cloud.infercom.ai/apis
  2. Configura il tuo strumento - Infercom supporta Codex CLI, Cline, Cursor e altri strumenti compatibili con OpenAI
  3. Prova con un task reale - usa un vero task di sviluppo per valutare la differenza di prestazioni

Per istruzioni dettagliate su ogni strumento, consulta la nostra documentazione sull'agentic coding.

La configurazione richiede di solito pochi minuti.

Verifica dell'API:

curl -s https://api.infercom.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $INFERCOM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"MiniMax-M2.7","input":"Write a Python function to reverse a string"}' \
  | jq '.output[0].content[0].text'

Gli strumenti di agentic coding hanno requisiti di prestazioni radicalmente diversi dalle interfacce AI basate su chat, a causa del loro elevato consumo di token.

La velocità di inferenza incide direttamente sulla produttività degli sviluppatori, grazie ad attese più brevi e cicli di feedback più stretti.

MiniMax-M2.5 su Infercom offre un throughput di 400+ tok/s, un'accuratezza del 75,8% su SWE-bench, una finestra di contesto da 160K e la residenza dei dati nell'UE.

Per i team che valutano provider di inferenza per workload di agentic coding, il throughput dovrebbe essere un criterio primario, insieme alla qualità del modello e ai requisiti di residenza dei dati.

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Thomas VitsScritto da Thomas Vits, con assistenza dell'AI.