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Genera il tuo report →Il problema
Cerchi l'istanza giusta, vai sul sito AWS, poi su Azure, poi su GCP. I prezzi sono in USD, le region non corrispondono, le famiglie di istanze hanno nomi diversi. Dopo ore hai un foglio con dati incoerenti e nessuna raccomandazione chiara.
ECATE AI fa questo lavoro al posto tuo — in 5 minuti, con prezzi live in EUR su datacenter italiani e una raccomandazione motivata.
Giorni di lavoro per una stima
Raccogliere prezzi aggiornati da tre provider diversi, su region italiana, in EUR, richiede ore. Spesso si finisce con dati incompleti o vecchi.
Naming convention impossibile
r6i.4xlarge, E16s_v5, n2-highmem-16 — confrontare istanze tra provider richiede competenza specialistica che non sempre è disponibile in casa.
Prezzi on-demand vs RI vs CUD
Il costo reale dipende da Reserved Instances, Committed Use Discounts, Savings Plans. Calcolare il risparmio ottimale per ogni provider è tutt'altro che banale.
Region italiana = caso speciale
eu-south-1, Italy North, europe-west8 hanno prezzi diversi dalle region US. I tool generici non li coprono bene. ECATE AI è costruita su questi datacenter.
Stai valutando un progetto cloud? Ottieni un confronto oggettivo in pochi minuti.
Provalo gratis →Coverage
Prezzi recuperati in tempo reale dalle API ufficiali su region Milano per tutti e tre i provider. Nessun dato statico, nessuna approssimazione su region estere.
aws
Amazon Web Services
Azure
Microsoft Azure
GCP
Google Cloud Platform
Come funziona
Descrivi il workload
Inserisci vCPU, RAM, storage, OS e ore/giorno di utilizzo. Puoi descrivere configurazioni multi-VM con tipologie diverse (application server, database, compute-intensive). L'interfaccia accetta anche linguaggio semi-naturale — il motore interpreta il contesto.
Il motore RAG analizza
Un pipeline RAG basato su Mistral medium recupera le knowledge base sui cataloghi istanze (naming convention, famiglie, rapporti vCPU/RAM) e identifica le istanze ottimali per ogni provider. Il price agent recupera prezzi live: Infracost API per AWS e GCP, Azure Retail Prices API per Azure. Nessun dato statico — ogni query va alle API ufficiali.
Raccomandazione deterministica
La raccomandazione finale è calcolata da un engine deterministico in Python con soglie fisse: delta >15% = raccomandazione forte · 5–15% = condizionale · ≤5% = astensione esplicita. Stessi input, stesso output, sempre. Il report include confronto costi in EUR per ogni provider e note su SLA e GDPR. Esportabile in PDF.
NOTA TECNICA — PERCHÉ RAG E NON LLM PURO
Un LLM generico conosce i cataloghi cloud solo fino alla sua data di training — i prezzi cambiano, le istanze si aggiornano, le region italiane sono sottorappresentate. Con RAG, il modello non usa la propria memoria parametrica per il pricing: recupera prima i dati aggiornati via API ufficiali, poi genera la raccomandazione su quel contesto. La raccomandazione finale è comunque deterministica (Python puro, nessun LLM) per garantire output stabile e verificabile.
Vuoi vedere un report su una tua configurazione reale? Ci vogliono 5 minuti.
Inizia gratis →Output reale
Report #61, generato il 18 maggio 2026. 4 VM, Linux, region Milano. Prezzi live dalle API ufficiali — include compute, storage, HA e backup.
⚠️ Azure — delta vs AWS: −8,9%
(soglia 5–15%: raccomandazione condizionale, non forte).
Azure è l'opzione più economica, ma il delta è recuperabile con impegni AWS esistenti.
Raccomandazione: valutare Azure come primaria, ma verificare la policy di impegno del cliente prima di finalizzare.
| Provider | Istanze consigliate | Mensile | Annuale |
|---|---|---|---|
| Azure ⚠️ condizionale | D4s_v4 × 2 · E8s_v4 · D2s_v4 | €1.569/mese | €18.826/anno |
| AWS | m6i.xlarge × 2 · r6i.2xlarge · m6i.large | €1.708/mese | €20.497/anno |
| Google Cloud | n2-standard-4 × 2 · n2-highmem-8 · n2-standard-2 | €1.838/mese | €22.053/anno |
La domanda che tutti si fanno
CHATGPT / LLM GENERICO
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Provalo gratis →Chi c'è dietro
Founder · ICT Professional · Executive MBA Polimi GSoM 2025
Professionista ICT con anni di esperienza nell'infrastruttura enterprise e nella
migrazione cloud. Ho avviato ECATE AI come Business Transformation Project durante
l'Executive MBA al Politecnico di Milano, dopo aver condotto oltre 60 interviste
con aziende e system integrator italiani che affrontano ogni giorno la complessità
del confronto tra provider cloud.
ECATE AI nasce da un problema reale che ho visto ripetersi: le aziende perdono
settimane — e migliaia di euro — a valutare AWS, Azure e GCP senza uno strumento
oggettivo. L'ho costruito per risolvere esattamente questo.
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