Il giorno in cui ho visto la fattura e quasi mi è venuto un infarto
Era martedì. Apro la mail di AWS come faccio ogni settimana, e vedo il totale dell’API Anthropic: €847 in 7 giorni. Per un progetto personale. Di coding.
Mi sono sentito uno stupido. Stavo usando Claude Code come se fosse gratis, mandando l’intero repository a ogni richiesta. “Aggiungi un test per questa funzione” - boom, 50.000 token di context. “Refactor questo modulo” - boom, altri 80.000 token. Non pagavo per le risposte, pagavo per inviare mezzo codebase a ogni botta.
Quella sera mi sono chiesto: esiste davvero un’alternativa? Oppure devo rassegnarmi a spendere 3000€ al mese per avere un assistente AI che mi scrive codice?
La scoperta casuale: MiniMax M2.1
Stavo scrollando r/LocalLLaMA (sì, sono quel tipo di persona) quando ho visto un post che parlava di un modello cinese costato una frazione di Claude ma con performance simili su task di coding. Mi sono incuriosito.
I numeri erano assurdi:
- Claude Opus 4.5: $5/M input, $25/M output
- Claude Sonnet 4.5: $3/M input, $15/M output
- MiniMax M2.1: $0.30/M input, $1.20/M output
10 volte meno. Dieci. Volte. Meno.
Ma subito il dubbio: “Sarà una truffa? Funziona davvero?”
Il primo test: ho quasi rinunciato subito
Mi sono registrato su MiniMax, ho preso le API key, e ho provato a fare una richiesta semplice. Risultato: errore 400, parametro non supportato.
“Visto? Non funziona”, ho pensato. Stavo per tornare a pagare 3000€ al mese a Anthropic.
Poi ho capito il problema: MiniMax ha un’API diversa da OpenAI/Anthropic. Non posso usarlo direttamente con Claude Code. Mi serve un proxy che traduca le chiamate.
Come ho “imbrogliato” Claude Code
Qui è dove le cose si fanno interessanti. Claude Code parla con le API di Anthropic usando un formato specifico. Ma se io metto in mezzo un proxy che riceve le chiamate nel formato Anthropic e le traduce per MiniMax, Claude Code non se ne accorge nemmeno.
Il piano:
- Claude Code pensa di parlare con Anthropic
- In realtà parla con il mio proxy locale (LiteLLM)
- LiteLLM traduce e parla con MiniMax
- MiniMax risponde, LiteLLM ritraduce, Claude Code è felice
Ma c’è un problema: Claude Code non supporta ufficialmente questo. Devo “ingannarlo”.
La configurazione che ha funzionato (dopo 3 tentativi falliti)
Tentativo 1: fallito miseramente
Ho provato a configurare direttamente OpenCode. Errore: il tool non riconosceva il formato delle risposte di MiniMax.
Tentativo 2: quasi funziona
Ho scoperto LiteLLM. Configurazione base, proxy attivo. Ma Claude Code non si connetteva. L’errore? “Invalid API key”.
La soluzione assurda: devo dare a Claude Code una chiave finta per bypassare i controlli, poi redirigere il traffico tramite variabili d’ambiente.
Tentativo 3: funziona!
Ecco la configurazione esatta che uso io:
# 1. Installa LiteLLM
pip install litellm
# 2. Configura le variabili d'ambiente
export MINIMAX_API_KEY="la-tua-chiave-minimax"
# 3. Avvia il proxy
litellm --model minimax/minimax-m2-1 \
--api_base https://api.minimax.chat/v1 \
--api_key $MINIMAX_API_KEY \
--port 4000
# In un altro terminale:
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:4000/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-fake-key" # Serve per bypassare il check
claude
E magicamente, Claude Code funziona con MiniMax M2.1. Non ci credo neanch’io.
I test sul campo: cosa funziona e cosa no
Ho usato MiniMax M2.1 per 3 settimane su progetti reali. Ecco la verità:
✅ Cosa funziona benissimo:
- Refactoring semplice: “Rinomina questa variabile”, “Estrai questa funzione” - perfetto
- Unit test: Genera test per funzioni semplici - ottimo
- Boilerplate: “Crea un componente React che fa X” - funziona
- Debug basilare: “Questo codice ha un bug, trovalo” - ci riesce 8 volte su 10
❌ Cosa NON funziona:
- Architetture complesse: Quando devo discutere di pattern di design, MiniMax perde il filo. Qui torno a Claude.
- Ragionamento profondo: “Analizza questo algoritmo e suggerisci ottimizzazioni” - risultati scarsi
- Debug difficili: Quando il bug è subdolo e richiede contesto multi-file complesso, Claude è superiore
Il compromesso che ho trovato
Ora uso una strategia ibrida:
- 90% dei task: MiniMax M2.1 tramite Claude Code (costo ~€0.30/M)
- 10% dei task critici: Claude Sonnet 4.5 (costo ~€3/M)
Risultato? Stesso livello di produttività, costo ridotto del 75%.
I numeri reali dopo 3 mesi
Ho tenuto traccia di ogni chiamata API. Ecco i dati:
| Mese | Costo Claude (prima) | Costo MiniMix (dopo) | Risparmio |
|---|---|---|---|
| Gennaio | €2.847 | €712 | €2.135 |
| Febbraio | €3.124 | €698 | €2.426 |
| Marzo | €2.956 | €743 | €2.213 |
Totale risparmiato in 3 mesi: €6.774.
Sì, ho dovuto spendere un weekend a configurare il proxy. Sì, ho dovuto imparare quali task vanno bene con MiniMax e quali no. Ma €6.774 in 3 mesi sono €27.000 all’anno. Per un progetto personale.
Gli errori che ho fatto (e che puoi evitare)
Errore 1: Non filtrare il context
All’inizio inviavo l’intero repository a ogni richiesta. Con MiniMax che ha una context window di 196K token (meno di Claude), spesso andavo in overflow.
Soluzione: Ho creato un .claudeignore per escludere node_modules/, build/, file binari, ecc.
Errore 2: Prompt troppo lunghi
MiniMax risponde meglio a istruzioni dirette e brevi. I prompt lunghi e articolati che funzionano con Claude, con MiniMax confondono il modello.
Soluzione:
- Prima: “Analizza questo codice considerando che stiamo usando React 18, TypeScript 5.2, e il pattern Container/Presentational…”
- Dopo: “Refactor questa funzione in un componente React. Usa TypeScript.”
Errore 3: Pensare che fosse identico a Claude
Non lo è. MiniMax è più “surface level”. Se hai bisogno di ragionamento profondo, non funziona. Lo accetti e usi Claude per quei casi.
La questione privacy (che mi ha fatto sudare)
MiniMax è cinese. La prima settimana ero paranoico: “Sto mandando il mio codice in Cina?”
La mia soluzione personale:
- Codice open source: Lo mando a MiniMax senza problemi
- Codice aziendale sensibile: Rimango su Claude o uso modelli locali (Ollama + Llama 3)
- Codice con segreti: Mai. Lo processo solo localmente.
È un compromesso. Ma per il 90% del mio lavoro (refactoring, test, boilerplate), MiniMax va più che bene.
Conclusione: ne vale la pena?
Dopo 3 mesi di utilizzo quotidiano, la mia risposta è: dipende.
- Se usi Claude per task semplici e ripetitivi: sì, passa a MiniMax
- Se hai bisogno di ragionamento profondo costante: no, rimani con Claude
- Se vuoi risparmiare ma mantenere produttività: usa la strategia ibrida
Per me, risparmiare €27.000 all’anno vale il weekend di configurazione e il piccolo overhead di dover scegliere quale modello usare per ogni task.
Voi avete mai provato alternative a Claude/ChatGPT per coding? Come vi è andata? Raccontate nei commenti!
Disclaimer: Questo è il racconto della mia esperienza personale. I risultati possono variare. Non sono responsabile se provi questa configurazione e qualcosa va storto. Fai i tuoi test prima di usarlo in produzione.
Configurazione completa che uso io:
# ~/.bashrc o ~/.zshrc
alias minimax-proxy="litellm --model minimax/minimax-m2-1 --api_base https://api.minimax.chat/v1 --port 4000"
alias claude-minimax="export ANTHROPIC_BASE_URL='http://localhost:4000/v1' && export ANTHROPIC_API_KEY='sk-fake' && claude"
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