7 migliori API per chatbot nel 2025

Vi siete mai chiesti come fanno i chatbot, come rispondere alle domande, eseguire la logica o generare risposte dinamiche che possono essere inserite in qualsiasi app o sistema? È qui che entrano in gioco le API per chatbot. Ma non nel modo in cui si potrebbe pensare.

Non si tratta solo di collegare un bot alle API. Si costruisce un bot e poi lo si espone come API.

Un'API per chatbot consente a chiunque di inviare un messaggio al vostro bot tramite una richiesta HTTP, come se fosse un endpoint, e di ricevere una risposta strutturata. È un modo semplice per inserire conversazioni guidate dall'intelligenza artificiale in siti web, app, assistenti vocali o qualsiasi flusso di lavoro personalizzato.

Sia che stiate costruendo un chatbot per l'assistenza, il flusso di onboarding o un agente AI completamente autonomo, avere un endpoint API rende il vostro chatbot utilizzabile ovunque, senza bisogno di costruire un front-end o un'interfaccia utente completa.

In questa guida, spiegherò come funzionano le API per chatbot dal punto di vista di un costruttore di piattaforme, quali vantaggi offrono e quali sono i principali strumenti che semplificano la creazione di chatbot con endpoint API esposti.

Definizioni rapide (per lettori intermedi)

Prima di entrare nel vivo, ecco un ripasso di alcuni termini chiave che vedrete in questo articolo:

• API (Application Programming Interface): Un modo per far interagire un sistema con un altro, di solito attraverso richieste HTTP.
• Endpoint: Un URL specifico in cui l'API riceve o invia dati.
• Richiesta HTTP: Una chiamata effettuata da un client (come un'applicazione o un sito web) a un server per recuperare o inviare informazioni.
• Esporre un bot come API: Rendere disponibile il chatbot tramite un endpoint API, in modo che altri strumenti possano interagire direttamente con esso.

Questi termini sono alla base del funzionamento delle API dei chatbot. Se vi sentite a vostro agio con il modo in cui i sistemi inviano e ricevono dati, siete già a metà strada nella comprensione del funzionamento dei bot come servizi di backend.

Come funziona un'API per chatbot?

Quando si espone un chatbot come API, questo funziona accettando una richiesta HTTP, solitamente contenente un messaggio dell'utente, e restituendo una risposta strutturata. L'interazione avviene interamente attraverso l'endpoint del bot, senza che l'interfaccia utente sia coinvolta. L'API gestisce il messaggio, lo instrada attraverso la logica del bot e restituisce una risposta che il sistema può utilizzare come vuole.

Ecco cosa succede sotto il cofano:

Un sistema invia una richiesta

Può trattarsi di un'applicazione frontend, di un servizio backend o di un webhook. Invia una richiesta POST all'endpoint API del chatbot con un messaggio o un input dell'utente.

La piattaforma riceve l'input

La richiesta viene indirizzata alla logica del bot all'interno del sistema. Questa potrebbe includere la gestione del contesto, la memoria, i dati dell'utente o i metadati.

Il chatbot elabora il messaggio

La piattaforma esegue il messaggio attraverso l'intelligenza artificiale (come un LLM), la logica decisionale o qualsiasi strumento che avete collegato, come calcolatori, connettori API o flussi di lavoro.

Viene generata una risposta

Il bot crea una risposta strutturata. Può trattarsi di una risposta in testo semplice, di un JSON con pulsanti o persino di istruzioni personalizzate, a seconda dello schema dell'API.

L'API invia la risposta

Il sistema chiamante riceve la risposta del chatbot e la visualizza o la utilizza come vuole: in un'interfaccia utente della chat, in un'app, in un assistente vocale o in un flusso di backend.

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Questa configurazione rende il chatbot flessibile e portatile. Non ha bisogno di un front-end integrato. Diventa un servizio autonomo, richiamabile, che può essere inserito in qualsiasi ambiente che sappia fare una richiesta HTTP.

Perché costruire un chatbot come API?

Quando si espone un chatbot come endpoint API, non si sta creando un'interfaccia visiva. State costruendo un servizio di backend, un bot che può essere richiamato da qualsiasi sistema, applicazione o flusso di lavoro.

Questo modello presenta diversi vantaggi, soprattutto per le piattaforme che vogliono offrire agli utenti la massima flessibilità senza aggiungere complessità al front-end.

Implementazione leggera

Poiché il chatbot viene eseguito sul backend e risponde solo quando viene chiamato, non c'è alcun carico pesante sul lato client. Niente script, niente elementi dell'interfaccia utente, nessun costo di performance per il sito web o l'applicazione che chiama il bot.

Semplice accesso basato su HTTP

Qualsiasi sistema in grado di effettuare una richiesta HTTP può utilizzare il vostro chatbot. Ciò include siti web, applicazioni mobili, strumenti interni, flussi WhatsApp , assistenti vocali e persino dispositivi hardware.

Scalabilità e manutenzione più semplici

Si gestisce solo il traffico API, non le interfacce utente pesanti come una sessione o le connessioni socket in tempo reale. In questo modo è più facile monitorare l'utilizzo, applicare limiti di velocità e scalare l'infrastruttura quando necessario.

Chiara separazione dell'architettura

I team di frontend costruiscono interfacce. I team di backend collegano i sistemi. La logica del chatbot è gestita separatamente attraverso l'API. Questo rende l'integrazione più pulita e più facile da mantenere nel tempo.

Pieno controllo sul comportamento dei bot

È possibile alimentare il bot con modelli di intelligenza artificiale, motori di intenti, logica personalizzata, memoria, chiamate API esterne o qualsiasi combinazione. La struttura della richiesta e della risposta dipende interamente dalla vostra piattaforma.

Prototipazione e test più rapidi

Poiché non c'è alcuna interfaccia utente, è possibile testare il bot inviando semplici richieste JSON e verificando la risposta. In questo modo è facile eseguire il debug, l'iterazione e l'implementazione senza attendere il lavoro di progettazione o di frontend.

Le 7 migliori piattaforme di chatbot con accesso API

Non tutti i costruttori di chatbot sono progettati per funzionare come API. Alcuni strumenti si concentrano sui flussi visivi, altri danno priorità alla chat dal vivo e altri ancora sono costruiti da zero per consentire di inviare un messaggio e ricevere una risposta intelligente e strutturata, senza bisogno dell'interfaccia utente.

Se state costruendo una piattaforma, un prodotto o uno strumento interno e volete collegare un chatbot attraverso un semplice endpoint HTTP, questi sono gli strumenti da prendere in considerazione. Alcuni sono low-code, altri sono orientati all'impresa e altri ancora vi danno il pieno controllo su come il vostro bot pensa, risponde e scala.

Ecco un rapido sguardo al confronto:

1. Botpress

Botpress è pensato per i team che costruiscono bot che si sentono più agenti che semplici moduli. Offre un costruttore visuale, ma con una logica profonda, una NLU integrata e strumenti di facile utilizzo per gli sviluppatori che consentono di andare ben oltre gli alberi decisionali.

Una volta pubblicato un bot, Botpress fornisce un endpoint API immediato - nessuna configurazione, nessun hosting, nessuna attesa. Potete inviare un messaggio a quell'endpoint e ottenere una risposta strutturata: testo, pulsanti, strumenti di attivazione, moduli, riferimenti alla memoria - siete voi a definire il comportamento del bot.

È progettato per il controllo. È possibile collegare strumenti, connettersi a database, accedere ad API esterne e persino utilizzare LLMs per alimentare parti specifiche della conversazione. E la parte migliore? Non siete vincolati a un'interfaccia utente. Potete utilizzare l'API ovunque vogliate, su un sito web, un'applicazione mobile, WhatsApp, uno strumento interno e così via.

Caratteristiche principali:

• Consegna API-First: Ogni bot che costruite viene fornito con un endpoint API attivo che restituisce risposte JSON, pronto per essere inserito in qualsiasi contesto.
• NLU e strumenti integrati: Supporta le richieste LLM , le chiamate API, il recupero dei dati, la memoria e l'uso degli strumenti, tutti configurabili all'interno della piattaforma.
• Progettazione modulare: I bot sono costruiti utilizzando i flussi, ma è possibile iniettare logica e ramificazione a qualsiasi livello utilizzando condizioni, variabili o persino codice personalizzato.‍
• Channel-Agnostic: non è necessaria alcuna interfaccia utente: siete voi a controllare dove e come appare il bot, mentre il backend fa il lavoro pesante.
  

Prezzi:

• Piano gratuito: Include 5 dollari di credito AI al mese e prezzi basati sull'utilizzo.
• PianoPlus : $89/mese con trasferimento dell'agente in diretta e analisi
• Piano Team: $495/mese con collaborazione avanzata e RBAC

2. Tidio

Tidio si concentra maggiormente sull'assistenza e sull'automazione delle vendite, soprattutto per le piccole e medie imprese. Combina la chat dal vivo con flussi di chatbot e offre un costruttore a codice ridotto che i team possono utilizzare senza toccare il codice.

Ciò che lo rende rilevante per le API è il modo in cui è possibile attivare i bot o inviare messaggi tramite la sua API esterna. Non si tratta di un endpoint "bot-as-a-service" completo come Botpress, ma consente di creare automazioni, inviare messaggi o passare i dati degli utenti da e verso il chatbot in tempo quasi reale.

Questo funziona bene se si utilizza già Tidio per l'assistenza e si desidera solo integrare parti di esso con il proprio backend, come l'invio di informazioni sui clienti, l'attivazione di flussi basati su azioni o la sincronizzazione dei messaggi con un CRM.

Caratteristiche principali:

• Chat dal vivo + combinazione di bot: È possibile automatizzare le richieste più comuni, mantenendo la possibilità di rivolgersi facilmente a un operatore umano.
• Formazione AI Chatbot: Si addestra sui vostri contenuti, sulle FAQ e sui documenti di aiuto: ottimo per la deviazione del supporto e le risposte rapide.
• Accesso API: Utilizzare le API esterne per inviare messaggi, avviare conversazioni o inviare dati da altre piattaforme.‍
• CRM e commercio elettronico: Integrazioni profonde con Shopify, WordPress e strumenti di posta elettronica, ideali per le PMI che gestiscono negozi online.
  
  

Prezzi:

• Piano gratuito: Include fino a 50 conversazioni al mese
• Piano Starter: $29/mese con chatbot di base e funzionalità API
• Piano di crescita: $59/mese con formazione AI e trigger avanzati

3. Ada

Ada è costruito per la scala. Si rivolge ai team di assistenza aziendale che desiderano l'automazione senza rinunciare alla coerenza del marchio o all'esperienza del cliente.

La piattaforma è completamente no-code, con un costruttore di flussi visivi e una forte comprensione del linguaggio. Ma il punto di forza di questo elenco è l'API di conversazione , un'interfaccia pulita e documentata che consente di gestire le conversazioni interamente tramite API.

Si invia un messaggio, si riceve una risposta strutturata e la si rende come si vuole.

È particolarmente utile se si sta cercando di aggiungere il supporto conversazionale ad applicazioni o strumenti esistenti senza ricostruire l'interfaccia utente. Inoltre, è costruito per flussi di lavoro orientati all'automazione: deviazione dei ticket, risposte dinamiche, ricerca dei dati dei clienti e sincronizzazione completa con il CRM, il tutto senza alcun coinvolgimento umano.

Caratteristiche principali:

• API di conversazione: Consente di disaccoppiare completamente il chatbot dall'interfaccia utente: perfetto per incorporare Ada nel proprio stack.
• Flussi di lavoro orientati all'automazione: Si integra con CRM, sistemi di assistenza e API per gestire l'intero percorso del cliente.
• Controllo del marchio: Personalizzate facilmente la messaggistica, il tono e il comportamento di ripiego in tutte le regioni e i prodotti.
• Pronto per le aziende: Gestisce più lingue, team, integrazioni e conformità in modo immediato.

Prezzi:

• Prezzi non pubblici

4. Intercom

Intercom è nota da tempo per la chat dal vivo, ma è diventata silenziosamente una potente piattaforma di chatbot con intelligenza artificiale, soprattutto se state costruendo flussi di supporto o di vendita nel vostro prodotto. Il loro bot (chiamato "Fin") viene addestrato sulla base dei documenti di aiuto e dei contenuti di supporto, e può iniziare immediatamente a gestire le domande in arrivo senza alcuna configurazione complessa.

Intercom si distingue per la perfetta integrazione tra automazione e agenti in carne e ossa. È possibile instradare le conversazioni tra i team Fin e di assistenza, tracciare la cronologia dei clienti e attivare flussi di lavoro, il tutto attraverso un unico sistema. È costruito per le aziende che si occupano di prodotti e che hanno a cuore l'esperienza del cliente, dal primo contatto al rinnovo.

L'API di Intercomconsente di inviare dati personalizzati, attivare messaggi e aggiornare i record degli utenti; quindi, pur non essendo un modello di "bot come API" puro, si inserisce comunque in complessi flussi di lavoro di backend quando necessario.

Caratteristiche principali:

• AI Support Bot ("Fin"): Risponde a domande basate sulla vostra base di conoscenze esistenti, senza necessità di formazione.
• Posta in arrivo unificata: Combinate live chat, bot e strumenti di supporto in un'unica interfaccia pulita.
• Ganci API personalizzati: Trasmettete gli eventi degli utenti, attivate i messaggi o sincronizzate le conversazioni con i vostri sistemi di backend.
• Allineamento vendite + assistenza: Utilizzate i bot per qualificare i lead, quindi passate le chat ricche di contesto al vostro team di vendita in tempo reale.
  
  

Prezzi:

• Piano Starter: A partire da $39/mese
• Componente aggiuntivo Fin: Risposte AI al prezzo del volume di risoluzione (ad es. $0,99 per risoluzione)
• Piani personalizzati: Disponibile per scaleup e imprese

5. ChatFlow di HubSpot

HubSpot ChatFlows è il punto di partenza più semplice se si utilizza già HubSpot CRM. Si tratta di un chatbot integrato e di un sistema di live chat che si integra direttamente con i contatti, le offerte, i moduli e i flussi di lavoro, in modo da poter qualificare i lead o indirizzare le domande di assistenza senza lasciare il CRM.

Questa stretta integrazione è il suo più grande punto di forza. È possibile creare bot che aggiornano i campi dei contatti, assegnano i rappresentanti, iscrivono le persone ai flussi di lavoro o prenotano riunioni, il tutto utilizzando la logica del drag-and-drop all'interno dell'interfaccia di HubSpot.

Lo svantaggio? Siete limitati a flussi piuttosto semplici. Non è possibile esporre il bot come API indipendente, a meno che non si costruisca da soli questo livello utilizzando l'API di HubSpot, che prevede una serie di opzioni di distribuzione.

Caratteristiche principali:

• Integrazione CRM nativa: I bot hanno pieno accesso ai record dei contatti, alle proprietà, agli elenchi e ai flussi di lavoro.
• Semplice costruttore visivo: Creare flussi simili a moduli con condizioni, routing e logica di acquisizione dei contatti.
• Assistenza multicanale: Funziona attraverso il sito, l'e-mail e le caselle di posta condivise, con un trasferimento integrato agli agenti in carne e ossa.
• Automazione senza codice: Collegate facilmente le azioni dei bot alle sequenze di e-mail, agli aggiornamenti del CRM e alle modifiche della pipeline.

Prezzi:

• Piano gratuito: Include chat dal vivo e flussi bot di base
• Starter Plan: $50/mese con lead routing, automazione e rimozione del branding
• Piano professionale: $890/mese con logica e reportistica avanzata

6. Dialogflow CX

Dialogflow CX è il costruttore di chatbot di punta di Google per i casi d'uso aziendali. È progettato per costruire flussi di conversazione in più lingue, canali e persino piattaforme vocali come la telefonia o l'IVR.

A differenza dei costruttori di bot di base, Dialogflow CX utilizza un'architettura a macchina di stato, il che significa che l'utente definisce l'intera logica del flusso nelle diverse fasi della conversazione. È strutturata, prevedibile e adatta ai settori regolamentati o ai casi d'uso ad alta complessità.

L'API è basata sulla sessione. Si invia un messaggio all'endpoint e Dialogflow restituisce una risposta con lo stato aggiornato della conversazione. L'utente controlla il frontend, sia che si tratti di un sito web, di un'applicazione mobile o di qualcosa di completamente diverso.

Caratteristiche principali:

• Gestione visiva dello stato: Costruire le conversazioni utilizzando un editor di flusso grafico con supporto per ramificazioni complesse e fallback.
• Supporto omnicanale: Collegatevi a piattaforme web, mobili, vocali e sociali con un unico modello logico.
• Adempimenti personalizzati: Chiamate API esterne o eseguite logiche durante le conversazioni grazie all'integrazione di webhook .
• Multilingue + voce: Ideale per le implementazioni globali o voice-first.

Prezzi:

• A pagamento: in base al numero di sessioni e al tempo di elaborazione dell'audio (~$20 per 1.000 sessioni di testo, in aggiunta per voce o telefono)
• Supporto aziendale disponibile tramite accordi Google Cloud

7. Chatbase

Chatbase è costruito per la velocità. Se volete creare un chatbotGPT partire dai vostri contenuti e ottenere un endpoint API che potete chiamare da qualsiasi luogo, senza scrivere una sola riga di codice.

La configurazione richiede pochi minuti. Si caricano PDF, si incollano URL o si collega Notion e Chatbase addestra il bot utilizzando modelli OpenAI . Una volta pronto, si ottiene un endpoint API ospitato che può essere utilizzato in qualsiasi app o sito web. È sufficiente inviare un messaggio via HTTP per ottenere una risposta in linguaggio naturale basata sui contenuti.

Sebbene non sia stato creato per flussi multigiro o integrazioni complesse, non è questo il punto. Chatbase è perfetto quando si ha bisogno di un assistente intelligente che conosca i contenuti, che funzioni subito e che possa essere inserito in qualsiasi flusso di lavoro o prodotto.

Caratteristiche principali:

• Creazione istantanea di bot: Caricate i documenti o incollate i link: Chatbase si occupa della formazione per voi.
• Accesso API in hosting: Ogni bot dispone di un endpoint attivo che può essere richiamato dalla propria interfaccia utente o dal backend.
• Opzione Embed: Widget leggero disponibile se volete inserirlo direttamente nel vostro sito.
  

Prezzi:

• Piano gratuito: Fino a 400 messaggi al mese
• Piano Hobby: $19/mese con più upload e risposte più rapide
• Piano Pro: $49/mese con accesso completo alle API, configurazione avanzata e maggiore utilizzo.

Come integrare un chatbot in un sito web utilizzando le API

Utilizzeremo Botpress per creare un chatbot AI completamente funzionale e incorporarlo in un sito web con pochi clic, senza bisogno di complesse configurazioni di flusso o di frontend.

Se vi state chiedendo come collegare effettivamente un chatbot al vostro sito, il processo è semplice. Basta seguire i passaggi indicati di seguito:

Passo 1: Aggiornare le istruzioni del Bot

Aprite il vostro bot e personalizzate le istruzioni per riflettere il vostro caso d'uso specifico, sia che si tratti di assistenza, onboarding, aiuto interno o altro.

Passo 2: Aggiungere le fonti di conoscenza

Caricare documenti, incollare URL o collegare pagine Notion alla Knowledge Base. Questo è il contenuto che il chatbot utilizzerà per rispondere accuratamente alle domande.

Passo 3: Pubblicare e incorporare il Chatbot

Cliccare Pubblicarecopiare il codice HTML fornito e incollarlo nella pagina web del proprio sito. <body> sezione.

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Se desiderate collegare il vostro chatbot a una piattaforma web specifica, potete farlo con pochi clic in più: consultate le nostre guide sulla configurazione di un chatbot Wix o di un chatbot WordPress per le istruzioni passo-passo.

Distribuzione di un chatbot come endpoint API

Botpress vi permette di progettare chatbot dotati di intelligenza artificiale che funzionano con la vostra logica, si collegano ai vostri dati e rispondono attraverso una semplice API o un embed HTML. Siete voi a controllare come si comporta e dove vive.

Sia che stiate costruendo un bot per l'assistenza clienti, un assistente per l'onboarding o uno strumento interno, Botpress vi offre la flessibilità necessaria per implementarlo su qualsiasi sito web o app, con il supporto di conoscenze reali e di un'intelligenza LLM.

Iniziate subito a costruire - è gratis.

Domande frequenti

1. Qual è la differenza tra un'API chatbot e un webhook?

Un'API per chatbot è un'interfaccia richiesta-risposta che consente di inviare messaggi e recuperare dati in modo programmatico, mentre un webhook è un meccanismo di callback guidato da eventi che invia dati in tempo reale a un URL specifico quando si verificano azioni specifiche (ad esempio, un utente invia un modulo o attiva un'intenzione del bot). In breve, le API servono per le interrogazioni attive; i webhook servono per l'ascolto passivo.

2. In che modo le API per chatbot differiscono dalle tradizionali UI per chatbot?

Le API per chatbot operano sul backend e restituiscono dati strutturati (come JSON), senza elementi visivi, rendendole adatte all'integrazione in qualsiasi interfaccia. Le UI tradizionali dei chatbot, come i widget o le interfacce di messaggistica, forniscono l'esperienza di frontend con cui gli utenti interagiscono, spesso costruite sulla base delle stesse API.

3. Come si collocano le API per chatbot rispetto ai microservizi conversazionali?

Le API dei chatbot possono essere utilizzate per esporre microservizi conversazionali, che sono componenti modulari responsabili di compiti specifici (come la prenotazione o il pagamento). Tuttavia, i microservizi si spingono oltre, incorporando caratteristiche a livello di architettura, come la distribuzione indipendente e l'orchestrazione.

4. Come si può proteggere l'API di un chatbot per evitare accessi non autorizzati?

Per proteggere l'API di un chatbot, implementare misure come HTTPS per la trasmissione crittografata, chiavi API o OAuth 2.0 per l'autenticazione, limitazione della velocità per prevenire gli abusi, whitelisting degli IP per limitare l'accesso e controlli di accesso basati sui ruoli per garantire i giusti limiti di autorizzazione.

5. È possibile utilizzare diversi LLMs dietro un'unica API?

Sì, è possibile utilizzare diversi LLMs dietro un'unica API costruendo un livello di routing che selezioni il modello appropriato in base all'intento o all'efficienza dei costi. Questa astrazione consente al frontend o al livello di integrazione di interagire con un'interfaccia unificata, sfruttando al contempo i punti di forza di ciascun LLM.