SaaSpec
SaaSpec · Marketing
SaaSpec mide el consumo de tokens por usuario y su coste en apps LLM de pago por uso, y convierte la exportación mensual en facturas de Stripe. Hoy solo admite modelos de OpenAI.

Acerca de SaaSpec
About
Qué es SaaSpec
SaaSpec es una herramienta de seguimiento del uso de API LLM pensada para quien revende acceso a un modelo y cobra por consumo. Si tu producto deja que la gente consulte modelos GPT, el contador tiene que estar en algún sitio. SaaSpec es ese contador: anota lo que envía y recibe cada cuenta, traduce los tokens a dólares y mantiene un total acumulado contra el que facturas a fin de mes.
La unidad que se contabiliza es la petición. Tu aplicación manda a SaaSpec el texto de entrada, la respuesta del modelo, el nombre del modelo y un identificador de usuario después de cada llamada. El servicio hace el recuento de tokens y la multiplicación por el precio del modelo, y guarda el resultado bajo ese identificador. Así la cifra que facturas sale del uso real, no de una estimación de consumo medio.
Tres límites marcan hasta dónde llega. Solo cubre modelos de OpenAI, de modo que un producto que derive tráfico a Claude, Gemini o un modelo abierto no tiene medición para esas llamadas. La facturación tampoco es automática: exportas un CSV y ejecutas un script contra Stripe. Y como el texto de entrada y la respuesta viajan hasta el punto de SaaSpec, estás enviando contenido del usuario a un tercero. Si tu equipo tiene reglas estrictas de datos, conviene revisarlo antes de integrarlo.
Primeros pasos
- Crea la cuenta en saaspec.com y abre el panel. Un vídeo corto repasa las pantallas principales.
- Copia el token de API desde la sección de perfil. Ese token autentica todas las peticiones de registro que haga tu aplicación.
- Añade una llamada al gestor de peticiones. Envía por POST el UID del usuario, el texto de entrada, el texto de salida, el nombre del modelo tomado de la respuesta de la API y tu token.
- Lanza unas cuantas consultas de prueba y comprueba que el panel muestra el usuario correcto, el modelo correcto y un coste razonable.
- Al cerrar el periodo, exporta el CSV del mes y pásalo a tu script de facturación en Stripe.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de SaaSpec.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Fundadores de SaaS independiente que venden una función basada en OpenAI
- Equipos que trabajan con créditos prepago
- Personal de finanzas y operaciones en startups de IA pequeñas
Tareas
- Pasar de una suscripción plana a facturación por uso
- Cobrar a los usuarios finales su consumo de tokens
- Localizar la cuenta detrás de un pico de gasto
- Convertir el consumo medido en facturas de Stripe
Casos de uso
- Lanzar un nivel de facturación de pago por uso sobre una app que ya funciona
- Cierre de mes
- Auditar una subida en los costes de API de OpenAI
Funciones clave
Un POST por petición para registrar el uso
El registro se resuelve con una sola llamada HTTP al punto de SaaSpec con cinco campos: identificador de usuario, entrada, salida, nombre del modelo y tu token de API. No hay SDK que instalar ni agente que mantener en tus servidores. Encajar la llamada en un gestor existente son unas pocas líneas, y eso pesa cuando añades cobro a una app que ya está en producción.
Coste atribuido a cada usuario mediante el UID
Cada registro queda archivado bajo el UID que envías. Ese texto tiene que coincidir con la forma en que la misma persona aparece en Stripe, o con algo que puedas cruzar con un correo al facturar. Si eliges mal esa clave al principio, la exportación mensual se convierte en una lista de costes sin dueño, así que la decisión merece un minuto antes del lanzamiento.
Precio del modelo tomado de la respuesta
SaaSpec pide el nombre del modelo exactamente como lo devolvió la API, no una cadena escrita a mano. Los modelos se renombran y cambian de precio, y un valor fijo en tu código se separa de la realidad sin avisar. Enviar el valor de la respuesta mantiene la tabla de precios alineada con el modelo que de verdad atendió la petición.
Marcas de anomalía en gastos fuera de lo normal
La exportación incluye una columna de anomalía junto al coste y los recuentos de entrada y salida. Señala las cuentas cuyo consumo se aleja del resto, que es la vía más rápida para detectar un script desbocado, una clave filtrada o un cliente que encontró un prompt caro. Tendrás que actuar sobre la marca, pero no construir la detección.
Exportación mensual en CSV
Una exportación por periodo te deja una tabla que puedes abrir en una hoja de cálculo, entregar a contabilidad o leer desde código. Cada fila junta a un usuario con su coste en tokens y sus recuentos de entrada y salida, así que una duda de soporte sobre un cargo se responde con ese mismo archivo.
Traspaso a la facturación en Stripe
Stripe no viene integrado, pero la documentación entrega un patrón que funciona: lee el CSV, busca o crea el cliente en Stripe por correo, añade una línea de factura con el coste en tokens y crea y envía la factura. Lo pegas en un script, ajustas los nombres de columna a tu exportación y lo ejecutas una vez al mes.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- La integración es un solo POST por petición, así que puedes añadir medición sin reestructurar la aplicación.
- El coste sale de los tokens reales de entrada y salida de cada usuario, que es la cifra que un cliente de pago por uso espera ver en su factura.
- El nombre del modelo llega desde la respuesta de la API, lo que mantiene los precios correctos cuando OpenAI publica versiones nuevas.
- La columna de anomalía te ahorra escribir tu propia detección de gastos atípicos.
- El ejemplo de Stripe de la documentación está casi listo para ejecutarse, y eso acorta la distancia entre los datos de uso y una factura enviada.
Desventajas
- OpenAI es el único proveedor cubierto, así que un producto que también llama a Anthropic, Google o modelos abiertos necesita un segundo medidor para esas llamadas.
- La web no publica precios, de modo que no puedes estimar el coste por usuario antes de hablar con el proveedor.
- La facturación sigue siendo manual: exportas un CSV y ejecutas un script, sin ningún proceso programado que cobre por su cuenta.
- Los textos de entrada y las respuestas salen de tu infraestructura, algo problemático para productos que tratan datos de salud, legales o financieros.
Preguntas frecuentes
Registra cada petición a un LLM que hace tu aplicación, calcula el precio de los tokens según el modelo usado y mantiene un total por usuario. Al cerrar el periodo exportas esos datos y los conviertes en facturas.
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