AUDR by Chargebee
Chargebee · Produtividade · Negócios
AUDR by Chargebee é um padrão JSON aberto que registra quem iniciou cada execução de agente de IA e quanto custou cada chamada de modelo ou ferramenta, para cobrar e planejar o orçamento a partir de um registro único.
Sobre AUDR by Chargebee
What Is AUDR by Chargebee
AUDR significa Registro de Detalhes de Uso de Agentes (Agent Usage Detail Record). É uma especificação, não um painel: um objeto JSON por operação medida, com um esquema que qualquer harness de agentes, roteador, provedor de modelos ou sistema de cobrança pode gravar e ler. A Chargebee redigiu o padrão e publica a especificação sob licença Apache 2.0.
O que ele resolve é a atribuição. Sua aplicação sabe qual cliente disparou a execução. O roteador conhece os tokens. A camada de ferramentas sabe que o sandbox ficou aberto por quatro minutos. Cada sistema é observável sozinho, e nenhum deles informa que o agente de suporte da Acme custou 38 centavos na terça passada. A maioria das equipes sente isso primeiro como um problema de rastreamento de custos de agentes: a fatura mensal do modelo esconde qual recurso consome o orçamento.
O desenho vem das telecomunicações. As operadoras adotaram o Call Detail Record para descrever uma ligação em formato comum, independente de quem operasse a central. AUDR faz a mesma aposta para execuções de agentes: um ID de execução compartilhado, um único responsável por campo e regras de mesclagem que o sink aplica sem adivinhar.
Os limites importam. AUDR descreve o uso, não a fatura. A tarifação, etapa que transforma tokens em valor cobrável, fica fora da especificação, e o sink apenas valida, deduplica e armazena registros.
Getting Started
- Instale o pacote principal para a sua stack,
pip install audrounpm install @openaudr/audr, e escolha um sink: um arquivo JSONL local para testes ou a Chargebee para cobrança. - Crie um cliente com esse sink e um bloco emitter que informe componente, aplicação e versão.
- Registre um adaptador para o runtime que você já usa, como LiteLLM, o SDK da Vercel AI, Mastra ou NeMo Relay, ou chame
client.record()por conta própria. - Envie a atribuição em cada requisição, normalmente um ID de conta ou assinatura e um ambiente, e depois leia a saída JSONL ou os registros mesclados no seu sistema de cobrança.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de AUDR by Chargebee.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de produto de IA
- Equipes financeiras de empresas de IA
- Engenheiros de plataforma com cobrança por uso
- Fundadores que definem o preço de um produto de agentes
Tarefas
- Atribuir gasto de modelo a clientes
- Auditar custo de ferramentas
- Preparar faturas medidas
- Investigar um problema de margem
Cenários
- Um agente de suporte em que o volume de um cliente supera todos os outros
- Uma stack com vários modelos e fallbacks
- Um piloto que sai da assinatura fixa para preço medido
Principais recursos
Um ID de execução que atravessa cada etapa
O harness gera um run_id e um span_id por operação e repassa os dois nos metadados da requisição. Roteador, provedor e camada de ferramentas devolvem o mesmo par. O sink mescla registros que compartilham esses valores, então uma chamada de modelo descrita por três componentes vira uma linha, não três fragmentos.
Um único escritor por campo
AUDR divide a propriedade em vez de deixar cada componente sobrescrever um bloco comum. O harness cuida da atribuição: cliente, ambiente, iniciador. O roteador cuida do uso: tokens e provedor. Conflitos são rejeitados, não resolvidos por quem escreveu por último.
Correções que só acrescentam registros
Registros são imutáveis. Corrigir um número significa emitir um novo registro do mesmo componente emitter, e o sink substitui o anterior pelo record_id. Você mantém a trilha de auditoria em vez de perder o valor original.
Contadores brutos, não preços derivados
O registro carrega tokens de entrada, tokens de saída, chamadas de ferramenta, segundos de computação e contadores parecidos. O objeto de custo é opcional e informativo. Essa separação permite recalcular o histórico quando um provedor muda a tabela de preços, sem reescrever o que foi medido.
Adaptadores para runtimes comuns
Há adaptadores prontos para LiteLLM, NVIDIA NeMo Relay, Merge Gateway, o SDK da Vercel AI, Mastra e OpenRouter. Basta registrar um e cada chamada de modelo ou ferramenta emite um registro, incluindo a conta a que pertence.
Sinks ligados a sistemas de cobrança
Chargebee e Lago têm sinks de referência, e um sink de arquivo atende aos primeiros testes. O contrato é curto: validar, deduplicar, mesclar e armazenar. Levar os mesmos registros para o seu data warehouse ou uma fila é uma tarefa realista para um fim de semana.
Prós e contras
Prós
- Licença Apache 2.0 com esquema público e fixtures de conformidade, o que permite testar uma implementação antes de assumir o compromisso.
- Neutro em relação a fornecedores: o mesmo registro funciona com tráfego via OpenRouter, LiteLLM ou um gateway próprio.
- Superfície pequena. Um registro é JSON simples e as três regras de mesclagem cabem em uma página.
- SDKs de Python e TypeScript mais o sink de arquivo permitem que uma pessoa produza dados úteis em uma tarde.
- Não exige conta hospedada, gasto mínimo nem conversa com vendas para começar.
Contras
- A especificação é recente. A versão 1.1.0 chegou em outubro de 2026 e a cobertura de campos vai mudar.
- A lista de adaptadores e sinks é curta. Equipes com outros gateways escrevem a própria integração.
- A tarifação fica fora do padrão, então você ainda precisa de lógica de cobrança para transformar uso em fatura.
- Não vem nada para armazenar, consultar ou alertar. Os relatórios continuam sob sua responsabilidade.
Perguntas frequentes
Agent Usage Detail Record. É uma especificação JSON para uma operação medida em um sistema de agentes, cobrindo quem a iniciou e o que ela consumiu.
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