SaaSpec
SaaSpec · Marketing
O SaaSpec mede o consumo de tokens por usuário e o custo em apps de LLM com cobrança por uso, depois transforma a exportação mensal em faturas no Stripe. Hoje atende só modelos da OpenAI.
Sobre SaaSpec
About
O que é o SaaSpec
O SaaSpec é uma ferramenta de monitoramento de uso de API LLM para quem revende acesso a um modelo e cobra por consumo. Se o seu produto deixa o cliente consultar modelos GPT, o medidor precisa morar em algum lugar. O SaaSpec é esse medidor: anota o que cada conta envia e recebe, converte os tokens em dólares e mantém um total acumulado para faturar no fim do mês.
A unidade contabilizada é a chamada. Sua aplicação envia ao SaaSpec o texto de entrada, a resposta do modelo, o nome do modelo e um identificador de usuário depois de cada requisição. O serviço faz a contagem de tokens e a multiplicação pelo preço do modelo, e guarda o resultado sob aquele identificador. A cifra que você fatura vem do uso real, não de uma estimativa de consumo médio.
Três limites definem o encaixe. O suporte cobre apenas modelos da OpenAI, então um produto que também manda tráfego para Claude, Gemini ou um modelo aberto fica sem medição nessas chamadas. O faturamento também não é automático: você exporta um CSV e roda um script contra o Stripe. E, como o texto de entrada e a resposta passam pelo endpoint do SaaSpec, conteúdo do usuário sai da sua infraestrutura. Equipes com regras rígidas de dados devem avaliar isso antes de integrar.
Como começar
- Crie a conta em saaspec.com e abra o painel. Um vídeo curto mostra as telas principais.
- Copie o token de API na seção de perfil. Esse token autentica toda chamada de registro que a aplicação fizer.
- Adicione uma chamada ao seu handler de requisições. Envie por POST o UID do usuário, o texto de entrada, o texto de saída, o nome do modelo tirado da resposta da API e o seu token.
- Faça alguns testes e confirme que o painel mostra o usuário certo, o modelo certo e um custo plausível.
- No fechamento do período, exporte o CSV do mês e entregue ao seu script de faturamento no Stripe.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de SaaSpec.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Fundadores de SaaS independente que vendem um recurso baseado na OpenAI
- Times que trabalham com créditos pré-pagos
- Pessoal de finanças e operações em startups de IA pequenas
Tarefas
- Migrar de assinatura fixa para cobrança por uso
- Cobrar do usuário final o consumo de tokens
- Achar a conta por trás de um pico de gasto
- Transformar consumo medido em fatura no Stripe
Cenários
- Lançar um plano de cobrança por uso sobre um app que já roda
- Fechamento do mês
- Auditar uma alta nos custos de API da OpenAI
Principais recursos
Um POST por requisição para registrar o uso
O registro se resolve com uma chamada HTTP ao endpoint do SaaSpec e cinco campos: identificador de usuário, entrada, saída, nome do modelo e seu token de API. Não há SDK para instalar nem agente para manter nos servidores. Encaixar a chamada num handler que já existe leva poucas linhas, e isso conta quando você adiciona cobrança a um app em produção.
Custo atribuído a cada usuário pelo UID
Todo registro fica arquivado sob o UID que você envia. Essa string precisa bater com a forma como a mesma pessoa aparece no Stripe, ou com algo que você consiga cruzar com um e-mail na hora de faturar. Errar essa chave no começo transforma a exportação mensal numa lista de custos sem dono, então a decisão merece um minuto antes do lançamento.
Preço do modelo lido da resposta
O SaaSpec pede o nome do modelo exatamente como a API devolveu, não uma string escrita à mão. Modelos ganham nomes novos e mudam de preço, e um valor fixo no código se afasta da realidade sem avisar. Enviar o valor da resposta mantém a tabela de preços alinhada ao modelo que de fato atendeu a chamada.
Marca de anomalia em gastos fora do padrão
A exportação traz uma coluna de anomalia ao lado do custo e das contagens de entrada e saída. Ela sinaliza as contas cujo consumo destoa do resto, o caminho mais rápido para achar um script descontrolado, uma chave vazada ou um cliente que descobriu um prompt caro. Você ainda precisa agir sobre a marca, mas não precisa construir a detecção.
Exportação mensal em CSV
Uma exportação por período rende uma tabela que abre numa planilha, vai para a contabilidade ou é lida por código. Cada linha junta um usuário ao custo em tokens e às contagens de entrada e saída, então uma dúvida do suporte sobre uma cobrança se responde com esse mesmo arquivo.
Passagem para o faturamento no Stripe
O Stripe não vem integrado, mas a documentação entrega um padrão que funciona: ler o CSV, buscar ou criar o cliente no Stripe pelo e-mail, adicionar um item de fatura com o custo em tokens e criar e enviar a fatura. Cole no script, ajuste os nomes das colunas para a sua exportação e rode uma vez por mês.
Prós e contras
Prós
- A integração é um único POST por requisição, então dá para acrescentar medição sem mexer na estrutura da aplicação.
- O custo sai dos tokens reais de entrada e saída de cada usuário, que é o número que um cliente de cobrança por uso espera ver na fatura.
- O nome do modelo vem da resposta da API, o que mantém os preços corretos quando a OpenAI lança versões novas.
- A coluna de anomalia poupa você de escrever a própria detecção de gastos atípicos.
- O exemplo de Stripe na documentação está quase pronto para rodar, e isso encurta a distância entre os dados de uso e a fatura enviada.
Contras
- A OpenAI é o único provedor coberto, então um produto que também chama Anthropic, Google ou modelos abertos precisa de um segundo medidor para essas chamadas.
- O site não publica preços, o que impede estimar o custo por usuário antes de falar com o fornecedor.
- O faturamento continua manual: você exporta um CSV e roda um script, sem nenhum processo agendado que cobre sozinho.
- Os textos de entrada e as respostas saem da sua infraestrutura, o que pesa em produtos que tratam dados de saúde, jurídicos ou financeiros.
Perguntas frequentes
Registra cada chamada de LLM que a sua aplicação faz, calcula o preço dos tokens conforme o modelo usado e mantém um total por usuário. No fim do período você exporta esses dados e os transforma em faturas.
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