SaaSpec
SaaSpec · 行銷
SaaSpec 追蹤每位使用者的 token 用量與成本，適合採依用量計費的 LLM 應用，月底把匯出檔轉成 Stripe 發票。目前只支援 OpenAI 模型。
關於 SaaSpec
About
SaaSpec 是什麼
SaaSpec 是一套 LLM API 用量追蹤服務，對象是把模型存取權轉售給客戶、再依實際消耗收費的開發者。只要你的產品讓使用者呼叫 GPT 模型，計量就必須落在某個地方，SaaSpec 就是那個計量器。它記下每個帳號送出與收到的內容，把 token 換算成金額，並持續累計，讓你在月底照著數字開單。
計算的單位是單次請求。每次呼叫後，應用程式把輸入文字、模型回覆、模型名稱與使用者代號送給 SaaSpec，服務端負責計算 token 並套用該模型的價目，再把結果掛在那個代號底下。送到客戶手上的金額因此來真實用量，而不是對平均消耗的猜測。
適用範圍受三個條件限制。它只涵蓋 OpenAI 模型，若你的產品同時把流量導向 Claude、Gemini 或開源模型，那些呼叫不會被計價。開立發票也不是全自動：你得匯出 CSV，再跑一支腳本對接 Stripe。此外，輸入文字與回覆都會傳到 SaaSpec 的端點，等於把使用者內容交給第三方。處理醫療、法律或財務資料的團隊，導入前最好先確認這一點。
開始使用
- 在 saaspec.com 註冊帳號並開啟儀表板，官方提供一段短片導覽主要畫面。
- 到個人資料區複製 API token，應用程式之後送出的每一筆記錄都要靠它驗證。
- 在處理請求的函式裡加一段呼叫，用 POST 送出使用者代號、輸入文字、輸出文字、從 API 回應取得的模型名稱，以及你的 token。
- 先跑幾筆測試查詢，確認儀表板顯示正確的使用者、正確的模型，金額也合理。
- 計費週期結束時匯出當月 CSV，交給你的 Stripe 開票腳本。
產品資訊
快速了解 SaaSpec 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 以 OpenAI 功能為賣點的獨立 SaaS 創辦人：想依消耗收費，又不想自己造一套計量系統。代價是每多接一家 OpenAI 以外的模型，就得多做一套計量。
- 採預付點數制的開發團隊：token 成本控管細到每個帳號，誰快把餘額用完一眼就看得出來。
- 小型 AI 新創的財務與營運人員：每月 CSV 給的是逐客戶的金額，可以拿去和 OpenAI 帳單對帳，不必面對一筆總數。
任務
- 從固定月費改成依用量計費：先看歷史的每人累計金額，替點數定價抓一個基準。
- 向終端使用者收取 token 消耗費用：匯出檔裡有代號、金額、輸入與輸出數量，一個人都跑不掉。
- 找出費用暴增的帳號：把匯出檔依成本排序，或直接篩選異常標記，就能看到是誰把數字推上去。
- 把計量結果變成 Stripe 開立發票的流程：官方文件附了一段 Python 範例，讀 CSV 後建立發票項目。
情境
- 在既有應用上線依用量計費的方案：第一天就開始記錄，第一個月結束就能開單。
- 月底結帳：匯出、產生發票，順手把 CSV 存成每筆請款的憑證。
- 查核 OpenAI API 成本突然跳升的原因：比對暴增前後每個使用者的欄位，判斷是呼叫量變多還是換了較貴的模型。
主要功能
一筆請求一次 POST 完成記錄
記錄只要對 SaaSpec 的端點送出一次 HTTP 呼叫，帶五個欄位：使用者代號、輸入、輸出、模型名稱與 API token。不必安裝 SDK，也不必在自己伺服器上跑代理程式。把它塞進既有的請求處理函式只要幾行程式，對於已經在跑的應用來說，這一點很實際。
以代號歸戶的成本計算
每筆記錄都掛在你送出的代號底下。這個字串必須和同一個人在 Stripe 裡的識別方式對得上，或者至少能在開單時對回電子郵件。一開始選錯鍵，月底匯出就變成一份沒有主人的成本清單，上線前值得花一分鐘想清楚。
模型價格取自 API 回應
SaaSpec 要求送出 API 原樣回傳的模型名稱，不接受寫死的字串。模型會改名、會調價，程式裡固定的值遲早和現實脫節。改送回應中的值，價目表就會跟著真正處理請求的那個模型走。
異常支出標記
匯出檔在成本與輸入輸出數量之外，另有一欄異常標記。它會標出用量明顯偏離其他帳號的客戶，是找出失控腳本、外流的金鑰或挖到高價提示詞的使用者最快的路徑。標記之後還是得自己處理，但偵測這件事已經有人做了。
每月 CSV 匯出
每個計費週期匯出一次，得到的表格可以丟進試算表、交給會計，或直接用程式解析。每一列都把使用者和 token 成本、輸入輸出數量配在一起，客服被問到某筆費用時，同一個檔案就能回答。
銜接 Stripe 開立發票
Stripe 沒有內建在服務裡，但官方文件给了一套可直接改用的做法：讀 CSV、用電子郵件找出或建立 Stripe 客戶、加入一筆發票項目、建立並寄出發票。貼進腳本、把欄位名稱改成你的匯出格式，每個月跑一次就好。
優缺點
優點
- 整合方式是一筆請求一次 POST，補上計量不必更動應用架構。
- 成本依每位使用者實際的輸入與輸出 token 計算，這正是依用量付費的客戶會在發票上核對的數字。
- 模型名稱取自 API 回應，OpenAI 推出新版本時價目不會算錯。
- 異常欄位省下自己寫離群偵測的功夫。
- 文件裡的 Stripe 範例幾乎可以直接執行，從用量資料到寄出發票的距離因此縮短不少。
缺點
- 只支援 OpenAI，若產品同時呼叫 Anthropic、Google 或開源模型，那些請求得另找一套計量工具。
- 官網沒有公布價格，還沒聯絡廠商之前，無法估算每位使用者的成本。
- 開票仍靠人工：匯出 CSV、跑腳本，沒有排程工作會自動向客戶請款。
- 輸入文字與回覆會離開自己的基礎設施，處理醫療、法律或財務文本的產品要特別留意。
常見問題
它記錄應用程式送出的每一次 LLM 請求，依使用的模型計算 token 價格，並替每位使用者累計金額。週期結束後匯出這些資料，就能轉成發票。
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