SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE COSTES
Inteligencia de costes para SaaS con IA
La economía de un SaaS con IA puede cambiar en horas cuando varían modelo, contexto, reintentos o fan-out de agentes. El modelo de costes debe conectar tokens y peticiones con el cliente, agente y funcionalidad que los generó.
Contenido revisado: 7 de octubre de 2026 · Metodología
Métricas que deben responder a una decisión
- coste por modelo y tokens
- coste por agente IA
- coste por petición
- margen por cliente / funcionalidad
Preguntas que CostNerve debe contestar
¿Qué modelo o agente explica el incremento de coste?
La respuesta debe estar respaldada por datos del proveedor, atribución visible y una estimación de impacto económico.
¿Cuánto cuesta realmente un workflow de IA completado con éxito?
La respuesta debe estar respaldada por datos del proveedor, atribución visible y una estimación de impacto económico.
¿Qué clientes cruzan el umbral de margen por su uso de IA?
La respuesta debe estar respaldada por datos del proveedor, atribución visible y una estimación de impacto económico.
¿Puede un modelo más barato asumir la carga sin una pérdida de calidad inaceptable?
La respuesta debe estar respaldada por datos del proveedor, atribución visible y una estimación de impacto económico.
Spend → Explain → Forecast → Detect → Recommend → Save
La interfaz debe presentar primero la respuesta y después el detalle técnico. CostNerve no pretende obligar a una startup a operar un programa FinOps enterprise para entender su margen.