Mide y cobra el uso de tokens de IA automáticamente con precios por modelo y márgenes configurables.

El Cobro por Tokens de IA te permite cobrarles a tus clientes en base a los tokens reales que consumen del modelo de IA. Commet mantiene un catálogo con más de 180 precios de modelos de IA, calcula el costo por request, aplica tu margen y lo descuenta del balance del cliente. Solo disponible para planes que usan el modelo de consumo Balance (modelos de consumo).

Cómo funciona

Tu app llama a un modelo de IA (GPT-4o, Claude, Gemini, etc.)
Reportas los tokens consumidos a Commet
Commet busca el precio por token del modelo, aplica tu margen y descuenta del balance del cliente
Al fin del ciclo de cobro, cualquier sobregiro se cobra como overage

Setup

1. Crea una feature

Ve a Features, crea una feature metered (por ejemplo, nombre: "AI Chat", código: ai_chat).

2. Agrégala a un plan Balance con pricing de AI Model

Ve a Planes, abre un plan con modelo de consumo Balance y agrega la feature. Selecciona AI Model como modo de pricing y define tu porcentaje de margen.

Configuración	Descripción
Pricing Mode	Elige "AI Model" en vez de "Fixed Price"
Margin	Tu margen sobre el costo del modelo (por ejemplo, 20%)

3. Trackea el uso

Pasa model, inputTokens y outputTokens al trackear. Commet se encarga del resto.

Trackear tokens de IA con el SDK

Usa el mismo método track(). Cuando pasas model, Commet cambia a pricing por tokens de IA.

await commet.usage.track({
  customerId: "user_123",
  feature: "ai_chat",
  model: "gpt-4o",
  inputTokens: 1500,
  outputTokens: 300,
})

commet.usage.track(
    customer_id="user_123",
    feature="ai_chat",
    model="gpt-4o",
    input_tokens=1500,
    output_tokens=300,
)

inputTokens := 1500
outputTokens := 300
client.Usage.Track(ctx, &commet.TrackUsageParams{
    Feature:      "ai_chat",
    CustomerID:   "user_123",
    Model:        "gpt-4o",
    InputTokens:  &inputTokens,
    OutputTokens: &outputTokens,
})

commet.usage().track(
    TrackParams.builder("ai_chat")
        .customerId("user_123")
        .model("gpt-4o")
        .inputTokens(1500)
        .outputTokens(300)
        .build()
);

$commet->usage->track(
    customerId: 'user_123',
    feature: 'ai_chat',
    model: 'gpt-4o',
    inputTokens: 1500,
    outputTokens: 300,
);

curl -X POST https://commet.co/api/usage/events \
  -H "x-api-key: $COMMET_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "feature": "ai_chat",
    "customerId": "user_123",
    "model": "gpt-4o",
    "inputTokens": 1500,
    "outputTokens": 300
  }'

Para modelos con prompt caching, incluye los cache tokens para un cobro preciso:

await commet.usage.track({
  customerId: "user_123",
  feature: "ai_chat",
  model: "anthropic/claude-sonnet-4.6",
  inputTokens: 10000,
  outputTokens: 2000,
  cacheReadTokens: 7000,
  cacheWriteTokens: 1000,
})

commet.usage.track(
    customer_id="user_123",
    feature="ai_chat",
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    input_tokens=10000,
    output_tokens=2000,
    cache_read_tokens=7000,
    cache_write_tokens=1000,
)

inputTokens := 10000
outputTokens := 2000
cacheReadTokens := 7000
cacheWriteTokens := 1000
client.Usage.Track(ctx, &commet.TrackUsageParams{
    Feature:          "ai_chat",
    CustomerID:       "user_123",
    Model:            "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    InputTokens:      &inputTokens,
    OutputTokens:     &outputTokens,
    CacheReadTokens:  &cacheReadTokens,
    CacheWriteTokens: &cacheWriteTokens,
})

commet.usage().track(
    TrackParams.builder("ai_chat")
        .customerId("user_123")
        .model("anthropic/claude-sonnet-4.6")
        .inputTokens(10000)
        .outputTokens(2000)
        .cacheReadTokens(7000)
        .cacheWriteTokens(1000)
        .build()
);

$commet->usage->track(
    customerId: 'user_123',
    feature: 'ai_chat',
    model: 'anthropic/claude-sonnet-4.6',
    inputTokens: 10000,
    outputTokens: 2000,
    cacheReadTokens: 7000,
    cacheWriteTokens: 1000,
);

curl -X POST https://commet.co/api/usage/events \
  -H "x-api-key: $COMMET_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "feature": "ai_chat",
    "customerId": "user_123",
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    "inputTokens": 10000,
    "outputTokens": 2000,
    "cacheReadTokens": 7000,
    "cacheWriteTokens": 1000
  }'

Los cache read tokens son mucho más baratos que los input tokens regulares. Commet cotiza cada tipo de token por separado para que los clientes paguen tarifas justas.

Tracking automático con `@commet/ai-sdk`

Si usas el Vercel AI SDK (solo Node.js), instala @commet/ai-sdk para trackear tokens automáticamente.

npm install @commet/ai-sdk

Envuelve tu modelo con tracked(). Cada llamada a generateText y streamText se trackea sin código extra.

import { tracked } from "@commet/ai-sdk"
import { Commet } from "@commet/node"
import { openai } from "@ai-sdk/openai"
import { generateText } from "ai"

const commet = new Commet({ apiKey: process.env.COMMET_API_KEY! })

const model = tracked(openai("gpt-4o"), {
  commet,
  feature: "ai_chat",
  customerId: "user_123",
})

const result = await generateText({ model, prompt: "Hello!" })
// Tokens trackeados y balance descontado automáticamente

Funciona con cualquier provider del AI SDK: OpenAI, Anthropic, Google y cualquier modelo disponible a través del Vercel AI Gateway.

Parámetros

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`feature`	`string`	Sí	Código de evento de una feature metered
`customerId`	`string`	Sí	ID del cliente en Commet (`cus_xxx`) o tu ID externo
`model`	`string`	Sí	Identificador del modelo de IA (por ejemplo, `gpt-4o`, `anthropic/claude-sonnet-4.6`)
`inputTokens`	`number`	Sí	Cantidad de tokens de input (prompt)
`outputTokens`	`number`	Sí	Cantidad de tokens de output (completion)
`cacheReadTokens`	`number`	No	Tokens de input cacheados leídos (tarifa más barata)
`cacheWriteTokens`	`number`	No	Tokens de input cacheados escritos (tarifa más cara)
`idempotencyKey`	`string`	No	Previene eventos duplicados

Formatos del identificador de modelo

Commet acepta identificadores de modelo en dos formatos:

Formato	Ejemplo	Cuándo usar
Solo Model ID	`gpt-4o`	Uso directo del SDK del provider
Provider/Model	`anthropic/claude-sonnet-4.6`	Setups con AI Gateway o multi-provider

Cálculo del costo

Para cada request, Commet calcula:

inputCost  = nonCachedInputTokens  x  inputPrice  / 1M
outputCost = outputTokens          x  outputPrice / 1M
cacheCost  = cacheReadTokens       x  cachePrice  / 1M
             + cacheWriteTokens    x  cacheWritePrice / 1M
subtotal   = inputCost + outputCost + cacheCost
total      = subtotal  x  (1 + margin%)

Catálogo de modelos de IA

Commet mantiene un catálogo de más de 180 modelos de IA con precios por token actualizados, sincronizados a diario desde el Vercel AI Gateway. El catálogo incluye precios de input, output, cache read y cache write para cada modelo.

Los providers soportados incluyen OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, Cohere y más.

Dashboard de Costos de IA

Ve todos los costos de tokens de IA en el dashboard bajo AI Costs. Cada entrada muestra el modelo usado, el desglose de tokens, el cálculo del costo, el margen aplicado y el total cobrado.

Relacionado

Modelos de Consumo — Cómo funciona el modelo Balance
Trackear Uso — Tracking de uso estándar
Configurar Features — Crea features metered

Cómo funciona

Tu app llama a un modelo de IA (GPT-4o, Claude, Gemini, etc.)
Reportas los tokens consumidos a Commet
Commet busca el precio por token del modelo, aplica tu margen y descuenta del balance del cliente
Al fin del ciclo de cobro, cualquier sobregiro se cobra como overage

Setup

1. Crea una feature

Ve a Features, crea una feature metered (por ejemplo, nombre: "AI Chat", código: ai_chat).

2. Agrégala a un plan Balance con pricing de AI Model

Ve a Planes, abre un plan con modelo de consumo Balance y agrega la feature. Selecciona AI Model como modo de pricing y define tu porcentaje de margen.

Configuración	Descripción
Pricing Mode	Elige "AI Model" en vez de "Fixed Price"
Margin	Tu margen sobre el costo del modelo (por ejemplo, 20%)

3. Trackea el uso

Pasa model, inputTokens y outputTokens al trackear. Commet se encarga del resto.

Trackear tokens de IA con el SDK

Usa el mismo método track(). Cuando pasas model, Commet cambia a pricing por tokens de IA.

await commet.usage.track({
  customerId: "user_123",
  feature: "ai_chat",
  model: "gpt-4o",
  inputTokens: 1500,
  outputTokens: 300,
})

commet.usage.track(
    customer_id="user_123",
    feature="ai_chat",
    model="gpt-4o",
    input_tokens=1500,
    output_tokens=300,
)

inputTokens := 1500
outputTokens := 300
client.Usage.Track(ctx, &commet.TrackUsageParams{
    Feature:      "ai_chat",
    CustomerID:   "user_123",
    Model:        "gpt-4o",
    InputTokens:  &inputTokens,
    OutputTokens: &outputTokens,
})

commet.usage().track(
    TrackParams.builder("ai_chat")
        .customerId("user_123")
        .model("gpt-4o")
        .inputTokens(1500)
        .outputTokens(300)
        .build()
);

$commet->usage->track(
    customerId: 'user_123',
    feature: 'ai_chat',
    model: 'gpt-4o',
    inputTokens: 1500,
    outputTokens: 300,
);

curl -X POST https://commet.co/api/usage/events \
  -H "x-api-key: $COMMET_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "feature": "ai_chat",
    "customerId": "user_123",
    "model": "gpt-4o",
    "inputTokens": 1500,
    "outputTokens": 300
  }'

Para modelos con prompt caching, incluye los cache tokens para un cobro preciso:

await commet.usage.track({
  customerId: "user_123",
  feature: "ai_chat",
  model: "anthropic/claude-sonnet-4.6",
  inputTokens: 10000,
  outputTokens: 2000,
  cacheReadTokens: 7000,
  cacheWriteTokens: 1000,
})

commet.usage.track(
    customer_id="user_123",
    feature="ai_chat",
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    input_tokens=10000,
    output_tokens=2000,
    cache_read_tokens=7000,
    cache_write_tokens=1000,
)

inputTokens := 10000
outputTokens := 2000
cacheReadTokens := 7000
cacheWriteTokens := 1000
client.Usage.Track(ctx, &commet.TrackUsageParams{
    Feature:          "ai_chat",
    CustomerID:       "user_123",
    Model:            "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    InputTokens:      &inputTokens,
    OutputTokens:     &outputTokens,
    CacheReadTokens:  &cacheReadTokens,
    CacheWriteTokens: &cacheWriteTokens,
})

commet.usage().track(
    TrackParams.builder("ai_chat")
        .customerId("user_123")
        .model("anthropic/claude-sonnet-4.6")
        .inputTokens(10000)
        .outputTokens(2000)
        .cacheReadTokens(7000)
        .cacheWriteTokens(1000)
        .build()
);

$commet->usage->track(
    customerId: 'user_123',
    feature: 'ai_chat',
    model: 'anthropic/claude-sonnet-4.6',
    inputTokens: 10000,
    outputTokens: 2000,
    cacheReadTokens: 7000,
    cacheWriteTokens: 1000,
);

curl -X POST https://commet.co/api/usage/events \
  -H "x-api-key: $COMMET_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "feature": "ai_chat",
    "customerId": "user_123",
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    "inputTokens": 10000,
    "outputTokens": 2000,
    "cacheReadTokens": 7000,
    "cacheWriteTokens": 1000
  }'

Los cache read tokens son mucho más baratos que los input tokens regulares. Commet cotiza cada tipo de token por separado para que los clientes paguen tarifas justas.

Tracking automático con `@commet/ai-sdk`

Si usas el Vercel AI SDK (solo Node.js), instala @commet/ai-sdk para trackear tokens automáticamente.

npm install @commet/ai-sdk

Envuelve tu modelo con tracked(). Cada llamada a generateText y streamText se trackea sin código extra.

import { tracked } from "@commet/ai-sdk"
import { Commet } from "@commet/node"
import { openai } from "@ai-sdk/openai"
import { generateText } from "ai"

const commet = new Commet({ apiKey: process.env.COMMET_API_KEY! })

const model = tracked(openai("gpt-4o"), {
  commet,
  feature: "ai_chat",
  customerId: "user_123",
})

const result = await generateText({ model, prompt: "Hello!" })
// Tokens trackeados y balance descontado automáticamente

Funciona con cualquier provider del AI SDK: OpenAI, Anthropic, Google y cualquier modelo disponible a través del Vercel AI Gateway.

Parámetros

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`feature`	`string`	Sí	Código de evento de una feature metered
`customerId`	`string`	Sí	ID del cliente en Commet (`cus_xxx`) o tu ID externo
`model`	`string`	Sí	Identificador del modelo de IA (por ejemplo, `gpt-4o`, `anthropic/claude-sonnet-4.6`)
`inputTokens`	`number`	Sí	Cantidad de tokens de input (prompt)
`outputTokens`	`number`	Sí	Cantidad de tokens de output (completion)
`cacheReadTokens`	`number`	No	Tokens de input cacheados leídos (tarifa más barata)
`cacheWriteTokens`	`number`	No	Tokens de input cacheados escritos (tarifa más cara)
`idempotencyKey`	`string`	No	Previene eventos duplicados

Formatos del identificador de modelo

Commet acepta identificadores de modelo en dos formatos:

Formato	Ejemplo	Cuándo usar
Solo Model ID	`gpt-4o`	Uso directo del SDK del provider
Provider/Model	`anthropic/claude-sonnet-4.6`	Setups con AI Gateway o multi-provider

Cálculo del costo

Para cada request, Commet calcula:

inputCost  = nonCachedInputTokens  x  inputPrice  / 1M
outputCost = outputTokens          x  outputPrice / 1M
cacheCost  = cacheReadTokens       x  cachePrice  / 1M
             + cacheWriteTokens    x  cacheWritePrice / 1M
subtotal   = inputCost + outputCost + cacheCost
total      = subtotal  x  (1 + margin%)

Modelos de Consumo — Cómo funciona el modelo Balance
Trackear Uso — Tracking de uso estándar
Configurar Features — Crea features metered

Cobro por Tokens de IA

Cómo funciona

Setup

1. Crea una feature

2. Agrégala a un plan Balance con pricing de AI Model

3. Trackea el uso

Trackear tokens de IA con el SDK

Tracking automático con `@commet/ai-sdk`

Parámetros

Formatos del identificador de modelo

Cálculo del costo

Catálogo de modelos de IA

Dashboard de Costos de IA

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Cómo funciona

Setup

1. Crea una feature

2. Agrégala a un plan Balance con pricing de AI Model

3. Trackea el uso

Trackear tokens de IA con el SDK

Tracking automático con `@commet/ai-sdk`

Parámetros

Formatos del identificador de modelo

Cálculo del costo

Catálogo de modelos de IA

Dashboard de Costos de IA

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