# Pricing de features de IA: seat, uso, créditos o por resultado > El pricing de features de IA combina una base como asiento o plan, con cobro por uso, créditos o resultado. Elige según cuánto varía el costo por usuario. *Tags: ia, negocio, pricing, producto* --- > [!info] Definición Rápida > El **pricing de features de IA** es la forma en que un producto cobra por las funciones que usan modelos generativos. Los modelos comunes son por asiento (seat), por uso (tokens o llamadas), por créditos, por resultado y, cada vez más, híbridos que combinan una base fija con cobro variable. La elección depende de cuánto varía el costo por cliente y de si el valor se puede medir. ## ¿Por qué el pricing de IA es distinto al de software tradicional? En software clásico, el costo de servir a un usuario extra es casi cero, así que un precio fijo por asiento tiene buen margen. Con IA, cada consulta cuesta tokens y cómputo. Un usuario que hace diez consultas cuesta muy distinto a uno que hace cien, aunque paguen lo mismo. Ese desequilibrio es el problema central del pricing de IA. Para entender por qué el costo varía, revisa [[costo-por-token|costo por token]]. ## ¿Cuáles son los modelos de pricing? Stigg describe seis modelos: cinco aparecen en la tabla y el sexto, freemium, se comenta debajo. La tabla resume sus compromisos con ejemplos de productos reales. Los precios cambian seguido: confirma el vigente en la página oficial de cada producto antes de citarlo. | Modelo | Compromiso principal | Ejemplo citado | |---|---|---| | Planes por niveles (tiers) | Planes fijos con límites de funciones y de uso. Cada nivel es un conjunto de permisos que tu sistema debe hacer cumplir | Claude Pro (20 dólares al mes con pago mensual) | | Por uso | El costo sigue a los tokens o las llamadas, pero varía con cada respuesta larga y cada reintento | API de Anthropic, cobrada por millón de tokens, con precio distinto para entrada y salida | | Por créditos | Simple de presentar, pero un uso intensivo vacía el saldo rápido; hace falta un registro | Cursor Pro, descrito por Stigg con 20 dólares en créditos al mes en 2026 | | Por resultado | El costo sigue a lo que se logró; difícil de atribuir si un resultado usa varias llamadas | Intercom Fin cobra 0,99 dólares por resultado (outcome) | | Asiento más add-on de IA | Costo y uso se separan: pocos usuarios intensivos pueden generar la mayor parte del costo | Notion vendió la IA como add-on por usuario antes de incluirla en su plan Business, según Growthoptix | Sobre Intercom: según su página de precios, un resultado cuenta cuando el cliente confirma que el problema se resolvió, cuando deja de pedir ayuda tras la respuesta de Fin o cuando Fin completa un flujo, y cada conversación se cobra una sola vez. Es un buen recordatorio de que "resultado" necesita una definición escrita. Stigg también menciona el modelo freemium, con su propio riesgo: servir a usuarios gratuitos puede ser caro e impredecible, sobre todo si pocos pasan a un plan de pago. ## ¿Cuál modelo conviene? Las fuentes coinciden en algo: el modelo híbrido, una cuota mensual más cobro por consumo, es donde termina la mayoría de las empresas de IA según Growthoptix (abril de 2026). Un patrón frecuente es mantener la base que el cliente ya conoce, como el asiento o el plan, y agregar créditos o un cobro por uso para la IA. Otro es vender la IA como add-on por usuario, con el riesgo de que pocos lo compren. Una encuesta de Cruxy a 300 CEOs de SaaS B2B del Reino Unido y Estados Unidos, publicada por SecurityBrief el 16 de abril de 2026, encontró que 97% considera probable retirar el pricing por asiento en dos años, pero 94% dijo que hoy el asiento todavía refleja el valor de su producto. Es un buen recordatorio de que cambiar el modelo lleva tiempo y no siempre es la prioridad. Cuando sí lo cambies, planéalo como una migración: avisa a los clientes actuales qué cambia, conserva su saldo o su plan durante un periodo de transición, y revisa cómo quedan los cobros de sus tareas más comunes antes de activar las nuevas reglas. ## ¿Cómo se diseña un pricing de créditos que el usuario entienda? - **Muestra el saldo antes de gastarlo.** Un contador de créditos visible evita la sorpresa. - **Cobra distinto según la tarea, pero explícalo.** Si una consulta corta gasta 1 crédito y un análisis largo gasta 20, dilo en la interfaz. - **Avisa antes de cortar el servicio.** Un aviso al 80% del saldo da tiempo a decidir. - **Ofrece un tope.** Un límite por usuario o por espacio protege al cliente y al margen. - **Registra cada descuento.** Sin un registro auditable, el saldo no se puede explicar cuando alguien pregunta. ## Ejemplo Ejemplo ilustrativo: un producto de diseño cobra 15 dólares por asiento. Su función de generación de textos cuesta, en promedio, 0,40 dólares por usuario al mes, pero el 5% de los usuarios genera el 60% del consumo. El equipo decide mantener el asiento y agregar 500 créditos mensuales por usuario, con un pool compartido de equipo y un aviso al 80%. Los usuarios intensivos compran créditos extra y el margen deja de depender de la buena voluntad de los demás. Las cifras son inventadas para ilustrar la lógica. ## ¿Cómo elegir un modelo paso a paso? 1. Mide el costo de IA por usuario y su distribución. Si el 5% de los usuarios explica la mayoría del costo, un precio plano no sirve. 2. Decide si el valor se puede medir por resultado. Si no, no fuerces ese modelo. 3. Empieza con una base conocida y agrega el cobro variable para la IA. 4. Define los créditos o el cobro por tarea con una tabla pública. 5. Revisa el margen por cliente cada mes, no solo el ingreso total. ## Errores comunes - Cobrar un precio plano por una función con costo variable alto. - Cambiar el modelo de pricing sin avisar a los clientes actuales. - Vender "ilimitado" sin tope de uso. - Crear créditos que nadie entiende cuánto valen. - Atribuir a una función un costo que en realidad viene de varias. ## Cuándo NO conviene cobrar por resultado Cuando un resultado depende de varias llamadas, reintentos y revisiones humanas, la atribución es difícil y el cliente puede sentir que paga por algo que no pudo verificar. Tampoco conviene si el valor de la función es difuso, como una mejora de experiencia que no tiene un número claro. En esos casos, el pricing híbrido es más honesto. Para decidir si la función justifica su precio, revisa [[roi-de-features-de-ia|ROI de features de IA]] y [[metricas-de-producto-ia|métricas de producto para features de IA]]. ## Fuentes - [Stigg, 6 AI Pricing Models in 2026 That Shape Costs](https://www.stigg.io/blog-posts/ai-pricing) - [Growthoptix, How to price AI features (abril 2026)](https://www.growthoptix.com/blog/how-to-price-ai-features) - [SecurityBrief UK, SaaS chiefs expect pricing shift as AI threatens sales (16 de abril de 2026)](https://securitybrief.co.uk/story/saas-chiefs-expect-pricing-shift-as-ai-threatens-sales) - [Intercom, precios de Fin AI Agent](https://www.intercom.com/pricing) - [Anthropic, precios de la API](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - [Claude, planes y precios](https://claude.com/pricing) --- Source: https://www.fernandoux.com/es/wiki/ia/pricing-de-features-de-ia/