Cinco preguntas clave que hacerle a tu proveedor de IA antes de comprar herramientas basadas en créditos

Cuando Thibault García empezó a usar Clay, cometió un error que le salió caro, y su historia es un aviso para quienes estén evaluando herramientas de IA basadas en créditos. Decidió probar un nuevo prompt en 10 filas de una enorme lista de prospección, pero sin querer se ejecutó en las 28.000 empresas de la tabla.

"Ese error nos costó mucho dinero", dice. "No demasiado, por suerte, pero fue mucho dinero". Clay acabó introduciendo una función para evitar que los clientes quemaran créditos de IA sin querer, pero la historia de García ilustra por qué es importante saber qué buscar al evaluar un nuevo software.

En esta guía encontrarás las cinco preguntas clave para sacar partido a los precios por uso —y evitar los riesgos—, con consejos de García y otros profesionales con experiencia directa en la evaluación y el uso de herramientas de IA por uso. Esta es la tercera entrega de nuestra serie sobre precios de la IA basados en créditos. También puedes consultar nuestros artículos sobre qué son los precios de la IA basados en créditos y por qué los proveedores se están pasando a los modelos por uso.

Las 5 preguntas que debes hacerle a tu proveedor de IA

1. ¿Cuánto nos costará realmente cada acción en créditos, y cómo lo sabremos antes de ejecutarla?

Hacerse esta pregunta en un primer momento es fundamental. Para Thibault Garcia, fundador de la agencia de go-to-market Reachly, el problema no era que desconociera el precio de los créditos, sino que no sabía que el prompt se ejecutaría en las 28.000 filas. Los compradores que exigen una tabla de costes por acción y una vista previa del gasto antes de ejecuciones masivas eliminan de raíz este vector de riesgo.

Cómo sería una buena respuesta

• Tabla de costes por acción. El proveedor debe publicar una tabla de créditos por acción que relacione créditos con tareas concretas. Incluso dentro de una misma herramienta, los costes pueden variar enormemente. En el software de búsqueda de correos, señala García, encontrar un correo puede costar un crédito, verificar uno puede costar la mitad y encontrar un número de teléfono puede llegar a costar 10. Runway tiene una de las tablas más completas del mercado: los usuarios pueden seleccionar el modelo y la tarea, y ver cuántos créditos les costará. Por ejemplo, Google Veo 3.1 con audio cuesta 40 créditos por segundo de vídeo, mientras que la generación de imágenes Nano Banana Pro en 4K cuesta 16 créditos por imagen.

• Vista previa y etiquetas dentro del propio software. El producto debe mostrar vistas previas del coste antes de ejecutar acciones en bloque o de gran volumen y, preferiblemente, solicitar confirmación antes de las más caras. También es útil que muestre etiquetas que indiquen qué acciones consumen créditos de IA.

Señales de alarma a tener en cuenta

• Precios poco claros. "Algunas herramientas dicen ahora que esta acción puede costarte entre uno y diez créditos, según la complejidad", advierte García. "Pero si no hay una tabla clara sobre cómo se traduce eso en coste real, es una señal de alarma clarísima".
• Acciones fallidas que aún consumen créditos. "La mayoría de las herramientas, si buscan algo pero no lo encuentran, no te cobran ese crédito", dice García. Pero no ocurre así con todas las herramientas, así que conviene comprobarlo antes de comprometerse.

2. ¿Cómo crecerán nuestros costes a medida que añadamos equipos, usuarios o casos prácticos?

Esta pregunta expone el verdadero modelo de fijación de precios que hay detrás del contrato. En un modelo por licencia, los costes varían en función del número de personas. Con los precios basados en créditos, los costes crecen en función de lo que la IA hace realmente: avisos, generaciones, automatizaciones, volumen de tareas. Eso significa que un precio de entrada no dice casi nada de lo que se pagará en el despliegue completo.

Cómo sería una buena respuesta

• Niveles de precios documentados. El vendedor debe compartir lo que cuestan los créditos en varios niveles de compromiso, no solo en el más pequeño. Si la única tarifa visible es la del nivel inicial, no es posible prever de forma realista el gasto del segundo año.
• Cálculos que puedes reproducir. Deberías poder tomar tu consumo previsto, aplicar las tarifas publicadas del proveedor y obtener la misma cifra que da su representante. Si no puedes, el precio no es transparente.

Señales de alarma a tener en cuenta

• Respuestas vagas sobre cómo crecerán los costes. Es normal tener que contactar con un representante de ventas para ver precios empresariales. Lo que no es normal es que un representante no explique qué se traduce el consumo previsto en créditos y dólares una vez que estás al teléfono. Si siguen esquivando después de que hayas proporcionado los datos de entrada, es una señal de alarma.
• Niveles que se vuelven más caros por crédito a medida que crece el uso. García dice que esto es raro, pero que lo ha visto. "Esto no tiene sentido. Debería ser más barato cuanto más lo uses".

3. ¿Cómo será nuestro gasto total en escenarios de uso realistas?

Los que compran IA por primera vez no tienen datos históricos de consumo para anclar una previsión, y comprometerse en exceso con un nivel de crédito es un problema real. La ventaja de las herramientas de IA, señala García, es que normalmente puedes asegurarte de que son útiles antes de firmar: "Es muy bueno para nosotros porque no tenemos que gastar demasiado dinero. Podemos probar las herramientas". La cuestión es si el vendedor ofrece una forma estructurada de hacerlo.

Cómo sería una buena respuesta

• Un mecanismo de prueba que produce datos reales. Las pruebas piloto, los entornos de pruebas o los créditos gratuitos permiten recopilar cifras de uso de referencia antes de comprometerse. HubSpot, plataforma de CRM que integra herramientas de marketing, ventas y servicio al cliente, ofrece pruebas gratuitas de 28 días de sus agentes de atención al cliente y prospección.
• Un modelo de escenarios. García recomienda hacer una previsión de la demanda en función de lo que la herramienta sustituye y, a continuación, ejecutar escenarios pesimista, realista y optimista según ese volumen. "Los créditos son un modelo ideal, pero ¿cuál es tu coste por crédito? Y teniendo en cuenta tu volumen, ¿qué coste tendría mensualmente, trimestralmente o anualmente?".
• Una calculadora de ROI con supuestos visibles. Las calculadoras que muestran sus cálculos permiten cuestionar los datos de entrada. La calculadora de ROI del agente de clientes de HubSpot permite ajustar variables como el número de agentes de asistencia, el coste medio por agente, las conversaciones por agente al día y el tiempo de resolución de tickets. Calcula el ahorro de costes previsto —por ejemplo, 869.300 USD anuales en un escenario de referencia— y publica la metodología completa para que puedas verificar cómo se generaron las cifras.

Señales de alarma a tener en cuenta

• Sin mecanismo de prueba. Si el proveedor no ofrece un piloto, una cantidad razonable de créditos gratuitos o un entorno de pruebas antes del compromiso, estás apostando a ciegas sobre si la herramienta será útil para tu empresa.
• Una calculadora de ROI que no puedes auditar. Si los supuestos que determinan la estimación del ahorro no son visibles ni editables, solo están haciéndote marketing, no un verdadero análisis.

4. ¿El precio refleja el valor que realmente vamos a recibir?

Los precios basados en créditos tienen una particularidad: los proveedores cobran por el uso, no por el resultado. Puedes gastar créditos tanto si la IA aporta valor como si no, por lo que vale la pena preguntarse qué se está pagando exactamente más allá del mero acceso a los modelos.

Oleksii Glib, director general y fundador de la empresa de desarrollo de software Acropolium, advierte de que muchas herramientas de IA actuales son poco más que simples envoltorios: "Se limitan a tomar los tokens de IA, los envuelven en su interfaz y los venden a un precio más alto. Eso no es valor añadido".

Cómo sería una buena respuesta

• Tres fuentes de valor más allá del modelo base. El proveedor debe poder decirte qué aporta más allá del acceso al modelo base: datos propios, diseño de workflows, integraciones, contexto específico del cliente o efectos de red. Glib lo ilustra: una plataforma que combina los datos de comportamiento de los clientes con la IA puede ofrecer algo que no se podría desarrollar fácilmente usando directamente la API de OpenAI o Anthropic. "Es algo estupendo, porque el valor de la IA se enriquece con datos adicionales que no proporciona esta tecnología". El agente de prospección de Breeze de HubSpot ilustra este punto: se basa en el CRM de HubSpot y accede a los registros de contactos, el contexto de los negocios y las señales de compra para recomendar compradores con alta intención y personalizar las comunicaciones, algo imposible de replicar con una API genérica.
• Precios basados en resultados, cuando el caso lo permita. Algunos proveedores cobran solo cuando la IA ofrece un resultado definido: un ticket resuelto, una reunión reservada, un negocio cerrado. Cuando eso es viable, es una señal más sólida de que el precio refleja el valor real. El agente de prospección y el agente de clientes de Breeze de HubSpot tienen precios basados en resultados, en los que los clientes solo pagan cuando los agentes completan la tarea asignada.

Señales de alarma a tener en cuenta

• El argumento de venta se apoya en el modelo subyacente. Si la respuesta más contundente del proveedor es "utilizamos GPT-5" o "funcionamos con Claude", puede que se esté pagando sobre todo por acceder al modelo de otra persona. Compara el precio del proveedor con lo que costaría usar directamente el modelo base, y pregunta qué valor adicional aporta el producto más allá de ese acceso.
• Las acciones fallidas siguen consumiendo créditos. Si la IA intenta completar una tarea, falla, y aun así se cobran créditos por ello, el precio no está ligado al valor recibido.

5. ¿Qué controles y visibilidad tendremos sobre nuestro gasto mes a mes?

Esta pregunta da respuesta al mayor miedo de todo responsable presupuestario: que el gasto real supere con creces las previsiones. Los proveedores responsables tienen límites claros para ayudar a gestionar ese riesgo. Comprobarlos antes de firmar el contrato es una obligación, no una opción.

Cómo sería una buena respuesta

• Paneles de uso en tiempo real. Deberías poder ver el consumo de créditos en tiempo real, en lugar de esperar a la factura de final de mes para saber en qué se ha ido el presupuesto.
• Alertas configurables en los umbrales que definas. Las alertas útiles saltan al 50 %, al 75 % y al 90 % para tener tiempo de reaccionar si es necesario.
• Topes de gasto fijos y posibilidad de pausar las funciones de IA. Cuando se alcanza el límite, la plataforma debería parar, no seguir acumulando cargos para facturarlos después.
• Controles presupuestarios por rol. Los administradores deben poder asignar presupuestos de créditos por equipo o usuario, para que un usuario intensivo no se lleve todo el presupuesto. Anthropic permite a los administradores de empresa de Claude Code definir límites de uso por usuario.

Señales de alarma a tener en cuenta

• Los datos de uso solo están disponibles en las facturas mensuales. Solo se sabrá que hay un problema cuando los créditos ya se hayan agotado.
• Alertas que saltan al 100 %. Así no hay tiempo de reaccionar antes de llegar al límite.
• Sin forma de limitar el gasto ni de restringir por función. Si cualquier usuario puede consumir créditos sin límite, el proveedor está transfiriendo la gestión del riesgo al comprador.

Como mencioné antes, tras el costoso error de García con la tabla, Clay introdujo el modo Sandbox, un buen ejemplo de los límites claros que deberías exigirle a cualquier proveedor.

Fuente

Evita sorpresas en la factura haciendo las preguntas adecuadas

Los compradores que exigen tabla de costes por acción, mecanismo de prueba con datos reales y topes de gasto configurables antes de firmar eliminan los tres vectores principales de cargos inesperados en modelos de créditos de IA. La lección de García no es sobre el software ni su modelo de precios. Como él mismo dijo, los problemas empiezan por "no ser consciente de lo que una acción y una herramienta pueden provocar realmente".

Hacer estas cinco preguntas antes de firmar permite comparar proveedores con criterios objetivos, detectar señales de alarma en su respuesta y calcular el coste real en escenarios de uso pesimista, realista y optimista. El objetivo no es encontrar el proveedor más barato, sino el que hace más fácil —no más difícil— mantener el control del gasto.

Preguntas frecuentes sobre cómo evaluar proveedores de IA