Calculadora del coste de un agente de IA: mes y primer año

Definir las seis entradas

La herramienta recibe setupCost, platformMonthly, tasksMonthly, modelPerTask, reviewHoursMonthly y reviewHourlyCost. Considera tarea un resultado de negocio concreto, como una consulta clasificada. Usa exactamente esa unidad para el volumen y para el coste de modelo. tasksMonthly debe ser un entero positivo. Introduce todos los importes en una sola moneda; no se realiza conversión. La implantación es puntual y los otros campos describen un mes de operación.

El total mensual es platformMonthly + tasksMonthly × modelPerTask + reviewHoursMonthly × reviewHourlyCost. El primer año suma setupCost a doce meses iguales. El coste por tarea mostrado divide el total mensual entre tasksMonthly, de modo que reparte plataforma y revisión; no es el precio marginal de una llamada adicional.

Obtener modelPerTask de una prueba

Una tarea puede requerir varias llamadas al modelo, contexto amplio, una herramienta pagada y nuevos intentos. La calculadora no pide tokens, pasos, herramientas ni reintentos por separado. Mídelos durante una prueba y reúne el gasto variable atribuible en modelPerTask. Las páginas oficiales de OpenAI y Anthropic distinguen consumo de entrada y salida y describen condiciones de herramientas. Comprueba el producto, la región, la modalidad y tu acuerdo antes de presupuestar.

Si un tercero factura una herramienta por separado y no puedes distribuir el gasto de forma coherente, indícalo fuera del resultado. Observa tareas corrientes y difíciles para no esconder una minoría costosa en la media. Conserva los registros que justifican el valor por tarea. El desglose previo sirve para preparar una entrada de la calculadora; no crea nuevas casillas en ella.

Ejemplo totalmente hipotético

Supongamos setupCost de $3.500 y platformMonthly de $180, ambos ficticios. Planeamos 1.200 tasksMonthly a un modelPerTask inventado de $0,08. La revisión ocupa 12 reviewHoursMonthly a un reviewHourlyCost supuesto de $35. Ninguna cifra procede de la lista de precios de un proveedor ni de un cliente. La línea de modelo vale 1.200 × $0,08 = $96 al mes. La revisión vale 12 × $35 = $420. Al sumar $180 de plataforma, el total mensual es $696.

Doce mensualidades idénticas son 12 × $696 = $8.352. Con los $3.500 de implantación, el primer año suma $11.852. La cifra por tarea es $696 ÷ 1.200 = $0,58 e incluye gastos mensuales repartidos, pero no implantación. Con 1.500 tareas y las mismas doce horas de revisión, la línea de modelo sería $120 y el total $720. Comprueba si realmente puedes mantener constantes las horas antes de usar esa variante.

Valorar la supervisión

Una respuesta fluida puede necesitar aprobación, corrección, escalado o auditoría. Calcula reviewHoursMonthly con una muestra que incluya la revisión rutinaria, no solo incidentes. Fija reviewHourlyCost conforme al criterio presupuestario de tu equipo y aplícalo de manera consistente; la herramienta no calcula salarios ni cargas sociales. Si aumenta el volumen y con él el trabajo humano, cambia las horas en el nuevo escenario.

Evita contabilizar el mismo trabajo dentro de modelPerTask y en los campos de revisión. Asigna al primero el uso tecnológico variable por tarea y a los segundos las horas humanas. Del mismo modo, si la suscripción de la plataforma ya incluye parte del uso del modelo, no lo vuelvas a sumar. La factura y el contrato determinan qué cubre cada línea.

Costes y supuestos excluidos

No hay entradas específicas para impuestos, almacenamiento, transferencia de datos, asesoría jurídica, evaluación, incidentes o integraciones futuras. Puedes agrupar un gasto mensual conocido en platformMonthly si explicas esa decisión. setupCost puede abarcar integración y preparación inicial de datos, pero no garantiza por sí solo un presupuesto completo de arranque. La proyección supone doce meses con la misma actividad y precio, sin estacionalidad ni cambios de tramo.

Si tus meses son muy diferentes, calcula escenarios mensuales y suma fuera del módulo. Fecha las tarifas empleadas y conserva la fuente. Una salida precisa no compensa suposiciones débiles; tras el lanzamiento compara gastos previstos con facturas y horas reales.

De la estimación a la decisión

Contrasta el volumen esperado con un pico plausible usando las seis entradas de nuevo. Pregunta quién paga herramientas externas, reintentos y posibles mínimos contractuales. Mide también qué tareas se completan con calidad aceptable y cuánto tiempo se invierte en corregir errores; una API barata no demuestra rentabilidad. Actualiza modelPerTask con consumo real, revisión con registros de horas y plataforma con facturas. Mantén la implantación aparte para evaluar el funcionamiento recurrente.