Taxímetro: el contador que convierte tokens en facturas por cliente

Concepto

Taxímetro es el contador que se pone entre los agentes de una agencia y los modelos: cada llamada pasa por un proxy propio que mide tokens de entrada y salida, recorta el contexto que el agente no necesita, aplica un presupuesto por cliente y deja una línea de factura lista para cobrar. Lo compran agencias y consultoras españolas de IA de 5–30 personas que ya tienen entre 8 y 25 agentes en producción para pymes y hoy no saben si cada cliente les deja margen o les come el beneficio: pagan una API agregada a fin de mes y reparten el gasto "a ojo" entre contratos de precio fijo. Se vende como setup de 1.500 € (despliegue en su infra, tabla de precios, atribución por cliente y panel) + 290 €/mes hasta 10 clientes y 50 M tokens, 0,30 € por millón extra, marca blanca a 690 €/mes, o 1,5 % del consumo medido para carteras de más de 15 clientes. La agencia no compra un dashboard: compra saber cuánto gana con cada contrato y poder cortar antes de perder dinero.

Por qué es nueva

• Novedad: las piezas existen por separado — observabilidad (Langfuse), metering y facturación (Lago/OpenMeter), compresión de contexto (rtk) — pero nadie las pone en el camino de producción de una agencia pequeña con una decisión de negocio en medio: presupuesto duro por contrato, degradación automática a un modelo más barato cuando se agota, y una línea de factura con IVA ya calculada. Taxímetro no mide por medir: mide para decidir si al cliente se le sube el precio, se le degrada el modelo o se le corta el grifo.
• Dónde añadimos valor: una agencia con 10 clientes gasta de media 2.500–4.000 €/mes en APIs y en el 70 % de los casos uno o dos clientes consumen el 40–50 % del total facturando un precio fijo: son 500–1.200 €/mes de margen que se pierden sin verlo. Taxímetro cuesta 290 €/mes, detecta ese cliente en la primera semana y recorta un 25–40 % del gasto en agentes que usan herramientas (la compresión de rtk llega al 60–90 % en salidas de comandos, pero en producción con chat conversacional somos conservadores). El setup de 1.500 € se amortiza el primer mes solo con el ahorro.
• Visión: de contador a peaje. El cliente final entra en un portal y ve su consumo como ve la factura de la luz; la agencia deja de renegociar a ciegas y cobra por uso; y Taxímetro acaba siendo la pasarela de facturación de agentes en España — líneas Verifactu, retención de IRPF cuando toca y conciliación con Holded —, el "Stripe Metering" de la IA hecho para quien no tiene equipo de plataforma.

Diagrama de secuencia

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Lo que ve el usuario

El socio de la agencia abre el panel un lunes y ve una sola tabla: cliente, consumo del mes, ingresos del contrato, margen en euros y semáforo. El cliente "Clínica Daroca" está en rojo porque su agente de agenda consume 640 € y el contrato son 450 €: un clic abre el desglose por agente, modelo y tipo de llamada, y otro clic aplica una regla ("a partir de ahora los resúmenes van a un modelo pequeño y se comprime el histórico a 8 turnos"). Al empleado de la clínica no le cambia la experiencia: sigue escribiendo en el mismo chat; solo que cuando el cupo llega al 100 % el agente responde con un aviso amable en vez de seguir quemando saldo, y la agencia recibe un email antes de que pase. A fin de mes, el panel exporta un borrador con una línea por cliente — "Servicio de agentes IA, 612,40 € + IVA"— que entra en Holded sin que nadie abra un Excel.

Imagen sugerida: panel sobrio en blanco y negro con una tabla de 10 clientes, la fila "Clínica Daroca" en rojo con −190 € de margen y un medidor circular tipo taxímetro al 108 %, junto a una tarjeta pequeña que dice "Ahorro por compresión este mes: 41 %".

Repositorios utilizados

• https://github.com/rtk-ai/rtk — pipeline en Rust que comprime, enruta y filtra el contexto antes de que llegue al modelo; es el motor que convierte el ahorro en algo medible en cada petición.
• https://github.com/langfuse/langfuse — trazas, coste y evaluaciones por petición; aporta la atribución fina (cliente, agente, versión) y la comparación de calidad cuando se degrada el modelo.
• https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness — runtime de agentes "todo es un plugin" donde el medidor se enchufa como plugin y captura el consumo por módulo, no solo por llamada HTTP.

Variaciones (sinergias)

1. Taxímetro + feder-cr/git-ai (https://github.com/feder-cr/git-ai) — cada cambio de prompt, herramienta o memoria del agente se registra como un changeset con autor y fecha (git-ai está diseñado exactamente para que decenas de agentes aterricen cambios en la misma rama). El medidor cruza cada changeset con su coste y su nota de calidad: "la v2.3 del prompt duplicó la factura y bajó la satisfacción". Qué emerge: control de versiones con factura adjunta, y un botón de rollback que revierte el prompt que se come el margen. Nicho: agencias con contrato de mantenimiento mensual que hacen A/B de prompts y necesitan justificar cada release ante el cliente.

2. Taxímetro + twentyhq/twenty (https://github.com/twentyhq/twenty) — el CRM pasa a ser la fuente de verdad del contrato: tarifa, cupo incluido y fecha de renovación viven en Twenty, y el medidor escribe de vuelta el consumo y el margen como campos del cliente. Cuando un cliente se sale de su patrón tres semanas seguidas, se crea una tarea para el comercial con la propuesta de reprecio ya calculada. Qué emerge: el margen deja de ser un dato contable de fin de mes y se convierte en una alerta comercial en tiempo real. Nicho: agencias de 20+ clientes donde el comercial y el técnico no hablan el mismo idioma.

3. Taxímetro + openclaw/openclaw (https://github.com/openclaw/openclaw) — el asistente personal autoalojado se despliega unificado para toda la plantilla de un despacho, y el contador asigna cupo por persona y departamento, con recarga y repercusión interna del coste. Qué emerge: un asistente corporativo con contador de agua: cada departamento sabe lo que consume y el socio decide a quién le sube el cupo. Nicho: asesorías, despachos legales y clínicas de 30–80 empleados que quieren dar asistente a todos sin una factura de API opaca e indivisible.

Plan MVP completo

Ruta: projects/portfolio-2026-10-18-VGF4w6/docs/mvp/PLAN-MVP.md