O Jeito Certo de Cobrar por LLM, para seu SAAS não quebrar.

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Se você está construindo um SaaS com inteligência artificial, uma hora vai precisar resolver o problema de billing. Diferente de um SaaS tradicional com mensalidade fixa, quando você usa LLMs o custo é variável — cada conversa gasta tokens, cada modelo tem preço diferente, e se você não controlar isso direito, ou quebra ou seu cliente leva susto na conta.
Nesse vídeo eu abro a arquitetura completa de billing que construí pro Agent Smith, nosso sistema multi-tenant de agentes de IA com RAG.

🎯 O que você vai aprender:

Fórmula de custo: custo_cliente = total_cost_usd × dollar_rate × sell_multiplier
Como logar TODAS as chamadas de LLM (e por que isso é crítico)
Estrutura de tabelas: token_usage_logs, company_credits, credit_transactions
Integração com Stripe (webhooks, subscriptions, planos)
Worker Celery que processa os logs e cobra automaticamente
Como trabalhar com créditos em vez de mostrar valor em R$ pro cliente


🏗️ Arquitetura do Sistema:
User Service → Loga tokens de todas as chamadas
Billing Core → Lógica de créditos (adiciona/subtrai)
Billing Service → Integração Stripe
Worker Celery → Processa logs pendentes a cada 5 min

⚠️ Maior desafio:
O agente não faz só uma chamada por pergunta. Ele consulta ferramentas, MCP, RAG, faz múltiplas decisões... Uma pergunta pode gerar 6+ chamadas de LLM. Se você não logar tudo, seu billing quebra.


00:00 Intro
01:29 Estrutura de Cobrança dos Clientes
06:49 Estrutura do Stripe
10:01 Regra de Cobrança a partir dos Tokens
12:14 Usage Service para calcular tokens utilizados
15:15 Billing Service Conecta Stripe e o Cliente
15:57 Billing Core faz a gestão dos saldos
18:01 Fluxo completo da chamada Da LLM
18:49 Arquitetura Completa Agent Smith Precificaçã