La monetizaci\u00f3n de aplicaciones de IA on-prem se vuelve pr\u00e1ctica cuando un despliegue controlado por el cliente puede enviar solicitudes de IA seleccionadas a trav\u00e9s de una ruta conectada aprobada. La aplicaci\u00f3n puede permanecer instalada en el entorno del cliente mientras su uso variable de inferencia se mide y se cobra por separado.<\/p>\n\n\n\n
Esa distinci\u00f3n importa. Una instalaci\u00f3n aislada no puede usar una ruta de inferencia conectada. Un producto on-prem conectado s\u00ed puede, pero solo para las solicitudes, datos, modelos y entornos que el cliente haya aprobado.<\/p>\n\n\n\n
Para los proveedores de software, el problema comercial es sencillo: una licencia perpetua, un contrato anual o un precio por usuario es predecible, mientras que el uso de IA no lo es. Un despliegue puede generar unos pocos res\u00famenes cada semana. Otro puede ejecutar miles de tareas de documentos, soporte, b\u00fasqueda o agentes cada d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
La respuesta no es mover el producto fuera del control del cliente. Es crear una capa de uso clara para las funciones de IA elegibles.<\/p>\n\n\n\n
\u201cOn-prem\u201d describe d\u00f3nde se ejecuta el producto. No significa autom\u00e1ticamente que cada solicitud de IA deba procesarse localmente, y no significa que cada despliegue pueda enviar solicitudes fuera de su entorno.<\/p>\n\n\n\n
Antes de fijar precios, divida los despliegues en dos rutas:<\/p>\n\n\n\n
Haga expl\u00edcito este l\u00edmite en los documentos de arquitectura, formularios de pedido, configuraciones del producto y lenguaje de uso orientado al cliente. No venda un modelo de uso conectado como si fuera una capacidad offline.<\/p>\n\n\n\n
Una licencia on-prem generalmente paga por el acceso al producto, derechos de despliegue, soporte, mantenimiento o un n\u00famero acordado de usuarios. La inferencia de IA crea otra curva de costos.<\/p>\n\n\n\n
La documentaci\u00f3n oficial del modelo muestra por qu\u00e9: las API de los modelos com\u00fanmente distinguen el uso de entrada y salida, y las tarifas var\u00edan seg\u00fan el modelo y la funci\u00f3n. Consulte la Cat\u00e1logo de modelos de OpenAI<\/a> and 9. muestra c\u00f3mo la elecci\u00f3n del modelo, los tokens de entrada, los tokens de salida, el almacenamiento en cach\u00e9 y los patrones de uso afectan el costo.<\/a> para ejemplos actuales.<\/p>\n\n\n\n Intentar ocultar el uso de esa variable dentro de una tarifa de software ilimitada crea dos problemas evitables:<\/p>\n\n\n\n Un contrato m\u00e1s limpio separa el derecho duradero del software de la opci\u00f3n de consumo de IA conectada. El cliente puede entender qu\u00e9 cubre la licencia y qu\u00e9 genera uso adicional.<\/p>\n\n\n\n Los cr\u00e9ditos funcionan mejor cuando se asignan a una unidad que los clientes ya entienden. Comience con la acci\u00f3n del producto, luego tenga en cuenta el costo de inferencia detr\u00e1s de ella.<\/p>\n\n\n\n La unidad orientada al cliente debe ser lo suficientemente estable para presupuestar. El medidor interno debe permanecer lo suficientemente detallado para explicar costos, diagnosticar valores at\u00edpicos y mejorar el enrutamiento.<\/p>\n\n\n\n Un cr\u00e9dito es una abstracci\u00f3n de producto conveniente. No debe reemplazar los registros de uso precisos.<\/p>\n\n\n\n Definir estas reglas antes del lanzamiento:<\/p>\n\n\n\n Evitar un precio de cr\u00e9dito opaco \u00fanico para cada flujo de trabajo. Una solicitud de resumen breve y una ejecuci\u00f3n de agente de m\u00faltiples pasos pueden tener perfiles de costo muy diferentes.<\/p>\n\n\n\n La monetizaci\u00f3n conectada en las instalaciones depende de la atribuci\u00f3n. Cada solicitud dirigida debe identificar el contexto comercial sin exponer datos innecesarios del cliente.<\/p>\n\n\n\n Los campos \u00fatiles para el enrutamiento y los informes incluyen:<\/p>\n\n\n\nElija una unidad de uso antes de dise\u00f1ar cr\u00e9ditos<\/h2>\n\n\n\n
Funci\u00f3n de IA<\/th> Unidad orientada al cliente<\/th> Factores de costo a monitorear<\/th> Control \u00fatil<\/th><\/tr><\/thead> Extracci\u00f3n de documentos<\/td> P\u00e1gina, archivo o trabajo completado<\/td> Tama\u00f1o de entrada, modelo, esquema de salida, reintentos<\/td> L\u00edmites de archivos y trabajos mensuales<\/td><\/tr> Asistente de soporte<\/td> Borrador, conversaci\u00f3n o caso resuelto<\/td> Longitud de contexto, longitud de respuesta, llamadas a herramientas<\/td> Presupuesto por espacio de trabajo<\/td><\/tr> B\u00fasqueda RAG<\/td> Consulta o respuesta fundamentada<\/td> Recuperaci\u00f3n, reordenamiento, tama\u00f1o del prompt, salida<\/td> L\u00edmite diario de consultas<\/td><\/tr> Agente de IA<\/td> Ejecuci\u00f3n, paso o flujo de trabajo completado<\/td> N\u00famero de llamadas al modelo, herramientas, reintentos<\/td> Pasos m\u00e1ximos y gasto<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Tratar los cr\u00e9ditos como empaquetado, no como la fuente de verdad<\/h2>\n\n\n\n
Enrutar solicitudes elegibles con contexto a nivel de implementaci\u00f3n.<\/h2>\n\n\n\n