La explosión de modelos de lenguaje, APIs de IA y herramientas DevOps ha popularizado un modelo de negocio claro: pagar por uso. Tokens consumidos, peticiones a la API, minutos de cómputo, pipelines ejecutados… Todo se mide. Pero detrás de ese aparente “solo contamos eventos” hay un problema nada trivial: cómo hacerlo a gran escala, en tiempo real y sin montar un Frankenstein de servicios internos.
En ese hueco se quiere situar OpenMeter, una plataforma open source especializada en metering para facturación basada en uso, pensada especialmente para empresas de IA, APIs y herramientas para desarrolladores. No es un producto de facturación completo, sino una capa de infraestructura que promete hacer una cosa muy bien: medir el consumo de forma fiable.
Un contador de uso para la economía de la IA
La propuesta de OpenMeter es sencilla de explicar:
las aplicaciones envían eventos del tipo:
- “petición de inferencia completada”
- “consulta de API ejecutada”
- “job de CI/CD terminado”
OpenMeter los ingiere, agrega y almacena, y expone una API REST para consultarlos por cliente, producto, plan o métrica. Esos datos se pueden conectar después a:
- Plataformas de pago como Stripe u otros sistemas de facturación.
- Paneles de control internos para equipos de producto o finanzas.
- Mecanismos de rate limiting o límites de uso automáticos.
- Sistemas de coste interno por equipo o proyecto.
En un contexto donde cada token de IA y cada milisegundo de GPU cuenta, contar bien es casi tan importante como inferir bien. Y ahí es donde el proyecto quiere marcar la diferencia frente al clásico usage_events en una base de datos interna que se queda corto en cuanto el producto crece.
Arquitectura preparada para alto volumen
A diferencia de muchas soluciones heredadas, OpenMeter nace directamente con una arquitectura alineada con los flujos de datos de la IA moderna:
- Usa Apache Kafka como base de stream processing, ideal para altos volúmenes de eventos en tiempo real.
- Se apoya en ClickHouse para la parte analítica, optimizada para consultas rápidas sobre grandes cantidades de datos de series temporales.
Ese corazón técnico se envuelve en una interfaz pensada para desarrolladores:
- API REST bien definida para ingestar y consultar uso.
- SDKs oficiales para JavaScript, Python y Go.
- Posibilidad de generar clientes adicionales a partir de la especificación OpenAPI.
Para equipos que ya trabajan con pipelines de datos, microservicios y arquitecturas event-driven, OpenMeter se integra como otro servicio más, sin exigir reestructurar todo su stack.
Open source y sin bloqueo de proveedor
Uno de los puntos sensibles en el ecosistema de IA es evitar que un componente crítico como el metering quede secuestrado en un SaaS propietario difícil de abandonar. OpenMeter sigue el camino contrario:
- El proyecto es open source, con licencia Apache 2.0.
- Puede autohospedarse en la infraestructura de cada empresa:
- Un quickstart con
docker composepermite levantar Kafka, ClickHouse y la API de OpenMeter en unos minutos. - También ofrece un chart de Helm para desplegar en Kubernetes.
- Un quickstart con
- Para quienes prefieren no gestionar esa capa, existe una versión en la nube (OpenMeter Cloud), con una guía comparativa frente al despliegue self-hosted.
Esta dualidad encaja bien con el patrón de muchas compañías de IA: empezar probando en modo gestionado, y migrar a un despliegue propio cuando el volumen de eventos o los requisitos de cumplimiento lo exigen.
Casos de uso en productos de IA y APIs
Aunque OpenMeter puede utilizarse en múltiples sectores, su posicionamiento es claro: empresas de IA, APIs y DevTools. Algunos escenarios típicos:
- Plataformas de IA generativa
- Cobrar por número de peticiones, tokens, segundos de modelo ejecutándose o consultas a embeddings.
- Definir límites de uso por plan y cortar excesos de forma automática.
- APIs comerciales
- Medir llamadas por endpoint, cliente, región o tipo de operación.
- Construir modelos de precios híbridos (fijo + variable) sin rehacer toda la lógica de facturación.
- Herramientas de infraestructura y observabilidad
- Contabilizar minutos de ejecución de pods en Kubernetes, volumen de logs procesados o pipelines completados.
- Asignar costes internos a equipos de ingeniería o unidades de negocio.
- SaaS orientados a desarrolladores
- Añadir un componente de pago por uso cuando la tabla de “consumo” en la base de datos empieza a ser un cuello de botella y una fuente de errores.
El proyecto incluye ejemplos concretos en su repositorio: medición de tiempo de ejecución de pods, integración con Stripe para usage-based billing o metering basado en logs, lo que facilita a los equipos replicar patrones ya validados.
Latencia baja, trazabilidad alta
En un modelo de negocio basado en consumo, no basta con tener el dato “algún día”. OpenMeter está pensado para ofrecer:
- Latencia cercana al tiempo real en la disponibilidad de los datos de uso, útil para:
- Dashboards actualizados al minuto.
- Alertas de consumo para clientes.
- Sistemas de corte automático de acceso cuando se superan límites.
- Un registro único y auditable de los eventos de uso, que ayuda en:
- Disputas de facturación con clientes (“¿por qué he pagado esto?”).
- Análisis internos de rentabilidad por cuenta o producto.
- Trazabilidad de costes de infraestructura.
En un contexto de IA donde los costes de GPU y almacenamiento pueden dispararse, tener este “libro de contabilidad de eventos” se convierte en una pieza más de la gobernanza del modelo de negocio.
Comunidad y adopción temprana
Más allá de la tecnología, OpenMeter intenta apoyarse en una comunidad activa alrededor del proyecto:
- Canal de Discord para soporte y discusión técnica.
- Listado de adopters que ya utilizan la plataforma en producción.
- Blog y material de ejemplo para seguir la evolución del proyecto.
Esa vertiente comunitaria lo alinea con la tendencia de muchas empresas de IA que apuestan por infraestructura abierta y componible, en lugar de depender exclusivamente de plataformas cerradas.
Una capa de infraestructura clave para monetizar la IA
A medida que los servicios de IA se consolidan, el modelo de “pagar por uso” dejará de ser la excepción para convertirse en norma. Y, como ya ocurrió en su día con el logging o el monitoring, es probable que emerjan piezas de infraestructura especializadas que se conviertan en estándar de facto.
OpenMeter aspira a ser precisamente eso en el terreno del metering:
una capa dedicada, auditable y extensible que permita a las empresas de IA y APIs delegar un problema complejo, sin perder el control sobre sus datos y su modelo de negocio.
Para los equipos que están a punto de construir su propio sistema de uso desde cero, la pregunta ya no es solo “¿podemos hacerlo?”, sino “¿tiene sentido hacerlo cuando existe un proyecto abierto diseñado exactamente para esto?”.
