Explicación del precio de AgentLed: lo que realmente te ofrece 23,90 € al mes
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AgentLed Explicación del precio: lo que realmente te ofrece 23,90 € al mes
23,90€/mes. Ese es el plan Pro. Antes de decidir si es barato o caro, debe comprender qué es un crédito, qué tan rápido lo gastará y cuándo tiene sentido actualizar.
Este es un desglose honesto: no hay un lenguaje vago de "hasta X por mes", solo números reales de flujos de trabajo reales.
¿Qué es un crédito?
Un crédito es una unidad de consumo informático. Cada acción que realiza su agente (llamar a un API, ejecutar un modelo de IA, extraer una página, enviar una solicitud de enriquecimiento) cuesta una cantidad predecible de créditos. Usted compra una asignación mensual y sus flujos de trabajo se basan en ella.
El plan Pro incluye 2000 créditos por mes. Los créditos se restablecen mensualmente. Los créditos no utilizados no se acumulan en el plan básico.
Costos de crédito por tipo de acción
Esto es lo que realmente cuestan las operaciones comunes:
| Acción | Créditos |
|---|---|
| Enriquecimiento del perfil LinkedIn | 50 |
| Búsqueda de correo electrónico (Hunter/Apollo) | 5 |
| Análisis de IA (modelo completo, por tarea) | 10–30 |
| Análisis de IA (modelo rápido, por tarea) | 3–8 |
| Web scraping (por página) | 3–10 |
| CRM escribir (actualizar/crear registro) | 1 |
| Envío de correo electrónico | 1 |
| Formateo/transformación de datos | 1–2 |
| Knowledge Graph leer | 1 |
| Escritura Knowledge Graph (con aprendizaje) | 2–3 |
El rango del análisis de IA es amplio porque depende de la duración del mensaje, la duración de la respuesta y qué modelo maneja el paso. Las tareas de clasificación cortas son económicas. Las tareas de razonamiento profundo de varios pasos cuestan más.
Lo que realmente se compra con 2000 créditos
La mejor pregunta no es "cuántos flujos de trabajo se ejecutan", sino "cuántos flujos de trabajo puede coordinar un agente por mes". Por lo general, un solo agente gestiona varios flujos de trabajo en secuencia y los créditos los presupuestan todos juntos.
A continuación se muestra un ejemplo concreto: un agente de canalización de salida que se ejecuta según una programación diaria.
Agente: Tubería de salida
El agente corre todas las mañanas. Gestiona tres flujos de trabajo en secuencia:
Flujo de trabajo 1: barrido de señal (~15 créditos/ejecución) El agente verifica las señales configuradas: cambios de trabajo en las empresas objetivo, anuncios de financiación, actividad LinkedIn, nuevo contenido de las cuentas ICP. Se agregan nuevas coincidencias a su lista de clientes potenciales en Knowledge Graph. Aún no hay enriquecimiento, solo detección y creación de listas.
Flujo de trabajo 2: barrido de calificación (~22 créditos por cliente potencial) Para cada cliente potencial sin puntuación en su lista, el agente extrae datos del perfil LinkedIn (50 créditos) y ejecuta una puntuación de IA según su rúbrica ICP (15 créditos). La IA lee el perfil compacto del cliente potencial del KG (puntuaciones anteriores, historial de participación, contexto del colega) antes de asignar una puntuación. La puntuación y la justificación se escriben como una ventaja PUNTUADA (2 créditos). El KG se vuelve más inteligente con cada ejecución.
Flujo de trabajo 3: Difusión (~18 créditos por envío) Los clientes potenciales que superan su umbral de puntuación pasan al alcance. El agente encuentra su correo electrónico (5 créditos), redacta un mensaje personalizado utilizando el contexto KG: señales de la empresa, puntos de contacto previos, relaciones con colegas (10 créditos), lo envía (1 crédito) y registra una ventaja CONTACTADA en el KG (2 créditos).
Matemáticas mensuales al volumen típico de Teams:
| Carreras | Créditos | |
|---|---|---|
| Barridos de señal (diarios, 20 días hábiles) | 20 | 300 |
| Nuevos clientes potenciales calificados (20/semana, 4 semanas) | 80 | 1.760 |
| Divulgación enviada (50% califica, 40 envíos) | 40 | 720 |
| Totales | ~2780 |
Eso significa 80 clientes potenciales totalmente calificados y 40 contactos personalizados por mes, cómodamente dentro de Teams (7000 créditos), con presupuesto restante para una segunda campaña o un agente de investigación paralelo.
En Pro (2000 créditos), el mismo agente con la mitad del volumen: 40 clientes potenciales calificados, 20 alcances, ~1540 créditos.
Flujos de trabajo y agentes: por qué necesita ambos
El oleoducto de salida anterior utiliza ambos deliberadamente. Resuelven diferentes problemas y comprender la diferencia le ayuda a presupuestar correctamente.
| Flujos de trabajo | Agentes | |
|---|---|---|
| Qué es | Pasos predefinidos: la IA desempeña funciones específicas en una secuencia fija | IA que planifica, secuencia flujos de trabajo y monitorea los resultados hacia un objetivo |
| Costo por ejecución | Bajo: de 1 a 100 créditos por ejecución de flujo de trabajo | Superior: más de 100 a 2000 créditos en múltiples flujos de trabajo por sesión |
| Toma de decisiones | La lógica se fija desde el principio: tú defines el camino | El agente decide qué flujos de trabajo invocar y se adapta en función de los resultados |
| Fiabilidad | Predecible, determinista, fácil de auditar | Adaptativo: depende de la claridad del objetivo y del contexto KG |
| Lo mejor para | Tareas de gran volumen y bien definidas (enriquecer, puntuar, enviar) | Metas de varios pasos que requieren secuenciación y aprendizaje |
| Ejemplo | Enriquecer un contacto, puntuar según ICP, redactar un correo electrónico | Detectar señales, calificar clientes potenciales, enrutar el alcance, realizar un seguimiento de los resultados |
Necesita flujos de trabajo porque los agentes que realizan llamadas LLM sin procesar en cada subtarea consumen créditos rápidamente y son difíciles de auditar. Necesita agentes porque los flujos de trabajo puros requieren que codifique cada decisión como un diagrama de flujo, y eso se rompe cuando cambian las condiciones.
El patrón que funciona: objetivos propios de los agentes, tareas propias de los flujos de trabajo. El agente se encarga de la secuenciación y la adaptación; Los flujos de trabajo manejan la ejecución con costos y resultados predecibles.
Para ver el desglose completo: Automatizaciones de IA frente a agentes: un desglose práctico.
Pro frente a Teams frente a Enterprise
Pro (23,90€/mes)
- 2.000 créditos/mes
- 1 usuario
- Todas las integraciones (más de 100 servicios a través de la capa de crédito)
- Memoria Knowledge Graph
- Soporte estándar
- Ideal para: operadores individuales, fundadores que ejecutan sus propios flujos de trabajo de divulgación/investigación, equipos que realizan pruebas antes de escalar.
Teams (86,90€/mes)
- 7.000 créditos/mes
- Múltiples asientos con créditos compartidos
- Equipo Knowledge Graph: memoria compartida entre todos los agentes y usuarios
- Edición colaborativa del flujo de trabajo
- Soporte prioritario
- Ideal para: equipos de operaciones que ejecutan flujos de trabajo en todos los departamentos, empresas donde varias personas necesitan acceso y se benefician de la memoria institucional compartida.
Enterprise
- Volúmenes de crédito personalizados
- Opción de infraestructura dedicada
- Controles de residencia de datos (UE, EE. UU.)
- Pistas de auditoría y documentación DPIA
- SSO y control de acceso basado en roles
- Garantías SLA
- Integraciones personalizadas e incorporación
- Ideal para: empresas con requisitos de cumplimiento, implementaciones a gran escala o necesidades de residencia de datos personalizadas
El controlador de actualización clave para la mayoría de los equipos es el Knowledge Graph compartido. En Pro, su KG es personal. En Teams, cada agente ejecutado contribuye a una memoria colectiva que mejora en toda la organización, no solo para un usuario.
Lo que no pagas
En el modelo de crédito se incluyen algunas cosas que serían partidas separadas en otras plataformas:
- Sin tarifas de suscripción por integración: no paga por separado LinkedIn, Hunter, Clearbit, Apify ni ningún otro servicio de la biblioteca de integración. Los créditos cubren todo.
- Sin impuesto de puesto para usuarios de solo lectura: las partes interesadas que ven informes o verifican el estado del flujo de trabajo no consumen créditos ni requieren un puesto pago.
- Sin recargo por bloqueo de modelo: la plataforma maneja el enrutamiento multimodelo (usando un modelo completo para los pasos de razonamiento, un modelo rápido para la clasificación). No administra claves API separadas ni marcas faciales por modelo.
Preguntas frecuentes
P: ¿Qué sucede cuando me quedo sin créditos a mitad de mes?
Los flujos de trabajo que requieran créditos se pausarán. Recibirás una notificación con tu saldo actual antes de llegar a cero. Puedes comprar una recarga de crédito o esperar el reinicio mensual. Los flujos de trabajo no fallan silenciosamente: se ponen en cola y se reanudan cuando hay créditos disponibles.
P: ¿Puedo transferir los créditos no utilizados al mes siguiente?
En Pro, los créditos se restablecen mensualmente. En los planes Teams y Enterprise, las opciones de transferencia están disponibles; pregunte durante la incorporación. La mayoría de los equipos descubren que una vez que los flujos de trabajo se ejecutan de manera consistente, de todos modos no dejan créditos sobre la mesa.
P: ¿El costo del crédito para el análisis de IA es predecible o variable?
Predecible dentro de un rango. Antes de ejecutar un flujo de trabajo, la plataforma le muestra el costo de crédito estimado para los pasos configurados. Los pasos de AI muestran un rango basado en la longitud típica de entrada/salida. Puede limitar los flujos de trabajo a un límite de crédito si desea un control estricto de los costos.
P: ¿Qué cuenta como "análisis de IA"? ¿Cada llamada LLM cuesta créditos?
Sí, cualquier llamada a un modelo de IA cuesta créditos. Clasificación simple (1 a 3 créditos), resumen breve (5 a 10 créditos), razonamiento profundo o generación de formato largo (10 a 30 créditos). El costo del crédito se muestra por paso en el generador de flujo de trabajo antes de ejecutar cualquier cosa.
P: ¿Puedo compartir un plan Pro con un equipo pequeño?
Técnicamente, las cuentas son individuales. Si dos personas ejecutan flujos de trabajo desde la misma cuenta, compartirá el grupo de 2000 créditos, pero no tendrá separación de acceso, ni KG compartido ni registros de auditoría individuales. Para cualquier cosa que vaya más allá del uso individual, Teams es la opción correcta, y el KG compartido por sí solo justifica la actualización para los equipos que quieren que sus agentes realmente aprendan.
La verdadera pregunta: ¿Vale la pena?
Pro a 23,90 € vale la pena si ejecuta flujos de trabajo regulares que reemplazan la investigación, el enriquecimiento o la divulgación manuales, y lo hace en un volumen en el que 2000 créditos por mes cubren sus necesidades.
El punto de equilibrio es una hora ahorrada de trabajo manual al mes. Si sus flujos de trabajo reemplazan el trabajo que le llevaría más de 2 horas, la matemática es sencilla.
Donde los equipos subestiman el valor: el Knowledge Graph. Los créditos pagan por la ejecución. El KG se amortiza con el tiempo al hacer que cada ejecución posterior sea más precisa. Ese efecto compuesto no aparece en un cálculo de créditos por tarea, pero es la razón por la que los equipos en AgentLed durante 6 meses superan a los equipos en cualquier herramienta de automatización estática, independientemente del volumen de crédito.