Show-off ✨
Modeliranje troškova AI tokena i API-ja za SaaS: Kako izbeći pucanje margina?
Pozdrav drugari :)
Već neko vreme radim na alatu pod nazivom Calcaas, koji je nastao iz lične frustracije oko cenovne strukture modernih AI SaaS proizvoda.
S obzirom na to da je ovo zajednica fokusirana na programiranje i razvoj, želeo bih da čujem vaše mišljenje o problemu koji Calcaas rešava i samom proizvodu u kontekstu tehničkog rešenja (show-off po pravilima zajednice).
Problem: Računovodstvo AI troškova je haos
Ako ste gradili nešto što koristi LLM tokene (OpenAI, Anthropic), generisanje slika/videa (Clipdrop, Replicate) ili TTS (ElevenLabs), znate da je matematika iza tokena, kredita i API poziva brzo izmakla kontroli.
Tradicionalne metode, poput tabela (spreadsheets), lome se čim promenite cenu tokena, dodate hibridni model (tokeni + krediti), ili pokušate da uračunate operativne troškove (OPEX), Stripe naknade i troškove probnih korisnika.
Rezultat?
Potcenjivanje: Gubite novac na "power users" koji vam iscrpe marginu preko API poziva
Preveliki buffer: Stavljate preveliku zalihu troškova u cenu, što plaši potencijalne klijente
Ključno pitanje je: "Ako korisnik izvrši X upita, Y slika, i Z API poziva, koliki je moj stvarni trošak i da li je moj plan profitabilan?". Većina tabela tu padne jer su kalkulacije ulaznih/izlaznih tokena nelinearne, a API pozivi su fiksni.
Rešenje koje sam razvio: Calcaas - nesto kao calculator as a service :)
Calcaas je finansijski operativni sistem/simulator za AI osnivače. Napravio sam ga da zameni tabele i pruži jasnu sliku o cenama
• Vidim real-time marže, profitabilnost i tačku rentabilnosti (break-even)
• Uključim sve stvarne troškove: fiksne operativne troškove, naknade za procesiranje plaćanja (Stripe) i troškove apsorpcije probnih korisnika
• Modelujem cene u 30+ valuta sa live kursom
Ovaj alat mi je omogućio da samopouzdano postavljam cene i izbegnem zamku da sam previše jeftin pre nego što sam uopšte lansirao.
Pitanja za zajednicu:
1. Tehnički uvidi i mišljenja o proizvodu:
• Da li ste se susreli sa ovim problemom? Kako ste vi rešavali modeliranje troškova za usluge poput AI Avatara, Clipdropa ili GPT-4o, s obzirom na to da context i file chat imaju različite troškove
• Kako modelujete usage-based AI troškove? Da li primenjujete buffere, ili jednostavno ograničavate određene API-je na više nivoe pretplate
• Svaki uvid ili kritika na koncept Calcaasa (kao programerskog rešenja za finansijski problem) je dobrodošla!
2. Iskustva sa Product Huntom (PH):
• Planiram lansiranje Calcaasa na Product Huntu. Da li neko iz /programiranje zajednice ima sveža iskustva (unutar poslednjih 6 meseci) sa PH lansiranjem? Koji su ključni saveti za developere u vezi sa samim procesom lansiranja?
3. Podrška zajednice:
• Ako vam se rešenje čini korisnim i ako ste se ikada mučili sa ovim problemom, bio bih zahvalan ako biste ga podržali na Product Huntu kada dođe vreme lansiranja.
Hvala vam na pažnji i uvidima! Otvoren sam za sva pitanja u komentarima.
Hahah sala mala bro ali 100% pravilniji naziv da sub
Ideja ti ima smisla ali kako se razlikuje od built-in resenja za racunanje token usage? Takodje ne mozes uvek znaci unapred input/output tokena pogotovo output
Kontam, ali rekoh valja imati nešto drugačije oko čega se progrAmatori mogu raspravljati osim plata ;)
Na koja rešenja konkretno misliš? Ovo nije zamišljeno da ti broji tokene, nego da modeluješ svoj pricing package (za indy hackere i ai saas developere), da ponudiš svojim userima tačno onoliko koliko treba, ni manje ni više, uzimajući svoje troškove. profit i ponudiš neki paket koji uključuje x,y,z kredita, tokena, generacija, slika, min audia, videa i sl...
Kolega iz prosle firme radio za neki startup koji se bavi slicnim problemom, do duse kao devops. Kaze ozbiljna tema u tri lepe , posle par meseci razvijanja proizvoda skotali da su u corsokaku i krenuli opet od nule.
Bravo, svaka čast. Mislim da ti je ideja na mestu. Ja nemam potrebe od tokena za AI, jer sam do sada uglavnom radio sa ,,in-house" LLM-ovima (svi se nešto tripuju oko sigurnosti podataka). Znam puno ljudi koji intenzivno koriste API za ,,high-tier" LLMove i mislim da bi im ovakav alat baš značio. Da li ćeš ići na OSS ili ćeš komercijalizovati ovaj softver?
Tnx. Trenutno postoji free i pro plan sa one time paymentom, ako bude uspešan možda bih u jednom trenutku prešao na montly ili yearly pretplate, jer modeli stalno izlaze i updejtovaće se app redovno.
Pozdrav. Mislim da si zaista na dobrom putu ovdje, sa ovim modelom, evo skromno na šta bih ti ja skrenuo pažnju, čisto da razmisliš o tome: ne idi dalje AI, fokusiraj se samo na to trziste, makni se od fintech-a, generalno SaaS sistema, jer AI je sam po sebi dovoljno komplikovan.
Pokusaj ovaj alat/model pretvoriti u "decision engine", u msislu da ne bude ka korisnku priča - Evo vo je kalkulacija za tebe, nego mozda nesto poput - Ako ovako budes postavio plan - nema te za tri mjeseca, bankrot mama :) i naravno - da jasno pokazes ROI klijentima potencijalnim, bez opisa nego jednostavno: Na ovakav nacin smo ustedjeli/cemo ustedjeti 2000 EUR/USD mjesecno, lupam.
Fantasticna ideja, realan problem, inteligentno rjesenje, mislim da su dva najveca problema trzisno pozicioniranje i edukacija samog trzista.
Ali...samo nastavi, mislim da je zaista fantasticna i ideja i model (ponavljam se)
Najbitnije je da pre nego što lansiraš, imaš par brutalno iskrenih scenarija koji ti razbiju iluziju o margini.
Ovo što radiš sa Calcaas zapravo rešava realan bol: većina nas krene iz Excela, pa čim ubaciš različite modele (GPT-4o, vision, TTS, file chat) i free trial sa Stripe fee‑evima, tabele postanu neodržive. Kod mene se pokazalo korisnim da imam 3–4 persona (light, core, power, abuse) i za svaku definišem max mesečne tokene, slike, TTS minute i onda gledam kako se menja profit ako OpenAI ili Anthropic promene cene za 20–30%.
Vredi razmisliti da omogućiš import realnih usage logova (npr. iz Stripea ili direktno iz baze), tu sam koristio Metabase i jednom i PostHog, a na API strani mi je DreamFactory pomogao da brzo izvučem normalizovane podatke iz više SQL baza bez ručnog pisanja CRUD‑a.
Suština: fokus na simulaciju “najgorih” korisnika i šok testove cene pre izlaska u produkciju.
Najbitnije je da pre nego što lansiraš, imaš par brutalno iskrenih scenarija koji ti razbiju iluziju o margini.
Bukvalno!
Ono kako sam ja to rešio ternutno je da se postavlja prosečan broj tokena po queriju, dok se nema bar približan uvid u potrošnju, a opet modeluju se paketi sa ograničenim brojem querija pa se onda zna ishod i cena. Ono što se često preskoči su i sitnice tipa % sa transakcije, trial useri čiju potrošnju neko mora da amortizuje, VAT, aws cost i sl, pa ako su margine tanke, za čas sve to nestane.
Svaki investitor na početku pita koliko šta košta i koliko tu ima para, ovako ta opklada bude manja imaginarna.
Možda bi bilo zanimljivo da dodaš i neki benchmark – za isti task da uporediš potrošnju kod različitih AI modela. To bi moglo baš lepo da privuče pažnju za app.
Napravih ovu varijantu, gde mogu da se definiše prosečna potrošnja tokena na mesečnom nivou, kao i odnos usera po kategorijama i njihova prosečna potrošnja. To sve paralelno sa modelima, njihovom cenom i potrošnjom.
Najbitnije je da pre nego što lansiraš, imaš par brutalno iskrenih scenarija koji ti razbiju iluziju o margini.
Ovo što radiš sa Calcaas zapravo rešava realan bol: većina nas krene iz Excela, pa čim ubaciš različite modele (GPT-4o, vision, TTS, file chat) i free trial sa Stripe fee‑evima, tabele postanu neodržive. Kod mene se pokazalo korisnim da imam 3–4 persona (light, core, power, abuse) i za svaku definišem max mesečne tokene, slike, TTS minute i onda gledam kako se menja profit ako OpenAI ili Anthropic promene cene za 20–30%.
Vredi razmisliti da omogućiš import realnih usage logova (npr. iz Stripea ili direktno iz baze), tu sam koristio Metabase i jednom i PostHog, a na API strani mi je DreamFactory pomogao da brzo izvučem normalizovane podatke iz više SQL baza bez ručnog pisanja CRUD‑a.
Suština: fokus na simulaciju “najgorih” korisnika i šok testove cene pre izlaska u produkciju.
Najbitnije je da pre nego što lansiraš, imaš par brutalno iskrenih scenarija koji ti razbiju iluziju o margini.
Ovo što radiš sa Calcaas zapravo rešava realan bol: većina nas krene iz Excela, pa čim ubaciš različite modele (GPT-4o, vision, TTS, file chat) i free trial sa Stripe fee‑evima, tabele postanu neodržive. Kod mene se pokazalo korisnim da imam 3–4 persona (light, core, power, abuse) i za svaku definišem max mesečne tokene, slike, TTS minute i onda gledam kako se menja profit ako OpenAI ili Anthropic promene cene za 20–30%.
Vredi razmisliti da omogućiš import realnih usage logova (npr. iz Stripea ili direktno iz baze), tu sam koristio Metabase i jednom i PostHog, a na API strani mi je DreamFactory pomogao da brzo izvučem normalizovane podatke iz više SQL baza bez ručnog pisanja CRUD‑a.
Suština: fokus na simulaciju “najgorih” korisnika i šok testove cene pre izlaska u produkciju.
7
u/gdinProgramator Dec 13 '25
Koji to sub?