En pleno boom de la Inteligencia Artificial y de las APIs, muchas startups y empresas se están topando con el mismo muro: ¿cómo medir de forma fiable el uso de sus servicios para poder facturarlos por consumo?
No hablamos solo de contar peticiones; hablamos de hacerlo en tiempo real, a gran escala, con trazabilidad y sin convertir el producto en un Frankenstein de pipelines, logs y bases de datos caseras. Ahí es donde entra OpenMeter, una plataforma open source que quiere convertirse en la capa estándar de metering para servicios de IA, APIs y herramientas DevOps.
Un contador de uso diseñado para la era de la IA
OpenMeter se presenta como un servicio de medición de uso en tiempo real. La idea es sencilla de describir, pero compleja de resolver bien:
- Tu aplicación envía eventos del tipo
- “inferencia de IA completada”
- “consulta de API ejecutada”
- “pipeline de CI finalizado”
- OpenMeter los ingiere, agrega y almacena de forma fiable.
- A cambio, expone APIs para consultar el consumo por cliente, plan, producto o métrica.
Sobre ese dato de uso puedes montar:
- Facturación basada en consumo (usage-based billing).
- Paneles internos de costes por equipo o proyecto.
- Alertas de uso, límites y rate limiting avanzado.
- Informes para finanzas, ventas o customer success.
La diferencia respecto a un simple usage_events en tu base de datos es que OpenMeter está pensado desde el minuto cero para manejar grandes volúmenes de eventos con baja latencia, sin que tengas que diseñar tú toda la arquitectura.
Arquitectura moderna: Kafka, ClickHouse y API-first
Uno de los puntos fuertes del proyecto es que no intenta ser una suite de facturación completa, sino un componente especializado: el “medidor”.
Debajo del capó, OpenMeter se apoya en tecnologías muy familiares en el mundo de los datos y la IA:
- Apache Kafka como columna vertebral de stream processing, ideal para flujos de eventos de alto volumen.
- ClickHouse como motor de analítica, optimizado para consultas rápidas sobre datos de series temporales y métricas.
Encima de esta base, ofrece:
- Una API REST bien definida para:
- Enviar eventos de uso.
- Consultar consumo agregado.
- Gestionar medidores, identidades y límites.
- SDKs oficiales en:
- JavaScript
- Python
- Go
Y la posibilidad de generar clientes en otros lenguajes a partir de la definición OpenAPI.
Para el desarrollador, OpenMeter se comporta como cualquier otro servicio moderno: llamadas HTTP, JSON y herramientas estándar. Sin tener que aprender un monstruo monolítico de facturación, ni engancharse a un panel SaaS opaco.
Pensado para el autoservicio… y sin vendor lock-in
Un punto clave en el ecosistema de IA es la independencia de proveedores. Pocas cosas dan más miedo a un CTO que atar el corazón de su modelo de negocio —la medición del uso que se cobra— a un servicio cerrado, caro y difícil de migrar.
OpenMeter va justo en la dirección contraria:
- Es software open source bajo licencia Apache 2.0.
- Se puede autohospedar fácilmente:
- Clonando el repositorio.
- Lanzando el entorno con
docker compose up.
- Cuenta con una guía de quickstart y ejemplos:
- Usage-based billing con Stripe.
- Mediciones basadas en logs.
- Medición de tiempo de ejecución de pods de Kubernetes.
Para quienes no quieren gestionar la infraestructura, el proyecto también ofrece una versión en la nube (OpenMeter Cloud), pero sin bloquear la opción de migrar a un despliegue propio cuando el negocio lo requiera.
Casos de uso claros para IA, APIs y DevTools
Aunque OpenMeter es genérico, encaja especialmente bien en el tipo de productos que están proliferando en la economía de la IA:
- Plataformas de IA como servicio
- Cobrar por número de tokens, inferencias, modelos ejecutados, o tiempo de GPU consumido.
- Gestionar planes con límites suaves (avisos) o duros (cortes de servicio).
- APIs de datos o funcionalidad avanzada
- Medir llamadas por endpoint, cliente o región.
- Aplicar throttling o rate limits según el uso histórico.
- Herramientas DevOps y observabilidad
- Contabilizar minutos de pipeline, almacenamiento o tráfico procesado.
- Atribuir costes internos a equipos o proyectos (showback/chargeback).
- SaaS con planes híbridos (fijo + variable)
- Añadir componentes de facturación por consumo sin reescribir todo el sistema de billing.
En todos estos escenarios, tener un “único origen de la verdad” para el uso —auditable, consultable y desacoplado de la lógica de negocio— ayuda a resolver disputas con clientes, a entender la rentabilidad de cada cuenta y a construir precios más sofisticados.
Una capa crítica en la infraestructura de la nueva economía de la IA
El auge de la IA y de las APIs ha traído consigo un cambio de paradigma: de licencias fijas y planes planos a modelos de pago por uso, más alineados con el valor real que recibe cada cliente.
Pero este modelo solo funciona si la medición es:
- Precisa (no pierdes eventos ni duplicas cuentas).
- Rápida (puedes cortar abusos o alertar casi en tiempo real).
- Transparente (puedes explicar al cliente el porqué de su factura).
- Evolutiva (puedes introducir nuevas métricas sin romperlo todo).
OpenMeter intenta cubrir exactamente ese hueco, y lo hace con una filosofía muy cercana al mundo DevOps y AI-native: infraestructura como componente reutilizable, abierta y automatizable.
Para muchos equipos que están a punto de construir “su propio sistema de eventos de uso” —y probablemente subestimando su complejidad—, puede ser la diferencia entre reinventar la rueda o apoyarse en una pieza de infraestructura ya pensada para ello.
FAQ: preguntas clave sobre OpenMeter
¿Es OpenMeter una plataforma de facturación completa?
No. OpenMeter se centra en ser un motor de medición de uso. La facturación, generación de facturas, impuestos o cobros (Stripe, etc.) se conectan por encima utilizando su API y los datos de consumo.
¿Es adecuado para startups pequeñas o solo para grandes volúmenes?
Aunque está diseñado para escala y altas tasas de eventos, se puede arrancar en local con Docker en minutos. Es razonable tanto para una startup que empieza como para una empresa que ya supera millones de eventos diarios.
¿Puedo usarlo si mi stack no es Go, Node o Python?
Sí. Los SDKs oficiales cubren esos lenguajes, pero OpenMeter expone una API REST con especificación OpenAPI, por lo que se pueden generar clientes en casi cualquier lenguaje.
¿Qué ventaja tiene frente a seguir usando mi tabla usage_events en la base de datos?
Una tabla simple se queda corta en cuanto crecen el volumen, el número de métricas y las necesidades de agregación en tiempo real. OpenMeter aporta streaming, analítica optimizada, API de consulta y trazabilidad, evitando que tengas que construir y mantener tú mismo toda esa infraestructura.
En un momento en el que cada llamada de IA, cada token procesado y cada segundo de GPU cuenta, soluciones como OpenMeter apuntan a convertirse en piezas invisibles pero críticas de la infraestructura de la economía de la IA. Y el hecho de que nazca como proyecto open source lo coloca automáticamente en el radar de desarrolladores, CTOs y product managers que no quieren atar el corazón de su negocio a una caja negra propietaria.
