Acertar a monetização da IA tornou-se um pré-requisito para empresas nativas de IA e empresas de software consolidadas. Ambas enfrentam o desafio de encontrar a melhor forma de medir o uso, gerenciar custos e definir preços que façam sentido para os clientes, mantendo-se sustentáveis para os negócios. Elas também estão descobrindo como evoluir sua infraestrutura de monetização para dar suporte às mudanças em suas estratégias de precificação.
O senso comum sobre construir ou comprar software corporativo é simples: se você tenta resolver um problema central ao produto e que pode ser um diferencial, crie-o. Se o problema não tem a ver com o produto principal, compre uma ferramenta e siga em frente.
Contudo, na era da IA, a infraestrutura de monetização não se encaixa confortavelmente em nenhum lado dessa dualidade. A precificação tornou-se parte fundamental do design de produto: ela molda como os produtos são construídos, como chegam ao mercado e como os clientes usam e extraem valor deles. Hoje em dia, as empresas lançam atualizações de preços tão rápido quanto novos recursos, e o ritmo de ambos só acelera.
É difícil argumentar que criar e manter uma solução de faturamento do zero é a "essência" da oferta de uma empresa de IA ou o uso mais eficaz dos escassos recursos de engenharia. Ao mesmo tempo, encontrar ferramentas existentes flexíveis o bastante para acompanhar esse ritmo pode ser um desafio.
Cada vez mais, empresas diante da dúvida entre "construir ou comprar" escolhem uma terceira opção, híbrida. Elas elevam a precificação a uma função estratégica de produto e alocam os recursos de engenharia necessários para gerenciá-la. Mas elas não estão construindo a pilha do zero: escolhem infraestrutura flexível e combinável que permite manter a equipe focada nas decisões que importam.
Abaixo, apresentamos dois cenários comuns que observamos quando empresas avaliam como abordar a infraestrutura de precificação, além de como essa abordagem híbrida se manifesta na prática.
Os descompassos de preços forçam as startups a se moverem mais rápido
Empresas de IA podem errar o preço de duas formas básicas: cobrando abaixo do custo de entrega de seu serviço ou não monetizando plenamente o valor recebido pelos clientes. Trabalhamos com empresas nas duas situações:
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A Chipp.ai, que ajuda empresas a construir e executar agentes de IA personalizados, originalmente precificou seu serviço num modelo tradicional de assinatura SaaS: US$ 29 por mês. Porém, os clientes frequentemente acumulavam custos de uso muito além do que pagavam: um único usuário gerou US$ 4.000 em custos de tokens em um mês. Os preços da Chipp viraram um risco. |
A Clay, que oferece software de inteligência de vendas, também definiu seus preços inicialmente em um modelo tradicional de assinatura. Entretanto, os clientes extraíam muito mais valor: antes de entrar na Clay, Everett Berry, hoje chefe de engenharia de GTM da empresa, afirmou que costumava fechar negócios de US$ 80.000 usando uma assinatura de US$ 300 por mês. |
Esses descompassos de preços podem ser particularmente problemáticos para startups em estágio inicial, onde o fôlego financeiro é precioso e um usuário avançado fora de controle pode esgotá-lo rapidamente. Ao mesmo tempo, os recursos de engenharia são especialmente limitados, e as correções de preços podem prejudicar o lançamento de produtos.
Comprar uma infraestrutura de faturamento ajudou a Chipp a avançar com a rapidez exigida pelo estágio de seu produto e de sua empresa, mas isso não significa que tenha deixado a precificação em segundo plano. Ela continuou desenhando uma estrutura de preços personalizada, analisando de perto quais margens cobrar nos tokens e preservando flexibilidade para mais iterações futuras.
Com o avanço das ferramentas de codificação por IA, desenvolver uma pilha de faturamento de ponta a ponta pode parecer mais viável, até para as startups mais novas. Quando apenas um engenheiro consegue programar uma solução, evita-se desviar o foco de muitas pessoas do produto central. Ainda assim, a manutenção e a capacidade de adaptação futura continuam sendo pontos de dúvida. Criar um sistema de faturamento funcional para o cenário atual da empresa pode ser mais fácil, mas desenvolver algo que seja flexível e não exija muita manutenção em longo prazo ainda é um grande desafio.
Quando as empresas crescem e ficam mais complexas, a infraestrutura de faturamento e os recursos de engenharia se esgotam
Muitas empresas deixam assinaturas simples rumo a alguma forma de cobrança por uso para resolver o descompasso de preços descrito acima. Uma pesquisa de 2025 com cerca de 2.000 empresas no mundo todo revelou que 92% das empresas de IA com modelos de cobrança por uso haviam alterado seu modelo de precificação pelo menos uma vez desde o lançamento. Elena Verna, líder de crescimento da Lovable, lembra de ter feito 10 atualizações de preços apenas em seu primeiro ano na empresa.
Isso significa que acertar o sistema de precificação apenas uma vez não é suficiente. As empresas precisam de uma infraestrutura capaz de evoluir à medida que crescem e lançam novos produtos. A Retell AI, que vende agentes de suporte por IA, foi lançada inicialmente com um sistema interno para rastrear as variáveis necessárias e enviar faturas precisas. Porém, com o crescimento, essa abordagem rapidamente se tornou inviável: a equipe de 16 pessoas gastava muito tempo lidando com faturas, enquanto erros nelas corroíam a confiança do cliente e a falta de faturamento automático resultava em altos índices de pagamentos não recebidos.
Adquirir a infraestrutura básica certa, como a Retell acabou fazendo, pode viabilizar que uma pequena equipe de faturamento atenda às necessidades de uma empresa em rápido crescimento. A ElevenLabs, que empreendeu uma rápida expansão tanto de sua presença geográfica quanto de sua linha de produtos, conseguiu realizar isso na Stripe com apenas um engenheiro focado em faturamento.
A ElevenLabs não terceirizou a monetização nem a tratou como secundária à sua estratégia de produto. Ela iterou continuamente seu produto e lançou em conjunto novos modelos de monetização, incluindo um novo modelo de créditos focado em uso que cobra com base no número exato de tokens de IA consumidos.
Ao mesmo tempo, ela construiu sobre uma infraestrutura que absorveu parte da complexidade de crescer rapidamente: um motor fiscal integrado para dar suporte a novas geografias, análises integradas para examinar o desempenho e um motor de reconhecimento de receitas para lidar com o regime de competência contábil. Essa base evitou que pequenas mudanças de preços se tornassem projetos massivos de engenharia. O tempo dos engenheiros foi dedicado a apoiar as decisões de precificação exclusivas do produto, e não a reinventar a emissão de faturas e a cobrança de pagamentos.
Como a Stripe e a Metronome podem ajudar
Uma infraestrutura de faturamento fundacional não serve para transformar a precificação numa função administrativa. Ela serve para ajudar as empresas a maximizar o impacto de seus recursos de engenharia, garantindo que sejam alocados na precificação e nos recursos de produto que realmente fazem a diferença.
A Stripe fornece a infraestrutura de monetização mais completa do mercado para você cobrar e gerenciar clientes como preferir, enquanto recebe e recupera mais receitas, automatiza fluxos de trabalho e aceita pagamentos do mundo todo.
Esteja você começando, buscando crescer ou transformando seu modelo de monetização, todas as necessidades estão cobertas: o Stripe Billing processa assinaturas e receitas recorrentes, enquanto a Metronome, um produto Stripe, gerencia modelos baseados em uso, modelos híbridos e contratos orientados a vendas, tudo em uma plataforma unificada com suporte nativo a pagamentos, faturas, impostos e reconhecimento de receitas.
Se quiser conversar sobre sua estratégia de precificação e a infraestrutura necessária para apoiá-la, entre em contato com nossa equipe.
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