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# Guía de Consumo de Créditos de EKB

> Comprender Cómo Se Consumen los Créditos en Enterprise Knowledge Base

**Plataforma: EKB**

Los créditos en Enterprise Knowledge se consumen de dos maneras:

**Créditos de Acción de Plataforma**

Se cobran cuando los usuarios realizan acciones específicas (cargar documentos, enviar mensajes, invocar herramientas).

**Créditos de Tokens LLM**

Se cobran basándose en el uso real del Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM), calculado a partir de:

•  Tokens de entrada (prompt, fragmentos de documentos, contexto del sistema)

•  Tokens de salida (respuesta del LLM)

El uso de LLM se convierte en créditos según nuestro modelo de precios.

## Tabla de Consumo de Créditos

### A. Ingestión de Base de Conocimiento (KB)

| Acción                              | Tipo de Crédito    | Cálculo                                        | Ejemplo                        |
| ----------------------------------- | ------------------ | ---------------------------------------------- | ------------------------------ |
| Cargar documento a KB               | Basado en palabras | 1 crédito por cada 10,000 palabras             | 100,000 palabras → 10 créditos |
| Procesamiento LLM durante ingestión | Basado en tokens   | Tokens de Entrada + Salida × tarifa del modelo | Varía según el modelo          |

**Ejemplo – Documento de 100,000 Palabras**

| Costo de Procesamiento KB |                                                  |
| ------------------------- | ------------------------------------------------ |
| 100,000 palabras          | 1 crédito por cada 10,000 palabras → 10 créditos |

**Costo de Tokens LLM (Ingestión)**

El Costo de Tokens LLM se aplica cuando el proyecto está configurado para usar Extracción LLM (es decir, se usa un LLM para extraer los datos del documento), y se calcula basándose en:

•  Tokens de entrada del análisis del documento

•  Tokens de salida generados

•  Precios del modelo

### B. Interacción de Chat / Agente

**Créditos Fijos de Plataforma**

| Acción                              | Créditos                               |
| ----------------------------------- | -------------------------------------- |
| El usuario envía un mensaje de chat | 1–2 créditos (basado en configuración) |
| Llamada a herramienta invocada      | 1 crédito por llamada a herramienta    |

**Créditos Variables de Tokens LLM**

Los créditos LLM se calculan como:

(Tokens de Entrada × Tarifa de Entrada) + (Tokens de Salida × Tarifa de Salida)

Precios de ejemplo (modelo de muestra Claude 4.5):

•  Entrada: \$3 por 1M tokens

•  Salida: \$15 por 1M tokens

### Ejemplo Completo de Chat

**Escenario**

El usuario pregunta: "Explique el documento adjunto."

**Créditos de Plataforma**

| Componente                                          | Créditos       |
| --------------------------------------------------- | -------------- |
| Pregunta realizada                                  | 1              |
| Llamadas a herramientas (recuperación de documento) | 2              |
| **Créditos Fijos de Plataforma**                    | **3 créditos** |

**Uso de Tokens LLM**

| Tipo                | Tokens          | Costo      |
| ------------------- | --------------- | ---------- |
| Entrada             | \~53,634 tokens | \~\$0.161  |
| Salida              | \~900 tokens    | \~\$0.0135 |
| **Costo Total LLM** | —               | \~\$0.1745 |

Convertido a créditos: 17 créditos

**Total Final**

Créditos fijos de plataforma:   3

Créditos de uso LLM:          17

─────────────────────────

Total:                                 20 créditos

## Resumen de la Fórmula de Cálculo de Costos

**Carga de Documento**

Créditos por Palabras = Total de Palabras ÷ 10,000 + Créditos de Tokens LLM (Análisis)

**Mensaje de Chat**

Crédito Fijo por Mensaje + Créditos de Llamadas a Herramientas + Créditos de Tokens LLM (Entrada + Salida)

## ¿Qué Impulsa el Uso de Créditos LLM?

El costo LLM aumenta cuando:

▶  Se recuperan documentos grandes en el contexto

▶  Se inyectan muchos fragmentos de KB en el prompt

▶  Las respuestas son largas o estructuradas

▶  Se activan múltiples llamadas a herramientas

▶  Se seleccionan modelos de mayor costo

## Notas Importantes para Clientes

✓  El costo de ingestión basado en palabras es predecible.

✓  Los costos de chat varían significativamente según el tamaño del documento y la cantidad de tokens utilizados.

✓  Los precios del modelo son configurables en Super Admin.

✓  Los créditos LLM se basan en el consumo y no pueden tener tarifa fija.

✓  El total final de créditos = Créditos de Plataforma + Créditos LLM.