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Plataforma open source de facturación por uso que mide eventos, aplica precios y créditos, y genera facturas y cobros.

Alternativa open source a:ChargebeeZuoraStripe Billing

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hace 21 horas

¿Qué es?

Lago es un motor de facturación open source para productos que cobran en función del uso, como el consumo de tokens de IA, el cómputo o las llamadas a API. Las aplicaciones envían eventos de uso a Lago, que los convierte en métricas facturables, aplica modelos de precios como tarifas escalonadas, por volumen, por paquete y prepago, y genera suscripciones, facturas, notas de crédito y cobros.

La plataforma está diseñada con un enfoque API-first y headless, e incluye una API REST, SDK para Node.js, Python, Ruby y Go, webhooks y un servidor MCP para agentes de IA. También incluye una interfaz web para los equipos de producto y finanzas. La medición del uso y los precios se mantienen separados del procesamiento de pagos, de modo que se pueden conectar proveedores como Stripe o Adyen sin que se conviertan en la fuente del catálogo de productos.

Lago puede alojarse en infraestructura propia con Docker Compose o desplegarse en Kubernetes con charts de Helm, y admite workers dedicados para escalar el procesamiento de eventos, la facturación y los webhooks. La ingesta es idempotente mediante transaction_id, por lo que los eventos reintentados no se facturan dos veces.

Funciones clave

  • 01Ingiere eventos de uso y los deduplica mediante transaction_id.
  • 02Admite precios escalonados, por volumen, por paquete, prepagados y con compromiso mínimo.
  • 03Gestiona créditos prepagados, cuotas incluidas y alertas de uso.
  • 04Genera suscripciones, facturas, notas de crédito e impuestos en distintas monedas.
  • 05Se conecta a proveedores de pago como Stripe, Adyen y GoCardless.
  • 06Ofrece una API REST, SDK, webhooks y un servidor MCP.

Casos de uso

  • Facturar a clientes de una API de IA según el uso de tokens o modelos, con créditos prepagados.
  • Cobrar por cargas de trabajo que requieren mucho cómputo, como los minutos de CI o el tiempo de GPU.
  • Añadir planes por uso o medidos a un producto SaaS sin crear un sistema de facturación desde cero.
  • Alojar en infraestructura propia un sistema de facturación para mantener los datos financieros y de clientes en infraestructura propia.

Inicio rápido

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    Ejecuta el script de demostración de Agentic AI que se mantiene en el repositorio (necesita Docker, curl y jq).

    ./examples/agentic-ai-demo/run.sh
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    Inicia sesión en la interfaz local en http://localhost:8080 con las credenciales de demostración del README.

  3. 3

    Cuando termines, elimina el proyecto Compose aislado de la demo y el volumen de datos.

    ./examples/agentic-ai-demo/run.sh --cleanup

Antes de usarlo

  • El inicio rápido requiere Docker, curl y jq, y ejecuta localmente toda la pila de Lago.
  • Billing Assistant es una función Premium disponible previa solicitud.
  • El proyecto tiene licencia AGPL-3.0, una licencia copyleft con obligaciones para las modificaciones disponibles a través de la red.

Temas

#billing#metering#usage-based-billing#subscriptions#invoicing#payments#self-hosted#api#analytics#clickhouse

Preguntas frecuentes

¿Qué es lago?
Plataforma open source de facturación por uso que mide eventos, aplica precios y créditos, y genera facturas y cobros. Lago es un motor de facturación open source para productos que cobran en función del uso, como el consumo de tokens de IA, el cómputo o las llamadas a API. Las aplicaciones envían eventos de uso a Lago, que los convierte en métricas facturables, aplica modelos de precios como tarifas escalonadas, por volumen, por paquete y prepago, y genera suscripciones, facturas, notas de crédito y cobros.
¿lago es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
lago es open source bajo la licencia AGPL-3.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿lago sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de lago fue el 21 oct 2026.
¿Para qué puedo usar lago?
Facturar a clientes de una API de IA según el uso de tokens o modelos, con créditos prepagados. Cobrar por cargas de trabajo que requieren mucho cómputo, como los minutos de CI o el tiempo de GPU. Añadir planes por uso o medidos a un producto SaaS sin crear un sistema de facturación desde cero. Alojar en infraestructura propia un sistema de facturación para mantener los datos financieros y de clientes en infraestructura propia.
¿Cómo se instala lago?
Ejecuta el script de demostración de Agentic AI que se mantiene en el repositorio (necesita Docker, curl y jq).: ./examples/agentic-ai-demo/run.sh Inicia sesión en la interfaz local en http://localhost:8080 con las credenciales de demostración del README. Cuando termines, elimina el proyecto Compose aislado de la demo y el volumen de datos.: ./examples/agentic-ai-demo/run.sh --cleanup
¿Dónde consigo lago?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/getlago/lago

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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