Precios de Fleece AI en 2026: qué compra realmente un crédito

Por qué fui primero a buscar en la documentación de la API

Me dedico a construir integraciones, lo que significa que he leído muchas páginas de precios que omiten silenciosamente el número que importa. Así que cuando abrí Fleece AI y vi tres planes denominados en "créditos" sin ninguna definición de crédito en toda la página, hice lo que siempre hago: fui a leer la referencia de la API.

Ahí estaba la tarifa. Una línea, en el endpoint de ejecución, y en ningún otro sitio de la web.

Llevo años construyendo agentes de IA para colas de soporte en vivo en eesel, y lo que más he visto fallar no es el modelo. Es el medidor. Cuando eesel estaba nombrando su propia unidad facturable, vi cómo se probaron y descartaron tres. "Interaction" era ambiguo. "Resolution" no era claro. Y "credit" obligaba al cliente a hacer cálculos, que es exactamente el fallo del que trata este artículo. Ganó el ticket porque un ticket es algo que un responsable de soporte ya sabe contar.

Así que esto no es un ataque contra Fleece. Es el análisis que me hubiera gustado que alguien me diera, de alguien que cometió el mismo error de precios y lo arregló.

Los precios de Fleece AI de un vistazo

Fleece factura en euros. La web muestra dólares por defecto con una nota a pie de página que dice: "Prices shown in USD are approximate. You will be charged in EUR." Indica la cifra en euros a tu equipo financiero, porque la de dólares se mueve con el tipo de cambio.

Todas las cifras anteriores provienen de la página de suscripción de Fleece AI y de su propia tabla de límites en la documentación de la plataforma.

Dos notas estructurales antes de los detalles. No hay coste por puesto por debajo de Enterprise, algo generoso e inusual en esta categoría. Y el propio esquema de la página de Fleece sigue describiendo el producto como "Public beta", algo que conviene saber antes de dejar que un agente autónomo se acerque a tu facturación.

Qué es realmente un crédito de Fleece AI

La página de suscripción dice "2,000 credits/month" y ahí se queda. Sin definición, sin ejemplo resuelto, sin nota por modelo.

La palabra "credit" es solo como lo llama el marketing. Inicia sesión y ese mismo número se etiqueta de otra forma: los textos de la propia interfaz de la app muestran el medidor como "Executions", con mensajes como "You've run out of executions" y "Executions remaining". El plan Enterprise lista su beneficio como "Unlimited executions", y cada fila de retención está denominada en "execution history".

Así que un crédito es una ejecución de un agente o flujo. No un token, no un mensaje, no un resultado resuelto. Si quieres el vocabulario de las alternativas, el glosario de eesel cubre los precios basados en resultados y en qué se diferencian de un pool de consumo.

El multiplicador de 10x que nadie menciona

Aquí está la línea que cambia el cálculo, del endpoint POST /agents/{agentId}/execute en la referencia de la API de Fleece, repetida byte a byte en su especificación OpenAPI:

"Consumes credits based on the model used (1 credit for GPT-5.2, 10 for Claude Opus 4.7)."

Fleece AI API reference

Esa es toda la tarifa publicada para el consumo de créditos. Aparece en un endpoint, en la documentación para desarrolladores, y en ninguna página de marketing.

Fleece nombra nueve modelos en sus planes. Dos de ellos tienen una tarifa publicada. Los otros siete, incluidos ambos modelos que realmente recibe un cliente Starter (Kimi K3 y Mistral Medium 3.5), no tienen ninguna. Por eso, un comprador de Starter no puede calcular qué le compran 2.000 créditos, ni siquiera en principio, con nada de lo que Fleece publica.

Para ser justos con Fleece, hay una lógica aquí: el modelo caro está restringido al plan caro. Claude Opus 4.7, el de 10 créditos, es exclusivo de Business. Los usuarios de Starter no pueden gastar accidentalmente a la tarifa máxima porque no pueden alcanzarla. Es una salvaguarda sensata. Simplemente no ayuda al comprador de Business a €199, cuyos 20.000 créditos son 20.000 ejecuciones o 2.000 ejecuciones según el modelo al que esté configurado cada agente, sin ninguna forma publicada de saberlo de antemano. Mi explicación sobre el token de LLM cubre por qué el coste subyacente varía tanto entre modelos en primer lugar.

Otra laguna que conviene conocer si piensas vigilar esto de cerca: la API de Fleece es solo de lectura y ejecución. No hay ningún endpoint que devuelva tu saldo de créditos. No puedes monitorizar mediante programación el medidor que pausa tus agentes.

Calcula lo que pagarías realmente

En lugar de hacerte calcular, aquí lo tienes. Fija tu volumen mensual de ejecuciones, elige qué tipo de modelo usarán tus agentes, e indica cuántos agentes y flujos necesitas ejecutando a la vez. La calculadora elige el plan más barato que supera los tres límites y añade paquetes de recarga si tu volumen se pasa.

Tres medidores, y el que realmente vas a tocar

La mayoría lee las tarjetas de planes de Fleece de arriba abajo y se fija en el número de créditos, porque es el más grande y lleva una coma. En la práctica, rara vez es ese número el que decide tu factura.

Cada plan limita tres cosas de forma independiente: créditos, agentes activos, flujos activos. Starter te da 2.000 créditos pero solo 5 agentes y 10 flujos. Si construyes el tipo de cosa para la que se comercializa Fleece, un puñado de pequeños especialistas cada uno encargado de una tarea, te quedas sin plazas de agente más o menos en el punto en que has automatizado tu bandeja de entrada, tus facturas, la higiene de tu CRM, tu informe semanal y una cosa más. Eso son cinco. No estarás ni cerca de las 2.000 ejecuciones.

El salto de €49 a €99 suele ser, por tanto, una compra de plazas de agente disfrazada de compra de créditos. Lo cual está bien, siempre que dimensiones el plan según las plazas y no según el número grande. Este patrón no es exclusivo de Fleece, vi la misma forma de medidores apilados al analizar los precios de Featurebase y los precios de Relevance AI, donde dos medidores paralelos funcionan a la vez.

Hay un cuarto límite fácil de pasar por alto: la concurrencia. Un flujo devuelve 409 Flow is already running si lo activas mientras la ejecución anterior sigue en marcha, y las llamadas a la API están limitadas a 10 ejecuciones de agente por minuto y 5 activaciones de flujo por minuto. Bien para trabajo de back-office programado. Incómodo si planeabas lanzarle una cola entera.

Los add-ons, y lo extraño de los paquetes de recarga

Tres cosas quedan fuera de la suscripción.

Setup Express, €89 único pago. Una videollamada de 30 minutos donde el equipo configura tus primeros agentes contigo. Está incluido en Business y Enterprise, y se cobra en Starter y Pro. Está etiquetado como opcional, y se lee como opcional en lugar de una tarifa de incorporación disfrazada.

Paquetes de recarga de créditos. €5 por 1.000, €20 por 5.000, €50 por 15.000, €150 por 50.000.

El marketplace de skills. Skills de pago a €2, €5 o €15 de pago único con garantía de devolución de 14 días, los creadores se quedan con el 80% de cada venta. Vale la pena notar que los propios listados del marketplace muestran skills a €19 y €12, precios fuera de los tres niveles que describe la página, así que la lista de niveles parece haberse desviado de lo que realmente se vende.

Ahora la parte extraña. Divide cada plan entre sus créditos y obtienes lo que te cuesta un crédito incluido: €0,0245 en Starter, €0,0124 en Pro, €0,00995 en Business. Luego mira el estante de recargas, donde el paquete más grande sale a €0,003 por crédito.

Los créditos comprados a la carta son más baratos por crédito que los créditos de cualquier plan, unas ocho veces más en el extremo de Starter. Eso es lo contrario de cómo suelen funcionar las asignaciones agrupadas, y es la prueba más clara del punto anterior: la suscripción no te está vendiendo ejecuciones. Te está vendiendo plazas de agente, plazas de flujo, acceso a integraciones, acceso a modelos y un SLA, con una asignación de créditos adjunta que es casi incidental al precio.

Eso replantea la decisión de compra por completo. Compra el plan más barato cuyas plazas e integraciones necesites, y trata los créditos como un consumible barato que vas recargando. Fleece incluso admite recargas automáticas al mismo precio de paquete sin recargo, y te deja fijar un tope mensual en euros para ellas, un buen detalle de diseño.

El cálculo de esta sección es mío, derivado de las cifras publicadas por Fleece y no impreso por Fleece. También coincide con su programa de partners, que paga comisiones por referidos en créditos a una conversión de 100 créditos por €1, cerca de la tarifa propia del plan Business.

Qué pasa cuando llegas al límite

De las FAQ de precios:

"When you reach your monthly credit limit, your agents and flows will pause until the next billing cycle. You will not be charged overage fees."

Fleece AI pricing FAQ

Lee eso dos veces, porque tiene doble filo. No tener facturas sorpresa es un beneficio real, y muchos compradores se han quemado con lo contrario. Cualquiera que haya visto vaciarse un medidor de créditos más rápido de lo previsto conoce la sensación:

"A single complex agent request (stand up a Django project's boilerplate) seemed to consume all 24 credits allotted in the trial."

Duo credits thread, r/gitlab

Ese hilo trata de otro proveedor, pero es exactamente el modo de fallo que crea un pool de créditos fijo, y por eso la promesa de no exceder suena tan atractiva.

El otro lado es que un agente pausado es una caída de servicio. Si el agente que gestiona tus reembolsos se detiene el día 24 del mes, no se te cobra nada, pero tampoco se hace nada, y te enteras por un cliente. Los créditos del plan no se acumulan de un mes a otro, así que un mes tranquilo no te da colchón para uno intenso. Solo los créditos de bonificación comprados persisten, y están diseñados para gastarse los últimos.

Para trabajo interno que puede esperar cinco días, pausar es la opción correcta por defecto. Para cualquier cosa de cara al cliente, es la equivocada, y la solución es configurar recargas automáticas antes de necesitarlas, no después. Si quieres el argumento más amplio sobre qué hacer cuando una ejecución autónoma se detiene a mitad de vuelo, mi artículo sobre el traspaso de agentes lo cubre.

Cinco cosas que la página de precios no señala

1. Todos los conectores de helpdesk son una función de Pro. La categoría Support en la página de integraciones tiene exactamente tres apps, entre ellas Zendesk, y las tres están restringidas a Pro. Freshdesk es la segunda. El "20+ essential integrations" de Starter no incluye ninguna de ellas. Si un helpdesk es tu motivo de compra, tu precio de entrada es €99, no €49. Lo mismo para los conectores de CRM, y para la API, que Starter no obtiene en absoluto.

2. Las más de 3.000 integraciones son de Pipedream. La página lo dice claramente, y cada logo se sirve desde el host de assets de Pipedream con los propios slugs de Pipedream. Es una decisión de ingeniería sensata y no una crítica, y conviene saber que los nuevos conectores "arrive weekly as the Pipedream catalog expands", así que la hoja de ruta pertenece a la capa de abajo. Eso también pone en contexto la cifra destacada: la propia tabla comparativa de Fleece admite que Zapier está en más de 7.000.

3. No hay forma de ensayar un agente. Sin sandbox, sin simulacro, sin repetición contra tu propio trabajo pasado. El "sandboxed code execution" de Pro es aislamiento de código, no ensayo. Lo que Fleece ofrece en su lugar es control en tiempo de ejecución: un modo de aprobación "Always Ask" que se pausa antes de cada ejecución, además de reversión con un clic y un registro de auditoría completo. Es una propuesta de seguridad real y bien construida, y para un agente que ordena una hoja de cálculo es suficiente. Para un agente que escribe a clientes, aprobar cada ejecución una a una no es automatización, es una bandeja de entrada más lenta. La disyuntiva del humano en el bucle es toda la cuestión de diseño aquí.

4. El cumplimiento normativo es sobre todo autodeclarado, y los datos están en EE. UU. El Trust Center marca el RGPD, la CCPA y la Ley de IA de la UE como "Compliant", afirmaciones que Fleece hace sobre sí misma sin nombrar a ningún auditor. SOC 2 Type II figura como "In Progress" e ISO 27001:2022 como "Planned". No hay HIPAA, ni prueba de penetración publicada, ni SLA de disponibilidad. A pesar de los precios en euros y el marco de la Ley de IA de la UE, la base de datos principal está en AWS us-east-1 bajo cláusulas contractuales estándar, y los términos se rigen por la ley de Delaware. El único procesador realmente de la UE es Mistral, listado en la página de subprocesadores junto a OpenAI, Anthropic y Modal Labs, este último aloja su propio endpoint de Kimi K3 y es la única entrada cuyo DPA sigue marcado como pendiente.

5. Nadie independiente lo ha reseñado. El perfil de G2 de Fleece está activo y muestra "0/5 (0)" con la nota de que no hay suficientes reseñas para ofrecer información de compra. Capterra muestra 0,0 con 0 reseñas. No hay listado en Trustpilot, ni página en Product Hunt, ni hilo en Hacker News, ni discusión en Reddit sobre el producto. La actividad de LinkedIn que sí existe viene de la página de la empresa, el CEO y su propia red de afiliados, así que tampoco es independiente. Eso no es una crítica al producto, es simplemente dónde se sitúa una herramienta joven, y significa que cada afirmación de este artículo se remonta a las propias páginas de Fleece porque no hay nada más con que contrastarlas.

Lo que pagarían tres equipos reales

Estimación aproximada, usando los límites en lugar del número de créditos, porque eso es lo que realmente ata.

Tres cosas se pueden leer en esa tabla. El fundador en solitario paga la tarifa más alta por ejecución de los tres y aun así consigue un trato justo por €49. El equipo de operaciones paga €99 por un conector, no por volumen. Y la empresa de 25 personas está en €239 por un número interno de personas ilimitado, que comparado con la cuenta basada en puestos de la mayoría de herramientas es barato, y comparado con coste de agente frente a humano ni siquiera se acerca.

Ninguna de estas cifras se sostiene si esos agentes funcionan con Claude Opus 4.7, que multiplica por diez cada cifra de créditos y obliga al nivel Business sin importar el volumen.

Cómo se comparan los precios de Fleece AI

La tentación con una tabla así es calcular un coste por acción equivalente entre proveedores. No confíes en nadie que lo haga, incluido yo. Las unidades no tienen la misma forma: una task de Zapier es un paso, un crédito de Fleece es una ejecución completa, una task de eesel es un ticket entero con cada mensaje incluido. Compararlas por unidad no compara nada.

Lo que sí es comparable es la forma del medidor, y eso es lo que muestra esta tabla.

El patrón en toda la categoría es que la unidad destacada siempre es la unidad barata. Las tasks incluidas de Zapier tienen un precio como si cada paso fuera una acción de app sencilla, y luego un paso de IA premium cuesta cinco de ellas. Los créditos de Make son uno por operación hasta que interviene un proveedor de IA, momento en el que una sola respuesta larga puede costar más de cien. Los créditos de Fleece son uno por ejecución hasta que cambias al buen modelo, luego diez. Cada asignación de esa tabla está denominada en lo más barato que hace la plataforma.

Eso no es maldad, es simplemente cómo se vende a sí mismo el precio por consumo, y por eso eesel eligió una unidad que no se puede manipular con la elección de modelo. Mi análisis de precios de Manus AI recorre el mismo terreno desde otra dirección. Si lo que realmente buscas es la capa de automatización, empieza mejor con Make vs Zapier.

Otro Fleece más, y una lista de precios diferente

Busca "Fleece AI pricing" y puedes acabar en dos negocios distintos. Junto al SaaS está Fleece AI Agency, que vende desarrollos hechos a medida. Son el mismo equipo: la web de la agencia lleva una landing page para la app, ambas comparten fundador en Loïc Jané y las mismas cuentas sociales.

La agencia no publica una página de precios, pero su propio blog sí pone cifras al trabajo: de €1.500 a €10.000 por un proyecto de automatización, y de €10.000 a €30.000 por un agente autónomo o equipo de agentes a medida, entregado en dos a seis semanas. Conviene saber cuál de los dos estás cotizando antes de entrar en una llamada, y vale la pena notar que la landing page de la agencia para la app todavía muestra una tarjeta de plan más antigua que la actual, así que toma la página de suscripción como fuente fiable.

Entonces, ¿merece la pena Fleece AI?

Cómpralo si eres un operador en solitario o un equipo de operaciones pequeño que automatiza trabajo interno, tolerante, de back-office: triaje de bandeja de entrada, gestión de facturas, higiene de CRM, informes recurrentes. A €49 sin coste por puesto y sin riesgo de exceso, la desventaja está limitada al precio de un almuerzo al mes, y el diseño de agentes que gestionan agentes es una idea real y no un diagrama de flujo con otro nombre. Dimensiona el plan según las plazas de agente, no según los créditos, y activa las recargas automáticas con un tope en euros.

Sáltatelo si el trabajo toca a los clientes. No porque Fleece sea descuidada, claramente no lo es, sino porque las piezas que necesitas para ese trabajo todavía no están: ninguna forma de ensayar contra tu propio historial, un control de aprobación por ejecución que anula la automatización si de verdad lo usas, una página de cumplimiento sin auditor, residencia de datos en EE. UU. con precios en euros, y ninguna reseña independiente en ningún sitio con la que contrastar nada de esto. Una etiqueta de "Public beta" en el propio esquema del proveedor es algo razonable de tomar al pie de la letra.

El resumen honesto: Fleece tiene el precio de una herramienta y el marketing de un empleado. A €49, el planteamiento de herramienta es una ganga. Es el planteamiento de empleado, el de responder a tus clientes mientras duermes, el que la página de precios todavía no se ha ganado. Si ese es el puesto para el que estás contratando, la lista de mejores agentes de IA es el mejor punto de partida. Mi artículo sobre compañeros de equipo de IA cubre qué cambia cuando un agente gestiona una cola en lugar de una tarea.

Prueba eesel para el trabajo que Fleece cobra en créditos

Si llegaste aquí porque quieres que la IA gestione el soporte, el medidor importa más que el modelo. eesel cobra 0,40 $ por ticket resuelto, donde un ticket es toda la conversación sin importar cuántos mensajes haga falta. Sin plan, sin puestos, sin multiplicador por modelo, sin cálculos de créditos, y los primeros 50 $ son gratis sin tarjeta.

La parte que más importa para el riesgo que Fleece deja abierto: antes de que un agente de eesel responda a alguien, puedes ejecutarlo contra miles de tus propios tickets pasados y ver exactamente qué habría dicho y qué habría costado. eesel construyó eso porque el equipo ha visto a un bot que suena seguro responder mal en una cola en vivo, y el ensayo es lo único que lo detecta antes de que lo haga un cliente.

Se conecta con Zendesk en pocos minutos, junto con Freshdesk, Gorgias, Slack y el resto de las integraciones. De camino, lee tu base de conocimiento y tus tickets pasados.

Prueba eesel y descubre lo que habrían costado tus últimos mil tickets.