Precios de Gumloop 2026: lo que un crédito realmente te cuesta

Precios de Gumloop de un vistazo en 2026

Gumloop es una plataforma de agentes de IA sin código: ensamblas agentes y flujos de trabajo en un lienzo visual, y funcionan contra tu Slack, Gmail, BigQuery, HubSpot y el resto. Levantó una Serie B de $50M liderada por Benchmark, con Shopify, Ramp, Gusto, Samsara, Instacart y Opendoor como clientes mencionados.

Si eres nuevo en esta categoría, la distinción mental útil es que estas plataformas venden agentes de IA en lugar de chatbots: lo que compras realiza acciones en otros sistemas, y por eso mismo la facturación es más difícil de predecir que una licencia SaaS por asiento.

La alineación de planes en la página de precios de Gumloop ahora tiene dos escalones, no tres.

Dos cosas cambiaron recientemente y muchos artículos no se han puesto al día.

No hay plan gratuito. La documentación de créditos de Gumloop lo dice sin rodeos, y añade que las cuentas creadas en el antiguo nivel gratuito conservan el saldo que les quedaba, pero ese saldo ya no se renueva cada mes. Si lees una página que te dice que Gumloop da 5.000 créditos gratis al mes, esa página describe un nivel que ya no existe. Lo que obtienes en su lugar es una prueba Pro de 14 días que requiere tarjeta, es única por cliente, y pasa a una suscripción de pago cuando termina a menos que canceles.

El segundo cambio es más grande, y es todo el tema de este artículo.

El único número que realmente fija tu factura

Gumloop reescribió su facturación con un modelo de transferencia directa (passthrough). Su propia publicación de anuncio es refrescantemente directa sobre la mecánica: "We pass through tokens at cost / We pass through compute at cost / We charge a base 8% orchestration fee on top of these costs."

Eso convierte al crédito en una divisa, no en un cupón. El tipo de cambio está publicado: 1 crédito = $0,005, así que $1 compra 200 créditos y una llamada al modelo de $0,03 son 6 créditos, redondeados al crédito completo.

He pasado suficiente tiempo leyendo documentación de facturación para las integraciones que lanzo en eesel para saber que esta frase en la documentación de créditos es la que importa: "Agent credit costs are variable. The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task. You pay for what the agent actually does, not a fixed per-message price."

Esa es una forma justa de facturar. También es una forma difícil de prever, y ambos hechos coexisten directamente. No estás comprando 20.000 acciones. Estás comprando $100 de gasto subyacente a precio de lista, y el tipo de cambio entre "algo que quería que se hiciera" y "créditos" lo fija en tiempo real el modelo al que recurre el agente.

Esta es también la forma recurrente de la conversación en mi lado del negocio. Vi a un comprador llegar a 200 interacciones en un solo día de prueba y empezar a preocuparse de inmediato por lo que eso significaría a su volumen real de unas 9.000 al mes. La ansiedad no era el precio por unidad. Era no saber cuántas unidades produce un martes normal.

Los cinco medidores de cada chat de agente

Una conversación de agente se factura como la suma de cinco cosas separadas, según la documentación de Gumloop.

Gumloop publica un ejemplo desarrollado, lo cual es buena señal: un chat que gasta 400 créditos en Chat & Reasoning, 10 en Compute y 15 en Tool Calls "pays a 34 credit fee (8% of 425, rounded up), for 459 credits in total." A $0,005 por crédito, esa única conversación cuesta $2,30.

Vale la pena resaltar tres detalles de la letra pequeña, porque son los que inflan silenciosamente el primer medidor:

• Cada mensaje reenvía el contexto anterior, así que una conversación larga cuesta más por turno que una corta.
• Cada herramienta conectada añade su definición al prompt. Conectar veinte integraciones que usas rara vez hace que cada mensaje sea más caro.
• Un mensaje del usuario puede desencadenar varios pasos de IA, "and each step is billed separately."

La elección del modelo es la palanca más grande de las tres, y no es ni de cerca comparable. El preset Recommended de Gumloop es actualmente Grok 4.6, con Fastest y Smartest a cada lado. Cambiar un modelo de frontera por uno pequeño en una tarea de alto volumen cambia el primer medidor en un orden de magnitud, porque estás pagando la tarifa real del proveedor: mi análisis de precios de Claude da una idea del rango que se transfiere.

Compute tiene un caso límite interesante: esperar al usuario no cuesta nada, y a los clientes de Enterprise que corren en su propia VPC no se les cobra cómputo en absoluto.

Estima tu propia factura mensual de Gumloop

En lugar de darte una tabla de niveles, aquí está la aritmética real. Los valores predeterminados reproducen el ejemplo de 459 créditos que Gumloop publicó, así puedes comprobar el cálculo antes de introducir tus propios números.

Prueba un momento con el deslizador de "minutos que trabaja el agente". Pasar de un minuto a cinco añade 20 créditos por chat, que suena a nada, hasta que lo multiplicas por unos cientos de conversaciones. Compute es el medidor que la gente olvida, porque es el único que factura por tiempo en lugar de por resultado.

También es el medidor que castiga precisamente lo que se supone que los agentes hacen bien. Un bot basado en reglas tiene un coste fijo por ejecución por construcción. Un agente que razona durante cuatro minutos sobre un caso difícil cuesta cuatro veces lo que uno que responde en uno, y ese es el trade-off que conviene entender antes de reemplazar un chatbot basado en reglas por algo más inteligente.

Las ejecuciones de flujo de trabajo se facturan con una fórmula completamente distinta

Esta es la distinción más útil en los precios de Gumloop, y está enterrada en la documentación en lugar de en la página de precios.

Compute y la tarifa de orquestación aplican solo a los chats de agente. Las ejecuciones de flujo de trabajo se facturan solo por costes de nodos, ya sea que el flujo funcione por sí solo o lo llame un agente. La fórmula publicada es 1 credit (base) + the cost of each node that runs.

Y la mayoría de los nodos son gratis. Gumloop enumera manipulación de texto (Combine Text, Text Formatter, Find & Replace), lógica (If/Else, Switch, Router), bucles, transformación de datos, entrada/salida, y "most integrations (Google Sheets, Slack, Gmail, Airtable, Salesforce, etc.)" a cero créditos. Su propio ejemplo: leer una hoja de Google Sheets, filtrar las filas, enviar un mensaje de Slack, coste total 1 crédito.

Esa lista de integraciones gratuitas vale la pena leerla con atención, porque es donde la plataforma es más barata. Los mismos conectores que aquí no cuestan nada se miden en otros lugares, y ese es justo el tipo de detalle que decide una migración.

Si estás considerando un cambio, he mapeado los equivalentes del lado de n8n conector por conector. Google Sheets es el que la mayoría de equipos revisa primero. El artículo de Salesforce cubre el caso del CRM, donde el número de nodos crece más rápido.

Así que el mismo trabajo enrutado de dos formas produce dos facturas muy distintas. Si una tarea es lo bastante determinista como para expresarse como un flujo programado, expresarla así es notablemente más barato que pedirle a un agente que lo haga conversacionalmente. Esa es la palanca de costes más grande del producto, y es una decisión de diseño, no una decisión de plan, algo que conviene resolver antes de construir un flujo de trabajo, no después.

Hay una trampa en esa palanca, y es la razón por la que yo no construiría un plan a cinco años sobre ella: la página de precios ahora etiqueta esta mitad del producto como "Workflows (Legacy)". El centro de gravedad se ha movido claramente hacia los agentes. El camino barato todavía funciona y sigue documentado, pero estarías apoyándote en la parte de la plataforma de la que la empresa se está alejando. Esto coincide con lo que dijo un comentarista de Reddit después de hablar con el equipo: lo orientaron a construir bucles de agente en lugar de usar la función de flujo de trabajo.

Lo que realmente cuesta créditos

Los nodos de pago, según la documentación de créditos:

Gumloop señala la trampa por sí mismo, algo que prefiero citar antes que parafrasear: "Enriching 100 contacts costs 6,001 credits (1 + 60 x 100)". Ese único bucle es el 30% del cupo mensual de Pro, o $30 de tus $37. Los nodos en modo bucle se ejecutan una vez por elemento, así que cada coste de nodo se multiplica por la longitud de la lista.

Los cargos de herramientas de terceros se suman encima de la llamada a herramienta de 1 crédito, y se cobran por resultado y no por llamada. La integración de Apollo factura People Search a 3 créditos por resultado, así que una búsqueda que devuelve 50 personas son 150 créditos, no 3.

Aquí es donde los modelos de créditos muerden a quienes ejecutan automatización de captación (go-to-market) en lugar de operaciones internas, ya que enriquecimiento y búsqueda son los dos nodos que escalan con la longitud de la lista en lugar de con el número de ejecuciones. Si ese es tu caso de uso, mi recopilación de herramientas de automatización de marketing con IA vale la pena revisarla junto a esto.

El precipicio de los créditos bonus del que nadie habla

Este es el detalle que no esperaba encontrar, y está en la propia documentación de Gumloop.

Los 20.000 créditos del plan Pro de $37 se desglosan como "7,400 credits at the $0.005 list price, plus 12,600 bonus credits." Mientras tanto, el exceso se factura a la tarifa de lista sin subsidiar de $0,005.

Haz la división y tus créditos incluidos te cuestan alrededor de $0,00185 cada uno. Tus créditos de exceso cuestan $0,005. Así que el crédito marginal más allá de 20.000 compra aproximadamente 2,7 veces menos trabajo por dólar que el crédito promedio dentro del plan.

Nada de esto está oculto ni es deshonesto, y las asignaciones incluidas generosas son cómo funciona la mayoría del software con precio por uso. Pero sí significa que la curva de costes no es lineal, y "pagaremos un poco de exceso" es un trato peor de lo que el precio del plan sugiere. También es por eso que "desde $37" hace más trabajo en esa frase del que la mayoría de la gente le atribuye.

Dos barandillas suavizan el aterrizaje, y son mejores que la mayoría. El pago por uso está desactivado por defecto, así que llegar a 20.000 créditos detiene tus agentes en lugar de empezar silenciosamente una segunda factura; tienes que ir y activar el exceso tú mismo. Una vez activado, el exceso en Pro siempre tiene un tope, con un límite predeterminado de 1.000.000 de créditos de exceso ($5.000) por período de facturación y un tope más bajo configurable en tu página de suscripción. Los correos de uso de créditos se disparan al 75% y al 90%.

Entre esas dos, la peor factura posible en Pro es un número conocido: $37 más el tope que fijes, o $5.037 si dejas el valor predeterminado. Eso es más de lo que la mayoría de las herramientas con precio por uso te dicen por adelantado.

Trae tu propia clave: 80% menos créditos, el doble de tarifa

Si ya pagas directamente a Anthropic u OpenAI, BYOK cambia mucho las cuentas. Chat & Reasoning baja a 0 créditos, y los nodos de IA, generación de imágenes y transcripción en flujos de trabajo también bajan a 0.

La trampa es que la tarifa de orquestación se duplica del 8% al 16%, y se calcula sobre lo que habría valido la ejecución en lugar de sobre lo que realmente te facturan. La comparación antes y después que publica el propio Gumloop sobre el mismo chat:

Eso es un recorte del 80% en créditos, pero es un traslado de gasto, no un ahorro: ahora le pagas a tu proveedor por los tokens. BYOK necesita Pro o superior, cada clave solo exime los modelos que sirve ese proveedor, y los usuarios Pro pueden configurar claves personales o compartidas en equipo, pero no a nivel de organización, algo que sigue siendo exclusivo de Enterprise. Tampoco afecta a los cargos de herramientas de terceros, ya que esos se transfieren directamente.

Si vale la pena se reduce a algo simple: si tu tarifa efectiva con tu proveedor es mejor que la de lista, BYOK gana. Si dependías del subsidio de créditos bonus de Gumloop, puede que no.

Lo que Gumloop no te cobra

Es fácil escribir un artículo de precios que solo cuente los medidores, así que vale la pena ser honesto sobre dónde el modelo favorece al comprador.

Las llamadas a herramientas fallidas no se cobran, dicho claramente: "Every successful tool call costs at least 1 credit. Failed calls are not charged." Un flujo de trabajo que se detiene a mitad de camino solo factura los nodos que se ejecutaron antes del fallo. Esperar a un humano no cuesta nada. Los asientos y equipos son ilimitados en ambos planes, así que a diferencia de Zapier, el segundo compañero de equipo no es una mejora de plan.

Las herramientas de transparencia también son mejores que la mayoría, y vale la pena mencionarlas porque muchas herramientas con precio por uso no ofrecen nada parecido. Hay una insignia de monedas en vivo en el encabezado del chat que se actualiza mientras el agente trabaja, un panel de Chat Details que desglosa una conversación en filas por medidor, registros de créditos filtrables por chats de agente o ejecuciones de flujo de trabajo, y exportación a CSV. Si alguna vez intentaste conciliar una factura de ticketing con IA con lo que realmente hizo el bot, apreciarás el desglose por conversación. Los créditos exentos bajo BYOK igual aparecen tachados y etiquetados como "Free", así que puedes ver lo que habría costado una ejecución. El panel de Insights y el agente de analítica que responde preguntas como "cuántos créditos gastamos el mes pasado, por usuario" son exclusivos de Enterprise.

Enterprise también obtiene advertencias de créditos por chat: al cruzar un umbral configurado, el agente se pausa y genera una Action Request para aprobación antes de continuar. Eso es buen diseño, y es el tipo de control que cualquier equipo que ejecute agentes de IA contra datos de producción debería querer. Es la versión de presupuesto del mismo patrón detrás del traspaso de agente: decidir de antemano dónde se detiene la máquina y un humano toma el control.

La brecha en todo esto: no hay declaración publicada sobre si un chat de agente que consume tokens y cómputo y luego falla se reembolsa. Las llamadas a herramientas fallidas están cubiertas. Los flujos de trabajo fallidos están cubiertos. Las conversaciones fallidas no se abordan en ningún sentido, y dado que los tokens y minutos de sesión ya se gastaron para entonces, la lectura sencilla es que sí te cuestan. Esa es la pregunta que le haría a ventas antes de firmar.

Lo que la gente realmente dice sobre la factura

El sentimiento se divide claramente en una línea: cuánto tiempo lleva el flujo de trabajo en producción. Los usuarios de la primera semana adoran el lienzo. Los usuarios del tercer mes empiezan a decir "créditos".

"But Gumloop seems to freeze or have issues too frequently and then burns credits running faulty automation."

r/automation thread, Reddit

Vale la pena ser preciso con esa cita, porque es la queja más repetida y la documentación ahora la responde en parte. Gumloop no cobra por llamadas a herramientas fallidas, y un flujo de trabajo fallido solo factura los nodos que ya se ejecutaron. Lo que sigue sin abordarse es el caso del chat de agente, que es exactamente lo que describe ese hilo.

La lectura de "más fácil pero más caro" es notablemente consistente a lo largo de un año de hilos:

"-> Gumloop : Easy to build, easy to run but little more expensive."

Alexmamy, Reddit

"I think the biggest tradeoff with Gumloop is simplicity vs ownership. It's incredibly fast to prototype AI workflows, especially for non-devs, but once workflows become mission critical people start comparing reliability, hosting, and cost much more seriously."

EnvironmentalOil5959, Reddit

En favor de Gumloop, la presión de precios recibió una respuesta pública en lugar de indiferencia. El punto de entrada de $37 existe por eso. La propia publicación de Gumloop lo expresó como "making the starting point on Solo 10,000 credits for $37/mth down from $97/mth for 30,000 credits," y el fundador lo anunció directamente:

"We heard you. Gumloop is getting a more affordable pricing tier. $37/month for 10,000 credits"

Max Brodeur-Urbas, X

Solo y Team se fusionaron después en Pro, que es de donde viene la cifra actual de 20.000 créditos por $37. Una nota honesta sobre esa migración: por debajo de 200k créditos, los usuarios obtuvieron más por el mismo dinero. En la cima de la escala obtuvieron menos, con el nivel de 300k bajando a 250k y el de 500k a 330k a precios sin cambios. Los usuarios de alto volumen sufrieron un recorte real.

Una advertencia sobre los sitios de reseñas. G2 muestra 4,8/5 en 7 reseñas y Capterra muestra 5,0 en 2, y seis de las siete reseñas de G2 se publicaron dentro de una ventana de dos semanas en enero de 2026. Trata esas puntuaciones como escasas y recientes, no como un veredicto asentado, en ningún sentido.

Gumloop frente a Zapier, n8n, Make y Lindy en la unidad facturable

El error más costoso en esta categoría es comparar precios sin comparar unidades. No son convertibles entre sí.

La brecha se amplía con la complejidad, no con el volumen. Un disparador a través de un flujo de trabajo de diez pasos que procesa 10 registros es aproximadamente 1 ejecución en n8n, unas 10 tareas en Zapier, y unas 91 operaciones en Make. n8n hace este punto en su propia página de precios, afirmando que una sola ejecución puede sustituir lo que en otro sitio serían 10.000 operaciones.

Ese problema de unidades vale la pena estudiarlo antes de comparar una sola cifra en dólares. Mi comparación de Make vs n8n lo desarrolla en detalle. Para la versión de la era de los agentes de la misma pregunta, AgentKit vs Zapier cubre dónde queda la propia orquestación de un proveedor de modelos frente a un actor establecido medido por tareas.

Si has llegado aquí a mitad de tu lista corta en lugar de a mitad de una migración, la recopilación de alternativas a Make cubre el campo más amplio. Alternativas a Lindy es la lectura más cercana si los créditos por asiento son lo que te aleja.

La unidad de Gumloop es la rareza de una forma específica: es la única en la que la misma acción no tiene un precio estable. Una tarea de Zapier es una tarea sea el paso de IA inteligente o simple. Un crédito de Gumloop sigue la factura del modelo subyacente, lo cual es más honesto y menos predecible a la vez.

Para quién encaja realmente el precio de Gumloop

Buen encaje: un equipo pequeño donde una o dos personas construyen mucho, ejecutando agentes conversacionales donde el valor por ejecución es alto y el volumen es moderado. Investigación, enriquecimiento, informes, búsquedas en la base de conocimiento interna: trabajos donde una conversación de $2 reemplaza veinte minutos de la tarde de alguien. Los asientos ilimitados en el plan de $37 son inusualmente generosos junto a las restricciones de asientos de Zapier, y si haces trabajo de enriquecimiento o investigación donde una sola ejecución vale dinero real, pagar el coste real del modelo más el 8% es un trato justo. Los equipos que ya tienen un contrato con un proveedor y pueden activar BYOK son los que mejor salen.

Mal encaje: automatización de alto volumen y bajo valor por ejecución. Si estás disparando miles de trabajos deterministas pequeños, el modelo por ejecución de n8n o la estructura de nodos gratuitos de un flujo de trabajo de Gumloop (no un agente) es donde quieres estar, no agentes conversacionales cargando cómputo y un recargo del 8%. También es un mal encaje si necesitas un número mensual predecible y fijo para finanzas, o si 5 ejecuciones de flujo de trabajo simultáneas son un límite real para ti, porque Pro recibe un rechazo duro HTTP 429 al llegar al límite en lugar de una cola.

El volumen de cara al cliente es la versión más aguda de ese mal encaje. El tráfico de soporte se dispara justo en los días en los que menos te puedes permitir una factura sorpresa, por lo que trato el coste del servicio al cliente con IA primero como una pregunta de volumen y después como una pregunta de tarifa.

Mi opinión: el modelo de precios de Gumloop es el más intelectualmente honesto de esta categoría y el más difícil de presupuestar, y esas son la misma propiedad vista desde dos lados. La facturación de transferencia directa significa que nunca pagas un margen sobre un modelo barato que no usaste. También significa que tu factura es una función de las decisiones que tus agentes toman en tiempo real. Entra con el tope de exceso fijado deliberadamente, no dejado en el predeterminado de $5.000.

Qué significa esto si estás automatizando soporte

Una advertencia sobre todo lo anterior: las plataformas de automatización general tienen precios pensados para automatización general. Si el trabajo específico es la cola de soporte, el desajuste de unidades se agudiza, porque un ticket de soporte es una unidad de trabajo de tamaño natural y un crédito no lo es. Sin duda puedes construir automatización de servicio al cliente sobre un lienzo medido por créditos, y hay gente que lo hace. La factura simplemente deja de reflejar nada que tu jefe de soporte reconozca.

Esa es la decisión de diseño detrás de eesel. eesel cobra $0,40 por ticket, y un ticket es una tarea sin importar cuántos mensajes vayan y vengan, cuántas veces responda el cliente, o cuánto razone la IA sobre él. Sin tarifa de plataforma, sin tarifa por asiento, sin mínimo. 1.000 tickets al mes son $400, y son $400 sin importar si cada uno de esos tickets requirió dos turnos o doce. El medidor coincide con lo que tu equipo ya cuenta, así que la factura se lee como un informe de flujo de trabajo de soporte, no como una factura de cómputo.

Algunas cosas que señalaría específicamente, porque vienen de haber visto cómo esto sale mal:

• Puedes empezar con $50 de uso gratis y sin tarjeta de crédito, lo cual es una propuesta distinta a una prueba que necesita tarjeta y se convierte automáticamente.
• Hay un límite de uso mensual, predeterminado en $250, con alertas por correo al 50%, 75% y 100%. Los agentes se pausan al llegar al tope.
• Puedes desplegarlo gradualmente. Envía 200 de tus 1.000 tickets mensuales a la IA y pagas por 200, nunca por los tickets que manejaron tus humanos.
• Se entrena con tu base de conocimiento existente y tus tickets pasados, en lugar de necesitar que construyas a mano un lienzo de nodos primero.
• eesel simula cada despliegue contra tus tickets históricos antes de tocar una cola en vivo, porque he visto bots que suenan seguros de sí mismos dar respuestas equivocadas, y prefiero descubrirlo con los tickets del trimestre pasado que con los de esta mañana.

Se conecta al helpdesk que ya usas, así que un equipo de Zendesk no tiene que mover nada para probarlo. Lo mismo con Freshdesk. Las tiendas de Shopify en Gorgias no son diferentes.

El caso más amplio para la automatización de tickets de soporte es una lectura aparte si todavía estás en la etapa de "vale la pena hacer esto siquiera".

Si tu automatización es pegamento operativo a través de una docena de herramientas SaaS, Gumloop es la herramienta con mejor forma para eso, y te lo diría así. Si se trata del helpdesk y quieres que la factura se parezca a tu volumen de tickets en lugar de a tu gasto en tokens, prueba eesel - se conecta a tu sistema de tickets existente y se entrena con tus tickets pasados en unos minutos.