Preços da Fleece AI em 2026: o que um crédito realmente compra

Por que fui procurar primeiro na documentação da API

Eu construo integrações para viver, o que significa que já li muitas páginas de preços que silenciosamente omitem o número que importa. Então, quando abri a Fleece AI e vi três planos denominados em "créditos" sem nenhuma definição de crédito em lugar nenhum da página, fiz o que sempre faço: fui ler a referência da API.

Foi lá que a taxa estava. Uma linha, no endpoint de execução, e em nenhum outro lugar do site.

Há anos construo agentes de IA para filas de suporte ao vivo na eesel, e o que mais vejo dar errado não é o modelo. É o medidor. Quando a eesel estava nomeando sua própria unidade cobrável, vi três serem testadas e descartadas. "Interaction" era ambíguo. "Resolution" não era claro. E "credit" obrigava o cliente a fazer contas, que é exatamente o erro do qual este post trata. O ticket venceu porque um ticket é algo que um gestor de suporte já sabe contar.

Então isto não é um ataque à Fleece. É a análise que eu gostaria que alguém tivesse me dado, de alguém que cometeu o mesmo erro de preços e consertou.

Os preços da Fleece AI em resumo

A Fleece cobra em euros. O site mostra dólares por padrão, com uma nota de rodapé dizendo: "Prices shown in USD are approximate. You will be charged in EUR." Informe o valor em euros à sua equipe financeira, porque o valor em dólares varia com a taxa de câmbio.

Cada número acima vem da página de assinatura da Fleece AI e da própria tabela de limites na documentação da plataforma.

Duas notas estruturais antes dos detalhes. Não há cobrança por assento abaixo do Enterprise, o que é generoso e incomum nessa categoria. E o próprio esquema da página da Fleece ainda descreve o produto como "Public beta", algo bom de saber antes de colocar um agente autônomo perto da sua faturação.

O que é realmente um crédito da Fleece AI

A página de assinatura diz "2,000 credits/month" e para por aí. Sem definição, sem exemplo prático, sem nota por modelo.

A palavra "credit" é só o que o marketing chama. Faça login e o mesmo número é rotulado de forma diferente: os textos da própria interface do app mostram o medidor como "Executions", com mensagens como "You've run out of executions" e "Executions remaining". O plano Enterprise lista seu benefício como "Unlimited executions", e cada linha de retenção está denominada em "execution history".

Então um crédito é uma execução de um agente ou fluxo. Não um token, não uma mensagem, não um resultado resolvido. Se você quer o vocabulário das alternativas, o glossário da eesel cobre a precificação baseada em resultados e como ela difere de um pool de consumo.

O multiplicador de 10x que ninguém menciona

Aqui está a linha que muda a conta, do endpoint POST /agents/{agentId}/execute na referência da API da Fleece, repetida byte a byte na especificação OpenAPI deles:

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

Fleece AI API reference

Essa é toda a tabela de taxas publicada para o consumo de créditos. Ela aparece em um endpoint, na documentação para desenvolvedores, e em nenhuma página de marketing.

A Fleece cita nove modelos em seus planos. Dois deles têm uma taxa publicada. Os outros sete, incluindo os dois modelos que um cliente Starter realmente recebe (Kimi K3 e Mistral Medium 3.5), não têm nenhuma. Por isso, um comprador Starter não consegue calcular o que 2.000 créditos compram, nem mesmo em princípio, a partir de nada que a Fleece publique.

Para ser justo com a Fleece, existe uma lógica aqui: o modelo caro é restrito ao plano caro. O Claude Opus 4.7, o de 10 créditos, é exclusivo do Business. Usuários do Starter não podem gastar acidentalmente na taxa máxima porque não conseguem alcançá-la. É uma proteção sensata. Só que isso não ajuda o comprador do Business a €199, cujos 20.000 créditos são 20.000 execuções ou 2.000 execuções, dependendo de qual modelo cada agente está configurado, sem nenhuma forma publicada de saber isso com antecedência. Meu texto explicativo sobre o token de LLM cobre por que o custo subjacente varia tanto entre modelos, para começo de conversa.

Mais uma lacuna que vale a pena conhecer se você pretende acompanhar isso de perto: a API da Fleece é só de leitura e execução. Não há endpoint que retorne o seu saldo de créditos. Você não consegue monitorar programaticamente o medidor que pausa seus agentes.

Calcule o que você realmente pagaria

Em vez de te fazer calcular, aqui está pronto. Defina seu volume mensal de execuções, escolha que tipo de modelo seus agentes vão usar, e diga quantos agentes e fluxos você precisa rodando ao mesmo tempo. A calculadora escolhe o plano mais barato que cobre os três limites e adiciona pacotes de recarga se o seu volume ultrapassar.

Três medidores, e aquele que você realmente vai bater

A maioria lê os cartões de planos da Fleece de cima para baixo e se prende ao número de créditos, porque é o maior e tem uma vírgula. Na prática, raramente é esse número que decide sua fatura.

Cada plano limita três coisas de forma independente: créditos, agentes ativos, fluxos ativos. O Starter te dá 2.000 créditos, mas só 5 agentes e 10 fluxos. Se você constrói o tipo de coisa para o qual a Fleece é anunciada, um punhado de pequenos especialistas cada um cuidando de uma tarefa, você fica sem vagas de agente mais ou menos no ponto em que automatizou sua caixa de entrada, suas faturas, a higiene do seu CRM, seu relatório semanal e mais uma coisa. Isso são cinco. Você não vai chegar nem perto de 2.000 execuções.

O salto de €49 para €99 é, portanto, geralmente uma compra de vagas de agente disfarçada de compra de créditos. O que é normal, desde que você dimensione o plano pelas vagas e não pelo número grande. Esse padrão não é exclusivo da Fleece, vi a mesma forma de medidores empilhados ao desmontar os preços da Featurebase e os preços da Relevance AI, onde dois medidores paralelos funcionam ao mesmo tempo.

Há um quarto teto fácil de passar despercebido: a concorrência. Um fluxo retorna 409 Flow is already running se você o aciona enquanto a execução anterior ainda está rolando, e as chamadas de API são limitadas a 10 execuções de agente por minuto e 5 acionamentos de fluxo por minuto. Ótimo para trabalho de back-office agendado. Complicado se você planejava jogar uma fila inteira nele.

Os add-ons, e a coisa estranha sobre os pacotes de recarga

Três coisas ficam fora da assinatura.

Setup Express, €89 único. Uma videochamada de 30 minutos em que a equipe configura seus primeiros agentes com você. Está incluído no Business e Enterprise, e é cobrado no Starter e Pro. Rotulado como opcional, e realmente soa como opcional em vez de uma taxa de onboarding disfarçada.

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

O marketplace de skills. Skills pagas por €2, €5 ou €15 de pagamento único, com garantia de reembolso de 14 dias, os criadores ficam com 80% de cada venda. Vale notar que os próprios anúncios do marketplace mostram skills a €19 e €12, preços fora dos três níveis que a página descreve, então a lista de níveis parece ter se distanciado do que está realmente à venda.

Agora a parte estranha. Divida cada plano pelos seus créditos e você obtém o que um crédito incluído custa: €0,0245 no Starter, €0,0124 no Pro, €0,00995 no Business. Depois olhe para a prateleira de recarga, onde o maior pacote sai a €0,003 por crédito.

Créditos comprados avulsos são mais baratos por crédito do que os créditos de qualquer plano, cerca de oito vezes mais na ponta do Starter. Isso é o oposto de como cotas empacotadas costumam funcionar, e é a evidência mais clara do ponto acima: a assinatura não está te vendendo execuções. Ela está te vendendo vagas de agente, vagas de fluxo, acesso a integrações, acesso a modelos e um SLA, com uma cota de créditos anexada que é quase incidental ao preço.

Isso reformula a decisão de compra por completo. Compre o plano mais barato cujas vagas e integrações você precisa, e trate créditos como um consumível barato que você recarrega. A Fleece até suporta recargas automáticas pelo mesmo preço do pacote sem sobretaxa, e permite definir um teto mensal em euros para elas, um detalhe de design bem pensado.

A conta desta seção é minha, derivada dos números publicados pela Fleece e não impressa pela Fleece. Ela também se alinha com o programa de parceiros deles, que paga comissão de indicação em créditos a uma conversão de 100 créditos por €1, perto da própria taxa do plano Business.

O que acontece quando você atinge o teto

Do FAQ de preços:

"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

Leia isso duas vezes, porque tem dois lados. Não ter fatura surpresa é um benefício real, e muitos compradores já se queimaram com o oposto. Quem já viu um medidor de créditos esvaziar mais rápido do que planejou conhece essa sensação:

"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

Essa thread é sobre outro fornecedor, mas é exatamente o modo de falha que um pool de créditos fixo cria, e é por isso que a promessa de sem excedente soa atraente.

O outro lado é que um agente pausado é uma indisponibilidade. Se o agente que cuida dos seus reembolsos para no dia 24 do mês, nada é cobrado, mas nada é feito também, e você descobre por meio de um cliente. Créditos do plano não acumulam de um mês para outro, então um mês tranquilo não te dá folga para um mês pesado. Só os créditos bônus comprados persistem, e por design são gastos por último.

Para trabalho interno que pode esperar cinco dias, pausar é o padrão certo. Para qualquer coisa voltada ao cliente, é o errado, e a mitigação é configurar recargas automáticas antes de precisar delas, não depois. Se você quiser o argumento mais amplo sobre o que fazer quando uma execução autônoma para no meio do caminho, meu texto sobre transferência de agente cobre isso.

Cinco coisas que a página de preços não sinaliza

1. Todo conector de helpdesk é um recurso do Pro. A categoria Support na página de integrações tem exatamente três apps, incluindo Zendesk, e as três ficam restritas ao Pro. O Freshdesk é a segunda. O "20+ essential integrations" do Starter não contém nenhuma delas. Se um helpdesk é o motivo da sua compra, seu preço de entrada é €99, não €49. O mesmo vale para os conectores de CRM, e para a API, que o Starter não recebe de jeito nenhum.

2. As mais de 3.000 integrações são da Pipedream. A página diz isso claramente, e cada logo nela é servido a partir do host de assets da Pipedream com os próprios slugs da Pipedream. Essa é uma decisão de engenharia sensata, não uma crítica, e vale saber que novos conectores "arrive weekly as the Pipedream catalog expands", então o roadmap pertence à camada por baixo. Isso também coloca o número de destaque em contexto: a própria tabela comparativa da Fleece admite que o Zapier está em mais de 7.000.

3. Não há como ensaiar um agente. Sem sandbox, sem simulação, sem repetição contra o seu próprio trabalho passado. O "sandboxed code execution" do Pro é isolamento de código, não ensaio. O que a Fleece oferece em vez disso é controle em tempo de execução: um modo de aprovação "Always Ask" que pausa antes de cada execução, além de reversão com um clique e um registro de auditoria completo. Isso é uma proposta de segurança real e bem construída, e para um agente que organiza uma planilha é suficiente. Para um agente que escreve para clientes, aprovar cada execução uma a uma não é automação, é uma caixa de entrada mais lenta. O trade-off do humano no loop é toda a questão de design aqui.

4. A conformidade é em grande parte autodeclarada, e os dados ficam nos EUA. O Trust Center marca GDPR, CCPA e o EU AI Act como "Compliant", afirmações que a Fleece faz sobre si mesma sem nomear nenhum auditor. O SOC 2 Type II aparece como "In Progress" e a ISO 27001:2022 como "Planned". Não há HIPAA, nenhum teste de penetração publicado e nenhum SLA de disponibilidade. Apesar dos preços em euro e do enquadramento no EU AI Act, o banco de dados principal fica na AWS us-east-1 sob cláusulas contratuais padrão, e os termos são regidos pela lei de Delaware. O único processador realmente da UE é a Mistral, listada na página de subprocessadores ao lado de OpenAI, Anthropic e Modal Labs, sendo esta última quem hospeda o endpoint autogerido do Kimi K3 e a única entrada cujo DPA ainda está marcado como pendente.

5. Ninguém independente avaliou. O perfil da Fleece no G2 está no ar e mostra "0/5 (0)" com a observação de que não há avaliações suficientes para oferecer uma visão de compra. O Capterra mostra 0,0 com 0 avaliações. Não há listagem no Trustpilot, nenhuma página no Product Hunt, nenhuma thread no Hacker News e nenhuma discussão no Reddit sobre o produto. A atividade no LinkedIn que existe vem da página da empresa, do CEO e da própria rede de afiliados, então também não é independente. Isso não é uma crítica ao produto, é apenas onde uma ferramenta jovem se encontra, e significa que toda afirmação neste post remonta às próprias páginas da Fleece, porque não há mais nada com que compará-las.

O que três equipes reais pagariam

Estimativa aproximada, usando os limites em vez do número de créditos, porque é isso que realmente prende.

Três coisas para tirar dessa tabela. O fundador solo paga a taxa mais alta por execução dos três e ainda assim consegue um bom negócio a €49. A equipe de operações está pagando €99 por um conector, não por volume. E a empresa de 25 pessoas está em €239 por um número interno ilimitado de pessoas, o que, comparado com a conta baseada em assentos da maioria das ferramentas, é barato, e comparado com custo de agente vs. humano nem chega perto.

Nenhum desses números se sustenta se esses agentes rodarem no Claude Opus 4.7, que multiplica cada número de créditos por dez e força o nível Business independentemente do volume.

Como os preços da Fleece AI se comparam

A tentação com uma tabela como essa é calcular um custo por ação equivalente entre fornecedores. Não confie em ninguém que faça isso, incluindo eu. As unidades não têm o mesmo formato: uma task do Zapier é um passo, um crédito da Fleece é uma execução inteira, uma task da eesel é um ticket inteiro incluindo cada mensagem nele. Compará-las por unidade não compara nada.

O que é comparável é a forma do medidor, e é isso que esta tabela mostra.

O padrão em toda a categoria é que a unidade de destaque é sempre a unidade barata. As tasks incluídas do Zapier têm preço como se cada passo fosse uma ação de app simples, e então um passo de IA premium custa cinco delas. Os créditos do Make são um por operação até que um provedor de IA entre em cena, momento em que uma única resposta longa pode custar mais de cem. Os créditos da Fleece são um por execução até você trocar para o modelo bom, aí são dez. Toda cota nessa tabela é denominada na coisa mais barata que a plataforma faz.

Isso não é maldade, é só como o preço por consumo se vende, e é exatamente por isso que a eesel escolheu uma unidade que não pode ser manipulada pela escolha do modelo. Minha análise dos preços da Manus AI percorre o mesmo terreno de outra direção. Se a camada de automação é o que você realmente procura, comece com Make vs Zapier em vez disso.

Mais uma Fleece, e uma lista de preços diferente

Pesquise "Fleece AI pricing" e você pode acabar em dois negócios diferentes. Ao lado do SaaS existe a Fleece AI Agency, que vende builds prontos sob encomenda. São a mesma equipe: o site da agência traz uma landing page para o app, as duas compartilham um fundador, Loïc Jané, e os mesmos handles de redes sociais.

A agência não publica uma página de preços, mas seu próprio blog coloca números no trabalho: €1.500 a €10.000 por um projeto de automação, e €10.000 a €30.000 por um agente autônomo personalizado ou equipe de agentes, entregue em duas a seis semanas. Vale saber qual dos dois você está cotando antes de entrar numa chamada, e vale notar que a landing page da agência para o app ainda cita um cartão de plano mais antigo que o atual, então use a página de assinatura como fonte confiável.

Então, a Fleece AI vale a pena?

Compre se você é um operador solo ou uma equipe de operações pequena automatizando trabalho interno, tolerante, de back-office: triagem de caixa de entrada, gestão de faturas, higiene de CRM, relatórios recorrentes. A €49, sem cobrança por assento e sem risco de excedente, a desvantagem fica limitada ao preço de um almoço por mês, e o design de agentes gerenciando agentes é uma ideia real, não um fluxograma remarcado. Dimensione o plano pelas vagas de agente, não pelos créditos, e ative as recargas automáticas com um teto em euros.

Evite se o trabalho toca os clientes. Não porque a Fleece é descuidada, claramente não é, mas porque as peças que você precisa para esse trabalho ainda não existem: nenhuma forma de ensaiar com o seu próprio histórico, um portão de aprovação por execução que desfaz a automação se você realmente o usar, uma página de conformidade sem auditor, residência de dados nos EUA com preços em euro, e nenhuma avaliação independente em lugar nenhum para conferir qualquer coisa disso. Um rótulo "Public beta" no próprio esquema do fornecedor é razoável de se levar ao pé da letra.

O resumo honesto: a Fleece tem preço de ferramenta e marketing de funcionário. A €49, o enquadramento de ferramenta é uma pechincha. É o enquadramento de funcionário, aquele em que ela responde seus clientes enquanto você dorme, que a página de preços ainda não conquistou. Se é essa a vaga para a qual você está contratando, a lista dos melhores agentes de IA é o melhor ponto de partida. Meu texto sobre colegas de equipe de IA cobre o que muda quando um agente cuida de uma fila em vez de uma tarefa.

Experimente a eesel para o trabalho que a Fleece precifica em créditos

Se você chegou até aqui porque quer que a IA cuide do suporte, o medidor importa mais que o modelo. A eesel cobra $0,40 por ticket resolvido, onde um ticket é a conversa inteira, não importa quantas mensagens sejam necessárias. Sem plano, sem assentos, sem multiplicador por modelo, sem contas de créditos, e os primeiros $50 são grátis sem cartão.

A parte que mais importa para o risco que a Fleece deixa em aberto: antes de um agente da eesel responder a alguém, você pode rodá-lo contra milhares dos seus próprios tickets antigos e ver exatamente o que ele teria dito e quanto teria custado. A eesel construiu isso porque a equipe já viu um bot que soa confiante responder errado numa fila ao vivo, e o ensaio é a única coisa que pega isso antes que um cliente pegue.

Ela se conecta ao Zendesk em poucos minutos, junto com Freshdesk, Gorgias, Slack e o resto das integrações. No caminho, ela lê sua base de conhecimento e seus tickets antigos.

Experimente a eesel e veja quanto teriam custado seus últimos mil tickets.