Micro-SaaS & MVPs
DeepSeek R1
Sistema de Créditos e Consumo de Tokens de IA para SaaS
Sistema de tarifação para chamadas LLM com carteira de créditos pré-pagos e recarga automática.
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O prompt
Projete e implemente um sistema de tarifação de créditos para uma API SaaS que consome modelos de Inteligência Artificial.
Parâmetros:
- Custo por 1k tokens: {{custo_por_1k}} créditos
- Limite de Alerta de Saldo Baixo: {{saldo_minimo}} créditos
Requisitos de Implementação:
1. Modelo de banco de dados para carteira (Balance) e extrato de movimentações (CreditTransactions com tipo: 'DEBIT', 'PURCHASE', 'BONUS', 'REFUND').
2. Middleware ou decorator que verifica se o usuário possui saldo suficiente antes de invocar a chamada ao LLM.
3. Transação atômica em banco com controle de concorrência (locking pessimista ou otimista) para debitar exatamente os tokens gastos, à taxa de {{custo_por_1k}} créditos por 1k tokens, após a resposta da IA.
4. Notificação automática via webhook ou e-mail quando o saldo estiver abaixo de {{saldo_minimo}} créditos.
5. Endpoint seguro de webhook para creditar saldo após confirmação de pagamento.
Como usar
- Substitua {{custo_por_1k}} (ex.: 10) e {{saldo_minimo}} (ex.: 50).
- Cole no DeepSeek ou em qualquer modelo com bom raciocínio backend; o código é agnóstico de framework (Node/TypeScript).
- Integre: chame checkBalance() antes da chamada ao LLM e debitTokens(usados) depois — transação atômica com controle de concorrência.
- Teste de estresse: dispare 10 requisições paralelas contra um saldo de 5 créditos e verifique que apenas uma conclui o débito.
Exemplo de saída
Módulo (~180 linhas): modelos Balance + CreditTransactions (DEBIT/PURCHASE/BONUS/REFUND), middleware pré-LLM verificando saldo, débito atômico com lock pessimista à taxa configurada por 1k tokens, notificação de saldo baixo via webhook/e-mail abaixo do limite e endpoint seguro de crédito após confirmação de pagamento.