従量課金の料金体系モデルを設定する

商品またはサービスの使用量に基づいて顧客に請求します。

従量課金料金体系は、柔軟で拡張性の高いモデルであり、発生した使用状況に対して顧客に後払いでチャージを行うことができます。AI ビジネス、SaaS プラットフォーム、クラウドサービスでは、この料金体系モデルがよく使用されます。

作成する内容

このガイドでは、Llama.ai という架空の会社の Stripe に従量課金の料金体系を実装する方法について説明します。Llama AI は、LLM モデルに対して次のレートを顧客に請求します。

使用状況	手数料
トークン	100 トークンあたり 0.04 USD

この料金体系モデルを実装するには、メーターを作成し、料金体系と請求を設定し、メーターイベントを送信して、Products と Prices を使用して顧客使用状況を記録します。

メーターを作成する

メーターは、請求期間中のメーターイベントを集計する方法を指定するものです。メーターイベントは、顧客がシステムで実行するすべてのアクション (API リクエストなど) を表します。メーターは料金に関連付けられており、請求内容の基礎になります。

Alpaca AI の例では、メーターイベントは顧客がクエリで使用するトークンの数です。メーターは 1 カ月あたりのトークンの合計です。

Stripe ダッシュボードまたは API を使用してメーターを設定できます。Stripe CLI で API を使用してメーターを作成するには、Stripe CLI を始めるを参照してください。

メーターページで、メーターを作成をクリックします。
メーターを作成ページで、以下を実行します。
- メーター名には、表示用および社内用のメーターの名前を入力します。Alpaca AI の例では、「Alpaca AI tokens」と入力します。
- イベント名に、使用量を Stripe に報告するときにメーターイベントに表示する名前を入力します。Alpaca AI の例では、「alpaca_ai_tokens」と入力します。
- ドロップダウンで 集計方法 を設定します。
  - Alpaca AI の例では、合計を選択します。これにより、報告された「値の合計」 (この例では顧客が使用するトークンの数)が出され、請求する使用量が決定されます。
  - 報告されたイベントの「数」に基づいて請求する件数を選択します。
  - 最後を選択すると、報告された「last value」に基づいて請求できます。
  - プレビューペインを使用して、使用状況イベントの例を設定し、集計方法を確認します。
- メーターを作成をクリックします。
- (オプション) 詳細設定で、使用状況データにタグ付けするディメンションを指定します。セグメント固有のアラートをきめ細かく生成したり、属性の組み合わせに基づいて使用状況を細かく価格設定したりするには、分析とレポート作成用に入力されたディメンションを使用して使用状況データを送信します。ディメンションの例としては、LLM モデル、トークンタイプ、地域、イベントタイプなどがあります。

料金体系モデルを作成する

Stripe ダッシュボードまたは API を使用して、商品とその料金オプションを含む料金体系モデルを作成します。価格は、単価、通貨、請求期間を定義します。

Alpaca AI の例では、100 ユニットあたり 0.04 USD の従量制料金で、月ごとに請求を行う商品を作成します。前のステップで作成したメーターを使用します。

商品カタログページで、商品を作成 をクリックします。
商品を追加 ページで、以下を実行します。
- 名前には、商品の名前を入力します。Alpaca AI の例では、Alpaca AI と入力します。
- (オプション) 説明には、Checkout、カスタマーポータル、見積もりに表示する説明を追加します。
- 継続を選択します。
- 請求期間 で、その他の料金体系オプション を選択します。
価格を追加 ページで、以下を実行します。
- 料金体系モデルを選択 で、従量制 を選択します。
- 料金体系を選択:
  - Alpaca AI の例では、パッケージごと を選択します。価格で、金額を 100 ユニットあたり $0.04 に設定します。
  - ユニット単位 を選択して、ユーザー数、ユニット数、シート数で価格を設定します。
  - 段階制 を選択して段階制料金を有効にし、数量または使用状況に応じて単価を変更します。
- メーター で、ステップ 1 で作成したメーターを選択します。Alpaca AI の例では、ドロップダウンから Alpaca AI トークン を選択します。
- 適切な 請求期間 を選択します。Alpaca AI の例では、月次を選択します。
- 次へをクリックします。
商品を追加 ページで、商品を追加 をクリックします。

顧客を作成する

次に、顧客を作成します。

顧客ページで、顧客を追加 をクリックします。
顧客を作成 ページで、以下を実行します。
- 名前には、顧客の名前を入力します。Alpaca AI の例では、John Doe と入力します。
- (オプション) 顧客のメールアドレスと説明を追加します。
- 顧客を追加 をクリックします。

サブスクリプションを作成する

サブスクリプションを使用すると、顧客を特定の価格に関連付けて、継続的な金額を請求することができます。

Stripe ダッシュボードまたは API を使用して、顧客、商品、従量制価格を含むサブスクリプションを作成します。

Alpaca AI の例では、Alpaca AI 商品のサブスクリプションを、100 ユニットあたり 0.04 USD の従量制料金で、月ごとに John Doe に請求を行います。

注

1 つの従量制料金を複数のサブスクリプションに関連付けることができます。

billing_mode=flexible サブスクリプションを作成すると、従量制の項目は最初の請求書から除外されます。これは、請求書に以前の使用状況がないためです。Stripe は、サブスクリプションが以前に発生した使用状況で遡及されている場合、または保留中の請求書項目が存在する場合にのみ請求書を作成します。billing_mode=classic サブスクリプションを作成すると、Stripe は従量制サブスクリプション項目ごとにゼロの金額の請求書の項目を生成します。

サブスクリプションページで、テストサブスクリプションを作成 をクリックします。
テスト用サブスクリプションを作成 ページで、以下を実行します。
- Customer で、顧客の名前を選択します。Alpaca AI の例では、John Doe を選択します。
- 製品で、価格を選択します。Alpaca AI の例では、Alpaca AI で価格を選択します。
- (オプション) 必要に応じて、サブスクリプションの詳細と設定を変更します。
- テスト用サブスクリプションを作成 をクリックします。

テストのメーターイベントを送信

メーターイベントを使用して、メーターの顧客使用状況を記録します。請求期間の終了時に、Stripe は報告された使用状況を請求します。

Stripe ダッシュボードまたは API を使用して、メーターイベントを送信し、従量課金をテストできます。API を使用する場合は、顧客 ID と payload の値を指定します。

メーターイベントを送信した後、ダッシュボードのメーターページでメーターに関する使用状況の詳細を確認できます。

メーターページで、メーター名を選択します。Alpaca AI の例では、Alpaca AI トークン を選択します。
メーターページで、使用量を追加 > 使用量を手動で入力 をクリックします。
使用量を追加 ページで、以下を実行します。
- Customer ドロップダウンから、対象の顧客を選択します。
- 値には、サンプルの値を入力します。Alpaca AI の例では、3000 と入力します。
- 送信をクリックします。

プレビュー請求書を作成する

プレビュー請求書を作成して、メーター価格や使用量などの詳細を含む顧客の請求書のプレビューを表示します。

サブスクリプションページで、サブスクリプションを選択します。Alpaca AI の例では、John Doe のサブスクリプションを選択します。
サブスクリプションの詳細ページで、次回の請求書 セクションまで下にスクロールします。プレビューの請求書には、指定した日付に顧客に請求するサブスクリプションの金額が表示されます。
すべての請求書を表示 をクリックすると、次のような請求書の詳細を確認できます。
- 顧客
- 請求方法
- 作成日
- 関連付けられたサブスクリプション
- サブスクリプションの詳細 (使用量とメーター価格)
- 請求金額
Stripe はメーターイベントを非同期に処理するため、以降の請求書には、最近受信したメーターイベントが即時に反映されない可能性があります。

オプションカスタム期間の使用量を取得

メーターイベントサマリーを使用して、カスタム期間の合計使用状況を取得します。メーターイベントのサマリーは、メーターによって定義される集計式を基に、期間中の顧客の使用状況を集計して返します。

Alpaca AI の例では、メーターイベントのサマリーは、特定の顧客、メーター、および時間枠のトークンの合計を返します。

Stripe はメーターイベントを非同期に処理するため、メーターイベントサマリーには、最近受信したメーターイベントが即時に反映されない可能性があります。

注