Az üzenetkreditek (message credits) mérik a chatbot által felhasználható keretet. A chatbot minden egyes szöveges válasza a kiválasztott MI-modell és a csevegési környezet mérete (chat context size) alapján von le krediteket, míg a felhasználói üzenetek mindig ingyenesek. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan számítjuk ki egy válasz kreditköltségét, felsoroljuk a jelenlegi modelleket és az üzenetenkénti súlyozásukat, valamint kitérünk a hanghívások, a Live Chat és az e-commerce integrációk használatára is.
Hogyan számítjuk ki egy válasz kreditköltségét?
A chatbot minden egyes szöveges válasza egy egyszerű képlet alapján von le krediteket:
Válaszonkénti kredit = kontextus-szorzó x modellsúly
-
Modellsúly - minden MI-modell rendelkezik egy üzenetenkénti kreditsúllyal. Egy gyorsabb, könnyebb modell kevesebb kreditbe kerül; egy nagyobb, nagyobb tudású modell többe (lásd az alábbi modell-listát).
-
Kontextus-szorzó - a beszélgetési kontextus azon mennyisége, amelyet a chatbot figyelembe vesz. A nagyobb kontextusablak megsokszorozza a költséget:
- 8k kontextus - x1
- 16k kontextus - x2
- 32k kontextus - x4
Így egy 5 kredites súlyozású modell válaszonként 5 kreditbe kerül 8k kontextus mellett, 10 kreditbe 16k mellett, és 20 kreditbe 32k mellett.
Az alapértelmezett beállítás egy hatékony mini modellt használ 8k kontextussal, így alapesetben egy válasz 1 kreditbe kerül. A modellt és a kontextus méretét a chatbot beállításaiban módosíthatja (Bot Settings (Bot beállításai) > Model & Advanced (Modell és haladó beállítások)).
Egy átlagos beszélgetés körülbelül 5 üzenetváltásból áll (1 váltás = 1 felhasználói üzenet + 1 chatbot-válasz), így egy alapértelmezett chatbot hozzávetőlegesen 5 kreditet használ beszélgetésenként.
MI-modellek és kreditsúlyok (szöveg)
Az alábbi táblázat tartalmazza az aktuális szöveges modelleket és az üzenetenkénti kreditsúlyukat az alapértelmezett 8k kontextus mellett. A válaszonkénti tényleges költség kiszámításához szorozza meg ezt az értéket a kontextus-szorzóval (16k esetén x2, 32k esetén x4).
Belépő szintű modellek (válaszonként 1 kredit 8k mellett)
- Sebességre és hatékonyságra optimalizálva, ideális nagy forgalmú ügyfélszolgálati és GYIK chatbotokhoz.
- Modellek: GPT 4-o mini, GPT 4.1-mini, GPT 5-mini, GPT 5.6 Luna, Gemini 3.1 Flash-Lite
- Alapértelmezett választás új chatbotokhoz (GPT 5.6 Luna).
Érvelő (reasoning) mini modellek (válaszonként 3 kredit 8k mellett)
- Könnyed, logikai következtetésre optimalizált modellek, amelyek költséghatékony módon kezelik a többlépéses kérdéseket.
- Modellek: GPT 5.4-mini, Gemini 3 Flash
Standard modellek (válaszonként 5 kredit 8k mellett)
- Magas szintű minőség és pontosság összetett lekérdezésekhez és árnyalt beszélgetésekhez. Függvényhívásokhoz (function calls) és háttérrendszer-integrációkhoz szükséges.
- Modellek: GPT 4-o, GPT 4.1, GPT 5, GPT 5.1, GPT 5.4, GPT 5.6 Terra, Gemini 3.5 Flash, Claude Haiku 4.5
Nagy teljesítményű modellek (válaszonként 10 kredit 8k mellett)
- A legmagasabb minőség komoly érvelést igénylő feladatokhoz, technikai támogatáshoz és speciális munkákhoz.
- Modellek: GPT 5.5, Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 5
Csúcskategóriás modellek (válaszonként 15 kredit 8k mellett)
- A legképzettebb modellek, amelyek a legmegfelelőbbek akkor, ha a válasz minősége fontosabb a költségnél vagy a sebességnél.
- Modellek: GPT 5.6 Sol, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.8
Megjegyzés: Az elérhető modellek köre az MI-technológia fejlődésével idővel változhat. Nyissa meg a chatbot beállításait (Bot Settings > Model & Advanced) a támogatott modellek aktuális listájáért és azok pontos, üzenetenkénti kreditköltségéért.
Hangalapú beszélgetések: percalapú elszámolás
A hanghívások elszámolása a válaszonkénti díjazás helyett a hívás időtartama alapján történik - minden hangmodell esetében azonos módon. Minden hangmodell saját percdíjjal rendelkezik, amely egyben az első percre vonatkozó minimumdíjként is szolgál.
| Hangmodell | Díj | Első perces minimum |
|---|---|---|
| GPT Realtime | 30 kredit/perc | 30 kredit |
| GPT Realtime Mini | 20 kredit/perc | 20 kredit |
| Gemini 3.1 Flash Voice | 15 kredit/perc | 15 kredit |
| ElevenLabs Voice | 30 kredit/perc + a szöveges modell költsége | 30 kredit |
Hogyan működik az elszámolás:
-
Első perces minimum - minden elindított hívás után legalább egy teljes perc kerül felszámításra a modell díjszabása szerint (a modelltől függően 15, 20 vagy 30 kredit). A 10 másodperc után befejezett hívásért is a teljes első perces minimumot kell kifizetni.
-
Az első perc után - a további idő elszámolása a modell percdíja alapján történik, másodpercalapon arányosítva és a következő egész kreditre felfelé kerekítve. Például a GPT Realtime esetében (30 kredit/perc) minden további másodperc 0,5 kreditbe kerül.
-
ElevenLabs szöveges modell költsége - az ElevenLabs Voice a kiválasztott szöveges modellt használja a kimondott válaszok generálására, így a modell válaszonkénti szöveges kreditjei a percdíjon felül kerülnek felszámításra.
-
Hívás előtti ellenőrzés - hanghívás indításához a chatbotnak rendelkeznie kell legalább az első perces minimumhoz szükséges kredittel.
-
Heartbeat-alapú elszámolás - aktív hívás közben a widget 10 másodpercenként ellenőrző jelet (checkpoint) küld. Az elszámolás az utolsó megerősített ellenőrző pont alapján zárul, így a megszakadt hívások, a bezárt lapok vagy a néma szétkapcsolások után a kieső időtartamért a rendszer nem számít fel díjat.
-
Hívás megszakítása menet közben - ha a fennmaradó kreditek mennyisége túl alacsony a következő számlázási egység fedezéséhez, a szerver jelzi a widgetnek a hívás automatikus befejezését, és csak a megerősített időtartam kerül felszámításra.
Példa: Egy 2 perc 25 másodperces hívás a GPT Realtime modellen: 30 kredit (első perc) + 85 további másodperc x 0,5 kredit, felfelé kerekítve 43 = 73 kredit.
Live Chat: kredithasználat
A Live Chat közvetlen kommunikációt tesz lehetővé a felhasználók és az emberi operátorok között. A csevegésben minden üzenet - függetlenül attól, hogy a felhasználó vagy az operátor küldi - 1 üzenetkreditbe kerül.
- Felhasználói üzenetek - üzenetenként 1 kredit.
- Operátori válaszok - üzenetenként 1 kredit.
Ha egy élő csevegés 5 üzenetet tartalmaz a felhasználótól és 5 választ az operátortól, a teljes felhasználás 10 kredit.
Integrációk e-commerce és háttérrendszerekkel
Az e-commerce és háttérrendszerekkel való integrációk függvényhívásokon (function calls) keresztül valósulnak meg. Ezek olyan speciális funkciók, amelyek lehetővé teszik a chatbot számára a következőket:
- Rendelés állapotának ellenőrzése.
- Termékek keresése az Ön e-commerce áruházában.
- Egyedi API-kérelmek indítása testreszabott műveletekhez.
Fontos tudnivalók a függvényhívásokról:
- A függvényhívások alapértelmezés szerint ki vannak kapcsolva. Szükség esetén engedélyezze őket a chatbot beállításaiban.
- A függvényhívásokhoz standard (5 kredites) vagy magasabb szintű modell szükséges - a mini modellek nem támogatják ezt a funkciót.
- Kredithasználat: minden egyes függvényhívás (beépített integrációk, mint például a Shopify és a WooCommerce, vagy egyedi API-integrációk) hívásonként 1 kreditbe kerül az MI válaszkreditjein felül.
Példa: E-commerce integráció kredithasználata
Egy standard modell használatával (amely szükséges a függvényhívásokhoz, és 8k kontextus mellett válaszonként 5 kreditbe kerül) egy tipikus e-commerce beszélgetés a következőképpen alakul:
- 5 üzenetváltás = 5 chatbot-válasz = 25 kredit.
- Beszélgetésenként 1 beépített integrációs hívás = 1 kredit.
- Összesen beszélgetésenként = 26 kredit.
Ez az összeállítás támogatja az olyan fejlett funkciókat, mint a rendeléskövetés és a termékkeresés, miközben fenntartja a válaszok magas minőségét.
Ügynökségi partnerek: függvényhívások díjazása
A White Label ChatLab-megoldásokat kínáló ügynökségi partnerek (agency partners) esetében a függvényhívások díjazása eltér a standard fiókokétól. Minden függvényhívás 2 kreditbe kerül hívásonként (szemben a standard fiókok 1 kreditjével):
- Beépített integrációk (Shopify, WooCommerce stb.) - 2 kredit hívásonként.
- Egyedi API-integrációk - 2 kredit hívásonként.
Ez az ügynökségi partneri fiókok alatt létrehozott összes chatbotra érvényes, és a több bérlős White Label rendszerekhez szükséges többletinfrastruktúrát és támogatást tükrözi.
Kapcsolódó cikkek
- Selecting AI model (Az MI-modell kiválasztása)
- Extending Chat Context Size (A csevegési kontextus méretének növelése)
- How do I check my current usage of credits (Hogyan ellenőrizhetem az aktuális kredithasználatomat?)