# Analítica de ROI de la IA

URL: https://agentvera.dev/es/features/ai-roi-analytics/ · Plan: Gratis

Los tokens gastados dicen poco por sí solos; lo que importa es cuántas tareas se terminaron de verdad y cuánta ayuda necesitaron. La pestaña AI ROI de la página Details de un proyecto une las conversaciones de los agentes con los datos de Verify, revisión de código, git, CI y PR. Todo se calcula en tu ordenador.

**Cifras clave.** Se calculan para 7 días, 30 días, 90 días o 1 año.

- Tareas (conversaciones de agentes), tokens totales y tiempo activo; además de Claude Code y Codex, también cuentan las conversaciones del resto de agentes CLI, como “Otros agentes”.
- Tasa de éxito: tareas aprobadas por Verify o por la revisión de código, más las que pasaron a la primera comprobación o revisión.
- Tokens por tarea lograda, tiempo mediano por tarea y mensajes posteriores al primer prompt.
- Tokens ahorrados por las herramientas inteligentes y RTK.

**Comparativas.** Unas tarjetas separan lo que funciona de lo que no.

- Por modelo: éxito, aprobado a la primera, tokens por tarea lograda y tiempo de cada modelo.
- Efecto del mapa del proyecto: conversaciones que usaron el mapa frente a las que no.
- Commits que hubo que corregir: commits de agentes frente a commits humanos; cuentan los commits de corrección o reversión sobre los mismos archivos en un plazo de 14 días.
- PR reabiertos: PR de agentes frente al resto.

**Contexto y gasto.** Cada llamada vuelve a enviar toda la conversación al modelo, así que el tamaño del contexto de las llamadas decide la mayor parte del gasto. La tarjeta Context and spend lo muestra.

- El gasto según el tamaño del contexto de las llamadas y la parte que supera los 200k de contexto.
- El gasto en reconstrucciones de caché y cuántas llegaron tras una pausa de más de una hora.
- Compactaciones: veces que una conversación se redujo a menos de la mitad.
- El reparto entre lecturas de caché, escrituras de caché, entrada sin caché y salida.
- Cuando los contextos grandes suponen el 40 % del gasto o más, la tarjeta sugiere auto-compact y conversaciones nuevas.

**Caché, línea de tareas y entrega.** La tarjeta de la caché de prompts muestra la parte de la entrada que se leyó de la caché, los tokens que ahorró y por qué se reescribió (esperas de más de 5 minutos o cambios de modelo y de contexto), y lista las conversaciones grandes que menos la aprovecharon. También ves los hallazgos de la revisión de código, las tareas terminadas y devueltas en la línea de tareas, la tasa de fallos de CI en las ramas de los agentes y las migraciones de riesgo detectadas por DB Guard.

- **¿Muestra el coste en dinero?** No. El coste se muestra en tokens: tokens por tarea lograda y tokens ahorrados.
- **¿Cómo se mide el éxito?** Por el resultado de Verify cuando la tarea se verificó; si no, por el veredicto de la revisión de código.
- **¿Cómo se reconocen los commits de los agentes?** Por las líneas Co-Authored-By (Claude, Codex, Gemini, Copilot, Cursor, Aider, opencode…) o por una nota “Generated with”.
- **¿Se envían datos a algún sitio?** Las cifras se calculan en tu ordenador. Solo se hacen unas pocas peticiones a GitHub para los datos de los PR.

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**Sobre AgentVera.** AgentVera es una app de escritorio para macOS, Windows y Linux, desarrollada por Solviera Teknoloji. Ejecuta 18 agentes de programación con IA (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot, Cursor, Antigravity, opencode, Hermes, Qwen Code, Kimi Code, Kiro, Amp, Droid, Goose, Vibe, Crush, Aider, Cline) en paralelo, por proyecto, en terminales reales con las instalaciones y sesiones de CLI del propio usuario. El plan gratuito tiene agentes ilimitados. Descargar: https://agentvera.dev/es/download/ · Precios: https://agentvera.dev/es/pricing/