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# Construa um App de Chat AI com AI SDK & LLM Blueprint

> Acompanhe enquanto construímos um app de chat AI com rastreamento automático de tokens e cobrança baseada em uso

<Tip>
  <strong>Deixe o Sentra escrever seu código de integração para você.</strong><br />
  Use nosso assistente de IA no VS Code, Cursor ou Windsurf para gerar código de SDK/API, código de integração do LLM Blueprint, webhooks e muito mais – basta descrever o que deseja.

  <a href="https://dodopayments.com/sentra" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
    Experimente o Sentra: Integração impulsionada por IA →
  </a>
</Tip>

Neste tutorial, você construirá um **aplicativo de chat AI** com cobrança automática baseada em uso. Vamos criar tudo do zero: o medidor de cobrança, a configuração do produto e o código do aplicativo que alimenta as conversas e rastreia o uso de tokens em tempo real.

<Note>
  Este tutorial fornece uma aplicação completa funcional com backend e frontend. O aplicativo de chat usa a IA Gemini do Google e acompanha automaticamente o uso de tokens sem necessidade de contagem manual.
</Note>

Ao final deste tutorial, você terá um aplicativo de chat em funcionamento que:

* Alimenta conversas de IA usando o Google Gemini (AI SDK)
* Rastreia automaticamente o uso de tokens (sem código manual)
* Cobra dos clientes com base no consumo real de tokens
* Inclui uma interface de chat bonita

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/oig3NPG69DDpua_S/images/cookbooks/ai-chat-app/ai-chat-demo.png?fit=max&auto=format&n=oig3NPG69DDpua_S&q=85&s=9d9932fb528b64632cfbedaad98c09f3" alt="Demonstração de Chat de IA" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="1488" height="853" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/ai-chat-demo.png" />
</Frame>

## O Que Estamos Construindo

Vamos começar entendendo nosso serviço de chat AI:

* **Serviço**: Chat alimentado por IA usando o Google Gemini (AI SDK)
* **Modelo de Preço**: Pagamento por token (\$0,01 por 1.000 tokens)
* **Camada Gratuita**: 10.000 tokens gratuitos por cliente por mês
* **Recursos**: Histórico de conversas, rastreamento automático de tokens

<Info>
  Antes de começarmos, certifique-se de que você possui:

  * Uma conta da Dodo Payments
  * Uma chave de API da Google AI ([Pegue uma em aistudio](https://aistudio.google.com/api-keys))
  * Node.js v16+ instalado
</Info>

***

## Passo 1: Crie Seu Medidor de Uso

Começaremos criando um medidor no seu painel Dodo Payments que rastreará o uso de tokens de IA.

<Tip>
  **O que estamos construindo**: Um medidor chamado "AI Token Usage Meter" que soma todos os tokens consumidos em conversas de chat.
</Tip>

<Steps>
  <Step title="Open the Meters section">
    1. Faça login no painel da Dodo Payments
    2. Clique em Produtos na barra lateral esquerda
    3. Clique em **Meters**
    4. Clique no botão **Create Meter**

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/oig3NPG69DDpua_S/images/cookbooks/ai-chat-app/create-meter.png?fit=max&auto=format&n=oig3NPG69DDpua_S&q=85&s=e5aa342d55a4a9c7323cf68015f737e4" alt="Criar Medidor" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="1668" height="950" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/create-meter.png" />
    </Frame>

    Você verá um formulário onde configuraremos nosso rastreamento de tokens.
  </Step>

  <Step title="Fill in the basic meter information">
    Agora vamos inserir os detalhes específicos para o nosso serviço de chat de IA:

    **Meter Name** → `AI Token Usage Meter`

    **Description** → `Tracks token consumption from AI chat conversations using AI SDK`

    **Event Name** → `ai_chat_usage`

    <Warning>
      O nome do evento `ai_chat_usage` deve corresponder exatamente ao que enviaremos do código da nossa aplicação posteriormente. Os nomes de eventos diferenciam maiúsculas de minúsculas!
    </Warning>
  </Step>

  <Step title="Configure how we count tokens">
    Configure a agregação (como o medidor contabiliza nossos eventos):

    **Tipo de Agregação**: Selecione **Soma** no dropdown

    **Aggregate Over**: Type → `totalTokens`

    **Measurement Unit**: Type → `tokens`

    <Info>
      Estamos usando "Sum" porque queremos somar todos os tokens consumidos em várias mensagens de chat. O SDK envia automaticamente `totalTokens` em cada evento.
    </Info>
  </Step>

  <Step title="Create your meter">
    1. Verifique novamente se todas as suas configurações correspondem aos valores acima
    2. Clique em **Create Meter**

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/4L3_sb2jJa5trJWD/images/cookbooks/ai-chat-app/meter-configuration.png?fit=max&auto=format&n=4L3_sb2jJa5trJWD&q=85&s=c5b4f56326b6825847c9fc7666056102" alt="Configuração do Medidor" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="1661" height="951" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/meter-configuration.png" />
    </Frame>

    <Check>
      **Medidor criado!** Seu "AI Token Usage Meter" agora está pronto para começar a contar tokens. Em seguida, conectaremos ele a um produto de faturamento.
    </Check>
  </Step>
</Steps>

## Passo 2: Obtenha Suas Chaves de API

Antes de construirmos o app, vamos reunir as chaves de API que precisaremos.

<Steps>
  <Step title="Get Dodo Payments API Key">
    1. No painel da Dodo Payments, vá para **Developers** → **API Keys**
    2. Clique em **Create API Key**
    3. Copie a chave API - ela terá a aparência `test_abc123...`

    <Note>
      Guarde essa chave de API - adicionaremos ela ao nosso arquivo `.env` mais tarde.
    </Note>
  </Step>

  <Step title="Get Google AI API Key">
    1. Visite [aistudio.google.com](https://aistudio.google.com/api-keys)
    2. Clique em **Get API Key**
    3. Crie uma nova chave API ou use uma existente
    4. Copie a chave

    <Note>
      Mantenha essa chave segura - também a adicionaremos ao nosso arquivo `.env`.
    </Note>
  </Step>
</Steps>

***

## Passo 3: Crie Seu Produto de Cobrança

Agora precisamos criar um produto que defina nosso preço (\$0,01 por 1.000 tokens com 10.000 tokens gratuitos). Isso conecta nosso medidor à cobrança real.

<Tip>
  **O que estamos construindo**: Um produto chamado "AI Chat Service" que cobra com base no consumo de tokens com um generoso nível gratuito.
</Tip>

<Steps>
  <Step title="Navigate to Products">
    1. No painel da Dodo Payments, clique em **Products** na barra lateral esquerda
    2. Clique em **Create Product**
    3. Selecione **Usage-Based** como tipo de produto

    Isso informa à Dodo Payments que o faturamento será baseado no uso do medidor, não em uma assinatura fixa.
  </Step>

  <Step title="Enter product details">
    Preencha os detalhes obrigatórios:

    **Product Name**: → `AI Chat Service`

    **Description**: → `AI-powered chat service with automatic token-based billing`

    **Imagem do Produto**: Faça upload de uma imagem relevante

    <Info>
      Esses dados aparecerão nas faturas dos clientes, então torne-os claros e profissionais.
    </Info>
  </Step>

  <Step title="Connect your meter">
    Antes de conectar seu medidor, certifique-se de ter selecionado **Usage Based Billing** como tipo de preço do produto.

    Além disso, defina o **Fixed Price** para `0` para garantir que os clientes sejam cobrados apenas com base no uso, sem taxa base.

    Agora, vincule o medidor que você acabou de criar:

    1. Role para baixo até a seção **Medidor Associado**
    2. Clique em **Adicionar Medidores**
    3. No dropdown, selecione **"Medidor de Uso de Tokens de IA"** (o que você criou anteriormente)
    4. Confirme que ele aparece na configuração do seu produto

    <Check>
      Seu medidor agora está conectado com êxito a este produto.
    </Check>
  </Step>

  <Step title="Set your pricing">
    Aqui definimos nosso modelo de negócios:

    **Price Per Unit**: Digite → `0.00001` (isso é $0,01 por 1.000 tokens ou $0,00001 por token)

    **Free Threshold**: Digite → `10000` (os clientes recebem 10.000 tokens grátis por mês)

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/4L3_sb2jJa5trJWD/images/cookbooks/ai-chat-app/product-pricing.png?fit=max&auto=format&n=4L3_sb2jJa5trJWD&q=85&s=e92dcb98316e970c1b921e0572f10b43" alt="Precificação de Produto" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="1607" height="773" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/product-pricing.png" />
    </Frame>

    <Tip>
      **Como o faturamento funciona**: Se um cliente usa 25.000 tokens em um mês, será cobrado por 15.000 tokens (25.000 - 10.000 grátis) = 15.000 × $0,00001 = $0,15
    </Tip>
  </Step>

  <Step title="Save your product">
    1. Revise todas as suas configurações:
       * Nome: AI Chat Service
       * Medidor: AI Token Usage Meter
       * Preço: \$0,01 por 1.000 tokens
       * Nível gratuito: 10.000 tokens
    2. Clique em **Save Changes**

    <Check>
      **Produto criado!** Seu faturamento agora está configurado. Os clientes serão cobrados automaticamente com base no consumo de tokens.
    </Check>
  </Step>
</Steps>

## Passo 4: Faça uma Compra de Teste

Antes de começarmos a construir o app, vamos criar um cliente de teste fazendo uma compra.

<Steps>
  <Step title="Get your payment link">
    1. No painel da Dodo Payments, vá para **Products**
    2. Encontre seu produto "AI Chat Service"
    3. Clique no botão **Share** ao lado do seu produto
    4. Copie o link de pagamento que aparecer
  </Step>

  <Step title="Complete a test purchase">
    1. Abra o link de pagamento em uma nova aba do navegador
    2. Insira os dados de pagamento de teste e conclua a compra

    <Check>
      Após o pagamento bem-sucedido, você terá um ID de cliente que usaremos no código da nossa aplicação.
    </Check>
  </Step>

  <Step title="Find your customer ID">
    1. Volte para o painel da Dodo Payments
    2. Navegue até **Sales** -> **Customers** na barra lateral esquerda
    3. Encontre o cliente que você acabou de criar (com o e-mail de teste)
    4. Copie o ID do cliente - ele terá a aparência `cus_123`

    <Note>
      Guarde esse ID de cliente - usaremos ele ao testar nosso aplicativo de chat.
    </Note>
  </Step>
</Steps>

## Passo 5: Construa o Aplicativo de Chat

Agora que temos nossa configuração de cobrança completa e um cliente de teste criado. Vamos construir o aplicativo de chat AI com rastreamento automático de tokens.

<Steps>
  <Step title="Set up your project">
    Crie um novo diretório e inicialize o projeto:

    ```bash theme={null}
    mkdir ai-chat-app
    cd ai-chat-app
    npm init -y
    ```
  </Step>

  <Step title="Install dependencies">
    Instale os pacotes necessários:

    ```bash theme={null}
    npm install express ai @ai-sdk/google @dodopayments/ingestion-blueprints dotenv
    npm install --save-dev typescript @types/express @types/node tsx
    ```
  </Step>

  <Step title="Configure TypeScript">
    Crie `tsconfig.json`:

    ```json tsconfig.json theme={null}
    {
      "compilerOptions": {
        "target": "ES2020",
        "module": "ESNext",
        "moduleResolution": "node",
        "esModuleInterop": true,
        "strict": true,
        "skipLibCheck": true,
        "outDir": "./dist",
        "rootDir": "./src"
      },
      "include": ["src/**/*"],
      "exclude": ["node_modules"]
    }
    ```

    Atualize `package.json` para adicionar o tipo de módulo e scripts:

    ```json package.json theme={null}
    {
      "type": "module",
      "scripts": {
        "dev": "tsx src/server.ts",
        "build": "tsc",
        "start": "node dist/server.js"
      }
    }
    ```
  </Step>

  <Step title="Create project structure">
    Crie as pastas e arquivos:

    ```bash theme={null}
    mkdir src public
    ```
  </Step>

  <Step title="Set up environment variables">
    Crie um arquivo `.env` na raiz do seu projeto:

    ```bash .env theme={null}
    DODO_PAYMENTS_API_KEY=your_dodo_api_key_here
    DODO_ENVIRONMENT=test_mode
    GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_google_api_key_here
    PORT=3000
    ```

    Substitua os valores de espaço reservado pelas suas chaves de API reais do Passo 2.
  </Step>

  <Step title="Create the backend server">
    Crie `src/server.ts` e copie este código completo do servidor:
  </Step>
</Steps>

Aqui está o servidor de chat AI completo com cobrança integrada:

<CodeGroup>
  ```typescript src/server.ts expandable theme={null}
  import express, { Request, Response } from 'express';
  import { generateText } from 'ai';
  import { google } from '@ai-sdk/google';
  import { createLLMTracker } from '@dodopayments/ingestion-blueprints';
  import 'dotenv/config';

  const app = express();
  app.use(express.json());
  app.use(express.static('public'));

  // Replace with your test customer ID
  const CUSTOMER_ID = 'cus_123';

  // Create tracker once with your meter event name
  const llmTracker = createLLMTracker({
    apiKey: process.env.DODO_PAYMENTS_API_KEY!,
    environment: process.env.DODO_ENVIRONMENT as 'test_mode' | 'live_mode',
    eventName: 'ai_chat_usage', // Must match your meter configuration
  });

  // Chat endpoint with conversation support
  app.post('/chat', async (req: Request, res: Response) => {
    try {
      const { messages } = req.body;

      if (!messages || !Array.isArray(messages)) {
        return res.status(400).json({ 
          error: 'Missing required field: messages (array)' 
        });
      }

      // Wrap AI SDK with automatic token tracking
      const trackedClient = llmTracker.wrap({
        client: { generateText },
        customerId: CUSTOMER_ID
      });

      // Generate AI response - tokens are automatically tracked!
      const response = await trackedClient.generateText({
        model: google('gemini-2.5-flash'),
        messages: messages
      });

      res.json({
        message: response.text,
        usage: {
          totalTokens: response.usage.totalTokens
        }
      });

    } catch (error: any) {
      console.error('Chat error:', error);
      res.status(500).json({ 
        error: 'Failed to process chat',
        details: error.message 
      });
    }
  });

  const PORT = process.env.PORT || 3000;
  app.listen(PORT, () => {
    console.log(`🚀 Server running at http://localhost:${PORT}`);
    console.log(`📊 Tracking event: ai_chat_usage`);
    console.log(`👤 Customer ID: ${CUSTOMER_ID}`);
    console.log(`🔧 Environment: ${process.env.DODO_ENVIRONMENT}`);
  });
  ```

  ```bash .env theme={null}
  # Add your API keys here
  DODO_PAYMENTS_API_KEY=your_dodo_api_key_here
  DODO_ENVIRONMENT=test_mode
  GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_google_api_key_here
  PORT=3000
  ```

  ```json package.json expandable theme={null}
  {
    "name": "ai-chat-app",
    "version": "1.0.0",
    "type": "module",
    "scripts": {
      "dev": "tsx src/server.ts",
      "build": "tsc",
      "start": "node dist/server.js"
    },
    "dependencies": {
      "express": "^4.18.2",
      "ai": "^3.0.0",
      "@ai-sdk/google": "^0.0.15",
      "@dodopayments/ingestion-blueprints": "latest",
      "dotenv": "^16.0.3"
    },
    "devDependencies": {
      "typescript": "^5.0.0",
      "@types/express": "^4.17.17",
      "@types/node": "^20.0.0",
      "tsx": "^3.12.7"
    }
  }
  ```
</CodeGroup>

***

## Passo 6: Adicione a Interface de Chat

Agora vamos adicionar uma interface de chat bonita com todo o histórico de conversas! Crie `public/index.html`:

```html public/index.html expandable theme={null}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>AI Chat with Usage Billing</title>
    <style>
      * {
        margin: 0;
        padding: 0;
        box-sizing: border-box;
      }

      body {
        font-family: "Inter", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI",
          Roboto, sans-serif;
        background: #0f0f1e;
        background-image: radial-gradient(
            at 0% 0%,
            rgba(102, 126, 234, 0.15) 0px,
            transparent 50%
          ),
          radial-gradient(
            at 100% 100%,
            rgba(118, 75, 162, 0.15) 0px,
            transparent 50%
          ),
          radial-gradient(
            at 50% 50%,
            rgba(102, 126, 234, 0.05) 0px,
            transparent 50%
          );
        height: 100vh;
        display: flex;
        justify-content: center;
        align-items: center;
        padding: 0;
        position: relative;
        overflow: hidden;
        margin: 0;
      }

      .chat-container {
        background: rgba(22, 22, 35, 0.95);
        border: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.2);
        border-radius: 0;
        box-shadow: 0 10px 40px rgba(0, 0, 0, 0.5);
        width: 100%;
        max-width: 100%;
        height: 100vh;
        display: flex;
        flex-direction: column;
        overflow: hidden;
        position: relative;
        z-index: 1;
      }

      .chat-header {
        background: linear-gradient(
          135deg,
          rgba(102, 126, 234, 0.15) 0%,
          rgba(118, 75, 162, 0.15) 100%
        );
        border-bottom: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.2);
        color: white;
        padding: 24px 28px;
        position: relative;
        overflow: hidden;
      }

      .chat-header h1 {
        font-size: 26px;
        margin-bottom: 6px;
        font-weight: 700;
        letter-spacing: -0.5px;
        color: #fff;
      }

      .chat-header p {
        font-size: 13px;
        opacity: 0.6;
        font-weight: 500;
        letter-spacing: 0.3px;
      }

      .chat-messages {
        flex: 1;
        overflow-y: auto;
        padding: 32px 10%;
        background: transparent;
        will-change: scroll-position;
        scroll-behavior: smooth;
      }

      .chat-messages::-webkit-scrollbar {
        width: 6px;
      }

      .chat-messages::-webkit-scrollbar-track {
        background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
      }

      .chat-messages::-webkit-scrollbar-thumb {
        background: rgba(102, 126, 234, 0.3);
        border-radius: 3px;
      }

      .chat-messages::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
        background: rgba(102, 126, 234, 0.5);
      }

      .message {
        margin-bottom: 20px;
        display: flex;
        gap: 12px;
        animation: slideIn 0.2s ease-out;
      }

      @keyframes slideIn {
        from {
          opacity: 0;
          transform: translateY(10px);
        }

        to {
          opacity: 1;
          transform: translateY(0);
        }
      }

      .message.user {
        flex-direction: row-reverse;
      }

      .message-avatar {
        width: 40px;
        height: 40px;
        border-radius: 12px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-size: 20px;
        flex-shrink: 0;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.2);
      }

      .message.user .message-avatar {
        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
      }

      .message.assistant .message-avatar {
        background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%);
      }

      .message-content {
        max-width: 65%;
      }

      .message-bubble {
        padding: 14px 18px;
        border-radius: 18px;
        line-height: 1.6;
        word-wrap: break-word;
        font-size: 15px;
        position: relative;
      }

      .message.user .message-bubble {
        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
        color: white;
        border-bottom-right-radius: 6px;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(102, 126, 234, 0.3);
      }

      .message.assistant .message-bubble {
        background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
        color: rgba(255, 255, 255, 0.95);
        border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
        border-bottom-left-radius: 6px;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.2);
      }

      .message-meta {
        display: flex;
        gap: 10px;
        margin-top: 8px;
        font-size: 11px;
        color: rgba(255, 255, 255, 0.4);
        font-weight: 500;
      }

      .message.user .message-meta {
        justify-content: flex-end;
      }

      .token-badge {
        background: rgba(102, 126, 234, 0.2);
        color: #a8b9ff;
        padding: 4px 10px;
        border-radius: 12px;
        font-weight: 600;
        border: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.3);
      }

      .chat-input-area {
        padding: 24px 10% 32px;
        background: rgba(22, 22, 35, 0.95);
        border-top: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.2);
      }

      .input-wrapper {
        display: flex;
        gap: 12px;
        align-items: flex-end;
      }

      #messageInput {
        flex: 1;
        background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
        border: 2px solid rgba(102, 126, 234, 0.2);
        border-radius: 16px;
        padding: 14px 20px;
        font-size: 15px;
        font-family: inherit;
        resize: none;
        max-height: 120px;
        transition: border-color 0.2s ease, background 0.2s ease;
        color: white;
        will-change: border-color;
        overflow: hidden;
        scrollbar-width: none;
        /* Firefox */
      }

      #messageInput::-webkit-scrollbar {
        display: none;
      }

      #messageInput::placeholder {
        color: rgba(255, 255, 255, 0.3);
      }

      #messageInput:focus {
        outline: none;
        border-color: #667eea;
        background: rgba(255, 255, 255, 0.08);
      }

      #sendBtn {
        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
        color: white;
        border: none;
        width: 52px;
        height: 52px;
        border-radius: 16px;
        cursor: pointer;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-size: 22px;
        transition: transform 0.1s ease, box-shadow 0.1s ease;
        flex-shrink: 0;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(102, 126, 234, 0.4);
        position: relative;
      }

      #sendBtn:hover:not(:disabled) {
        transform: translateY(-1px);
        box-shadow: 0 4px 12px rgba(102, 126, 234, 0.5);
      }

      #sendBtn:active:not(:disabled) {
        transform: translateY(0);
      }

      #sendBtn:disabled {
        opacity: 0.4;
        cursor: not-allowed;
        box-shadow: none;
      }

      .typing-indicator {
        display: none;
        padding: 14px 18px;
        background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
        border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
        border-radius: 18px;
        border-bottom-left-radius: 6px;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.2);
        width: fit-content;
      }

      .typing-indicator.show {
        display: block;
      }

      .typing-dots {
        display: flex;
        gap: 6px;
      }

      .typing-dots span {
        width: 10px;
        height: 10px;
        border-radius: 50%;
        background: #667eea;
        animation: typing 1.4s infinite ease-in-out;
        will-change: transform, opacity;
      }

      .typing-dots span:nth-child(2) {
        animation-delay: 0.2s;
      }

      .typing-dots span:nth-child(3) {
        animation-delay: 0.4s;
      }

      @keyframes typing {
        0%,
        60%,
        100% {
          transform: translateY(0) scale(1);
          opacity: 0.6;
        }

        30% {
          transform: translateY(-12px) scale(1.1);
          opacity: 1;
        }
      }

      .error-message {
        background: rgba(239, 68, 68, 0.15);
        color: #fca5a5;
        padding: 14px 18px;
        border-radius: 12px;
        margin-bottom: 12px;
        display: none;
        border: 1px solid rgba(239, 68, 68, 0.3);
        font-size: 14px;
        font-weight: 500;
      }

      .error-message.show {
        display: block;
        animation: slideIn 0.3s ease;
      }

      .empty-state {
        text-align: center;
        padding: 80px 20px;
        color: rgba(255, 255, 255, 0.5);
      }

      .empty-state-icon {
        font-size: 72px;
        margin-bottom: 20px;
        animation: float 3s ease-in-out infinite;
      }

      @keyframes float {
        0%,
        100% {
          transform: translateY(0px);
        }

        50% {
          transform: translateY(-10px);
        }
      }

      .empty-state h2 {
        font-size: 24px;
        margin-bottom: 10px;
        color: rgba(255, 255, 255, 0.9);
        font-weight: 700;
        letter-spacing: -0.5px;
      }

      .empty-state p {
        font-size: 15px;
        color: rgba(255, 255, 255, 0.4);
        font-weight: 500;
      }
    </style>
  </head>

  <body>
    <div class="chat-container">
      <div class="chat-header">
        <h1>🤖 AI Chat Assistant</h1>
        <p>Powered by AI-SDK & Dodo Payments</p>
      </div>

      <div class="chat-messages" id="chatMessages">
        <div class="empty-state" id="emptyState">
          <div class="empty-state-icon">💬</div>
          <h2>Start a Conversation</h2>
          <p>Ask me anything! Your token usage is automatically tracked.</p>
        </div>
      </div>

      <div class="chat-input-area">
        <div class="error-message" id="errorMessage"></div>
        <div class="input-wrapper">
          <textarea
            id="messageInput"
            placeholder="Type your message here..."
            rows="1"
          ></textarea>
          <button id="sendBtn" onclick="sendMessage()">➤</button>
        </div>
      </div>
    </div>

    <script>
      let conversationHistory = [];

      const messageInput = document.getElementById("messageInput");
      let resizeTimeout;
      messageInput.addEventListener("input", function () {
        clearTimeout(resizeTimeout);
        resizeTimeout = setTimeout(() => {
          this.style.height = "auto";
          this.style.height = Math.min(this.scrollHeight, 120) + "px";
        }, 10);
      });

      // Send message on Enter (Shift+Enter for new line)
      messageInput.addEventListener("keydown", function (e) {
        if (e.key === "Enter" && !e.shiftKey) {
          e.preventDefault();
          sendMessage();
        }
      });

      async function sendMessage() {
        const input = document.getElementById("messageInput");
        const message = input.value.trim();

        if (!message) return;

        // Hide empty state
        document.getElementById("emptyState").style.display = "none";

        // Hide error
        document.getElementById("errorMessage").classList.remove("show");

        // Add user message to UI
        addMessage("user", message);

        // Add to conversation history
        conversationHistory.push({
          role: "user",
          content: message,
        });

        // Clear input
        input.value = "";
        input.style.height = "auto";

        // Show typing indicator
        showTypingIndicator();

        // Disable send button
        const sendBtn = document.getElementById("sendBtn");
        sendBtn.disabled = true;

        try {
          const response = await fetch("/chat", {
            method: "POST",
            headers: {
              "Content-Type": "application/json",
            },
            body: JSON.stringify({
              messages: conversationHistory,
            }),
          });

          const data = await response.json();

          if (!response.ok) {
            throw new Error(data.error || "Failed to get response");
          }

          // Hide typing indicator
          hideTypingIndicator();

          // Add assistant response to UI
          addMessage("assistant", data.message, data.usage);

          // Add to conversation history
          conversationHistory.push({
            role: "assistant",
            content: data.message,
          });
        } catch (error) {
          hideTypingIndicator();
          showError(error.message);
          // Remove the last user message from history since it failed
          conversationHistory.pop();
        } finally {
          sendBtn.disabled = false;
        }
      }

      function addMessage(role, content, usage = null) {
        const messagesDiv = document.getElementById("chatMessages");

        const messageDiv = document.createElement("div");
        messageDiv.className = `message ${role}`;

        const avatar = role === "user" ? "👤" : "🤖";

        let metaHTML = "";
        if (usage) {
          metaHTML = `
                    <div class="message-meta">
                        <span class="token-badge">📊 ${usage.totalTokens} tokens</span>
                    </div>
                `;
        }

        messageDiv.innerHTML = `
                <div class="message-avatar">${avatar}</div>
                <div class="message-content">
                    <div class="message-bubble">${escapeHtml(content)}</div>
                    ${metaHTML}
                </div>
            `;

        messagesDiv.appendChild(messageDiv);
        requestAnimationFrame(() => {
          messagesDiv.scrollTop = messagesDiv.scrollHeight;
        });
      }

      function showTypingIndicator() {
        const messagesDiv = document.getElementById("chatMessages");

        const typingDiv = document.createElement("div");
        typingDiv.className = "message assistant";
        typingDiv.id = "typingIndicator";
        typingDiv.innerHTML = `
                <div class="message-avatar">🤖</div>
                <div class="typing-indicator show">
                    <div class="typing-dots">
                        <span></span>
                        <span></span>
                        <span></span>
                    </div>
                </div>
            `;

        messagesDiv.appendChild(typingDiv);
        requestAnimationFrame(() => {
          messagesDiv.scrollTop = messagesDiv.scrollHeight;
        });
      }

      function hideTypingIndicator() {
        const typingIndicator = document.getElementById("typingIndicator");
        if (typingIndicator) {
          typingIndicator.remove();
        }
      }

      function showError(message) {
        const errorDiv = document.getElementById("errorMessage");
        errorDiv.textContent = "❌ " + message;
        errorDiv.classList.add("show");
      }

      function escapeHtml(text) {
        const div = document.createElement("div");
        div.textContent = text;
        return div.innerHTML.replace(/\n/g, "<br>");
      }
    </script>
  </body>
</html>
```

***

## Passo 7: Teste Seu Aplicativo de Chat

Hora de testar nosso app de chat AI e ver a cobrança em ação! Vamos garantir que tudo funcione de ponta a ponta.

<Tip>
  **O que estamos testando**: Vamos ter algumas conversas com a IA, verificar se os eventos de tokens chegam à Dodo Payments e confirmar se os cálculos de faturamento estão corretos.
</Tip>

<Steps>
  <Step title="Start the server">
    Primeiro, certifique-se de que tudo está configurado:

    1. Verifique se seu arquivo `.env` possui todas as chaves API do Passo 2
    2. Inicie o servidor de desenvolvimento:

    ```bash theme={null}
    npm run dev
    ```

    Você deve ver:

    ```
    🚀 Server running at http://localhost:3000
    📊 Tracking event: ai_chat_usage
    👤 Customer ID: {YOUR CUSTOMER_ID}
    🔧 Environment: test_mode
    ```

    <Check>
      Servidor em execução! Hora de conversar.
    </Check>
  </Step>

  <Step title="Open the chat interface">
    1. Abra seu navegador
    2. Vá para `http://localhost:3000`
    3. Você deverá ver a bela interface de chat

    <Note>
      Certifique-se de atualizar `CUSTOMER_ID` em `server.ts` com seu ID de cliente de teste real do Passo 4.
    </Note>
  </Step>

  <Step title="Have your first conversation">
    Vamos testar! Experimente estas mensagens:

    1. **"O que é inteligência artificial?"**
    2. **"Como funciona o aprendizado de máquina?"**
    3. **"Você pode explicar redes neurais?"**

    Observe a exibição do uso de tokens atualizar após cada resposta!

    <Check>
      Se você vir a IA respondendo e as contagens de tokens aparecendo, seu aplicativo está funcionando!
    </Check>
  </Step>

  <Step title="Check your Dodo Payments dashboard">
    Agora vamos verificar se os eventos estão sendo recebidos:

    1. Abra seu painel Dodo Payments
    2. Vá para **Cobrança por Uso** → **Medidor de Uso de Tokens de IA**
    3. Clique na aba **Eventos**
    4. Você deve ver seus eventos de chat listados

    **O que observar:**

    * Nomes de evento: `ai_chat_usage`
    * ID do cliente: seu ID de cliente de teste

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/4L3_sb2jJa5trJWD/images/cookbooks/ai-chat-app/meter-event.png?fit=max&auto=format&n=4L3_sb2jJa5trJWD&q=85&s=041f2bd60ce174a0e67f051e206d25b0" alt="Eventos do Medidor" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="1250" height="321" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/meter-event.png" />
    </Frame>

    <Check>
      Você deverá ver um evento para cada mensagem enviada!
    </Check>
  </Step>

  <Step title="Verify token counting">
    Vamos enviar mais mensagens e verificar se a agregação de tokens está funcionando:

    1. No seu medidor, vá para a aba **Clientes**
    2. Encontre seu cliente de teste
    3. Verifique a coluna "Unidades Consumidas" - ela deve mostrar o total de tokens usados

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/oig3NPG69DDpua_S/images/cookbooks/ai-chat-app/aggregation.png?fit=max&auto=format&n=oig3NPG69DDpua_S&q=85&s=58fa883c91fae2d4e7d59e266ca8913b" alt="Tokens de Cliente do Medidor" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="871" height="352" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/aggregation.png" />
    </Frame>

    <Info>
      O medidor está somando automaticamente todos os valores `totalTokens`!
    </Info>
  </Step>

  <Step title="Test the free tier">
    Vamos usar tokens suficientes para ultrapassar o nível gratuito:

    1. Tenha várias outras conversas (visando \~15.000+ tokens no total)
    2. Verifique sua aba **Clientes** no painel do medidor novamente
    3. Você deve agora ver:
       * Unidades Consumidas: 15.000+ tokens
       * Unidades Cobráveis: 5.000 (10.000 tokens gratuitos aplicados)
       * Preço Total: \~\$0,05

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/dodopayments/oig3NPG69DDpua_S/images/cookbooks/ai-chat-app/free-tier-test.png?fit=max&auto=format&n=oig3NPG69DDpua_S&q=85&s=5ffc1f234acfbaaa2ab0c34805812785" alt="Teste de Camada Grátis" style={{ maxHeight: '500px', width: 'auto' }} width="846" height="352" data-path="images/cookbooks/ai-chat-app/free-tier-test.png" />
    </Frame>

    <Check>
      **Sucesso!** Seu faturamento baseado no uso está funcionando perfeitamente. Os clientes serão cobrados automaticamente com base no consumo real de tokens.
    </Check>
  </Step>
</Steps>

***

## Solução de Problemas

Problemas comuns e suas soluções:

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Events not appearing in dashboard">
    **Possíveis causas:**

    * O nome do evento não corresponde exatamente à configuração do medidor
    * O ID do cliente não existe na sua conta
    * A chave de API é inválida ou expirou
    * Problemas de conectividade com a rede

    **Soluções:**

    1. Verifique se o nome do evento corresponde exatamente à configuração do medidor (sensível a maiúsculas: `ai_chat_usage`)
    2. Confira se o ID do cliente existe no painel da Dodo Payments
    3. Teste a chave de API com uma chamada simples
    4. Verifique os logs do servidor em busca de mensagens de erro
  </Accordion>

  <Accordion title="Token counts showing zero">
    **Possíveis causas:**

    * Modelo não retornando informações de uso
    * Versão incorreta do SDK

    **Soluções:**

    1. Teste se o modelo retorna uso:

    ```typescript theme={null}
    const response = await generateText({...});
    console.log('Usage:', response.usage);
    ```

    2. Atualize para a versão mais recente do Blueprints SDK: `npm install @dodopayments/ingestion-blueprints@latest`
  </Accordion>

  <Accordion title="API key invalid error">
    **Possíveis causas:**

    * Chave de API errada para o ambiente
    * Espaços extras ou aspas no arquivo `.env`

    **Soluções:**

    * Garanta que a chave de teste comece com `test_`, a chave ao vivo começa com `live_`
    * Remova quaisquer aspas ao redor das chaves no arquivo `.env`
    * Gere uma nova chave, se necessário
  </Accordion>
</AccordionGroup>

Precisa de ajuda?

* [Comunidade Discord](https://discord.gg/bYqAp4ayYh)
* [support@dodopayments.com](mailto:support@dodopayments.com)

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## Parabéns! Você Construiu um App de Chat AI

Agora você tem um aplicativo de chat AI totalmente funcional com rastreamento automático de uso de tokens e cobrança alimentada pelo Dodo Payments. 🎉

### Aprenda Mais

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  <Card title="LLM Blueprint" icon="robot" href="/developer-resources/ingestion-blueprints/llm">
    Saiba mais sobre o LLM Ingestion Blueprint
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  </Card>

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