A maioria das ferramentas dessa categoria cobra duas vezes pela mesma decisão. Você paga por assento para colocar um agente de programação no time e depois paga de novo — muitas vezes para o mesmo fornecedor — pelos tokens que esse agente consome enquanto trabalha. Coloque cinco agentes em um time de dez pessoas nesse modelo e a fatura cresce em dois eixos ao mesmo tempo. A precificação da Sharkly foi criada para evitar isso, e vale detalhar o mecanismo antes de você decidir se quer trazer mais agentes para o seu time.
TL;DR
No momento, a Sharkly é gratuita para organizações de até 5 pessoas, com o produto completo e sem bloqueio de recursos. Acima de 5 pessoas, são US$ 7 por usuário por mês, com cobrança anual no plano Team, e o produto é o mesmo. O self-hosted tem preço definido diretamente com o time. Nada disso muda quando você adiciona Agents, Crews, Computers ou Runtimes: um assento é uma pessoa na organização, e essas quatro coisas não são pessoas. O uso de modelos é no esquema traga sua própria chave (BYOK). A Sharkly não vende tokens; cada execução é cobrada no plano do Claude Code, do Codex ou da API que já está vinculado ao Runtime que a executa.
Os três planos e o único número que muda entre eles
São três planos, e a diferença entre os dois primeiros é um único número.
O Free custa $0 e cobre organizações de até 5 pessoas, com o produto completo e sem cobrança por assento. O Team custa US$ 7 por usuário por mês, com cobrança anual, e passa a valer quando a organização ultrapassa 5 pessoas. Existe uma opção de cobrança mensal na página de preços, mas nenhum valor mensal é publicado, então não presuma que exista. O self-hosted é personalizado, com “preço definido junto com a gente”, para times que precisam rodar a Sharkly na própria infraestrutura; essa conversa acontece em uma call de demonstração, não em uma tabela de preços.
Free e Team entregam exatamente a mesma lista de recursos: Agents e Crews compartilhados, Skills compartilhadas, Issues, Projects, Sprints, visualizações de quadro, lista, tabela, dashboard e Gantt, fluxos de trabalho do Space, worktrees isolados, Computers e Runtimes, um dashboard de uso, guests, importação do Jira com sincronização bidirecional e as pontes de chat do Slack e do Feishu. Nada no Team desbloqueia um recurso que o Free já não tenha. A única variável entre os dois níveis sujeitos a cobrança é o tamanho da organização — uma alavanca de precificação bem diferente da usada pela maioria das ferramentas desse espaço, e é por isso que vale fazer com cuidado a conta de assentos a seguir.
O que de fato conta como assento
Na definição da própria Sharkly, um assento é uma pessoa na organização. A regra é só essa, e é mais rígida do que parece, porque exclui quase tudo que não é humano.
Os Agents não ocupam assentos. Um Agent é uma configuração de trabalho salva (instruções, Skills, um Runtime, repositórios, configurações de execução, visibilidade), não uma pessoa nem um prompt avulso; portanto, criar um décimo ou um quinquagésimo Agent não tem efeito algum sobre o número de usuários para fins de cobrança. As Crews, que agrupam um Agent líder a outros membros Agent e People sob um único responsável, também não adicionam assentos além das pessoas que já estão na organização. Os Computers, os hosts em que uma execução de fato roda, não são pessoas, então conectar um notebook e três hosts na nuvem não altera a contagem de assentos. E os Runtimes, as ferramentas de programação concretas que a Sharkly detecta em um Computer, são configuração, não número de pessoas.
Os guests são o outro caso que vale citar: eles também não ocupam assentos, o que importa se um cliente ou prestador de serviço precisa de visibilidade sobre uma Task sem entrar de fato na organização.
Somando tudo, a única coisa que aumenta a sua fatura é adicionar uma pessoa. Tudo o que um Agent precisa para rodar — e cada Agent em si — fica fora dessa conta.
A conta que faz isso valer a pena
Digamos que um time de engenharia de quatro pessoas esteja decidindo se coloca cinco agentes de programação para trabalhar ao lado dos seus hábitos com Claude Code e Codex. Em um modelo de assentos que conta agentes como usuários, cinco agentes em um time de quatro pessoas mais do que dobrariam o número de usuários na fatura antes mesmo de alguém digitar uma Task. No modelo da Sharkly, o time continua com quatro assentos, tranquilamente dentro do limite de 5 pessoas da organização Free, sejam cinco Agents ou quinze. Entrar na faixa de preço do Team não tem nada a ver com quantos Agents, Crews ou Computers eles adicionam; é puramente função da sexta pessoa entrando na organização.
É essa inversão que vale notar. A maior parte dessa categoria trata a adoção de agentes como centro de custo: quanto mais você delega aos agentes, maior a fatura — em dobro, porque você paga pelo assento e pela inferência por trás dele. A Sharkly, em vez disso, atrela o preço ao tamanho da organização, para que um time possa aumentar quantos agentes executa sem que essa decisão interfira no que paga pela plataforma em si. A decisão de adicionar outro Agent e a decisão de contratar uma sexta pessoa seguem financeiramente independentes.
Isso pesa ainda mais quando um time já sentiu na prática o problema de coordenação que vem com a execução de vários agentes ao mesmo tempo: qual Agent está em qual Task, o que terminou durante a noite, o que está esperando uma resposta humana, qual Computer tem capacidade. Esse problema, e não a fatura, é o verdadeiro motivo pelo qual os times hesitam em adicionar um terceiro ou quarto Agent. Um modelo de precificação que te pune duas vezes por tentar só piora a hesitação. Um que conta apenas pessoas elimina pelo menos essa objeção, então a questão que sobra passa a ser se a coordenação é administrável — uma questão de fluxo de trabalho, não de orçamento.
A Sharkly não vende tokens
A outra metade do problema da “cobrança em dobro” é a inferência. A posição da própria Sharkly sobre isso é direta: ela não vende tokens. O uso de modelos é no esquema traga sua própria chave, e cada execução é cobrada no plano do Claude Code, do Codex ou da API que já estiver vinculado ao Runtime que a executa. Se o seu time já paga por assentos do Claude Code ou por uma assinatura do Codex, a execução de um Agent consome desse plano existente, do mesmo jeito que aconteceria se uma pessoa tivesse digitado os mesmos comandos no mesmo terminal.
É por isso que a página de preços trata assentos e Runtimes como linhas totalmente separadas. A organização paga à Sharkly, se pagar, pela camada de coordenação: Agents atribuíveis, o registro de Tasks, Computers, Crews, revisão, visibilidade. E paga aos provedores de modelos, diretamente, pelos tokens que esses Agents realmente consomem. Não há margem embutida entre os dois, porque não há revenda de tokens para acrescentar margem.
O que “atualmente gratuito” realmente significa
Digamos isso com todas as letras, porque importa mais do que o enquadramento de desconto costuma dar a entender: a Sharkly é gratuita no momento, não gratuita para sempre. O preço do Team acima é o valor publicado para o qual uma organização em crescimento migra, e ninguém é cobrado por ele até a organização passar de 5 pessoas ou até a Sharkly mudar o que é gratuito com termos divulgados. Gratuito hoje não significa que o plano Free é permanente, por maior que sua organização fique, nem que os termos de hoje estão travados indefinidamente. Significa exatamente o que a página diz: neste momento, neste tamanho de organização, o preço é zero.
Vale a pena refletir sobre essa distinção antes de construir um fluxo de trabalho que parte do princípio de que o gratuito é um piso permanente. Se você está com 4 pessoas executando alguns Agents hoje, a conta deste artigo se mantém até você passar de 5 ou até os próprios termos mudarem, o que vier primeiro. Nenhum dos dois cenários deveria te pegar de surpresa se você leu a página de preços de verdade, e não só o resumo de uma linha dela.
Decidir se vale a pena adicionar os agentes
Nada nesse modelo de precificação responde se o Claude Code ou o Codex é o agente certo para uma determinada Task, e nem é essa a proposta. Essa decisão continua sendo do seu time, e a Sharkly fica deliberadamente de fora dela: ela gerencia os Agents que você já quer executar, não diz qual deles você deveria querer. O que a precificação responde é a pergunta muito mais restrita e muito mais prática que costuma travar o experimento antes mesmo de ele começar: trazer um terceiro ou um quinto Agent para o time muda o que pagamos pela plataforma. Na Sharkly, não muda. Muda o que você paga em tokens, e essa conta vai para o provedor com quem você já tem relação, não para uma segunda fatura da Sharkly por cima dela.
Se você já executa vários agentes de programação e a fricção real é a coordenação entre eles, e não a fatura, esse é o problema mais amplo em torno do qual a Sharkly foi construída.
