API de geografía de audiencia de Twitter: analiza seguidores por país

Por Sorsa Editorial

Actualizado en julio de 2026: re-verificados los límites de geografía de la API oficial de X contra el modelo de pago por uso vigente (los viejos topes de solicitudes por nivel ya no aplican a nuevos desarrolladores, los límites de tasa ahora son por endpoint), actualizada la respuesta de /about a su conjunto de campos vigente (ahora devuelve la fuente de conexión, el estado Premium y la cuenta de afiliación junto al campo country), sacada a la superficie la vía inicial de 100 solicitudes gratis para que el flujo pueda probarse antes de pagar, y re-revisados cada endpoint y precio contra la referencia en vivo de Sorsa.

Conclusión clave. La geografía de audiencia de Twitter es la distribución por país de los seguidores de una cuenta de X. La construyes extrayendo la lista de seguidores, consultando el país que X asigna a cada seguidor (el valor detrás de la etiqueta pública "Account based in", no el auto-reportado de la bio) y agregando. Funciona para tu propia cuenta o para cualquier cuenta pública.

X (antes Twitter) alguna vez expuso los datos de país de la audiencia dentro de su analítica nativa para tu propia cuenta, y nunca te ha dejado verlos para la de nadie más. No hay un botón público que te diga en qué países viven los seguidores de un influencer, ni cómo se divide la audiencia de un competidor entre mercados. La API oficial de X solo expone la geografía a nivel de tweet, que es raro porque la mayoría de los usuarios no geoetiquetan, o a través del enriquecimiento Profile Geo en el nivel Enterprise, que la mayoría de los equipos no puede pagar.

Sorsa API, un proveedor alternativo de API de Twitter/X, cierra ese hueco con un solo endpoint, /about, que devuelve el país que X asocia con cualquier cuenta pública a precio de tarifa plana por solicitud, sin OAuth y sin cola de aprobación. Todo el flujo se puede probar con 100 solicitudes gratis, una asignación única que no necesita tarjeta, nunca vence y cubre los 40 endpoints. Empáralo con el endpoint /followers y puedes construir un desglose completo por país de la audiencia de cualquier cuenta, la tuya o la de un competidor. Esta guía cubre de dónde viene de verdad ese valor de país, por qué le gana a parsear el campo "Location" de la bio, cuatro pipelines de producción en Python y qué cuesta.

Hemos corrido pipelines de geografía de audiencia para equipos de crecimiento e investigación desde la era v1.1 y migramos docenas de ellos de la API oficial tras los cambios de precio de 2023. Es una de las peticiones más comunes que recibimos, y una de las más fáciles de hacer mal.

Contenido

• Dónde guarda X de verdad la geografía
• Por qué la geografía de audiencia es difícil de obtener
• Cuatro casos de uso reales
• Qué tan precisos son los datos de país
• Referencia del endpoint /about
• Cuatro pipelines en Python para la geografía de audiencia de Twitter
• Exportar y visualizar
• Cuánto cuesta esto
• En la práctica
• Preguntas frecuentes
• Cómo empezar

Dónde guarda X de verdad la geografía {#where-x-actually-stores-geography}

X carga tres señales geográficas distintas para una cuenta, y no son intercambiables. La mayoría de los artículos sobre este tema las confunden.

1. Campo "Location" de la bio. El texto libre que los usuarios escriben en su perfil. No está estandarizado, a menudo es una broma ("the internet", "a basement somewhere"), a menudo vacío, y nunca validado. Scrapear este campo es lo que hacía toda herramienta legado de social listening, y por eso sus gráficas geográficas nunca fueron precisas. Aproximadamente entre 30 y 40 por ciento de las cuentas lo dejan en blanco o lo llenan con texto no geográfico.

2. Datos de Place a nivel de tweet. Cuando un usuario geoetiqueta un tweet, el payload carga un objeto Place con un código de país. Según la propia documentación de desarrolladores de X sobre filtrar tweets por ubicación, esto es opcional a nivel de tweet, y la función de ubicación precisa se quitó de las apps de iOS y Android en 2019. Menos del 3 por ciento de los tweets carga metadatos de geo, así que es inútil para el análisis a nivel de audiencia.

3. El país de la cuenta, mostrado como "Account based in". X asocia un país con cada cuenta a partir de señales a nivel de plataforma (historial de IP, datos del dispositivo, métodos de pago, app store), no de nada que el usuario escribió. Este es el valor que X saca a la superficie públicamente como "Account based in" dentro del panel "About this account" que se desplegó por los perfiles a finales de 2025, y es la misma señal que leen las extensiones de navegador de insignia de país. Para un desglose completo de qué significa cada campo de ese panel, revisa nuestra explicación de la etiqueta "Account based in" de X.

El endpoint /about de Sorsa devuelve esta tercera señal como un campo country. Es la más confiable de las tres para trabajo agregado: está poblada para la gran mayoría de las cuentas activas, es derivada de la plataforma en lugar de auto-reportada y no depende de que el usuario habilite el geoetiquetado a nivel de tweet.

Por qué la geografía de audiencia es difícil de obtener {#why-audience-geography-is-hard-to-get}

Si los datos existen, ¿por qué no toda herramienta de analítica los muestra? Tres razones.

Primero, la API oficial de X no expone este valor de país como un campo consultable simple para cuentas arbitrarias. Puedes leerlo para un solo perfil parseando el panel público About, pero no hay un endpoint v2 documentado para ello. El enriquecimiento Profile Geo existe como un add-on separado de Enterprise, con operadores solo Enterprise como profile_country para filtrar tweets por país del autor, pero ese es un contrato anual de cinco cifras y funciona a nivel de flujo de tweets en lugar de a nivel de audiencia.

Segundo, el problema de volumen. Para saber dónde vive la audiencia de un competidor, consultas el país de cada seguidor, no solo de la cuenta misma. Para una cuenta con 100,000 seguidores, eso son 100,000 consultas más unos cientos de páginas de lista de seguidores. Los endpoints oficiales v2 siguen limitados por tasa por ventana de 15 minutos, variando por endpoint y típicamente en los cientos bajos de solicitudes bajo el modelo de pago por uso vigente, así que una sola auditoría de competidor a esa escala se va a muchas horas, a menudo días, de llamadas reguladas antes siquiera de contar el costo por recurso.

Tercero, las herramientas de consumo están atadas a tu propia cuenta. Las herramientas de analítica basadas en login como Circleboom, TweepsMap, Fedica y Audiense se autentican vía OAuth como tú, así que solo pueden mapear a tus propios seguidores, nunca a los de un competidor. También leen el campo auto-reportado "Location" de la bio y excluyen a los seguidores que lo dejaron en blanco, lo que sesga la muestra hacia quien resultó que lo llenó.

Sorsa esquiva las tres restricciones. Devuelve el país directamente vía /about, corre en planes mensuales de tarifa plana en lugar de cobro por recurso, y funciona para cualquier perfil público sin una concesión OAuth del lado del usuario. Para el panorama completo de costo, revisa nuestro desglose de precios de la API de Twitter de 2026.

Cuatro casos de uso reales {#four-real-use-cases}

Estos son cuatro escenarios donde la geografía de audiencia impulsa una decisión real. Los pipelines más adelante en esta guía mapean directamente a ellos.

Evaluación de influencers antes de una campaña regional

Una marca de tecnología de consumo con la que trabajamos estaba por poner un presupuesto de cinco cifras medias en un lanzamiento en EE. UU. con seis creadores, cada uno de los cuales afirmaba llegar a "US tech professionals". La auditoría mostró que varios tenían bastante menos de la mitad de sus seguidores realmente basados en EE. UU., y el más grande de ellos se sentaba muy por debajo de lo que su número de seguidores implicaba. Eso desplazó el presupuesto hacia creadores más chicos con concentración más ajustada en EE. UU. antes de firmar cualquier contrato. Cualquiera que corra marketing de influencers pagado debería evaluar la geografía de audiencia antes de firmar, no después.

Investigación de expansión de mercado

Antes de comprometerte con contenido localizado, un presupuesto de anuncios pagados o una contratación regional, mira qué ya es tu audiencia. Un equipo B2B SaaS encontró por una auditoría que una parte significativa de sus seguidores orgánicos se sentaba en un mercado que nunca habían apuntado con contenido ni anuncios, suficiente para justificar una landing page localizada y un pequeño evento local. El patrón inverso también es útil: una región con casi cero seguidores te dice que estás empezando de cero y deberías presupuestar para conciencia en lugar de conversión. Esta es la mitad geográfica de la investigación de audiencia; la mitad de interés y traslape de seguidores se cubre en nuestro playbook de público objetivo.

Detección de crecimiento inorgánico

Si una cuenta chica o mediana gana de repente una cohorte grande de seguidores de un país sin conexión obvia con su actividad, esa es una señal fuerte de crecimiento inorgánico. Un grupo de investigación al que asesoramos marca las cuentas cuya distribución de país de seguidores cambia por más de unos 15 puntos en 30 días; la mayoría de las cuentas marcadas resultan haber comprado seguidores o haber sido el objetivo de una campaña de amplificación. Para las marcas, la misma lógica atrapa los concursos de seguidores comprados y el astroturf de competidores. La geografía es una señal entre varias; el método completo a nivel de cuenta está en nuestra guía de cómo auditar seguidores falsos.

Mapeo de conversaciones transfronterizas

Para investigación académica y de políticas, puedes tomar cualquier tema, extraer tweets recientes vía /search-tweets o /mentions, y luego correr los autores únicos por /about para mapear cómo se distribuye la conversación geográficamente. Hemos visto esto usado para estudiar comunidades de la diáspora, flujos de desinformación y debates de políticas transfronterizos. La distribución por país de quién de verdad habla de un tema, ponderada por engagement, dice mucho de quién es de verdad la conversación.

Qué tan precisos son los datos de país {#how-accurate-is-the-country-data}

El país de /about es derivado de la plataforma, así que es mucho más confiable que parsear la bio, pero no es perfecto, y vale ser honesto sobre los límites.

Una pequeña parte de las cuentas usa una VPN consistente y queda etiquetada con el país de salida de la VPN en lugar de donde vive el usuario. Para una sola consulta eso importa; para el análisis agregado en muestras de 500 seguidores o más, el ruido de VPN se promedia y la distribución general se sostiene dentro de unos pocos puntos.

Algunas cuentas no devuelven país. Esto pasa cuando X carece de señal suficiente para asignar una con confianza, típicamente en cuentas muy nuevas o de muy baja actividad. Los pipelines de abajo agrupan estas como "Unknown". En una muestra sana de 1,000 seguidores, espera aproximadamente entre 1 y 5 por ciento. Una parte de Unknown mucho más alta en una cohorte de seguidores recientes es en sí útil: correlaciona con vendedores de seguidores comprados.

El país refleja la asociación geográfica actual de la cuenta, que puede cambiar si el usuario se reubica de verdad o cambia de VPN, así que trata una cohorte de larga duración como una instantánea en lugar de una identidad fija.

Contra el campo "Location" de la bio, el contraste es marcado. Las herramientas de consumo que dominan este espacio leen el texto auto-reportado de la bio y descartan a los seguidores que lo dejaron en blanco, mientras que el país de /about lo infiere X de señales de conexión y está poblado para la mayoría de las cuentas activas. Para dimensionamiento de mercado, segmentación de anuncios, evaluación de influencers y benchmarking competitivo, esa precisión es más que suficiente. Para la identificación forense de una sola cuenta, trata cualquier consulta individual como una hipótesis.

Referencia del endpoint /about {#the-about-endpoint-reference}

La autenticación es un solo encabezado: ApiKey: YOUR_API_KEY. Los detalles completos están en los docs de autenticación de Sorsa.

curl "https://api.sorsa.io/v3/about?username=elonmusk" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY"

Respuesta:

{
  "country": "United States",
  "username_change_count": 1,
  "last_username_change_at": "2021-01-01T00:00:00Z",
  "premium_start_at": "2025-06-18T16:28:44Z",
  "is_blue_verified": true,
  "source": "United States App Store",
  "affiliate_username": "X"
}

El campo que quieres para la geografía es country. Puedes identificar la cuenta por cualquiera de tres parámetros: username (nombre de usuario sin @), user_id (ID numérico estable) o user_link (URL completa del perfil). Para flujos agregados usamos user_id, porque no cambia si la cuenta rebranda su nombre de usuario. La respuesta también carga username_change_count y last_username_change_at (útiles para puntuar estabilidad), source (el valor de "Connected via", web o una región de app store, que hace doble función como una segunda señal geográfica gruesa), is_blue_verified y premium_start_at (estado Premium y cuándo comenzó, aunque la marca de tiempo es un marcador para cuentas sin Premium), y affiliate_username (la cuenta matriz a la que enlaza un perfil afiliado). La explicación de "Account based in" enlazada arriba desglosa estos campos al completo. Una solicitud equivale a una llamada de cuota en cualquier plan, sin multiplicadores por endpoint.

Cuatro pipelines en Python para la geografía de audiencia de Twitter {#four-python-pipelines-for-twitter-audience-geography}

Los cuatro se construyen sobre dos ayudantes: uno que extrae una lista de seguidores de GET /followers (hasta 200 perfiles por página, revisa Followers and Following), y uno que resuelve el país de un solo seguidor de GET /about.

import requests
import time
from collections import Counter

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.sorsa.io/v3"
HEADERS = {"ApiKey": API_KEY}


def get_followers(username, max_pages=10):
    """Paginate GET /followers (up to 200 profiles per page)."""
    followers, cursor = [], None
    for _ in range(max_pages):
        params = {"username": username}
        if cursor:
            params["next_cursor"] = cursor
        resp = requests.get(f"{BASE_URL}/followers", headers=HEADERS, params=params, timeout=30)
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        followers.extend(data.get("users", []))
        cursor = data.get("next_cursor")
        if not cursor:
            break
        time.sleep(0.1)
    return followers


def get_country(user_id):
    """Return the country for a user_id, or 'Unknown' if X has no value."""
    try:
        resp = requests.get(f"{BASE_URL}/about", headers=HEADERS,
                            params={"user_id": user_id}, timeout=15)
        if resp.status_code == 200:
            return resp.json().get("country") or "Unknown"
    except requests.RequestException:
        pass
    return "Unknown"

Pipeline 1: consulta de una sola cuenta

El caso más simple, útil como bloque de construcción y para verificación puntual. Para una revisión puntual sin código, el verificador de ubicación corre la misma consulta desde el navegador.

def get_account_geo(identifier):
    """Country and stability metadata for one account (username, user_id, or URL)."""
    if identifier.startswith("http"):
        params = {"user_link": identifier}
    elif identifier.isdigit():
        params = {"user_id": identifier}
    else:
        params = {"username": identifier.lstrip("@")}
    resp = requests.get(f"{BASE_URL}/about", headers=HEADERS, params=params, timeout=15)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()


data = get_account_geo("elonmusk")
print(data["country"], data["username_change_count"])

Pipeline 2: geografía de audiencia completa

El flujo central. Extrae la lista de seguidores de cualquier cuenta pública, resuelve el país de cada seguidor, agrega.

def audience_geography(username, max_pages=10):
    followers = get_followers(username, max_pages=max_pages)
    counts = Counter(get_country(f["id"]) for f in followers)
    return counts, len(followers)


counts, total = audience_geography("nasa", max_pages=5)
for country, n in counts.most_common(10):
    print(f"{country}: {n} ({n / total * 100:.1f}%)")

A 20 solicitudes por segundo, una muestra de 1,000 seguidores se resuelve en aproximadamente un minuto de forma secuencial. Para auditorías más grandes, corre get_country a través de un pool de hilos de 15 a 18 workers para mantenerte bajo el límite de tasa mientras recortas el tiempo real.

Pipeline 3: comparación de competidores

Corre la misma auditoría a lo largo de una lista corta de cuentas y compara la parte de un mercado objetivo. La geografía de audiencia es una entrada de un flujo más amplio de análisis de competencia en Twitter.

def compare_accounts(usernames, market="United States"):
    for u in usernames:
        counts, total = audience_geography(u, max_pages=5)
        share = round(counts.get(market, 0) / total * 100, 1) if total else 0
        print(f"{u}: {total} sampled, {market} {share}%, top {counts.most_common(3)}")


compare_accounts(["competitor_a", "competitor_b", "competitor_c"])

Pipeline 4: detección de seguidores comprados por patrón de país

Las cohortes de seguidores comprados tienen una firma de país distintiva: una parte alta de Unknown y una concentración inesperada en un solo país.

def inorganic_signal(counts, total):
    unknown = counts.get("Unknown", 0) / total * 100 if total else 0
    known = [(c, n) for c, n in counts.items() if c != "Unknown"]
    top_country, top_n = max(known, key=lambda x: x[1], default=("none", 0))
    top_share = top_n / total * 100 if total else 0
    flags = []
    if unknown > 20:
        flags.append(f"high Unknown share ({unknown:.0f}%)")
    if top_share > 60:
        flags.append(f"single-country concentration ({top_country} {top_share:.0f}%)")
    return flags

Es una heurística, no una prueba. Las granjas sofisticadas pueden enmascarar el país, pero el patrón atrapa el grueso del crecimiento inorgánico barato.

Exportar y visualizar {#exporting-and-visualising}

Una vez que tienes el objeto counts, expórtalo para reportar o mételo directo en un mapa. Para llevar el desglose a una hoja compartida para perfiles no técnicos, revisa cómo exportar datos de X a Google Sheets.

import csv

def export_to_csv(counts, total, path="audience_geography.csv"):
    with open(path, "w", newline="") as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(["country", "count", "percentage"])
        for country, count in counts.most_common():
            w.writerow([country, count, round(count / total * 100, 2)])

Los nombres de país que /about devuelve son nombres estándar en inglés, así que mapean directo a un choropleth de Plotly sin una búsqueda ISO. Esto produce el mismo tipo de mapa que venden las herramientas de consumo, generado con tus propios datos y guardado como un archivo HTML independiente.

import plotly.express as px

def plot_choropleth(counts, path="audience_map.html"):
    rows = [{"country": c, "followers": n} for c, n in counts.items() if c != "Unknown"]
    fig = px.choropleth(rows, locations="country", locationmode="country names",
                        color="followers", color_continuous_scale="Blues")
    fig.write_html(path)

Cuánto cuesta esto {#how-much-does-this-cost}

La geografía de audiencia es un flujo de alto volumen, porque haces una llamada a /about por seguidor. El precio es de tarifa plana por solicitud en cada plan, desde $0.0018 por solicitud, y las 100 solicitudes gratis te dejan costear el pipeline antes de comprometerte. Números concretos en el plan Pro de Sorsa (100,000 solicitudes por $199 al mes, $0.00199 por solicitud):

Las auditorías puntuales de una sola cuenta caben dentro del plan Starter ($49 al mes, 10,000 solicitudes); el trabajo regular de agencia o analítica normalmente aterriza en Pro. La lista completa de niveles está en la página de precios. La palanca de optimización para la verificación de campañas es que no necesitas cada seguidor, solo las cuentas que completaron la acción de campaña, que suele ser dos órdenes de magnitud más chica que la lista completa de seguidores.

En la práctica {#in-practice}

Una agencia de analítica con la que trabajamos audita las audiencias de creadores para clientes en la etapa de negociación. Correr el pipeline de audiencia completa a lo largo de una lista corta de creadores, unos cientos a unos miles de seguidores muestreados cada uno, cuesta unos dólares en Pro y termina en minutos, donde el mismo trabajo en la API oficial significaría un contrato Enterprise o días de llamadas v2 reguladas. Para los equipos que corren esto como un programa continuo en lugar de puntual, la geografía se inserta en un montaje más amplio de seguimiento de competidores. La razón recurrente por la que se apoyan en ella es la fuente de datos: el país viene de la propia señal "Account based in" de X, no del campo de bio que leen las herramientas de login, así que la distribución se sostiene cuando un cliente cuestiona los números.

Preguntas frecuentes {#faq}

¿Se puede ver de qué país es una cuenta de Twitter sin una API?

Sí para una sola cuenta, no a escala. X muestra el país en el panel público "About this account" de cada perfil, y nuestra explicación de la etiqueta "Account based in" recorre cómo leerlo a mano. Para una distribución agregada a lo largo de miles de seguidores, necesitas una API como el /about de Sorsa, que devuelve el mismo valor de país a escala REST a un costo de tarifa plana por solicitud.

¿Por qué el campo "Location" de la bio no es confiable para la geografía de audiencia?

El campo "Location" de la bio es texto libre escrito por el usuario, no validado, no estandarizado y con frecuencia vacío o en broma. Aproximadamente entre 30 y 40 por ciento de las cuentas lo dejan en blanco o lo llenan con texto no geográfico. Incluso cuando está lleno, "NYC", "New York City" y "Big Apple" son tres cadenas que un script ingenuo trata como tres lugares. El valor de país de /about es derivado de la plataforma y evita todos estos modos de falla.

¿La API oficial de X expone datos de país de los seguidores?

No a nivel por cuenta para cuentas arbitrarias en los niveles de pago v2. El enriquecimiento Profile Geo, que agrega metadatos de país a los tweets según el perfil del autor, es un add-on solo Enterprise con precio de cinco cifras. Los endpoints estándar v2 de consulta de usuario no devuelven el país "Account based in". Este es el hueco que llena el /about de Sorsa: la misma señal subyacente, expuesta como una llamada REST de tarifa plana.

¿Cuánto tarda una auditoría de geografía de audiencia?

Para una muestra de 1,000 seguidores al límite de tasa de Sorsa de 20 solicitudes por segundo, un script secuencial termina en aproximadamente un minuto. Una auditoría de 10,000 seguidores toma de 8 a 12 minutos de forma secuencial, o de 1 a 2 minutos con un pool de hilos de 15 a 18 workers concurrentes. La paginación de la lista de seguidores es una fracción pequeña del total; las llamadas a /about por seguidor dominan.

¿Qué pasa cuando /about no devuelve país?

Cuando /about no devuelve país, X no tuvo señal suficiente para asignar uno con confianza, normalmente en cuentas muy nuevas o de muy baja actividad. Los pipelines de esta guía agrupan esas como "Unknown". En una muestra sana de 1,000 seguidores, espera entre 1 y 5 por ciento. Una parte de Unknown notablemente más alta en una cohorte de seguidores recientes correlaciona con patrones de crecimiento inorgánico y vendedores de seguidores comprados.

¿Se pueden detectar seguidores comprados usando la geografía de audiencia?

Sí, con salvedades. Los vendedores de seguidores comprados normalmente los originan de un conjunto estrecho de países con poca supervisión, y sus cuentas tienden a ser de baja actividad, lo que produce una firma de cohorte distintiva: una parte alta de Unknown, una concentración inesperada en un solo país y una rotación elevada de nombre de usuario. El Pipeline 4 de esta guía implementa la heurística. No es perfecta, porque las granjas sofisticadas pueden enmascarar el país, pero atrapa el grueso del crecimiento inorgánico barato.

¿Qué alternativa a la API de Twitter admite consultas de geografía de audiencia a escala?

Sorsa API es una de las pocas alternativas que expone el país "Account based in" a través de un endpoint REST documentado (/about), lo empareja con la extracción masiva de seguidores a hasta 200 perfiles por solicitud y cobra en planes mensuales de tarifa plana en lugar de por llamada. Para una vista más amplia de las opciones, revisa nuestro escrito sobre alternativas a la API de Twitter.

Cómo empezar {#getting-started}

La forma más rápida de probar esto es tomar una clave del panel de Sorsa y gastar parte de tus 100 solicitudes gratis (una asignación única, sin tarjeta, que nunca vence y cubre los 40 endpoints) corriendo el fragmento de una sola cuenta contra cualquier usuario, y luego escalar. La referencia de /about vive en los docs de endpoints, y el playground te deja golpear /about desde un navegador antes de escribir código. El precio es de tarifa plana por solicitud en cada plan, sin paso de aprobación, así que una auditoría puntual de una sola cuenta cabe dentro de Starter y el trabajo recurrente de agencia aterriza en Pro. Si estás extrayendo seguidores para la auditoría, nuestra guía de cómo extraer listas de seguidores tiene los patrones de paginación y los casos límite.

Revisado por Keksich, fundador de Sorsa, especialista en marketing e investigador de la API de X.

Cómo se armó esto: esta guía se construye sobre nuestro propio trabajo operando una API alternativa de Twitter/X, incluidos los endpoints /about y /followers que impulsan estos pipelines, con cada endpoint y precio re-verificado contra la referencia y el precio v3 en vivo de Sorsa en julio de 2026. Para el propio comportamiento geográfico de X nos apoyamos en la documentación de desarrolladores de X que cubre el filtrado de tweets por ubicación y los operadores de Profile Geo de Enterprise; para qué es la etiqueta pública "Account based in" y cuándo se desplegó, nuestra propia explicación enlazada en la primera sección. Las cifras de costo se calculan de la tarifa por solicitud vigente de Pro, no se estiman.