基於成果的定價模式不適合AI
在一個以AI為主的未來，我們不僅面臨著技術的進步，還面臨著高昂的成本。談到AI領域的一些重大公告，價格往往高達數千美元。
例如，OpenAI最新推出的ChatGPT Pro的o1 Pro模式，每月需支付200美元。而最近推出的Devin，則以每月500美元的價格向公眾開放。OpenAI的首席財務官Sarah Friar甚至暗示，未來可能會收取每月2000美元的費用來替代人類工作。
但這樣的每月固定收費是否公平？
Sierra的GTM運營負責人Elliot Greenwald在其博客中解釋了該公司採用的基於成果的定價模式。這與傳統的消費型定價模式截然不同。
基於成果的定價模式只有在對業務有實際影響時才會收費，例如業務增長、交叉銷售等。Greenwald表示：“如果對話未能解決，通常情況下不會收費。”
幾個月前，客戶支持和銷售SaaS公司Zendesk轉向了基於成果的定價模式，為其AI代理提供服務。相對地，Intercom的AI代理Fin則按每次解決收取0.99美元的費用。
「收取後台處理費用感覺不公平」
最近，Replit推出了一種新的定價模式。在其新助手推出時，該公司宣布了「檢查點計費」模式。這使得用戶可以無限次使用AI代理，當每月的信用額用完後，用戶將轉向按需計費的檢查點。
Replit提到，雖然考慮了多種定價方法，但最終選擇了檢查點計費。“每個檢查點都是代理完成的一項具體工作——不論是生成新組件還是實施某個功能，”公告中寫道。
該公司還表示，按令牌收費可能更為精確，但“並不總能反映出你所獲得的實際價值”。
他們還放棄了按消息數收費的方式。公司指出：“這可能會導致用戶將所有內容壓縮到更少的長消息中，以節省開支。”這對於需要多次往返溝通的任務來說，對AI和用戶都不理想。
即使是按座位計費的模式也不一定理想。以客戶支持為例，當AI能處理大部分工作時，公司將不再需要那麼多的人類代理。“目前公司按每個支持代理（每個座位）付費，但當AI能處理票務解決時，自然的定價指標變為成功的結果，”風險投資公司a16z在一篇博客中寫道。
此外，當AI初創公司在基礎模型上構建時，變動成本隨著使用量的增加而增長，每次API調用和處理的令牌都會增加開支。這些擔憂使得越來越多的AI公司開始使用基於成果的定價。
許多公司和商業領袖對這一變化表示認同。然而，隨著基於成果的定價向超越客戶支持的多樣化用例推進，這一過程可能並不如看上去那麼簡單。
Box的首席執行官Aaron Levie表示，探索這些定價模式是當前AI領域中“最有趣的問題”之一。他在X平台上概述了四種方法。
其中一種是傳統的勞動模式，將AI代理的價格設置為折扣人類工資；另一種是基於成果的方式，根據具體結果收費。Levie補充道：“當你的服務提供N種價值或結果時，你需要N種定價模型來配合。”
第三種是成本加成模型，密切跟蹤基礎AI開支——“這對客戶來說可能是好事，但對股東回報可能不利”。
最後一種是按座位提供無限使用的代理。這在許多座位被使用的情況下可能有效，但在其他情況下，可能無法提供足夠的價值。
Code.org的首席執行官Hadi Partovi在X上表示，另一個選擇是按基礎交易的百分比收費，例如代理進行預訂、購票或購物時。
然而，基於成果的AI代理定價模式有許多注意事項。
成果的模糊性
AIM與曾在Coinbase、亞馬遜和微軟工作的產品顧問Karan Peri進行了對話，他概述了基於成果的定價所涉及的幾個複雜性。
“你能多清楚地理解成果，並能確定其是否已達成？”Peri問道。他進一步質疑，雖然公司可以提供關於其AI代理成果的優秀指標，但這是否能幫助客戶賺錢？
此外，必須區分成果和需求。公司可能需要使用AI代理來達成某些目標，但成果可能並不明確。
Peri用一個簡單的例子來說明：“有需求使用Microsoft Excel，但成果明確嗎？”
還有其他因素，例如AI代理的使用頻率或需求本身的可預測性。當然，還有成本結構、開發人員的模型和GPU成本，以及客戶的前期成本。
Peri表示，只有當所有這些參數被清晰認知時，基於成果的定價才會顯示出其益處。
此外，如果說AI代理模仿了現實生活中人類的工作，那麼在我們的生活中理解基於成果的定價也是合理的。
“如果你的票已訂好，你就支付旅行代理的費用。如果沒有，你就不需要支付。與律師或會計師不同——無論發生什麼情況，你都需要支付他們的時間費用，”Peri說。
“所以現在，如果你考慮現實世界，你會傾向於認識自己屬於哪一種模式，”他補充道。
但問題並不止於此。你如何將成果歸因於某個因素？“你無法知道是否為客戶提供了成果；你也無法知道客戶是否必須通過其他方式付出努力來獲得成果。”
“僅僅因為你的工具是工作流程的一部分，並不意味著你的工具是交付成果的唯一因素，”他補充道。客戶在使用AI代理時，所添加的技術和方法也增添了相當的價值。
此外，輸出和成果並不應混淆。AI代理可能提供多個輸出，並按每個輸出收費。但如果只有一個輸出對成果至關重要呢？
“這就是為什麼你會看到ChatGPT按每月20美元收費，他們無法說每條消息收X分，因為他們無法確定每條消息的價值。這是一個持續的活動，而成果並不總是明確的，”Peri說。
正因為如此，公司通常依賴於基於SaaS的模型：固定費用，並設有使用限制和基於使用的定價。
Peri建議，現階段，為現有軟件提供付費AI附加功能或自帶API密鑰的方式可能更為高效。他還表示，開發人員可能更傾向於直接在框架中使用API密鑰，因為這給他們帶來了“心理上的可預測性”，因為他們習慣於使用OpenAI、Grok等的API密鑰。
總的來說，現在可以公平地得出結論，基於成果的定價可能僅在客戶服務應用中有效，這再次回到了Sierra CX。
“但對於幾乎所有其他情況，我認為這幾乎沒有機會流行起來或有意義，”提供B2B市場團隊全渠道營銷活動的初創公司Tofu的CEO Elaine Zelby表示。
“我能想到的唯一其他例子是潛在客戶生成公司，按會議或合格潛在客戶付費。我想這也是基於成果的定價，這種情況也有意義，”她補充道。
在AI技術快速發展的今天，如何定價仍然是業界的一大挑戰。雖然基於成果的定價方式在某些特定場景下可能有效，但對於更廣泛的應用，仍需進一步探討和實驗。這不僅涉及到商業模式的創新，也關乎於如何更好地理解和量化AI的實際貢獻。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
