AI 产品定价意味着为其运行所在的基础设施定价。每次应用程序编程接口 (API) 调用、模型查询和生成图像，都会消耗实际计算能力和带宽，这些成本也经常变化。

预计 2025 年全球 AI 支出将接近 1.5 万亿美元。AI 公司面临的挑战在于建立一个可吸收波动、同时不让客户困惑或破坏单位经济效益的定价结构。成功的团队设计定价的方式与设计产品相同：依赖数据并做好调整准备。下面，我们将讨论 AI 公司如何在不断发展的行业中定义、测试和完善其定价策略。

本文内容

• 如何定义 AI 公司的有效定价策略？
  
• 哪些定价模型最适合 AI 产品和服务？
  
• 哪些因素会影响 AI 公司设定和沟通价格的方式？
  
• AI 企业如何实施、测试和完善其定价策略？
  
• 企业在为 AI 解决方案定价时面临哪些挑战？
  
• Stripe Billing 如何提供帮助
  

如何定义 AI 公司的有效定价策略？

为 AI 产品和服务定价是一项挑战，因为市场变化极快。有效的定价策略的目标是构建一个能够适应成本、价值及业务增长的框架。

快速增长的 AI 公司会定期重新审视其定价，以紧跟市场变化。计算和图形处理单元 (GPU) 的成本随着新客户的增加而上涨和下降。随着计算能力变得更便宜、模型速度加快，定价也必须相应调整。

哪些定价模型最适合 AI 产品和服务？

AI 公司正在集体重新定义软件定价。旧的软件即服务 (SaaS) 模型采用固定订阅和每席位许可的方案常常会因 AI 而失效，因为服务每位用户的成本会随着计算需求的变化而变化。正确的定价模型反映真实用量，同时不会因增长而惩罚客户，也不会导致企业成本难以维系。

按用量定价

按消费收款已成为默认的定价方式，因为这种方式通常会让人感受到公平性。可通过设置与定价逻辑挂钩的定价层级、用量提醒或弹性限额，实现计量透明化。客户为他们使用的服务付费，其用量与所获得的价值直接相关。这也鼓励了试用：小团队可以低成本启动，随后随业务增长灵活扩展。

混合结构

许多 AI 公司通过将平台费与高算力功能的可变定价相结合来实现平衡。这有助于稳定收入，同时保持与实际成本的显性关联。混合结构之所以有效，是因为它们认可客户对稳定预算的需求和供应商对灵活利润的需求。

信用额度与结果

部分企业将用量转换为预付信用额度。客户可预先购买信用额度，在使用各项功能时进行抵扣。供应商会用利润来覆盖成本。其他服务采用可量化结果收款：防止欺诈企图、发现匹配或解决问题。当客户认为价格与价值相匹配时，定价机制可能不如结果重要。

哪些因素会影响 AI 公司设定和沟通价格的方式？

AI 定价需兼顾实际基础设施成本、客户感知价值与市场预期。合适的价格彰显可信度，可随用量扩展，且能适应产品发展。

该定价平衡取决于几个因素。

成本决定价格下限

企业需要清晰理解实际单位成本：处理每个请求、运行每个推理或存储每个数据集所需的条件。定价应与这些成本保持一致，从而确保业务增长能提升利润率，而非侵蚀利润率。

AI 企业可将至少一个定价指标直接关联到成本驱动因素，如令牌、API 调用或计算小时数，从而在提升效率的同时增加收入。

价值决定价格上限

成本决定了您定价的底限，但价值决定了客户会支付多少。同样的模型可能为一家公司节省数小时的工作量，但对另一家公司而言却可能导致数百万美元的损失。

对于 AI 公司来说，有效的定价策略首先要关注客户如何衡量成功：节省的时间、避免错误和实现的转化率。企业买家为可量化的投资回报付费，而小客户则为速度、便利性与可及性买单。定价指标越接近感知价值，定价的合理性与说服力就越强。

用量模式决定模型设计

客户的 AI 用量可能不一致。有些客户几乎不怎么使用系统，而有些则会不停运行。高用量会扭曲平均值，因此定价应当调整，同时不应惩罚试用行为。可预测性很重要。定价层级、配额和用量提醒让客户感到安心，同时让消费量自然增长。目标是让定价易于理解。

语境和沟通也很重要

客户可能会将 AI 工具与内部构建、开源模型以及非 AI 的现有产品进行比较。压低竞争对手的价格可能会适得其反，表明您的工具只是商品而非差异化产品。透明度能建立信任，因此请确保您的定价页面和提案明确标明门槛和真实示例，且不包含任何隐性倍率。

AI 企业如何实施、测试和完善其定价策略？

AI 定价随着经济基础的变化而变化。在早期测试中有效的结构，一旦用量激增或成本上涨，很可能不再适用。那些将定价视为需要监控、测试和提升的企业，更有可能成功。

以下是实施成功定价策略的一种可能的方法。

搭建具有监控功能的系统

每款 AI 产品都会生成详细的用量数据：处理的令牌数、API 调用、计算小时数和再训练频率。捕捉和分析这些数据是定价始终贴近现实的基础。好的定价系统在衡量自身与衡量客户时一样清晰明确。

将计费、分析和客户管理平台绑定，这样您就能将服务成本与交付的客户价值关联。Stripe Billing 等工具可支持用量计量和方案更新，而无需重建核心基础设施。

开展审慎试点

测试是了解定价在压力下表现的唯一可靠方法。用反映不同负载模式的账户做试点，并对财务模型做高用量边缘情况的压力测试。检查理解情况：客户应能准确估算账单。试点会暴露您在经济效益或沟通方面存在的不足。

根据证据改进

一旦定价上线，需按客户群体监控利润率，按计算时长监控收入，以及监控高用量账户的流失率。对阈值或超额费率的小幅调整可减少摩擦，而无需重写模型。记录每一项变更，清晰解释，并将定价更新视作产品发布来对待，附上注释、理由及回滚方案。

企业在为 AI 解决方案定价时面临哪些挑战？

即使是设计良好的定价系统，在 AI 的实际应用中也可能感到压力。

其中，最大的挑战可能包括以下几点：

• 用量波动性：AI 工作负载可能难以预测。一位客户的流量峰值可能让您的基础设施成本一夜之间翻倍。在灵活性与可预测性之间取得平衡很困难。波动过大会给财务团队带来压力；过于僵化，则会拖累业务增长。

• 高运营成本：计算、能源和再培训会迅速侵蚀利润。企业若未对真实的单位经济进行建模分析，在业务扩张时就有可能面临亏损的风险。

• 采购问题：按用量计费虽然公平，但常与为静态软件即服务许可证设计的遗留采购系统发生冲突。

• 沟通不清晰：客户希望确切知道他们付费的用途。像令牌和计算时长这类技术指标，很难转化为商业价值，因此您的定价需要通过示例、计算器和清晰定义等方式进行说明。

• 市场压力：开源模型和激进的折扣会压低价格。解决方案是证明差异化价值并提供透明度。

Stripe Billing 如何提供帮助

Stripe Billing 支持灵活多样的客户计费管理方案——从简单定期计费到按用量计费及销售协商合同。无需编写代码即可在全球范围内快速开通经常性付款，亦可借助 API 构建定制化集成方案。

Stripe Billing 可帮助您：

• 提供灵活的定价：通过灵活的定价模型（包括按用量、层级、固定费用加超额费用等）更快地响应用户需求。内置功能支持优惠券、免费试用、按比例收费和附加服务。

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