按用量定价从表面上看似乎很简单。但选择这种定价模式只是第一步，此外还涉及计费单位、定价层级结构以及如何应对用量变化等诸多决策。这些选择对收入、灵活性和客户满意度都会产生重大影响，而正确的方案因行业、买家类型和成本结构的不同而有所差异。

接下来，我们将以技术行业为背景，拆解 10 个按用量定价的真实案例，涵盖 AI、应用程序编程接口 (API)、基础架构和自动化等领域。

要点

• 公司所选择的计费单位（如 token、任务或 GB 秒）对客户体验的影响程度不亚于价格本身。

• API 和基础架构产品适合纯即用即付 (PAYG) 模式，而自动化和数据产品则更倾向于采用用量上限订阅或混合承诺模式。

• AI 公司倾向于采用按 token 定价并附加可预测性机制，从而奖励能够预测或主动规划自身用量的客户。

2026 年有哪些即用即付和按用量定价示例？

以下是软件即服务 (SaaS)、AI 工具、API、自动化和基础架构领域公司所采用的真实按用量定价和即用即付模式。每个案例都解释了产品具体收取哪些费用、如何应对用量波动，以及定价对客户的呈现方式。

OpenAI API

• 计费单位：按 token 计费。输入和输出 token 分别定价，不同模型定价层级（如 GPT-4o、o1、o3-mini）的费率不同。

• 定价套餐：即用即付，无最低消费。批量 API 调用可享受折扣。企业客户可协商承诺使用协议。速率限制间接形成了层级结构。

• 客户体验：发送简短提示词的研究人员几乎无需支付任何费用。而大规模处理长篇文档的生产级应用，其成本可能会迅速累积。输入和输出 token 的分离为精细调整支出提供了杠杆。支付由 Stripe 提供支持。

Anthropic Claude API

• 计费单位：按百万 token 批次计费，输入和输出费率分别计算。提示缓存（即存储重复上下文）的费率更低，那些通过设计调用来重复使用现有上下文的客户会从中受益。

• 定价套餐：API 级别的即用即付，无最低消费。Claude 的客户计划为非开发人员用户叠加了固定费率订阅。

• 客户体验：凭借提示缓存机制，精心设计提示的客户可以节省开支。支付由 Stripe 提供支持。

Twilio

• 计费单位：可以按发送或接收的消息数、语音通话分钟数或配置的电话号码计费。每种通信类型都有自己的价目表。

• 定价套餐：即用即付，无月度最低消费，且在达到特定阈值时自动应用批量折扣。对于高消费账户，提供承诺使用批量定价。

• 客户体验：成本规模可预测。每月发送 500 条短信 (SMS) 验证的初创公司支付的费用远低于每周发送数百万次送货提醒的物流公司。但是，由于多维度的价目表，追踪总支出可能会很复杂，因为该价目表根据消息类型、目的地国家/地区和承运商而变化。支付由 Stripe 提供支持。

Datadog

• 计费单位：每条产品线都有自己的计费单位，例如每小时监控的主机数、摄入的自定义指标数、索引的日志千兆字节数或分析的应用性能监控 (APM) 跟踪数。

• 定价套餐：混合模式，大多数中型市场和企业客户选择年度承诺合同。按需费率也可用，但相对于承诺定价，其定价较高。提供许多产品捆绑包（如“基础架构 + APM + 日志”）。

• 客户体验：客户通常承诺一定数量的主机，然后为超出部分付费。多产品结构意味着单个客户可以同时运行五六个单独的用量计量器。支付由 Stripe 提供支持。

Amazon Web Services (AWS) Lambda

• 计费单位：根据请求数量加上持续时间收费，以 GB 秒为单位进行计量（分配的内存乘以执行时间）。

• 定价套餐：永久免费层级涵盖客户的每月前 100 万个请求和每月 400,000 GB-秒。除此之外，即用即付，无最低消费或订阅。

• 客户体验：客户仅在有实际运行时才付费，因此成本与用量匹配。一个高流量的 API 端点在高峰时段可能产生更多费用，而在夜间几乎不产生费用。优化内存分配可降低成本。

Snowflake

• 计费单位：按抵扣金收费（一种计算抽象，对应虚拟仓库大小和运行时）。存储单独计费，按每月每 TB 计算。

• 定价套餐：即用即付，无最低消费。客户通常以折扣价预购抵扣金（按年或多年）。由于具有自动暂停功能，仓库在闲置时会暂停，使得用量更具弹性。

• 客户体验：数据量完全相同的两个客户可能会因为安排查询和调整数据仓库大小的不同而产生差异很大的账单。客户必须理解抵扣金抽象的概念，才能有意义地解读支出。支付由 Stripe 提供支持。

Zapier

• 计费单位：按任务计费。“Zap”完成的每个操作都算作一项任务。

• 定价套餐：层级订阅计划，每月有任务限制。超额使用会使自动化暂停或激活升级提示。免费层级允许有限的任务次数。

• 客户体验：由于客户购买的是任务额度而非按每次任务付费，重度用户可能比预期更快用完每月额度。

Replicate

• 计费单位：按每秒的计算时间计费。按秒计费的费率取决于模型所使用的特定硬件层级（如 CPU、T4 GPU、A100）。

• 定价套餐：即用即付，无订阅或最低消费。用户可以缓存模型以减少冷启动延迟，这缩短了等待时间，但不会改变计费单位。

• 客户体验：硬件层级定价为开发人员提供了一种具体的成本思考方式，因为他们本质上是在租用一台特定的机器。支付由 Stripe 提供支持。

Segment

• 计费单位：按每月跟踪的用户数 (MTU) 计费，即当月有事件流经该平台的独立用户。

• 定价套餐：基于 MTU 区间的层级计划。免费层级上限为 1000 个 MTU。付费计划根据用户数量扩展，而大型部署则使用自定义企业合同。年度计费在规模化部署中是标准做法。

• 客户体验：MTU 模式意味着，一款拥有数百万轻度用户的 B2C 应用（其中许多用户仅产生少量事件），其 MTU 计数可能会超过一款总事件量更大但独立用户较少的 B2B 应用。这种单位定义方式，会因客户类型的不同而产生一些有违直觉的结果。

Make

• 计费单位：按操作计费。情境内每个模块执行算作一次操作。

• 定价套餐：客户为有操作限制的层级月度计划付费。未使用的操作不会结转。

• 客户体验：Make 的按操作定价使成本建模更加复杂。构建复杂多分支自动化的开发人员必须从一开始就预测总体操作次数，才能估算成本。

各行业的计费单位和定价套餐策略有何不同？

下方表格列举了上述示例，以便于对比。表格列出了每种产品的主要买家、计费单位和定价套餐，以及其可预测性策略。

这些案例揭示了哪些用户倾向于选择即用即付模式？

从上述案例中可以归纳出若干规律。同一行业内的产品往往采用相似的按用量定价方式。

API 和基础架构产品适合即用即付 (PAYG)

OpenAI、Anthropic、Twilio、AWS Lambda 和 Replicate 均以即用即付 (PAYG) 作为默认模式。这些产品均以清晰可计量的单位运作（如 token、请求次数、秒数），其客户群的用量需求差异显著，且对可变成本接受度较高。当计费单位易于界定且用量真正难以预测时，即用即付 (PAYG) 是最自然的契合点。

不同的自动化工作负载产品在即用即付和用量上限订阅之间各有侧重

Zapier 和 Make 均按执行次数收费，但销售的是每月额度，而非纯即用即付 (PAYG) 模式。这很可能反映了其买家画像。运营团队和非技术用户更喜欢可预测的月度行项目，即便这意味着部分额度可能会被浪费。

数据和监控产品更倾向于混合模式

Datadog 和 Snowflake 均支持可变用量，但会引导客户转向承诺用量安排。这些产品深度嵌入基础架构，其用量往往随时间持续增长，而非突然激增。客户也能从承诺合同所需的规划过程中受益。

不同 AI 公司有哪些按用量定价模式？

AI 产品在很大程度上已形成一套可辨识的定价套餐模式。在我们的案例中，这些模式在 OpenAI、Anthropic 和 Replicate 中均有清晰体现。

按 token 定价是语言模型的主流计费单位

语言模型通常对输入 token 和输出 token 分别定价。这反映了服务商端的实际成本差异，并为买家提供了具体的优化目标。这种分别定价也意味着，技术娴熟的客户通常只需通过重构提示词就能降低成本。

硬件层级为推理创建了第二个定价维度

在 Replicate 中，客户所使用的硬件明确决定了其每秒费率。OpenAI 和 Anthropic 则以不同方式表达相同的理念：它们通过模型选择（如 GPT-4o 与 o3-mini、Claude 3 Opus 与 Claude 3 Haiku）来平衡计算强度。

围绕用量模型出现了可预测性包装

Anthropic 的提示词缓存、OpenAI 的批量 API 折扣，以及两家公司的企业承诺结构，都在不转向固定订阅计费模式的前提下提升了成本可预测性。按用量定价机制依然保持不变，但能够预测或调整自身用量的客户会因此获益。

高级模型层级与传统 SaaS 的功能层级相似

传统 SaaS 中，您需要为高级功能支付更多费用。而在 AI API 定价中，您需要为功能更强大（或速度更快）的模型支付更多费用。这提供了一条自然的升级路径，无需单独的产品包装。

了解按用量定价模式的最快方法是研究不同的实例。本文提到的产品展示了各种潜在策略。同样的底层概念催生了按 token 计费、信用体系、MTU 区间、操作额度以及 GB 秒级计算等多种形式。这一切都取决于产品的功能以及购买者是谁。

同时，公司选择的计费单位（以及如何将其划分为不同层级、设置上限和承诺）能为您揭示很多关于其客户群和成本结构的信息。当您研究足够多的实例后，就会开始发现，即使是最奇特的价目表背后也蕴含着某种逻辑。

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