کسب درآمد از حلقه‌های عامل هوش مصنوعی: قیمت‌گذاری استفاده مکرر از استنتاج

حلقه‌های عامل اقتصاد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند. یک درخواست چت معمولی ممکن است یک مدل را یک بار فراخوانی کند. یک حلقه عامل می‌تواند برنامه‌ریزی کند، ابزارها را فراخوانی کند، نتیجه را بخواند، از یک مدل قوی‌تر بخواهد پاسخ را بررسی کند، یک مرحله ناموفق را دوباره امتحان کند و تا زمانی که کار انجام شود ادامه دهد.

این مفید است. اما همچنین یک مشکل قیمت‌گذاری است.

اگر محصول شما هزینه ماهانه ثابتی دریافت کند در حالی که هر وظیفه مشتری استفاده غیرقابل پیش‌بینی از مدل را تحریک کند، حاشیه سود شما می‌تواند به آرامی ناپدید شود. هرچه حلقه مفیدتر شود، اندازه‌گیری، محدود کردن، مسیریابی و قیمت‌گذاری استنتاج پشت آن مهم‌تر می‌شود.

برای سازندگان، سؤال عملی ساده است: چگونه به مشتریان اجازه می‌دهید از ویژگی‌های عامل‌محور استفاده کنند بدون اینکه هر جریان کاری موفق به یک مرکز هزینه نامحدود تبدیل شود؟

چیزی که یک حلقه عامل هوش مصنوعی تغییر می‌دهد

یک حلقه عامل هوش مصنوعی یک جریان کاری تکراری است. سیستم وضعیت فعلی را مشاهده می‌کند، درباره گام بعدی استدلال می‌کند، از طریق یک مدل یا ابزار عمل می‌کند، نتیجه را ارزیابی می‌کند و تصمیم می‌گیرد که آیا ادامه دهد یا خیر.

این الگو هر ماه در محصولات بیشتری ظاهر می‌شود:

• دستیارهای کدنویسی که یک مخزن را بررسی می‌کنند، فایل‌ها را ویرایش می‌کنند، آزمایش‌ها را اجرا می‌کنند و خرابی‌ها را اصلاح می‌کنند.
• عوامل تحقیقاتی که جستجو می‌کنند، می‌خوانند، شواهد را استخراج می‌کنند و یک گزارش ساختاریافته می‌نویسند.
• عوامل پشتیبانی که یک تیکت را طبقه‌بندی می‌کنند، زمینه حساب را بازیابی می‌کنند، یک پاسخ پیش‌نویس می‌نویسند و موارد نامشخص را ارجاع می‌دهند.
• عوامل اسناد که فایل‌ها را تجزیه می‌کنند، فیلدهای گمشده را شناسایی می‌کنند، سیاست‌ها را مقایسه می‌کنند و یادداشت‌های بازبینی تولید می‌کنند.
• ابزارهای اتوماسیون داخلی که بررسی‌های زمان‌بندی‌شده را اجرا می‌کنند و زمانی که چیزی تغییر می‌کند وظایف ایجاد می‌کنند.

محصول ممکن است این را به عنوان یک عمل واحد ارائه دهد: این باگ را برطرف کن، این قرارداد را خلاصه کن، این حساب را بررسی کن، یا این گزارش را آماده کن. در پشت صحنه، آن عمل واحد ممکن است شامل چندین فراخوانی مدل باشد.

این فاصله بین عمل کاربرمحور و استنتاج زیربنایی جایی است که باید طراحی درآمدزایی انجام شود.

چرا حلقه‌ها به یک مدل قیمت‌گذاری نیاز دارند

استفاده از حلقه سخت‌تر از قیمت‌گذاری چت یک‌باره است زیرا هزینه همیشه متناسب با درخواست قابل مشاهده نیست.

یک مشتری ممکن است یک سؤال ساده بپرسد که با یک تماس کم‌هزینه به پایان برسد. مشتری دیگر ممکن است یک وظیفه پیچیده ارسال کند که شامل برنامه‌ریزی، بازیابی، تماس‌های ابزار، اعتبارسنجی و تلاش‌های مجدد باشد. اگر هر دو اقدام به یک قیمت باشند، مشتری دوم می‌تواند بیشتر حاشیه سود را مصرف کند.

خطر زمانی افزایش می‌یابد که حلقه‌ها در پس‌زمینه اجرا شوند. یک جریان کاری زمان‌بندی‌شده می‌تواند تلاش مجدد کند در حالی که هیچ کاربری نظاره‌گر نیست. یک عامل با دسترسی به ابزار می‌تواند مراحل میانی بیشتری از حد انتظار تولید کند. یک مدل بررسی‌کننده می‌تواند تعداد تماس‌ها را دو برابر کند اگر هر پاسخ بررسی شود.

این به معنای بد بودن حلقه‌ها نیست. بلکه به این معناست که باید به عنوان یک الگوی استفاده در نظر گرفته شوند قبل از اینکه به عنوان یک ویژگی در نظر گرفته شوند.

قیمت‌گذاری مفید با سه سؤال آغاز می‌شود:

• مشتری فکر می‌کند چه واحدی را خریداری می‌کند؟
• چه تماس‌های مدلی توسط آن واحد فعال می‌شود؟
• کجا باید حاشیه اضافه شود تا سازنده برای ارزشی که ایجاد می‌کند پرداخت شود؟

پاسخ به ندرت این است که به ازای هر توکن خام در رابط کاربری محصول هزینه دریافت شود. اکثر مشتریان به وظایف، اجراها، صندلی‌ها، اسناد، گزارش‌ها، پروژه‌ها یا خودکارسازی‌ها فکر می‌کنند. اما سازنده همچنان نیاز به دید توکن، مدل و سطح اجرا در پشت صحنه دارد.

جایگاه ShareAI برای سازندگان

ShareAI یک چارچوب عامل، سازنده برنامه بدون کدنویسی، CMS، پلتفرم میزبانی یا موتور جریان کاری نیست. سازنده مالک برنامه خارج از ShareAI است: تجربه محصول، حساب‌های مشتری، منطق عامل، ابزارها، سیاست‌ها، گزارش‌ها و جریان پشتیبانی.

ShareAI در لایه استنتاج و کسب درآمد قرار می‌گیرد.

با ShareAI، یک سازنده می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی را از محصول خود از طریق ShareAI هدایت کند، مدل‌ها را از بازار مدل ShareAI, انتخاب کند، و یک حاشیه یا هزینه اضافی بر آن استفاده تعیین کند. مشتری هزینه استفاده از هوش مصنوعی هدایت‌شده را به ShareAI پرداخت می‌کند و ShareAI ماهانه از درآمد تولید شده به سازنده پرداخت می‌کند.

این برای حلقه‌های عامل مهم است زیرا سازنده می‌تواند دو چیز را که اغلب با هم ترکیب می‌شوند جدا کند.

• ارزش محصول: جریان کار، تجربه کاربری (UX)، منطق دامنه، پیشنهادات، ارزیابی‌ها و نتیجه مشتری.
• هزینه استنتاج: استفاده مکرر از مدل که برای ارائه آن نتیجه لازم است.

سازنده نیازی ندارد که برای کسب درآمد از ترافیک هوش مصنوعی به یک ارائه‌دهنده مدل تبدیل شود. ارائه‌دهندگان ظرفیت مدل یا محاسبات را به ShareAI ارائه می‌دهند. سازندگان تقاضا را از محصولات خود هدایت می‌کنند و می‌توانند از حاشیه‌ای که بر استفاده از هوش مصنوعی تولید می‌کنند، درآمد کسب کنند.

برای جزئیات پیاده‌سازی، با مستندات ShareAI و مرجع API ShareAI.

نحوه قیمت‌گذاری استفاده مکرر از استنتاج

بهترین مدل قیمت‌گذاری به آنچه محصول شما می‌فروشد بستگی دارد. حلقه‌های عامل معمولاً در یکی از پنج الگو قرار می‌گیرند.

1. قیمت به ازای هر اجرا

یک اجرا یک حلقه کامل از ابتدا تا انتها است. این زمانی کار می‌کند که هر اجرا یک نتیجه واضح داشته باشد، مانند یک گزارش، یک بازبینی کد، یک بررسی پشتیبانی، یا یک تحلیل سند.

از این روش استفاده کنید زمانی که مشتریان کار را به‌عنوان یک وظیفه برای تکمیل درک می‌کنند. محدودیت‌های داخلی برای حداکثر مراحل، حداکثر توکن‌ها و حداکثر تماس‌های ابزار اضافه کنید تا یک اجرای غیرعادی سخت نامحدود نشود.

2. قیمت به ازای سطح وظیفه

برخی حلقه‌ها بر اساس پیچیدگی متفاوت هستند. یک وظیفه کوتاه طبقه‌بندی نباید به اندازه یک جریان کاری تحقیق چندمرحله‌ای هزینه داشته باشد. در این صورت، سطوحی مانند استاندارد، پیشرفته و فشرده ایجاد کنید.

هر سطح می‌تواند به انتخاب‌های مدل مختلف، محدودیت‌های تلاش مجدد، مراحل بازبینی و اندازه زمینه نگاشت شود. مشتری یک طرح ساده می‌بیند. سازنده همچنان بودجه استنتاج پشت آن را کنترل می‌کند.

3. قیمت با استفاده شامل‌شده به‌علاوه اضافه‌بار

این روش برای محصولات SaaS که قبلاً اشتراک می‌فروشند رایج است. مقدار معقولی از استفاده از هوش مصنوعی را در هر طرح بگنجانید، سپس برای استفاده اضافی زمانی که مشتریان از آن فراتر می‌روند، هزینه دریافت کنید.

این روش پذیرش را آسان نگه می‌دارد و در عین حال از سازنده در برابر کاربران سنگین محافظت می‌کند. همچنین به تیم فروش یک مسیر ارتقاء تمیز می‌دهد زمانی که یک مشتری شروع به استفاده روزانه از ویژگی عامل می‌کند.

4. جریان‌های کاری با قیمت ممتاز به صورت جداگانه

هر ویژگی نماینده نباید در محصول پایه بسته‌بندی شود. یک جریان کاری که از مدل‌های قوی‌تر، زمینه طولانی‌تر، تماس‌های بازبین یا ابزارهای گران‌قیمت استفاده می‌کند، می‌تواند به عنوان یک افزونه ممتاز قرار گیرد.

این به ویژه برای آژانس‌ها و شرکت‌های نرم‌افزاری عمودی مفید است. ممکن است مشتری اهمیتی ندهد که چند تماس مدل انجام می‌شود. آنها اهمیت می‌دهند که جریان کاری زمان کارکنان را ذخیره کند، کار بازبینی را کاهش دهد یا یک محصول قابل استفاده ایجاد کند.

5. قیمت‌گذاری بر اساس نتیجه پذیرفته‌شده

در برخی محصولات، مشتری فقط می‌خواهد زمانی پرداخت کند که حلقه چیزی قابل استفاده تولید کند. این می‌تواند برای غنی‌سازی سرنخ، پاکسازی داده‌ها، استخراج اسناد یا تولید محتوا که خروجی قابل اعتبارسنجی است، کار کند.

با این مدل محتاط باشید. سازنده همچنان برای تلاش‌های ناموفق هزینه می‌پردازد. قیمت‌گذاری بر اساس نتیجه پذیرفته‌شده نیاز به ارزیابی قوی، محدودیت‌های سختگیرانه در تلاش مجدد و حاشیه کافی برای جذب اجراهای ناموفق دارد.

هزینه را قبل از افزودن حاشیه کنترل کنید

کسب درآمد زمانی امن‌تر است که حلقه محدود باشد.

با نقشه‌برداری از هر مرحله در جریان کاری شروع کنید. مشخص کنید کدام تماس‌ها نیاز به مدل‌های ممتاز دارند، کدام می‌توانند از مدل‌های کم‌هزینه‌تر استفاده کنند، کدام نیاز به بررسی‌کننده دارند و کدام می‌توانند زمانی که اعتماد بالا است، نادیده گرفته شوند. یک حلقه نیازی به استفاده از همان مدل برای هر مرحله ندارد.

از قوانین مسیریابی برای تطبیق هزینه با ارزش استفاده کنید:

• از مدل‌های سریع‌تر یا کم‌هزینه‌تر برای طبقه‌بندی، برنامه‌ریزی، استخراج و تبدیل‌های ساده استفاده کنید.
• از مدل‌های قوی‌تر برای ترکیب نهایی، تغییرات کد، استدلال‌های حساس یا پاسخ‌های قابل مشاهده مشتری استفاده کنید.
• تماس‌های بازبین را فقط در جایی اضافه کنید که اشتباهات گران‌قیمت هستند.
• حلقه را زمانی متوقف کنید که به محدودیت مرحله، توکن، زمان یا بودجه برسد.
• به مشتریان نشان دهید زمانی که یک وظیفه برای طرح انتخاب‌شده بیش از حد بزرگ است.

دسترسی به ابزار نیز نیازمند توجه است. پروتکل زمینه مدل در حال آسان‌تر کردن اتصال برنامه‌های هوش مصنوعی به ابزارها و منابع داده است. این قدرتمند است، اما همچنین به این معناست که سازندگان نیاز به مجوزهای واضح، ثبت وقایع، و مسیرهای بازبینی برای اقدامات مخرب دارند.

راهنمای امنیتی مانند OWASP Top 10 برای برنامه‌های LLM در اینجا مفید است زیرا حلقه‌ها می‌توانند خطراتی مانند تزریق درخواست، نمایندگی بیش از حد، طراحی ناامن ابزار، و افشای اطلاعات حساس را تقویت کنند.

در نهایت، سیستم را مانند یک جریان کاری تولیدی مشاهده کنید. مقدمه مشاهده‌پذیری OpenTelemetry نقطه شروع خوبی برای فکر کردن به ردیابی‌ها، معیارها و گزارش‌ها است. برای یک حلقه عامل، می‌خواهید بدانید کدام مدل اجرا شد، چند مرحله طول کشید، هزینه آن چقدر بود، آیا دوباره تلاش کرد، و کجا متوقف شد.

یک چک‌لیست عملی برای راه‌اندازی

قبل از افزودن یک حلقه عامل به یک محصول پولی، این چک‌لیست را مرور کنید:

1. واحد مشتری‌محور را تعریف کنید: اجرا، وظیفه، سند، گزارش، خودکارسازی، صندلی یا اعتبار.
2. هر فراخوان مدل و فراخوان ابزار را در داخل آن واحد نقشه‌برداری کنید.
3. تصمیم بگیرید کدام مراحل می‌توانند از مدل‌های کم‌هزینه‌تر استفاده کنند و کدام نیاز به مدل‌های پریمیوم دارند.
4. محدودیت‌های سختی برای مراحل، توکن‌ها، زمان، تلاش‌های مجدد، و اجراهای پس‌زمینه اضافه کنید.
5. تصمیم بگیرید که آیا همیشه نیاز به فراخوان بازبین است یا فقط در صورت ایجاد خطر.
6. استنتاج را از طریق ShareAI هدایت کنید و مسیر استفاده مورد انتظار را آزمایش کنید.
7. حاشیه سازنده‌ای تعیین کنید که استفاده عادی، تلاش‌های ناموفق، و سربار پشتیبانی را پوشش دهد.
8. به مشتریان محدودیت‌های واضح طرح را قبل از شروع جریان‌های کاری پرهزینه نشان دهید.
9. هزینه در سطح اجرا، نرخ موفقیت، نرخ تلاش مجدد، و ارزش مشتری را پیگیری کنید.
10. پس از دریافت داده‌های واقعی استفاده، قیمت‌گذاری را بازبینی کنید.

هدف این نیست که هر حلقه‌ای ارزان باشد. هدف این است که هر حلقه قابل فهم باشد. وقتی استفاده قابل مشاهده و محدود باشد، یک سازنده می‌تواند با اطمینان قیمت‌گذاری کند به جای اینکه آن را به صورت خاموش جذب کند.

سوالات متداول

کسب درآمد از حلقه‌های عامل هوش مصنوعی چه معنایی دارد؟

یعنی تبدیل استفاده مکرر از مدل در یک جریان کاری عامل به بخشی قیمت‌گذاری شده از محصول شما. به جای جذب هر تماس مدل به عنوان یک هزینه پنهان، سازنده می‌تواند استفاده را از طریق ShareAI هدایت کند، حاشیه تعیین کند و از ترافیک هوش مصنوعی که برنامه‌شان ایجاد می‌کند درآمد کسب کند.

آیا ShareAI یک چارچوب عامل یا سازنده برنامه است؟

خیر. ShareAI یک چارچوب عامل، سازنده بدون کدنویسی، لایه میزبانی یا CMS نیست. سازنده مالک برنامه و جریان کاری عامل خارج از ShareAI است. ShareAI به دسترسی مدل، استفاده از API، و کسب درآمد از بازار کمک می‌کند.

چه زمانی یک حلقه عامل برای ShareAI Builder مناسب است؟

زمانی مناسب است که محصول شما قبلاً استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کرده باشد و بخواهید آن استفاده را مستقیماً کسب درآمد کنید. مثال‌ها شامل دستیارهای کدنویسی، ابزارهای تحقیق، اتوماسیون پشتیبانی، بررسی اسناد، عوامل جریان کاری، و محصولات SaaS عمودی با ویژگی‌های هوش مصنوعی هستند.

کسب درآمد سازندگان در ShareAI چگونه کار می‌کند؟

یک سازنده استفاده از هوش مصنوعی را از محصول خود از طریق ShareAI هدایت می‌کند و حاشیه یا هزینه اضافی تعیین می‌کند. مشتری برای آن استفاده هدایت شده به ShareAI پرداخت می‌کند و ShareAI ماهانه از درآمد ایجاد شده به سازنده پرداخت می‌کند.

آیا مشتریان باید قیمت‌گذاری توکن را ببینند؟

معمولاً نه به عنوان تجربه اصلی محصول. بیشتر مشتریان وظایف، گزارش‌ها، اسناد، صندلی‌ها، اعتبارها یا اتوماسیون‌ها را بهتر از توکن‌ها درک می‌کنند. توکن‌ها همچنان به صورت داخلی مهم هستند زیرا هزینه و حاشیه را تعیین می‌کنند.

سازندگان چگونه باید حلقه‌هایی را که چندین مدل را فراخوانی می‌کنند قیمت‌گذاری کنند؟

با قیمت‌گذاری نتیجه‌ای که مشتری می‌بیند شروع کنید، سپس تماس‌های زیرین را نقشه‌برداری کنید. از مدل‌های کم‌هزینه‌تر برای مراحل ساده و مدل‌های قوی‌تر برای مراحل با ارزش بالا استفاده کنید. حاشیه را بر اساس هزینه کامل اجرای مورد انتظار اضافه کنید، نه فقط تماس اول مدل.

آیا آژانس‌ها می‌توانند از این مدل برای جریان‌های کاری هوش مصنوعی مشتری استفاده کنند؟

بله. آژانس‌هایی که ابزارهای هوش مصنوعی مشتری‌محور می‌سازند می‌توانند از ShareAI Builder برای هدایت استفاده استنتاج و تعیین حاشیه سود استفاده کنند. آژانس همچنان مالک اپلیکیشن مشتری، پیاده‌سازی، منطق جریان کاری و رابطه پشتیبانی است.

چه محدودیت‌هایی باید یک حلقه عامل قبل از کسب درآمد داشته باشد؟

حداقل، محدودیت‌های مرحله، محدودیت‌های تلاش مجدد، محدودیت‌های توکن، محدودیت‌های بودجه، مجوزهای ابزار، ثبت‌وقایع و بررسی انسانی برای اقدامات پرخطر را تعریف کنید. کسب درآمد زمانی بهترین عملکرد را دارد که حلقه محدود و قابل مشاهده باشد.

آیا ShareAI جایگزین LangChain، LangGraph، CrewAI یا ابزارهای عامل دیگر می‌شود؟

خیر. آن ابزارها می‌توانند به ساخت یا هماهنگی جریان کاری عامل کمک کنند. ShareAI در لایه دسترسی به مدل و کسب درآمد قرار می‌گیرد، جایی که Builder ترافیک استنتاج را هدایت می‌کند و از استفاده درآمد کسب می‌کند.

چه معیارهایی باید توسط Builders دنبال شود؟

هزینه هر اجرا، مراحل هر اجرا، توکن‌ها هر اجرا، ترکیب مدل، نرخ تلاش مجدد، نرخ موفقیت، دلیل شکست، ارزش مشتری‌محور و بار پشتیبانی را دنبال کنید. قیمت‌گذاری باید بر اساس استفاده واقعی تنظیم شود، نه فرضیات.

این چگونه با ارائه‌دهنده بودن در ShareAI متفاوت است؟

ارائه‌دهندگان ظرفیت مدل یا محاسبات را به بازار ShareAI ارائه می‌دهند. Builders تقاضا را از اپلیکیشن‌های خودشان می‌آورند و می‌توانند با افزودن حاشیه به استفاده هوش مصنوعی که محصولاتشان ایجاد می‌کنند، درآمد کسب کنند.

امن‌ترین آزمایش قیمت‌گذاری اولیه چیست؟

با استفاده شامل‌شده به‌علاوه مسیر واضح اضافه‌بار، یا قیمت هر اجرا با محدودیت‌های محافظه‌کارانه شروع کنید. این به مشتریان یک نقطه شروع ساده می‌دهد در حالی که Builder را از حلقه‌های غیرمعمول گران‌قیمت محافظت می‌کند.