اعتبار هوش مصنوعی در مقابل قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده برای محصولات SaaS

اعتبارهای هوش مصنوعی در مقابل قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده فقط یک تصمیم بسته‌بندی برای تیم‌های SaaS نیست. این تصمیم می‌گیرد که چه کسی هزینه متغیر هوش مصنوعی را جذب می‌کند وقتی یک مشتری یک ویژگی مفید هوش مصنوعی را به یک جریان کاری روزانه تبدیل می‌کند.

اعتبارها می‌توانند راه‌اندازی ویژگی‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر کنند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده می‌تواند این ویژگی‌ها را ایمن‌تر برای مقیاس‌گذاری کند. پاسخ درست اغلب یکی یا دیگری نیست؛ بلکه تقسیم واضحی بین دسترسی هوش مصنوعی شامل شده و استفاده‌ای که مشتری پرداخت می‌کند وقتی مصرف نامنظم می‌شود.

این مهم است زیرا هزینه هوش مصنوعی مانند هزینه کلاسیک SaaS رفتار نمی‌کند. یک کاربر که یک بار در هفته روی داشبورد گزارش کلیک می‌کند و یک کاربر که تمام روز تحلیل سند با زمینه طولانی انجام می‌دهد ممکن است در همان طرح اشتراک باشند، اما بار استنتاج یکسانی ایجاد نمی‌کنند. اگر مدل قیمت‌گذاری با آنها یکسان رفتار کند، تیم محصول ریسک حاشیه را تحمل می‌کند.

پاسخ کوتاه

از اعتبارهای هوش مصنوعی استفاده کنید وقتی به یک تخصیص ساده، بسته شروع، محدودیت آزمایشی، یا حق مبتنی بر طرح نیاز دارید. از قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده استفاده کنید وقتی هزینه هوش مصنوعی به طور قابل توجهی توسط مشتری، فضای کاری، ویژگی، مدل، حجم سند، یا پیچیدگی جریان کاری تغییر می‌کند.

برای بسیاری از محصولات SaaS، مدل تمیزترین حالت ترکیبی است: اشتراک را برای محصول اصلی نگه دارید، مقدار مناسبی از استفاده هوش مصنوعی را شامل کنید، و مصرف سنگین‌تر هوش مصنوعی را از طریق یک لایه استفاده هدایت کنید که مشتری برای آنچه واقعاً استفاده می‌کند پرداخت کند.

مشکلاتی که اعتبارهای هوش مصنوعی حل می‌کنند

اعتبارهای هوش مصنوعی مفید هستند زیرا یک هزینه ناآشنا را به یک تخصیص محصول آشنا تبدیل می‌کنند. یک طرح ممکن است شامل 500 خلاصه، 1,000 پیام دستیار، 50 تولید گزارش، یا یک موجودی اعتبار ماهانه باشد که با دوره اشتراک تنظیم می‌شود.

این ساختار زمانی که ویژگی هوش مصنوعی جدید است، استفاده هنوز متوسط است، و تیم می‌خواهد یک روش ساده برای توضیح محدودیت‌ها داشته باشد، خوب عمل می‌کند. اعتبارها همچنین می‌توانند در آزمایش‌ها کمک کنند زیرا یک مرز واضح ایجاد می‌کنند: مشتری می‌تواند ویژگی هوش مصنوعی را آزمایش کند بدون اینکه درب مصرف نامحدود باز شود.

اعتبارها به ویژه برای ارتباط با مشتری مفید هستند. آنها به تیم‌های محصول اجازه می‌دهند به زبان ساده بگویند که یک طرح شامل مقدار مشخصی از کار هوش مصنوعی است. این آسان‌تر از توضیح توکن‌ها، خواندن کش، تماس‌های ابزار، یا قیمت‌گذاری خاص مدل به هر خریدار است.

جایی که اعتبارها شروع به شکست می‌کنند

اعتبارها شکننده می‌شوند وقتی که تنوع زیادی را پنهان می‌کنند. همان تعداد اعتبار ممکن است هزینه‌های داخلی بسیار متفاوتی را پوشش دهد بسته به مدل، طول زمینه، حالت، استفاده از ابزار، و تعداد مراحل داخل جریان کاری.

ارائه‌دهندگان مدل اصلی قبلاً استفاده را در ابعاد مختلفی که بسته به درخواست تغییر می‌کند قیمت‌گذاری می‌کنند. اوپن‌ای‌آی قیمت‌گذاری مدل مبتنی بر استفاده جداگانه‌ای را در سراسر ورودی، ورودی کش شده، خروجی، و کار چند حالتی منتشر می‌کند. آنتروپیک اسناد رفتار قیمت‌گذاری خاص توکن و ویژگی، از جمله کش کردن درخواست‌ها. گوگل جمنای اشاره می‌کند که هزینه‌های استفاده از عامل‌ها بر اساس مصرف توکن‌های پایه و استفاده از ابزارها است.

اینجاست که یک سطل اعتبار عمومی می‌تواند به یک نشت حاشیه‌ای تبدیل شود. اگر یک فضای کاری از پیشنهادات کوتاه هوش مصنوعی استفاده کند و دیگری تحقیقات عمیق، پردازش فایل یا عامل‌های چندمرحله‌ای را اجرا کند، یک تعادل اعتبار ثابت ممکن است هزینه واقعی یا ارزش مشتری پشت کار را منعکس نکند.

آنچه قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده حل می‌کند

قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده باعث می‌شود مصرف هوش مصنوعی به مشتری که آن را ایجاد می‌کند، وابسته باشد. به جای پنهان کردن هر اقدام هوش مصنوعی در یک قیمت صندلی، محصول برای واحدهایی که به فعالیت واقعی مرتبط هستند، هزینه دریافت می‌کند: پیام‌ها، درخواست‌ها، گزارش‌ها، اسناد، تصاویر، جریان‌های کاری، دقیقه‌ها، وظایف یا توکن‌ها.

این موضوع زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که کاربران سنگین همان کاربرانی باشند که بیشترین ارزش را دریافت می‌کنند. اگر یک تیم پشتیبانی هزاران پاسخ با کمک هوش مصنوعی اجرا کند، یا یک جریان کاری حقوقی دسته‌های بزرگ اسناد را پردازش کند، قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده می‌تواند مدل تجاری را با هزینه و نتیجه همسو نگه دارد.

بازار به این سمت حرکت می‌کند. بسمر الگوهای درآمدزایی هوش مصنوعی را در مورد استفاده، جریان کاری، نتیجه و قیمت‌گذاری ترکیبی توصیف می‌کند. گزارش قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده Metronome به هوش مصنوعی و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان دلیلی اشاره می‌کند که تیم‌های SaaS به مدل‌های قیمت‌گذاری نیاز دارند که بتوانند با مصرف متغیر و هزینه زیرساخت مطابقت داشته باشند.

اعتبار هوش مصنوعی در مقابل قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده: مقایسه سریع

نقطه تصمیم‌گیری	اعتبارهای AI	قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده
بهترین استفاده	شامل کمک‌هزینه، بسته‌بندی آزمایشی، محدودیت‌های طرح، آموزش ساده مشتری.	مصرف متغیر هوش مصنوعی، کاربران حرفه‌ای، جریان‌های کاری ممتاز، اضافه‌مصرف پرداخت‌شده توسط مشتری.
احساس مشتری	بسته پیش‌بینی‌پذیر که مشابه حقوق طرح احساس می‌شود.	پرداخت برای کار واقعی هوش مصنوعی، اغلب مرتبط با فعالیت قابل مشاهده محصول.
ریسک حاشیه	پنهان تا زمانی که کاربران سنگین کمک‌هزینه را تمام کنند یا آن را تحریف کنند.	با مصرف حرکت می‌کند وقتی که اندازه‌گیری و قیمت‌گذاری واضح باشد.
تناسب با SaaS	مناسب برای راه‌اندازی، ورود، آزمایش‌ها، و ویژگی‌های هوش مصنوعی با تغییرات کم.	قوی‌تر برای ویژگی‌های سنگین اسناد، عامل‌محور، چندوجهی، یا با حجم بالا.
تناسب با ShareAI Builder	اعتبارها می‌توانند دسترسی شامل‌شده در تجربه محصول شما را توصیف کنند.	استفاده هدایت‌شده توسط ShareAI به سازندگان اجازه می‌دهد حاشیه‌ای اضافه کنند و از مصرف هوش مصنوعی پرداخت‌شده توسط مشتری درآمد کسب کنند.

چگونه ShareAI Builder با مدل SaaS سازگار است

ShareAI Builder برای محصولاتی است که قبلاً خارج از ShareAI وجود دارند. این یک سازنده اپلیکیشن بدون کدنویسی، CMS، سازنده جریان کاری، چارچوب اپلیکیشن یا لایه میزبانی نیست. تیم شما محصول SaaS، تجربه کاربری، مدل اشتراک و رابطه با مشتری را حفظ می‌کند.

لایه Builder برای استفاده از هوش مصنوعی است. یک تیم SaaS ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از محصول خود از طریق ShareAI هدایت می‌کند، یک حاشیه سود یا هزینه اضافی تنظیم می‌کند و به مشتریان اجازه می‌دهد برای استفاده هدایت‌شده به ShareAI پرداخت کنند. ShareAI این جریان استفاده هدایت‌شده هوش مصنوعی را مدیریت می‌کند و Builder پرداخت‌های ماهانه را بر اساس درآمد تولیدشده دریافت می‌کند.

این امر ShareAI را زمانی مفید می‌کند که محصول قبلاً مشتری داشته باشد و تیم بخواهد یک لایه کسب درآمد هوش مصنوعی آگاه از استفاده را بدون بازسازی مسیرها، اندازه‌گیری، پرداخت مشتری برای استفاده از هوش مصنوعی و منطق پرداخت از ابتدا ایجاد کند. سازندگان همچنین می‌توانند گزینه‌های مدل موجود را از طریق فهرست مدل‌های ShareAI مقایسه کنند و راهنمایی‌های پیاده‌سازی را در مستندات ShareAI.

چه زمانی تیم‌های SaaS باید از اعتبار هوش مصنوعی استفاده کنند

اعتبارها همچنان زمانی مناسب هستند که محصول به سادگی بیشتر از دقت نیاز داشته باشد. آن‌ها زمانی بهترین عملکرد را دارند که تیم بتواند استفاده را به اندازه کافی پیش‌بینی کند تا حاشیه‌ها پایدار بمانند.

• از اعتبارها برای آزمایش‌های رایگان استفاده کنید که در آن مشتریان به یک محدودیت واضح نیاز دارند.
• از اعتبارها برای بسته‌بندی راه‌اندازی استفاده کنید زمانی که تیم هنوز در حال یادگیری الگوهای پذیرش است.
• از اعتبارها برای کمک‌کننده‌های هوش مصنوعی کم‌هزینه، مانند پیشنهادات کوتاه یا خلاصه‌های سبک استفاده کنید.
• از اعتبارها زمانی استفاده کنید که تیم‌های فروش، پذیرش و پشتیبانی به یک پاسخ ساده برای “چقدر هوش مصنوعی شامل می‌شود؟” نیاز دارند.”
• از اعتبارها زمانی استفاده کنید که تیم محصول بتواند تعریف کند که یک اعتبار به چه معناست و آن تعریف را پایدار نگه دارد.

قانون مهم این است که اعتبارها نباید هوش مصنوعی نامحدود را وعده دهند. اگر تیم نتواند با اطمینان اعتبارها را به هزینه واقعی، ارزش مشتری یا هر دو مرتبط کند، اعتبارها باید به عنوان یک کمک‌هزینه اولیه در نظر گرفته شوند نه کل مدل کسب درآمد.

زمانی که قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده قوی‌تر است

قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده زمانی قوی‌تر است که مشتریان بارهای بسیار متفاوتی از هوش مصنوعی ایجاد کنند. این حتی در داخل یک محصول معمولی B2B SaaS ممکن است اتفاق بیفتد، به‌ویژه زمانی که هوش مصنوعی بخشی از جریان کاری عملیاتی شود و نه یک ویژگی جدید.

• از قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده برای جریان‌های کاری اسناد با زمینه طولانی استفاده کنید.
• از آن زمانی استفاده کنید که مشتریان بتوانند مدل‌های گران‌تر یا خروجی‌های غنی‌تر را انتخاب کنند.
• از آن زمانی استفاده کنید که فضاهای کاری، مستأجران یا بخش‌ها در مصرف تفاوت زیادی داشته باشند.
• از آن برای عوامل چندمرحله‌ای استفاده کنید که یک درخواست می‌تواند چندین تماس مدل را فعال کند.
• از آن زمانی استفاده کنید که ویژگی هوش مصنوعی ارزش قابل اندازه‌گیری برای مشتری ایجاد کند، مانند تیکت‌های حل‌شده، فایل‌های پردازش‌شده، گزارش‌های تولیدشده یا جریان‌های کاری تکمیل‌شده.

در این موارد، مشتری معمولاً درک می‌کند که چرا استفاده بیشتر هزینه بیشتری دارد. تیم محصول همچنان به ارتباط واضح نیاز دارد، اما مدل قیمت‌گذاری دیگر کاربران سبک و کاربران قدرتمند را مجبور نمی‌کند که در یک سطل هزینه هوش مصنوعی قرار گیرند.

یک مدل ترکیبی عملی

قوی‌ترین مدل SaaS اغلب اشتراک به‌علاوه استفاده شامل‌شده به‌علاوه اضافه‌بار هوش مصنوعی پرداختی است. این باعث می‌شود برنامه اصلی SaaS به‌راحتی خریداری شود و در عین حال مصرف هوش مصنوعی با تغییرات بالا قابل مشاهده و پایدار باشد.

1. یک واحد استفاده را انتخاب کنید که مشتریان آن را درک کنند، مانند اسناد پردازش‌شده، پیام‌های دستیار، گزارش‌های تولیدشده، اجرای جریان‌های کاری یا تصاویر ایجادشده.
2. مقدار مجاز شامل‌شده را برای هر برنامه، آزمایش یا بخش مشتری تعریف کنید.
3. تصمیم بگیرید که کدام استفاده باید شامل‌شده باقی بماند و کدام استفاده پریمیوم یا اضافه‌بار باید توسط مشتری پرداخت شود.
4. استفاده هوش مصنوعی پرداختی را از طریق ShareAI هدایت کنید و حاشیه Builder را پیکربندی کنید.
5. استفاده را بر اساس مشتری، فضای کاری، ویژگی و مدل نظارت کنید تا قیمت‌گذاری بتواند با پذیرش واقعی تکامل یابد.

این همچنین جایی است که پیام‌رسانی به مشتری اهمیت دارد. یک مدل ترکیبی خوب پذیرش را تنبیه نمی‌کند. به مشتریان می‌گوید که محصول مقدار منصفانه‌ای از استفاده هوش مصنوعی را شامل می‌شود و کار سنگین‌تر هوش مصنوعی به‌طور جداگانه قیمت‌گذاری می‌شود زیرا هزینه محاسبات جداگانه و ارزش جداگانه ایجاد می‌کند.

یک قانون تصمیم‌گیری ساده

اگر ویژگی هوش مصنوعی بیشتر درباره دسترسی باشد، معمولاً اعتبارها کافی هستند. اگر ویژگی هوش مصنوعی درباره کار تکراری، پردازش سنگین، انتخاب مدل یا حجم خاص مشتری باشد، قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده باید بخشی از مدل باشد.

برای تیم‌های SaaS که از ShareAI Builder استفاده می‌کنند، مسیر عملی این است که اعتبارها را به‌عنوان تخصیص دوستانه برای مشتری نگه دارند و از استفاده هدایت‌شده ShareAI برای مصرفی که نباید در اشتراک پنهان شود، استفاده کنند. مشتری برای استفاده هدایت‌شده هوش مصنوعی پرداخت می‌کند، Builder از حاشیه تنظیم‌شده درآمد کسب می‌کند و محصول می‌تواند بدون اینکه هر طرحی به‌طور تصادفی نامحدود شود، به مقیاس‌دهی ادامه دهد.

سوالات متداول

تفاوت بین اعتبارهای هوش مصنوعی و قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده چیست؟

اعتبارهای هوش مصنوعی یک تخصیص بسته‌بندی‌شده هستند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده بر اساس مصرف واقعی هوش مصنوعی، مانند درخواست‌ها، توکن‌ها، اسناد، اجرای جریان‌های کاری یا خروجی‌های تولیدشده، هزینه دریافت می‌کند. اعتبارها توضیح‌دادن را آسان‌تر می‌کنند؛ قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده معمولاً برای بارهای کاری متغیر یا سنگین هوش مصنوعی بهتر است.

آیا اعتبارهای هوش مصنوعی برای محصولات SaaS بد هستند؟

خیر. اعتبارهای هوش مصنوعی می‌توانند برای آزمایش‌ها، ورود اولیه، محدودیت‌های طرح و ویژگی‌های قابل پیش‌بینی مفید باشند. آن‌ها زمانی خطرناک می‌شوند که تفاوت‌های واقعی هزینه بین کاربران سبک و کاربران قدرتمند را پنهان کنند.

چه زمانی قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده هوش مصنوعی بهتر از اعتبارها است؟

قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده زمانی بهتر است که مصرف هوش مصنوعی بر اساس مشتری، فضای کاری، مدل، اندازه سند، طول مکالمه یا پیچیدگی جریان کاری متفاوت باشد. این روش به‌ویژه زمانی مفید است که استفاده سنگین هم هزینه بالاتر و هم ارزش بالاتر برای مشتری ایجاد کند.

آیا یک محصول SaaS می‌تواند هم از اعتبارها و هم از قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده استفاده کند؟

بله. یک مدل ترکیبی اغلب عملی‌ترین گزینه است. طرح SaaS می‌تواند شامل یک تخصیص ماهانه هوش مصنوعی باشد، در حالی که استفاده اضافی یا پریمیوم هوش مصنوعی به‌طور جداگانه هدایت و پرداخت می‌شود.

ShareAI چگونه به تیم‌های SaaS کمک می‌کند تا از استفاده هوش مصنوعی درآمد کسب کنند؟

ShareAI Builder به تیم‌های SaaS اجازه می‌دهد ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از یک محصول موجود از طریق ShareAI هدایت کنند، یک حاشیه تنظیم کنند، به مشتریان اجازه دهند برای استفاده هدایت‌شده به ShareAI پرداخت کنند و پرداخت‌های ماهانه را بر اساس درآمدهای تولیدشده دریافت کنند.

آیا ShareAI برنامه SaaS یا ویژگی هوش مصنوعی را می‌سازد؟

خیر. ShareAI یک سازنده برنامه، پلتفرم میزبانی، CMS یا سازنده جریان کاری نیست. تیم SaaS مالک و سازنده محصول خارج از ShareAI است. ShareAI لایه استفاده هدایت‌شده هوش مصنوعی را مدیریت می‌کند.

چه کسی هزینه استفاده از ShareAI را پرداخت می‌کند؟

مشتری هزینه استفاده از هوش مصنوعی مسیریابی شده توسط ShareAI را پرداخت می‌کند. سازنده حاشیه یا هزینه اضافی را تنظیم می‌کند و پرداخت‌ها بر اساس استفاده تولید شده طبق تنظیمات سازنده انجام می‌شود.

پرداخت‌های سازنده برای تیم‌های SaaS چگونه کار می‌کند؟

هنگامی که یک محصول SaaS استفاده از هوش مصنوعی پرداخت شده توسط مشتری را با حاشیه سازنده تنظیم شده از طریق ShareAI مسیریابی می‌کند، سازنده پرداخت‌های ماهانه را بر اساس درآمد تولید شده از آن استفاده دریافت می‌کند.

تیم‌های SaaS باید چه واحدهای استفاده‌ای را اندازه‌گیری کنند؟

واحدهای خوب برای مشتریان قابل فهم و برای محصول معنادار هستند. گزینه‌های رایج شامل اسناد پردازش شده، گزارش‌های تولید شده، مکالمات پشتیبانی، پیام‌های دستیار، اجرای جریان‌های کاری، تصاویر، دقیقه‌ها، وظایف یا استفاده در سطح فضای کاری می‌باشد.

تیم‌های SaaS چگونه باید استفاده از هوش مصنوعی پرداخت شده را برای مشتریان توضیح دهند؟

توضیح دهید که طرح اصلی شامل یک سهمیه منصفانه هوش مصنوعی است، در حالی که کار سنگین‌تر هوش مصنوعی اندازه‌گیری می‌شود زیرا هزینه محاسبات جداگانه و ارزش مشتری ایجاد می‌کند. از اصطلاحات داخلی مدل اجتناب کنید مگر اینکه مخاطب مشتری فنی باشد.

چه اتفاقی می‌افتد وقتی کاربران قدرتمند بیشتر از حد انتظار از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟

اگر تمام استفاده در یک طرح ثابت پنهان باشد، تیم محصول هزینه اضافی را جذب می‌کند. با یک مدل ترکیبی یا مبتنی بر استفاده، کاربران سنگین می‌توانند هزینه استفاده اضافی هوش مصنوعی که تولید می‌کنند را پرداخت کنند.

آیا ShareAI جایگزین سیستم صورتحساب اشتراک من است؟

خیر. تیم‌های SaaS می‌توانند سیستم اشتراک، مجوز یا صورتحساب طرح موجود خود را حفظ کنند. ShareAI Builder لایه استفاده از هوش مصنوعی مسیریابی شده و حاشیه برای مصرف هوش مصنوعی پرداخت شده توسط مشتری است، نه جایگزینی برای کل سیستم صورتحساب SaaS.

قیمت‌گذاری استفاده نابرابر هوش مصنوعی

با یک ویژگی هوش مصنوعی با تغییرات بالا شروع کنید: دستیار، تولید کننده گزارش، جریان کاری سند، ابزار تصویر یا اتوماسیونی که کاربران قدرتمند بسیار بیشتر از دیگران اجرا می‌کنند. سهمیه شامل شده را تعریف کنید، تصمیم بگیرید چه چیزی باید توسط مشتری پرداخت شود و آن استفاده را با حاشیه سازنده از طریق ShareAI مسیریابی کنید.

کنسول سازنده ShareAI را باز کنید برای اتصال ترافیک برنامه و تنظیم حاشیه استفاده برای استنتاج هوش مصنوعی مسیریابی شده توسط ShareAI.