Harga alur kerja AI harus dimulai dengan unit kerja yang sudah dipahami oleh pelanggan. Seorang klien mungkin tidak peduli berapa banyak token yang dikonsumsi oleh model, tetapi mereka memahami alur kerja yang dijalankan, dokumen yang diproses, tiket yang dirangkum, prospek yang memenuhi syarat yang dibuat, dan tugas yang diselesaikan.<\/p>\n
Itulah mengapa menetapkan harga alur kerja AI berdasarkan jumlah alur kerja, dokumen, tiket, atau hasil sering kali lebih jelas daripada menjual akses AI mentah. Ini menghubungkan faktur dengan pekerjaan yang dilakukan oleh otomatisasi. Ini juga memberikan cara bagi Pembuat untuk terus menghasilkan pendapatan ketika penggunaan berlanjut setelah implementasi pertama, peluncuran produk, atau penyerahan klien.<\/p>\n
ShareAI cocok dengan model tersebut sebagai lapisan penggunaan AI yang diarahkan. Pembuat memiliki aplikasi, alur kerja, plugin, portal, atau otomatisasi di luar ShareAI. ShareAI Builder<\/a> membantu mengarahkan lalu lintas inferensi AI yang dipilih, menentukan margin atau biaya tambahan, menangani pembayaran pelanggan untuk penggunaan yang diarahkan tersebut, dan mendukung pembayaran bulanan Pembuat berdasarkan pendapatan yang dihasilkan.<\/p>\n Biaya proyek tetap sederhana, tetapi tidak selalu sesuai dengan cara alur kerja AI berperilaku setelah peluncuran. Satu klien mungkin menjalankan alur kerja peninjauan dokumen beberapa ratus kali sebulan. Klien lain mungkin mengarahkan ribuan file, tiket, atau catatan prospek melalui sistem yang sama. Pembangunan mungkin terlihat serupa, tetapi penggunaan, biaya model, dan nilai klien tidaklah sama.<\/p>\n Unit penggunaan memberikan batasan komersial pada alur kerja. Ini memberi tahu klien aktivitas apa yang menghasilkan biaya, memberi tahu Pembuat apa yang harus dilacak, dan mempermudah penjelasan mengapa penggunaan yang lebih berat harus membayar lebih daripada penggunaan yang ringan.<\/p>\n Tujuannya bukan untuk mengungkapkan setiap detail biaya internal. Tujuannya adalah untuk menerjemahkan aktivitas AI yang variabel ke dalam unit yang dapat diprediksi, disetujui, dan dihubungkan dengan nilai bisnis oleh klien.<\/p>\n Unit terbaik tergantung pada apa yang dilakukan oleh alur kerja. Mulailah dengan tindakan yang terlihat oleh pengguna, lalu petakan tindakan tersebut kembali ke panggilan AI, volume data, dan peristiwa pengalihan di baliknya.<\/p>\n Gunakan alur kerja yang dijalankan ketika otomatisasi memiliki awal dan akhir yang jelas. Ini bekerja dengan baik untuk agen multi-langkah, pipeline pengayaan, alur tinjauan, pembuatan laporan, pemeriksaan QA, dan otomatisasi internal di mana setiap alur kerja yang dijalankan mewakili pekerjaan yang selesai.<\/p>\n Alur kerja yang dijalankan mudah dijelaskan, tetapi membutuhkan definisi yang hati-hati. Tentukan apakah pengulangan, alur kerja yang gagal, alur kerja sebagian, atau langkah-langkah latar belakang dihitung sebagai peristiwa yang dapat ditagih. Jika alur kerja dapat berulang, bercabang, atau memanggil beberapa model, definisi alur kerja yang dijalankan harus tetap sederhana bagi klien sambil tetap melindungi Pembuat dari penggunaan yang berat.<\/p>\n Gunakan dokumen ketika alur kerja membaca, merangkum, mengekstrak, mengklasifikasi, menyensor, atau meninjau file. Ini bekerja untuk faktur, kontrak, lampiran dukungan, resume, klaim, kebijakan, unggahan basis pengetahuan, dan laporan internal.<\/p>\n Penetapan harga dokumen itu intuitif, tetapi tidak semua dokumen sama. PDF dua halaman dan file 200 halaman dapat menciptakan penggunaan AI yang sangat berbeda. Pembuat dapat menangani itu dengan tingkatan, rentang halaman, batas ukuran file, penggunaan yang disertakan, atau aturan dokumen berat yang terpisah.<\/p>\n Gunakan tiket atau percakapan ketika alur kerja membantu tim dukungan pelanggan, penjualan, keberhasilan, atau operasi untuk memilah dan merespons. Pelanggan sudah berpikir dalam antrean, tiket, utas, dan kasus, sehingga metrik harga sesuai dengan pekerjaan.<\/p>\n Unit ini membutuhkan batas yang jelas. Ringkasan tiket, asisten percakapan penuh, pemeriksaan sentimen, dan balasan yang disarankan mungkin memiliki profil penggunaan yang berbeda. Jika alur kerja menyentuh percakapan panjang atau tindak lanjut berulang, definisikan apa yang dihitung sebagai satu tiket yang dapat ditagih.<\/p>\n Gunakan hasil ketika klien lebih menghargai hasil daripada aktivitas. Contohnya termasuk prospek yang memenuhi syarat, catatan yang disetujui, bidang yang diekstraksi, ulasan yang diselesaikan, kasus yang diarahkan, proposal yang dihasilkan, atau permintaan yang diselesaikan.<\/p>\n Penetapan harga hasil bisa sangat kuat, tetapi membutuhkan kepercayaan dan pengukuran yang bersih. Pembuat harus menghindari klaim hasil yang samar dan mendefinisikan peristiwa dengan hati-hati. Sebuah prospek yang memenuhi syarat, misalnya, membutuhkan aturan yang diterima klien sebelum penagihan dimulai.<\/p>\n Token, panggilan model, pembacaan cache, pembuatan gambar, dan penggunaan alat penting secara internal. Mereka memengaruhi biaya dan margin. Tetapi mereka biasanya bukan bahasa penetapan harga yang terbaik untuk klien agensi, pembeli SaaS, pemimpin departemen, atau tim operasi.<\/p>\n Klien membeli nilai alur kerja. Mereka ingin tahu berapa biaya penggunaan selama sebulan, apa yang terjadi ketika aktivitas meningkat, dan bagaimana biaya terhubung dengan hasil bisnis. Pertahankan model biaya internal yang tepat, lalu terjemahkan ke dalam unit yang dapat ditagih yang dapat dikenali klien.<\/p>\n ShareAI dapat membantu dengan pemisahan itu. Pembuat dapat mengarahkan penggunaan melalui ShareAI, menetapkan margin komersial, dan melacak pendapatan tanpa memaksa setiap percakapan klien menjadi diskusi biaya model mentah.<\/p>\n Sebagian besar penetapan harga alur kerja AI bekerja lebih baik sebagai paket hibrida daripada murni bayar sesuai penggunaan. Model hibrida dapat mencakup biaya implementasi, komponen layanan atau dukungan bulanan, penggunaan yang disertakan, dan penggunaan berbayar di luar ambang batas yang disertakan.<\/p>\n Sebagai contoh, sebuah agensi mungkin mengenakan biaya untuk implementasi dan dukungan, menyertakan sejumlah tetap alur kerja per bulan, lalu menetapkan harga penggunaan tambahan yang diarahkan melalui ShareAI. Tim perangkat lunak mungkin mempertahankan rencana langganannya dan hanya mengarahkan tindakan AI premium melalui ShareAI sebagai penggunaan berbayar.<\/p>\n Ini memberikan pelanggan penetapan harga dasar yang dapat diprediksi sambil tetap menjaga penggunaan berat agar tidak menggerus margin Pembuat. Ini juga memberikan Pembuat jawaban yang lebih jelas ketika penggunaan meningkat: pelanggan membayar untuk lebih banyak aktivitas karena alur kerja digunakan lebih banyak.<\/p>\n ShareAI bukan pembuat aplikasi, pembuat alur kerja, CMS, lapisan hosting, atau alat otomatisasi tanpa kode. Builder membawa aplikasi, basis pengguna, logika alur kerja, dan hubungan pelanggan.<\/p>\n ShareAI menyediakan marketplace AI dan lapisan API untuk penggunaan inferensi yang diarahkan. Itu berarti Builder dapat menghubungkan panggilan model yang dipilih, menggunakan ShareAI API<\/a>, membandingkan opsi model di pasar model multi-penyedia yang transparan<\/a>, dan mengonfigurasi bagaimana penggunaan yang diarahkan harus dimonetisasi.<\/p>\n Untuk keputusan penetapan harga alur kerja, ini menciptakan pembagian yang praktis. Builder memutuskan unit dan paket yang berhadapan dengan pelanggan. ShareAI mendukung penggunaan yang diarahkan, aliran pembayaran pelanggan untuk penggunaan tersebut, kontrol margin, dan mekanisme pembayaran bulanan.<\/p>\n Sebelum menempatkan alur kerja di depan pelanggan, tentukan model penetapan harga dengan daftar periksa singkat.<\/p>\n Kesalahan pertama adalah menetapkan harga setiap alur kerja dengan cara yang sama. Alur kerja yang banyak dokumen, alur kerja dukungan, dan alur kerja kualifikasi penjualan tidak semuanya harus menggunakan metrik yang sama hanya karena mereka menggunakan model AI yang sama di bawahnya.<\/p>\n Kesalahan kedua adalah menyembunyikan semua penggunaan AI di dalam biaya tetap. Harga tetap mungkin mudah dijual, tetapi menjadi berisiko ketika beberapa pengguna berat menghasilkan sebagian besar biaya AI.<\/p>\n Kesalahan ketiga adalah membuat metrik terlalu teknis. Jika pelanggan tidak dapat menjelaskan unit tersebut kepada tim mereka sendiri, model harga akan lebih sulit disetujui.<\/p>\n Kesalahan keempat adalah menjanjikan pendapatan berulang yang dijamin. Pendapatan berbasis penggunaan bergantung pada adopsi nyata, penggunaan yang diarahkan, harga, dan margin. Ini menciptakan potensi pendapatan berulang, tetapi harus disajikan dengan jujur.<\/p>\n Untuk strategi monetisasi Builder lebih lanjut, telusuri arsip ShareAI Insights<\/a>.<\/p>\n Harga alur kerja AI adalah metode penetapan harga untuk alur kerja yang didukung AI berdasarkan unit penggunaan seperti run, dokumen, tiket, percakapan, tindakan, atau hasil.<\/p>\n Unit terbaik adalah yang paling dekat dengan nilai pelanggan. Gunakan run untuk pekerjaan yang jelas, dokumen untuk alur kerja file, tiket untuk pekerjaan dukungan, dan hasil ketika hasil yang selesai dapat diukur dengan jelas.<\/p>\n Token penting untuk pelacakan biaya internal, tetapi jarang menjadi unit yang paling jelas bagi pelanggan. Sebagian besar pelanggan lebih memahami dokumen, tiket, run, atau tindakan yang selesai daripada matematika token model.<\/p>\n ShareAI memungkinkan Builder mengarahkan penggunaan AI dari aplikasi atau alur kerja yang ada, mengonfigurasi margin atau biaya tambahan, mengumpulkan pembayaran pelanggan untuk penggunaan yang diarahkan, dan mendapatkan pembayaran bulanan dari penggunaan yang dihasilkan.<\/p>\n Tidak. Builder membuat dan memiliki alur kerja, aplikasi, plugin, agen, portal, atau otomatisasi di luar ShareAI. ShareAI mendukung penggunaan AI yang diarahkan, pembayaran, margin, dan mekanisme pembayaran.<\/p>\n Ya. Agensi dapat mengenakan biaya untuk implementasi dan dukungan, lalu menggunakan harga berbasis penggunaan untuk aktivitas alur kerja pasca-peluncuran seperti pemrosesan dokumen, penanganan tiket, atau kualifikasi prospek.<\/p>\n Ya. Tim SaaS dapat mempertahankan harga langganan sambil mengarahkan tindakan AI premium, penggunaan berat, atau tambahan berbayar melalui ShareAI sebagai lapisan penggunaan terpisah.<\/p>\n Gunakan model hibrida dengan penggunaan yang termasuk, batasan, peringatan, dan kelebihan berbayar. Ini memberikan pelanggan dasar yang dapat diprediksi sambil tetap mengenakan biaya secara adil saat penggunaan meningkat.<\/p>\n Menjalankan alur kerja adalah pekerjaan yang terlihat oleh pelanggan. Permintaan AI adalah satu panggilan model di dalam pekerjaan tersebut. Satu kali menjalankan dapat berisi satu permintaan atau banyak permintaan, tergantung pada desain alur kerja.<\/p>\n Hindari mengenakan biaya untuk acara duplikat, menjalankan yang gagal, pengujian internal, atau pengulangan kecuali pelanggan telah dengan jelas menyetujui aturan tersebut. Penagihan harus sesuai dengan aktivitas pelanggan yang berguna.<\/p>\n Pembayaran Builder berasal dari lalu lintas AI yang diarahkan yang dihasilkan oleh aplikasi atau alur kerja Builder dan margin yang dikonfigurasi. Penghargaan penyedia terkait dengan kontribusi kapasitas komputasi yang memenuhi syarat ke jaringan ShareAI.<\/p>\n Pilih satu alur kerja, tentukan unit yang dapat ditagih, arahkan penggunaan AI yang harus dimonetisasi, dan buka Konsol Pembuat<\/a> untuk mengonfigurasi penggunaan dan margin.<\/p>\n Langkah pertama yang paling bersih bukanlah perombakan harga secara keseluruhan. Pilih satu alur kerja AI dengan nilai pelanggan yang terlihat, tentukan unit penggunaan, dan putuskan di mana penggunaan AI yang diarahkan harus menghasilkan pendapatan.<\/p>\nMengapa harga alur kerja AI membutuhkan unit penggunaan<\/h2>\n
Alur kerja, dokumen, tiket, atau hasil: unit mana yang harus Anda pilih?<\/h2>\n
Alur kerja yang dijalankan<\/h3>\n
Dokumen yang diproses<\/h3>\n
Tiket atau percakapan yang ditangani<\/h3>\n
Hasil atau tindakan yang diselesaikan<\/h3>\n
Jangan jadikan matematika token sebagai cerita pelanggan<\/h2>\n
Bangun paket harga hibrida<\/h2>\n
Di mana ShareAI cocok dalam alur kerja<\/h2>\n
Daftar periksa penetapan harga yang praktis<\/h2>\n
\n
Kesalahan yang harus dihindari<\/h2>\n
FAQ<\/h2>\n
Apa itu harga alur kerja AI?<\/h3>\n
Apa unit terbaik untuk menetapkan harga alur kerja AI?<\/h3>\n
Haruskah alur kerja AI diberi harga berdasarkan token?<\/h3>\n
Bagaimana ShareAI mendukung harga alur kerja AI berbasis penggunaan?<\/h3>\n
Apakah ShareAI membangun alur kerja?<\/h3>\n
Bisakah agensi menggunakan model ini untuk otomatisasi klien?<\/h3>\n
Bisakah tim SaaS juga menggunakan harga alur kerja?<\/h3>\n
Bagaimana saya harus menangani klien yang menginginkan harga yang dapat diprediksi?<\/h3>\n
Apa perbedaan antara menjalankan alur kerja dan permintaan AI?<\/h3>\n
Apa yang tidak boleh dikenakan biaya sebagai penggunaan?<\/h3>\n
Bagaimana pembayaran Builder berbeda dari penghargaan Provider?<\/h3>\n
Di mana Builder harus memulai?<\/h3>\n
Mulailah dengan satu alur kerja<\/h2>\n