Monetisasi Aplikasi AI On-Prem: Kredit, Routing, dan Batas Penggunaan

Monetisasi aplikasi AI on-prem menjadi praktis ketika penerapan yang dikendalikan pelanggan dapat mengirim permintaan AI tertentu melalui jalur terhubung yang disetujui. Aplikasi dapat tetap terinstal di lingkungan pelanggan sementara penggunaan inferensi variabelnya diukur dan dihargai secara terpisah.

Perbedaan itu penting. Instalasi yang terisolasi tidak dapat menggunakan jalur inferensi yang terhubung. Produk on-prem yang terhubung dapat, tetapi hanya untuk permintaan, data, model, dan lingkungan yang telah disetujui oleh pelanggan.

Bagi vendor perangkat lunak, masalah komersialnya sederhana: lisensi permanen, kontrak tahunan, atau harga per pengguna dapat diprediksi, sementara penggunaan AI tidak. Satu penerapan mungkin menghasilkan beberapa ringkasan setiap minggu. Penerapan lain mungkin menjalankan ribuan tugas dokumen, dukungan, pencarian, atau agen setiap hari.

Jawabannya bukan memindahkan produk dari kendali pelanggan. Jawabannya adalah menciptakan lapisan penggunaan yang jelas untuk fitur AI yang memenuhi syarat.

Mengapa monetisasi aplikasi AI on-prem membutuhkan batasan yang terhubung

“On-prem” menggambarkan di mana produk dijalankan. Ini tidak secara otomatis berarti setiap permintaan AI harus diproses secara lokal, dan ini tidak berarti setiap penerapan dapat mengirim permintaan ke luar lingkungannya.

Sebelum menetapkan harga apa pun, bagi penerapan menjadi dua jalur:

• Terisolasi atau sepenuhnya lokal: Pemrosesan AI tetap berada di dalam lingkungan pelanggan. Monetisasi yang diarahkan ShareAI tidak berlaku untuk lalu lintas tersebut.
• Terhubung atau terhubung secara selektif: Permintaan AI yang disetujui dapat menggunakan jalur eksternal. Permintaan tersebut dapat diberi tag, diukur, dibatasi, dan dihargai sebagai aliran penggunaan terpisah.

Buat batasan ini eksplisit dalam dokumen arsitektur, formulir pesanan, pengaturan produk, dan bahasa penggunaan yang menghadap pelanggan. Jangan menjual model penggunaan terhubung seolah-olah itu adalah kemampuan offline.

Pisahkan lisensi perangkat lunak dari penggunaan AI yang variabel

Lisensi on-prem biasanya membayar akses ke produk, hak penerapan, dukungan, pemeliharaan, atau jumlah pengguna yang disepakati. Inferensi AI menciptakan kurva biaya lain.

Dokumentasi model resmi menunjukkan alasannya: API model biasanya membedakan penggunaan input dan output, dan tarif bervariasi berdasarkan model dan fitur. Lihat katalog model OpenAI dan 9. menunjukkan bagaimana pilihan model, token input, token output, caching, dan pola penggunaan memengaruhi biaya. untuk contoh terkini.

Mencoba menyembunyikan penggunaan variabel tersebut dalam satu biaya perangkat lunak tanpa batas menciptakan dua masalah yang dapat dihindari:

• Pelanggan ringan mungkin mensubsidi pelanggan berat.
• Vendor menanggung risiko margin ketika volume permintaan, ukuran konteks, panjang output, atau pilihan model berubah.

Kontrak yang lebih bersih memisahkan hak perangkat lunak yang tahan lama dari konsumsi AI terhubung yang opsional. Pelanggan dapat memahami apa yang dicakup oleh lisensi dan apa yang menciptakan penggunaan tambahan.

Pilih satuan penggunaan sebelum merancang kredit

Kredit bekerja paling baik ketika mereka sesuai dengan satuan yang sudah dipahami pelanggan. Mulailah dengan tindakan produk, lalu perhitungkan biaya inferensi di baliknya.

Fitur AI	Unit yang Menghadap Pelanggan	Penggerak biaya untuk dipantau	Kontrol yang berguna
Ekstraksi dokumen	Halaman, file, atau pekerjaan yang selesai	Ukuran input, model, skema output, pengulangan	Batas file dan pekerjaan bulanan
Asisten dukungan	Draf, percakapan, atau kasus yang telah diselesaikan	Panjang konteks, panjang respons, panggilan alat	Anggaran per-ruang kerja
Pencarian RAG	Kueri atau jawaban yang didasarkan	Pengambilan, peringkat ulang, ukuran prompt, keluaran	Batas kueri harian
Agen AI	Jalankan, langkah, atau alur kerja yang telah selesai	Jumlah panggilan model, alat, pengulangan	Langkah maksimum dan pengeluaran

Unit yang berhadapan dengan pelanggan harus cukup stabil untuk penganggaran. Meteran internal harus tetap cukup rinci untuk menjelaskan biaya, mendiagnosis penyimpangan, dan meningkatkan pengaturan.

Perlakukan kredit sebagai kemasan, bukan sumber kebenaran

Kredit adalah abstraksi produk yang nyaman. Kredit tidak boleh menggantikan catatan penggunaan yang akurat.

Tentukan aturan ini sebelum peluncuran:

1. Apa yang satu kredit wakili untuk setiap fitur AI.
2. Apakah model atau tindakan yang berbeda mengonsumsi kredit dengan tingkat yang berbeda.
3. Tunjangan mana yang termasuk dalam perjanjian perangkat lunak.
4. Apa yang terjadi ketika tunjangan hampir habis.
5. Apakah pelanggan dapat menyetujui pengisian ulang, menaikkan batas, mengganti model, atau menghentikan penggunaan AI yang terhubung.

Hindari harga kredit yang tidak transparan untuk setiap alur kerja. Permintaan ringkasan singkat dan agen multi-langkah dapat memiliki profil biaya yang sangat berbeda.

Arahkan permintaan yang memenuhi syarat dengan konteks tingkat penyebaran

Monetisasi on-prem yang terhubung bergantung pada atribusi. Setiap permintaan yang diarahkan harus mengidentifikasi konteks komersial tanpa mengungkapkan data pelanggan yang tidak perlu.

Bidang routing dan pelaporan yang berguna meliputi:

• pengenal pelanggan atau akun;
• pengenal penyebaran;
• pengenal ruang kerja, departemen, atau penyewa;
• jenis fitur dan peristiwa penggunaan;
• lingkungan, seperti produksi atau pengujian;
• model atau kebijakan routing yang dipilih;
• pengenal permintaan untuk penanganan ulang dan duplikasi.

Aplikasi tetap berada di luar ShareAI. Untuk penggunaan terhubung yang memenuhi syarat, produk mengirimkan lalu lintas inferensi yang disetujui melalui ShareAI. Tim dapat meninjau dokumentasi ShareAI saat merencanakan batas integrasi.

Jangan perlakukan tag permintaan sebagai klaim kepatuhan. Tag tersebut adalah metadata operasional untuk atribusi, pelaporan, dukungan, dan kontrol penggunaan. Setiap vendor dan pelanggan tetap harus mengevaluasi penanganan data, jaringan, model, keamanan, dan persyaratan kontrak untuk lingkungan mereka.

Tambahkan batas penggunaan yang melindungi pelanggan dan produk

Batas yang baik terlihat sebelum menjadi penghalang. Gunakan beberapa lapisan:

• Tunjangan yang disertakan: Jumlah penggunaan AI yang terhubung yang telah ditentukan termasuk dalam paket komersial.
• Peringatan lunak: Notifikasi pada ambang batas anggaran atau kredit yang dapat diprediksi.
• Batas keras: Penghentian yang dikendalikan pelanggan untuk mencegah kelebihan yang tidak disetujui.
• Persetujuan administratif: Jalur yang jelas untuk menambahkan kredit atau menaikkan anggaran.
• Batas alur kerja: Ukuran file maksimum, ukuran konteks, langkah agen, pengulangan, atau panjang keluaran.
• Perilaku fallback: Keadaan produk yang telah ditentukan ketika AI yang terhubung tidak tersedia atau batas tercapai.

Produk harus menunjukkan sisa kuota, penggunaan terbaru, dan peristiwa yang menghabiskannya. Pelanggan tidak perlu membongkar tagihan dari log token.

Cara ShareAI Builder menangani aliran uang

ShareAI adalah lapisan perutean, penggunaan, penagihan, margin, dan pembayaran untuk lalu lintas AI yang memenuhi syarat. Ini bukan pembangun aplikasi atau platform penerapan di tempat.

Alurnya adalah:

1. Tim Anda membangun dan mengoperasikan aplikasi di luar ShareAI.
2. Permintaan AI yang terhubung yang memenuhi syarat diarahkan melalui ShareAI.
3. Anda mengonfigurasi biaya tambahan atau margin untuk lalu lintas aplikasi tersebut.
4. Pelanggan membayar ShareAI untuk penggunaan AI yang dialihkan.
5. ShareAI mengarahkan inferensi melalui pasarannya.
6. ShareAI membayar Builder setiap bulan berdasarkan pendapatan yang dihasilkan dari lalu lintas tersebut.

Pembayaran Builder terkait dengan lalu lintas dari aplikasi Builder. Ini terpisah dari hadiah Penyedia untuk berkontribusi pada kapasitas komputasi yang memenuhi syarat.

Daftar periksa implementasi monetisasi aplikasi AI on-prem.

• Klasifikasikan setiap penerapan sebagai terisolasi, hanya lokal, terhubung, atau terhubung secara selektif.
• Identifikasi alur kerja AI yang diizinkan menggunakan rute yang terhubung.
• Pilih unit yang menghadap pelanggan untuk setiap alur kerja.
• Catat model, permintaan, penerapan, ruang kerja, fitur, dan konteks lingkungan yang diperlukan untuk atribusi.
• Tentukan tunjangan yang termasuk, peringatan, batas keras, dan jalur persetujuan.
• Jelaskan apa yang dicakup oleh lisensi perangkat lunak dan apa yang menciptakan penggunaan AI berbayar.
• Rancang perilaku produk untuk kredit yang habis, kegagalan jaringan, kegagalan pengalihan, dan ketidaktersediaan model.
• Uji penanganan pengulangan dan duplikasi sehingga satu tindakan pelanggan tidak dihitung dua kali.
• Berikan pelanggan tampilan penggunaan yang jelas dan proses dukungan.
• Tinjau arsitektur dan jalur data dengan pemangku kepentingan teknis dan komersial pelanggan.

Pertanyaan yang sering diajukan

Dapatkah perangkat lunak on-prem menggunakan ShareAI Builder?

Ya, ketika aplikasi on-prem dapat mengarahkan permintaan AI yang memenuhi syarat melalui jalur terhubung yang disetujui. Aplikasi tetap dibangun dan diterapkan di luar ShareAI.

Apakah ShareAI menjadi host untuk aplikasi on-prem?

Tidak. ShareAI menyediakan lapisan pengalihan, penggunaan, pembayaran pelanggan, margin, dan pembayaran bulanan untuk lalu lintas AI yang dialihkan dari aplikasi yang ada.

Apakah model ini bekerja untuk penerapan yang terisolasi (air-gapped)?

Tidak untuk lalu lintas yang tidak dapat meninggalkan lingkungan. AI yang terisolasi membutuhkan pemrosesan lokal sepenuhnya dan model komersial. Monetisasi yang diarahkan oleh ShareAI hanya berlaku untuk permintaan yang terhubung yang memenuhi syarat.

Apa yang harus diukur oleh produk AI on-prem?

Ukur baik peristiwa yang terlihat oleh pelanggan maupun penggerak biaya utamanya. Bidang umum termasuk penerapan, ruang kerja, fitur, model, ukuran input, ukuran output, panggilan alat, pengulangan, dan pekerjaan yang selesai.

Apakah kredit lebih baik daripada penagihan berbasis token?

Kredit sering kali lebih mudah dipahami oleh pelanggan, sementara token dan peristiwa model tetap berguna di balik layar. Desain yang baik memetakan kredit ke tindakan produk yang jelas dan menjaga penggunaan yang mendasarinya dapat diaudit.

Bagaimana BYOK harus sesuai dengan model harga?

Perlakukan BYOK sebagai rute terpisah dengan batas dukungan yang eksplisit. Tentukan fitur mana yang memungkinkan kunci pelanggan, siapa yang menangani penagihan dan kegagalan penyedia, dan apakah penggunaan yang diarahkan oleh ShareAI tetap tersedia sebagai opsi lain.

Bisakah pelanggan menetapkan batas penggunaan tingkat penerapan?

Mereka harus bisa. Batas tingkat penerapan, ruang kerja, dan fitur membuat anggaran lebih mudah dikontrol dan mengurangi kejutan kelebihan penggunaan.

Bagaimana pelanggan membayar penggunaan yang diarahkan oleh ShareAI?

Untuk alur Builder, pelanggan membayar ShareAI secara langsung untuk penggunaan AI yang diarahkan. Margin yang dikonfigurasi oleh Builder dilampirkan pada lalu lintas aplikasi tersebut.

Bagaimana penghasilan Builder dibayarkan?

ShareAI membayar Builder setiap bulan berdasarkan penghasilan yang dihasilkan dari lalu lintas yang diarahkan yang memenuhi syarat. Penghasilan bergantung pada penggunaan aktual dan margin yang dikonfigurasi; penghasilan tidak dijamin.

Apakah pembayaran Builder sama dengan hadiah Penyedia?

Tidak. Seorang Builder mendapatkan penghasilan dari lalu lintas yang dihasilkan oleh aplikasi yang mereka miliki atau kelola. Seorang Provider mendapatkan penghasilan melalui program yang disetujui untuk kontribusi kapasitas komputasi yang memenuhi syarat.

Apakah routing yang terhubung membuat produk on-prem menjadi patuh atau privat secara default?

Tidak. Lokasi penerapan saja tidak menetapkan kepatuhan atau privasi. Vendor dan pelanggan harus mengevaluasi jalur data lengkap, model, penyedia, retensi, keamanan, dan persyaratan kontrak.

Kapan ShareAI cocok untuk produk AI on-prem?

Ini sangat cocok ketika produk tetap dikendalikan oleh pelanggan tetapi beberapa alur kerja AI yang disetujui dapat menggunakan inferensi yang terhubung, penggunaan bervariasi berdasarkan penerapan, dan vendor menginginkan lapisan penagihan yang diarahkan dan margin Builder.

Mulailah dengan satu alur kerja AI yang terhubung

Pilih satu tindakan AI yang mahal atau bernilai tinggi, definisikan unitnya, tandai berdasarkan penerapan, tambahkan batas yang dikendalikan pelanggan, dan uji pengalaman pembayaran dan fallback secara penuh.

Buka Konsol Pembuat untuk mendefinisikan jalur penggunaan yang diarahkan dan margin Builder untuk aplikasi yang sudah Anda miliki atau kelola.