บริษัท SaaS ควรสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ใหม่ของพวกเขาอย่างไร?

สำหรับผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่ การเพิ่ม AI ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป—การตั้งราคาต่างหาก. ไม่เหมือนกับฟีเจอร์แบบดั้งเดิม ทุกการโต้ตอบของ AI มีต้นทุนส่วนเพิ่มที่แท้จริงซึ่งเชื่อมโยงกับ API ของโมเดล ทุกครั้งที่คลิก “สร้าง” จะมีค่าใช้จ่าย แล้วบริษัท SaaS ควรสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ใหม่ของพวกเขาอย่างไรโดยไม่กระทบต่อการยอมรับหรือกำไร? ด้านล่างนี้คือสามโมเดลที่พิสูจน์แล้ว ไฮบริดที่เราเห็นว่าประสบความสำเร็จ และวิธีที่ แชร์เอไอ ช่วยให้คุณตั้งราคาได้อย่างมั่นใจ.

สรุปสั้นๆ: วัดต้นทุนและการใช้งานต่อฟีเจอร์ เลือกรูปแบบการตั้งราคาที่ง่าย (รวม, คิดตามการใช้งาน, เพิ่มเติม หรือไฮบริด) จากนั้นบังคับใช้ข้อกำหนดและนโยบายด้วยเกตเวย์ที่รับรู้โมเดล.

ความท้าทาย: การตั้งราคาฟีเจอร์ที่มีต้นทุนจริง

ฟีเจอร์ SaaS แบบดั้งเดิมมีต้นทุนส่วนเพิ่มเกือบเป็นศูนย์เมื่อสร้างเสร็จ AI แตกต่าง: LLMs, vision และ speech APIs เพิ่ม ต้นทุนสินค้าแปรผัน ในทุกคำขอ ซึ่งเปลี่ยนแปลงการจัดแพ็กเกจ การอัปเกรด และคณิตศาสตร์การรักษาลูกค้า.

อะไรที่ทำให้การตั้งราคา AI ยาก

• การลอยตัวของต้นทุนสินค้า: ราคาของโทเค็น อัตราส่วนอินพุต:เอาต์พุต และประสิทธิภาพของผู้ให้บริการมีความผันผวน.
• ความต้องการที่พุ่งสูง: การใช้งานอาจเกิดขึ้นเป็นช่วงๆ; การควบคุมและการสำรองส่งผลต่อมูลค่าที่รับรู้.
• ความชัดเจนของมูลค่า: ผู้ใช้ชื่นชอบ “เวทมนตร์” แต่ไม่เข้าใจตัวขับเคลื่อนต้นทุนเสมอไป.

รั้วป้องกันที่สำคัญ

• โควต้าและขีดจำกัด: เครดิตรายเดือน, การเตือนแบบนุ่มนวล, การหยุดแบบเด็ดขาด.
• งบประมาณและการแจ้งเตือน: ต่อผู้เช่า/โครงการ; แจ้งเตือนก่อนเกินขีดจำกัด.
• นโยบายการกำหนดเส้นทาง: เลือก ถูกที่สุด/เร็วที่สุด/เชื่อถือได้/สอดคล้องตามข้อกำหนด โมเดลต่อฟีเจอร์ ไม่ใช่ต่อแอป.
• การสังเกตการณ์: ติดตาม $ ต่อ 1K โทเค็น, ความหน่วง p50/p95, อัตราความสำเร็จ และการจัดหมวดหมู่ข้อผิดพลาด.

เริ่มต้นด้วย มุมมองเศรษฐศาสตร์หน่วยที่ชัดเจน แล้วเลือกโมเดลการกำหนดราคาที่ง่ายที่สุดที่ปกป้องกำไรของคุณ.

1) รวม AI ในแผนที่มีอยู่

แนวทาง: เพิ่มคุณสมบัติ AI ให้กับระดับปัจจุบันของคุณโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม.

ข้อดี

• เรื่องราวที่ง่ายที่สุดสำหรับลูกค้า; เพิ่มมูลค่าที่รับรู้และการรักษาลูกค้า.
• กระตุ้นการทดลองใช้งานที่กว้างขวางและการบอกต่อ.

ข้อเสีย

• การลดลงของกำไรสำหรับผู้ใช้งานหนัก.
• ยากต่อการระบุ ROI และวางแผนการอัปเกรด.

เหมาะสำหรับ: การปรับปรุง (เช่น คำแนะนำอัจฉริยะ, การเขียนใหม่, สรุป) ที่ AI ไม่ใช่ งานหลักที่ต้องทำ.

วิธีการใช้งานร่วมกับ ShareAI

• แท็กคำขอแต่ละรายการด้วย ฟีเจอร์, แผน, ผู้เช่า เพื่อการวิเคราะห์ที่สะอาด (ดูโค้ดด้านล่าง).
• ให้แต่ละแผน เครดิต AI รายเดือน, จากนั้นลดหรือปรับลดอย่างเหมาะสมหลังจากถึงขีดจำกัด.
• ใช้ นโยบายการกำหนดเส้นทางที่คุ้มค่า (เช่น ราคาถูกที่สุดภายใน SLO) เพื่อรักษากำไรขั้นต้น.
• ดู หน้า 95 และ $ ต่อ 1K โทเค็น ใน คู่มือผู้ใช้ แดชบอร์ด.

2) การกำหนดราคาตามการใช้งาน

แนวทาง: คิดค่าบริการต่อคำขอ ต่อโทเค็น ต่อเอกสาร หรือต่อนาที—สะท้อนต้นทุน API ที่แท้จริง.

ข้อดี

• ความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้น ต้นทุน ↔ รายได้ สอดคล้องกัน; ขยายตัวได้ตามธรรมชาติกับผู้ใช้ที่มีพลัง.
• โปร่งใสสำหรับกลุ่มองค์กรและนักพัฒนา.

ข้อเสีย

• ความซับซ้อนของการสื่อสาร; ศักยภาพ ความตกใจจากบิล.
• อุปสรรคในการพยากรณ์และการจัดซื้อใน SMB.

เหมาะสำหรับ: การวิเคราะห์, ระบบอัตโนมัติ, เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา—กลุ่มเป้าหมายที่คุ้นเคยกับการวัดปริมาณอยู่แล้ว.

วิธีการใช้งานร่วมกับ ShareAI

• แสดงผลแบบเรียลไทม์ มาตรวัดการใช้งาน และ เครดิตที่ซื้อไว้ล่วงหน้า ในแอป.
• ตั้งค่า งบประมาณ และ การแจ้งเตือน webhook สำหรับผู้เช่าที่ใกล้ถึง/เกินงบประมาณ.
• ใช้การกำหนดเส้นทางนโยบายเพื่อเลือก ที่เร็วที่สุดภายในงบประมาณ สำหรับการไหลแบบโต้ตอบและ ที่ถูกที่สุด สำหรับงานแบบแบทช์.
• ชี้ผู้ซื้อทางเทคนิคไปที่ เอกสารอ้างอิง API และ เอกสาร.

3) Add-On หรือ “AI Pack”

แนวทาง: ขาย AI เป็นโมดูลที่ต้องชำระเงินแยกต่างหาก (เช่น “Pro + AI” หรือ “AI Power Pack”).

ข้อดี

• การแยกมูลค่าอย่างชัดเจน; ทดสอบราคาง่ายขึ้นและเพิ่มยอดขาย.
• ผู้ใช้ระดับสูงที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดยินดีจ่ายมากขึ้น.

ข้อเสีย

• ความซับซ้อนของหน้าการกำหนดราคาและการกระจาย UX ที่อาจเกิดขึ้น.

เหมาะสำหรับ: CRM, การออกแบบ, การเพิ่มประสิทธิภาพ และ SaaS แนวตั้งที่ AI เปลี่ยนแปลง สำหรับกลุ่มย่อย ไม่จำเป็นสำหรับทุกคน.

วิธีการใช้งานร่วมกับ ShareAI

• การใช้งาน คีย์ที่กำหนดขอบเขตแผน และ รายการอนุญาตของโมเดล ต่อ Add-On.
• ใช้ โควตาต่อโมดูล และการกำหนดเส้นทางเฉพาะภูมิภาค (เช่น เฉพาะ EU).
• ติดตามการเพิ่ม ARPU เทียบกับ COGS ผ่าน แท็กคุณสมบัติ และ การวิเคราะห์ต้นทุน.

4) แนวทางแบบผสมและโมเดลที่เกิดขึ้นใหม่

การกำหนดราคาจริงมักผสมผสานสิ่งที่กล่าวมาข้างต้น:

• เครดิตที่รวมอยู่ + การใช้งานเกินแบบ PAYG: เช่น 200 เครดิต/เดือนใน Pro จากนั้นคิดค่าบริการตามอัตราที่เหมาะสม.
• ตัวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI: การอัปเกรดชั่วคราวสำหรับแคมเปญหรือช่วงเวลาที่ต้องการความสำคัญ.
• ระดับที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ราคาต่อที่นั่ง + เครดิตที่รวมอยู่ + การใช้งานเกินในราคาส่วนลด.
• ตามผลลัพธ์/มูลค่า (ขั้นสูง): คิดค่าบริการตามผลลัพธ์ที่วัดได้—ต้องการการวัดผลที่แข็งแกร่ง.

วิธีการใช้งานร่วมกับ ShareAI

• กำหนดค่า นโยบายแบบแบ่งระดับ ตามแผน (Starter = ปรับต้นทุนให้เหมาะสม; Enterprise = ปรับเวลาแฝงให้เหมาะสม).
• บังคับใช้ การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที เพื่อรักษา SLOs โดยไม่เกินงบประมาณของคุณ.
• การใช้งาน การกำหนดเส้นทางตามภูมิภาค เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านความใกล้เคียงของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด.

คู่มือเศรษฐศาสตร์หน่วย

สร้างแบบจำลอง COGS ของคุณ

• ประมาณการ โทเค็นที่มีประสิทธิภาพ/คำขอ (อินพุต + เอาต์พุต) และอัตราส่วนทั่วไป อัตราส่วนอินพุต:เอาต์พุต.
• รวมถึง อัตราการลองใหม่, ตัวกรองความปลอดภัย และค่าใช้จ่ายเกินในเครื่องมือในพื้นฐานของคุณ.

การคำนวณง่ายๆ บนกระดาษ

COGS_per_request ≈ ((input_tokens + output_tokens) / 1000) * model_price_per_1K 

จากนั้นเพิ่มบัฟเฟอร์สำหรับการลองใหม่/การสำรองข้อมูลและการประมวลผลหลัง.

กำหนดเป้าหมายกำไร

• กำหนด เป้าหมายกำไรขั้นต้น ต่อฟีเจอร์และต่อแผน.
• ใช้นโยบายการกำหนดเส้นทางเพื่อรักษา p95 ให้อยู่ใน SLA ในขณะที่ยังคงอยู่ภายใต้เพดาน COGS ของคุณ.

การควบคุมเพื่อปกป้องกำไร

• โควต้าและการจำกัดอัตรา ต่อผู้เช่า/ฟีเจอร์.
• การแคชเชิงความหมาย และ การบีบอัดพรอมต์ สำหรับคำสั่งที่ทำซ้ำได้.
• การจัดกลุ่ม งานที่มีลำดับความสำคัญต่ำไปยังโมเดลที่ถูกกว่า.
• การประเมิน เพื่อตรวจจับการถดถอยเมื่อเปลี่ยนโมเดล.

การสร้างแดชบอร์ดด้วย ShareAI

• $ ต่อ 1K โทเค็น และ ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ ตามฟีเจอร์ ผู้เช่า และแผน.
• ความหน่วง p50/p95, อัตราความสำเร็จ, การควบคุมปริมาณ.
• แนวโน้มและ การแจ้งเตือน เมื่อข้ามเกณฑ์.

เรียกดูโมเดลใน โมเดล (Marketplace) และลองใช้คำสั่งใน สนามทดลองแชท. สร้างคีย์ใน สร้างคีย์ API และจัดการการใช้จ่ายใน การเรียกเก็บเงิน.

สถานการณ์การกำหนดราคา

สถานการณ์ A — รวมอยู่ในขีดจำกัด

• แผน Pro รวมถึง 200 เครดิต AI/เดือน (คำเตือนเบาๆ ที่ 80%, ขีดจำกัดที่ 100%).
• การใช้งานเกินจะถูกเรียกเก็บในอัตราที่คาดการณ์ได้ต่อ 1K โทเค็น.
• การกำหนดเส้นทาง: โมเดลที่ปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสม พร้อมกับพื้นฐานความหน่วง.

สถานการณ์ B — แบบคิดตามการใช้งาน

• $X ต่อ 1K โทเค็นพร้อม ส่วนลดตามปริมาณ ที่ขอบระดับชั้น.
• แถบการใช้งานแบบเรียลไทม์; เว็บฮุค การแจ้งเตือนที่ 50/80/100%.
• การกำหนดเส้นทาง: ปรับแต่งความหน่วงต่ำ สำหรับการโต้ตอบแบบเรียลไทม์; ที่ถูกที่สุด สำหรับการประมวลผลแบบกลุ่ม.

สถานการณ์ C — แพ็ค AI

• “AI Power Pack” +$29/เดือน รวมถึง เครดิต 3K, จากนั้น PAYG.
• รายการอนุญาตของโมเดล SLA ที่เร็วขึ้น บนเส้นทางการจัดส่ง.
• การกำหนดเส้นทาง: ความน่าเชื่อถือเป็นอันดับแรก (เลือกผู้ให้บริการที่มีเวลาทำงานดีที่สุดสำหรับการจัดส่ง).

วิธีที่ ShareAI ช่วยให้คุณสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แชร์เอไอ เป็นเกตเวย์ที่รับรู้โมเดลพร้อม API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+, การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย, และ การวิเคราะห์ต้นทุนแบบรวม—เพื่อให้คุณสามารถกำหนดราคาได้อย่างมั่นใจและรักษากำไรให้แข็งแรง.

• API และการกำหนดเส้นทางแบบรวม: เลือกนโยบาย (ถูกที่สุด/เร็วที่สุด/น่าเชื่อถือ/สอดคล้อง) ต่อฟีเจอร์หรือระดับ.
• การวิเคราะห์การใช้งานและค่าใช้จ่าย: ระบุค่าใช้จ่ายไปยัง ฟีเจอร์ / ผู้ใช้ / ผู้เช่า / แผน; ส่งออกสำหรับการเรียกเก็บเงิน.
• การควบคุมค่าใช้จ่าย: งบประมาณ, ขีดจำกัด, และการแจ้งเตือนในทุกระดับ.
• การจัดการคีย์ & RBAC: การเข้าถึงที่กำหนดขอบเขตตามแผน; หมุนเวียนจากศูนย์กลาง.
• การสำรองข้อมูลทันที & การปรับอัตราการจำกัด: ปกป้อง SLOs ที่ขับเคลื่อนการแปลงและการรักษาลูกค้า.
• มุมมองรวมของต้นทุนผู้ให้บริการ: ลดความเสี่ยงจากการล็อกอินผู้ขายและรักษาทางเลือก.

ทำความเข้าใจใน หน้าเอกสาร, ดูสิ่งใหม่ใน การเปิดตัว, หรือทดลองใช้งานใน สนามทดลองแชท.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (โค้ด)

JavaScript (fetch)

/**

Python (requests)

"""

สร้างคีย์ API ของคุณ • ทดลองใช้โมเดลใน Playground

คำถามที่พบบ่อย: บริษัท SaaS ควรสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ใหม่อย่างไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการตั้งราคาฟีเจอร์ AI ใน SaaS คืออะไร? เริ่มต้นแบบง่าย: เครดิตที่รวมอยู่ + การใช้งานเกินที่คิดค่าบริการ. วัดต้นทุนและการใช้งานต่อฟีเจอร์ จากนั้นปรับปรุงต่อไป.

ฉันจะป้องกันการเรียกเก็บเงิน AI ที่สูงเกินไปสำหรับลูกค้าได้อย่างไร? แสดง แถบการใช้งานแบบสด, คาดการณ์การใช้จ่าย และส่ง การแจ้งเตือน ที่ 50/80/100% เสนอแพ็คเกจการซื้อล่วงหน้า.

ฉันควรใช้การกำหนดราคาต่อโทเค็น ต่อคำขอ หรือเอกสารหรือไม่? จับคู่หน่วยกับรูปแบบความคิดของผู้ใช้ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา: ต่อโทเค็น. เครื่องมือเนื้อหาสำหรับผู้ใช้ปลายทาง: ต่อคำขอ/เอกสาร.

ฉันจะประมาณต้นทุน LLM ต่อผู้ใช้อย่างไร? ติดตามโทเค็นที่มีประสิทธิภาพต่อภารกิจและเซสชันต่อผู้ใช้; คำนวณ COGS ต่อผู้ใช้ที่ใช้งาน จากแท็กคำขอ.

ฉันสามารถผสม LLM แบบโอเพ่นซอร์สและของผู้ขายภายใต้ราคาหนึ่งเดียวได้หรือไม่? ได้—กำหนดเส้นทางตามนโยบายของ ShareAI; รักษาคำสั่งให้คงที่ในขณะที่สลับโมเดลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายกำไร.

ฉันจะบังคับใช้โควตาและจำกัดอัตราสำหรับฟีเจอร์ AI ได้อย่างไร? ตั้งค่าขีดจำกัดต่อ แผน และ ผู้เช่า; ใช้นโยบายการกำหนดเส้นทางและการสลับการทำงานทันทีเพื่อรักษา SLOs.

ความหน่วงเวลา (p95) มีผลต่อการแปลงมากพอที่จะทำให้รุ่นที่แพงกว่าคุ้มค่าหรือไม่? มักจะใช่สำหรับ UX แบบโต้ตอบ ใช้ ปรับแต่งความหน่วงต่ำ นโยบายในที่ที่สำคัญ; โมเดลที่ปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสม ที่อื่น.

ฉันจะย้ายจากการกำหนดราคาคงที่ไปเป็นแบบไฮบริดโดยไม่สูญเสียลูกค้าได้อย่างไร? คงแผนเดิมไว้, แนะนำ เครดิต + PAYG, และให้ ความโปร่งใสในผลิตภัณฑ์ ก่อนการเปลี่ยนแปลงการเรียกเก็บเงิน.

เมตริกใดที่สำคัญที่สุดสำหรับการกำหนดราคา AI? กำไรขั้นต้น, $ ต่อ 1K โทเค็น, ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ, p95 ความหน่วง, อัตราความสำเร็จ, และ การควบคุมปริมาณ—ทั้งหมดแบ่งตามฟีเจอร์และผู้เช่า.

ฉันควรเริ่มต้นสร้างและวัดผลที่ไหน? สำรวจโมเดลใน โมเดล, ทดสอบใน สนามเด็กเล่น, อ่าน เอกสาร, และรับข้อมูลรับรองผ่าน สร้างคีย์ API.

บทสรุป

บริษัท SaaS ควรสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ใหม่ของพวกเขาอย่างไร? เลือกรูปแบบที่ชัดเจน, วัดผลอย่างต่อเนื่อง, และกำหนดข้อจำกัดที่ปกป้องกำไร ในทางปฏิบัติ ทีมส่วนใหญ่มักจะเลือก แบบผสม: เครดิตที่รวมอยู่ + การใช้งานเกินที่คาดการณ์ได้, พร้อม การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย เพื่อปรับสมดุลระหว่างความเร็วและต้นทุน.

แชร์เอไอ ให้คุณมีชั้นปฏิบัติการเพื่อกำหนดราคาด้วยความมั่นใจ: API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+, การวิเคราะห์การใช้งานและต้นทุน ตามฟีเจอร์/ผู้เช่า/แผน, งบประมาณและการแจ้งเตือน, และ การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที เพื่อรักษา SLOs เมื่อมีความสำคัญที่สุด ลองใช้งานได้เลยใน สนามทดลองแชท และสแกน การเปิดตัว เพื่อดูสิ่งใหม่ๆ.