สร้างรายได้จากวงจรตัวแทน AI: กำหนดราคาการใช้งานการอนุมานซ้ำ

วงวนของตัวแทนเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของแอป AI คำขอแชทปกติอาจเรียกใช้โมเดลหนึ่งครั้ง วงวนของตัวแทนสามารถวางแผน เรียกใช้เครื่องมือ อ่านผลลัพธ์ ขอให้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่าตรวจสอบคำตอบ ลองใหม่ในขั้นตอนที่ล้มเหลว และดำเนินการต่อจนกว่างานจะเสร็จสิ้น.

นั่นมีประโยชน์ แต่ก็เป็นปัญหาเรื่องการตั้งราคา.

หากผลิตภัณฑ์ของคุณคิดค่าบริการรายเดือนแบบคงที่ ในขณะที่แต่ละงานของลูกค้ากระตุ้นการใช้งานโมเดลที่ไม่สามารถคาดเดาได้ กำไรของคุณอาจหายไปอย่างเงียบ ๆ ยิ่งวงวนมีประโยชน์มากขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งสำคัญที่จะต้องวัดผล จำกัด เส้นทาง และตั้งราคาการอนุมานที่อยู่เบื้องหลัง.

สำหรับผู้สร้าง คำถามในทางปฏิบัตินั้นง่าย: คุณจะให้ลูกค้าใช้คุณสมบัติของตัวแทนได้อย่างไรโดยไม่เปลี่ยนทุกกระบวนการทำงานที่สำเร็จเป็นศูนย์ต้นทุนที่ไม่จำกัด

สิ่งที่วงวนตัวแทน AI เปลี่ยนแปลง

วงวนตัวแทน AI คือกระบวนการทำงานที่ทำซ้ำ ระบบสังเกตสถานะปัจจุบัน ใช้เหตุผลเกี่ยวกับขั้นตอนถัดไป ดำเนินการผ่านโมเดลหรือเครื่องมือ ประเมินผลลัพธ์ และตัดสินใจว่าจะดำเนินการต่อหรือไม่.

รูปแบบนั้นปรากฏในผลิตภัณฑ์มากขึ้นทุกเดือน:

• ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ตรวจสอบที่เก็บข้อมูล แก้ไขไฟล์ รันการทดสอบ และแก้ไขข้อผิดพลาด.
• ตัวแทนวิจัยที่ค้นหา อ่าน สกัดหลักฐาน และเขียนรายงานที่มีโครงสร้าง.
• ตัวแทนสนับสนุนที่จัดประเภทตั๋ว ดึงบริบทบัญชี ร่างคำตอบ และส่งต่อกรณีที่ไม่แน่ใจ.
• ตัวแทนเอกสารที่แยกวิเคราะห์ไฟล์ ระบุช่องที่ขาดหาย เปรียบเทียบนโยบาย และสร้างบันทึกการตรวจสอบ.
• เครื่องมืออัตโนมัติภายในที่รันการตรวจสอบตามกำหนดเวลาและสร้างงานเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง.

ผลิตภัณฑ์อาจแสดงสิ่งนี้เป็นการกระทำเดียว: แก้ไขข้อบกพร่องนี้ สรุปสัญญานี้ ตรวจสอบบัญชีนี้ หรือเตรียมรายงานนี้ ภายใต้ประสิทธิภาพ การกระทำเดียวอาจมีการเรียกใช้โมเดลหลายครั้ง.

ช่องว่างระหว่างการกระทำที่ผู้ใช้เห็นและการอนุมานที่อยู่เบื้องหลังคือจุดที่ต้องออกแบบการสร้างรายได้.

ทำไมวงวนต้องมีโมเดลการตั้งราคา

การใช้งานแบบวนซ้ำมีความยากในการกำหนดราคาเมื่อเทียบกับการแชทแบบครั้งเดียว เพราะค่าใช้จ่ายไม่ได้เป็นสัดส่วนกับคำขอที่มองเห็นเสมอไป.

ลูกค้าคนหนึ่งอาจถามคำถามง่ายๆ ที่จบลงด้วยการโทรที่มีต้นทุนต่ำ อีกคนอาจส่งงานที่ยุ่งเหยิงซึ่งต้องผ่านการวางแผน การดึงข้อมูล การเรียกใช้เครื่องมือ การตรวจสอบ และการลองใหม่ หากการกระทำทั้งสองมีราคาที่เท่ากัน ลูกค้าคนที่สองอาจใช้ส่วนต่างกำไรส่วนใหญ่.

ความเสี่ยงเพิ่มขึ้นเมื่อการวนซ้ำทำงานในพื้นหลัง เวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเวลาไว้สามารถลองใหม่ได้ในขณะที่ไม่มีผู้ใช้กำลังดูอยู่ ตัวแทนที่เข้าถึงเครื่องมือสามารถสร้างขั้นตอนกลางมากกว่าที่คาดไว้ได้ โมเดลตรวจสอบสามารถเพิ่มจำนวนการโทรเป็นสองเท่าหากทุกคำตอบได้รับการตรวจสอบ.

นั่นไม่ได้ทำให้การวนซ้ำเป็นสิ่งที่ไม่ดี หมายความว่าควรได้รับการปฏิบัติเป็นรูปแบบการใช้งานก่อนที่จะได้รับการปฏิบัติเป็นฟีเจอร์.

การกำหนดราคาที่มีประโยชน์เริ่มต้นด้วยคำถามสามข้อ:

• ลูกค้าเชื่อว่าพวกเขากำลังซื้อหน่วยอะไร?
• การเรียกใช้โมเดลใดที่หน่วยนั้นกระตุ้น?
• ควรเพิ่มส่วนต่างที่ไหนเพื่อให้ Builder ได้รับค่าตอบแทนสำหรับมูลค่าที่พวกเขาสร้างขึ้น?

คำตอบไม่ค่อยเป็นการคิดค่าบริการต่อโทเค็นดิบใน UI ของผลิตภัณฑ์ ลูกค้าส่วนใหญ่คิดในแง่ของงาน การดำเนินการ ที่นั่ง เอกสาร รายงาน โครงการ หรือระบบอัตโนมัติ แต่ Builder ยังคงต้องการการมองเห็นในระดับโทเค็น โมเดล และการดำเนินการเบื้องหลัง.

ShareAI เหมาะสมสำหรับ Builders

ShareAI ไม่ใช่กรอบงานตัวแทน เครื่องมือสร้างแอปแบบไม่ต้องเขียนโค้ด CMS แพลตฟอร์มโฮสติ้ง หรือเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ Builder เป็นเจ้าของแอปพลิเคชันนอก ShareAI: ประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ บัญชีลูกค้า ตรรกะตัวแทน เครื่องมือ นโยบาย บันทึก และกระบวนการสนับสนุน.

ShareAI เหมาะสมในชั้นการอนุมานและการสร้างรายได้.

ด้วย ShareAI Builder สามารถกำหนดเส้นทางการใช้งาน AI จากผลิตภัณฑ์ของพวกเขาผ่าน ShareAI เลือกโมเดลจาก ตลาดโมเดล ShareAI, และตั้งค่ากำไรหรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานนั้น ลูกค้าจ่ายเงินให้ ShareAI สำหรับการใช้งาน AI ที่กำหนดเส้นทาง และ ShareAI จ่ายเงินให้ Builder รายเดือนจากรายได้ที่สร้างขึ้น.

นั่นสำคัญสำหรับการวนซ้ำของตัวแทนเพราะ Builder สามารถแยกสองสิ่งที่มักจะผสมกัน

• มูลค่าของผลิตภัณฑ์: เวิร์กโฟลว์, UX, ตรรกะของโดเมน, คำแนะนำ, การประเมินผล และผลลัพธ์ของลูกค้า.
• ค่าใช้จ่ายในการอนุมาน: การใช้งานโมเดลซ้ำที่จำเป็นเพื่อส่งมอบผลลัพธ์นั้น.

Builder ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้ให้บริการโมเดลเพื่อสร้างรายได้จากการใช้งาน AI ผู้ให้บริการมีส่วนร่วมในโมเดลหรือความสามารถในการประมวลผลให้กับ ShareAI Builder สามารถกำหนดเส้นทางความต้องการจากผลิตภัณฑ์ของตนเองและสร้างรายได้จากส่วนต่างที่ตั้งไว้สำหรับการใช้งาน AI ที่พวกเขาสร้างขึ้น.

สำหรับรายละเอียดการดำเนินการ ให้เริ่มต้นด้วย เอกสาร ShareAI และ เอกสารอ้างอิง API ของ ShareAI.

วิธีการตั้งราคาสำหรับการใช้งานอนุมานซ้ำ

โมเดลการตั้งราคาที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับสิ่งที่ผลิตภัณฑ์ของคุณขาย วงจรของตัวแทนมักจะเข้ากับรูปแบบหนึ่งในห้ารูปแบบ.

1. ราคาต่อการดำเนินการ

การดำเนินการคือหนึ่งวงจรที่สมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบ สิ่งนี้เหมาะสมเมื่อแต่ละการดำเนินการมีผลลัพธ์ที่ชัดเจน เช่น รายงานหนึ่งฉบับ การตรวจสอบโค้ดหนึ่งครั้ง การตรวจสอบการสนับสนุนหนึ่งครั้ง หรือการวิเคราะห์เอกสารหนึ่งฉบับ.

ใช้สิ่งนี้เมื่อลูกค้าเข้าใจงานว่าเป็นงานที่ต้องทำให้เสร็จ เพิ่มขีดจำกัดภายในสำหรับขั้นตอนสูงสุด โทเค็นสูงสุด และการเรียกเครื่องมือสูงสุดเพื่อให้การดำเนินการที่ยากผิดปกติไม่กลายเป็นไม่จำกัด.

2. ราคาตามระดับงาน

วงจรบางอย่างแตกต่างกันตามความซับซ้อน งานการจำแนกประเภทสั้น ๆ ไม่ควรมีค่าใช้จ่ายเท่ากับเวิร์กโฟลว์การวิจัยหลายขั้นตอน ในกรณีนั้น ให้สร้างระดับ เช่น มาตรฐาน ขั้นสูง และเข้มข้น.

แต่ละระดับสามารถจับคู่กับตัวเลือกโมเดลที่แตกต่างกัน ขีดจำกัดการลองใหม่ ขั้นตอนการตรวจสอบ และขนาดบริบท ลูกค้าจะเห็นแผนที่เรียบง่าย Builder ยังคงควบคุมงบประมาณการอนุมานที่อยู่เบื้องหลัง.

3. ราคาพร้อมการใช้งานที่รวมอยู่และการใช้งานเกิน

สิ่งนี้เป็นเรื่องปกติสำหรับผลิตภัณฑ์ SaaS ที่ขายการสมัครสมาชิกอยู่แล้ว รวมการใช้งาน AI ในจำนวนที่เหมาะสมในแต่ละแผน จากนั้นเรียกเก็บเงินสำหรับการใช้งานเพิ่มเติมเมื่อลูกค้าใช้งานเกิน.

สิ่งนี้ช่วยให้การนำไปใช้เป็นเรื่องง่ายในขณะที่ปกป้อง Builder จากผู้ใช้งานหนัก นอกจากนี้ยังให้ทีมขายมีเส้นทางการอัปเกรดที่ชัดเจนเมื่อลูกค้าเริ่มพึ่งพาคุณสมบัติตัวแทนทุกวัน.

4. เวิร์กโฟลว์พรีเมียมที่มีราคาสูงแยกต่างหาก

ไม่ใช่ทุกฟีเจอร์ของตัวแทนที่ควรรวมอยู่ในผลิตภัณฑ์พื้นฐาน เวิร์กโฟลว์ที่ใช้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่า บริบทที่ยาวกว่า การเรียกผู้ตรวจสอบ หรือเครื่องมือที่มีราคาแพงสามารถวางตำแหน่งเป็นส่วนเสริมพรีเมียมได้.

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับหน่วยงานและบริษัทซอฟต์แวร์เฉพาะทาง ลูกค้าอาจไม่สนใจว่ามีการเรียกใช้โมเดลกี่ครั้ง แต่พวกเขาสนใจว่าเวิร์กโฟลว์ช่วยประหยัดเวลาพนักงาน ลดงานตรวจสอบ หรือสร้างผลลัพธ์ที่พวกเขาสามารถใช้ได้.

5. กำหนดราคาตามผลลัพธ์ที่ได้รับการยอมรับ

ในบางผลิตภัณฑ์ ลูกค้าต้องการจ่ายเงินเฉพาะเมื่อกระบวนการผลิตบางสิ่งที่ใช้งานได้จริง สิ่งนี้สามารถใช้ได้กับการเพิ่มข้อมูลลูกค้า การทำความสะอาดข้อมูล การดึงข้อมูลเอกสาร หรือการสร้างเนื้อหาที่สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้.

ระวังโมเดลนี้ ผู้สร้างยังคงต้องจ่ายสำหรับความพยายามที่ล้มเหลว การกำหนดราคาตามผลลัพธ์ที่ได้รับการยอมรับต้องการการประเมินที่เข้มงวด ขีดจำกัดการลองใหม่ที่เข้มงวด และส่วนต่างที่เพียงพอเพื่อรองรับการดำเนินการที่ไม่สำเร็จ.

ควบคุมต้นทุนก่อนเพิ่มส่วนต่าง

การสร้างรายได้จะปลอดภัยขึ้นเมื่อกระบวนการมีขอบเขตที่ชัดเจน.

เริ่มต้นด้วยการทำแผนที่ทุกขั้นตอนในเวิร์กโฟลว์ ระบุว่าการเรียกใช้ใดต้องใช้โมเดลพรีเมียม การเรียกใช้ใดสามารถใช้โมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่า การเรียกใช้ใดต้องการตัวตรวจสอบ และการเรียกใช้ใดสามารถข้ามได้เมื่อมีความมั่นใจสูง กระบวนการไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลเดียวกันในทุกขั้นตอน.

ใช้กฎการกำหนดเส้นทางเพื่อจับคู่ต้นทุนกับมูลค่า:

• ใช้โมเดลที่เร็วขึ้นหรือมีต้นทุนต่ำกว่าสำหรับการจัดประเภท การวางแผน การดึงข้อมูล และการแปลงที่ง่าย.
• ใช้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่าสำหรับการสังเคราะห์ขั้นสุดท้าย การเปลี่ยนแปลงโค้ด การให้เหตุผลในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง หรือคำตอบที่ลูกค้ามองเห็นได้.
• เพิ่มการเรียกผู้ตรวจสอบเฉพาะในกรณีที่ความผิดพลาดมีค่าใช้จ่ายสูง.
• หยุดกระบวนการเมื่อถึงขีดจำกัดขั้นตอน โทเค็น เวลา หรืองบประมาณ.
• แสดงให้ลูกค้าเห็นเมื่อภารกิจมีขนาดใหญ่เกินไปสำหรับแผนที่เลือก.

การเข้าถึงเครื่องมือก็สมควรได้รับการดูแลเช่นกัน โปรโตคอลบริบทโมเดล กำลังทำให้แอปพลิเคชัน AI เชื่อมต่อกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลได้ง่ายขึ้น ซึ่งมีพลังมาก แต่ก็หมายความว่าผู้สร้างต้องมีการอนุญาตที่ชัดเจน การบันทึก และเส้นทางการตรวจสอบรอบการกระทำที่เป็นอันตราย.

คำแนะนำด้านความปลอดภัย เช่น OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชัน LLM มีประโยชน์ในที่นี้เพราะลูปสามารถเพิ่มความเสี่ยง เช่น การฉีดคำสั่ง การมีอำนาจเกินขอบเขต การออกแบบเครื่องมือที่ไม่ปลอดภัย และการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน.

สุดท้าย สังเกตระบบเหมือนกับการทำงานในสายการผลิต บทนำเกี่ยวกับการสังเกตการณ์ OpenTelemetry เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการคิดเกี่ยวกับการติดตาม เมตริก และบันทึก สำหรับลูปของตัวแทน คุณต้องการทราบว่ารุ่นใดทำงาน ใช้เวลากี่ขั้นตอน มีค่าใช้จ่ายเท่าไร มีการลองใหม่หรือไม่ และหยุดที่ไหน.

รายการตรวจสอบการเปิดตัวที่ใช้งานได้จริง

ก่อนเพิ่มลูปตัวแทนในผลิตภัณฑ์ที่มีค่าใช้จ่าย ให้ทำตามรายการตรวจสอบนี้:

1. กำหนดหน่วยที่ลูกค้าจะเห็น: การทำงาน งาน เอกสาร รายงาน การทำงานอัตโนมัติ ที่นั่ง หรือเครดิต.
2. ทำแผนที่การเรียกรุ่นและการเรียกเครื่องมือทุกครั้งภายในหน่วยนั้น.
3. ตัดสินใจว่าขั้นตอนใดสามารถใช้รุ่นที่มีต้นทุนต่ำกว่า และขั้นตอนใดที่ต้องใช้รุ่นพรีเมียม.
4. เพิ่มขีดจำกัดที่ชัดเจนสำหรับขั้นตอน โทเค็น เวลา การลองใหม่ และการทำงานเบื้องหลัง.
5. ตัดสินใจว่าการเรียกผู้ตรวจสอบจำเป็นต้องมีเสมอหรือจะถูกเรียกใช้เฉพาะเมื่อมีความเสี่ยง.
6. การอนุมานเส้นทางผ่าน ShareAI และทดสอบเส้นทางการใช้งานที่คาดหวัง.
7. กำหนดส่วนต่างของ Builder ที่ครอบคลุมการใช้งานปกติ ความพยายามที่ล้มเหลว และค่าใช้จ่ายในการสนับสนุน.
8. แสดงขีดจำกัดแผนที่ชัดเจนให้ลูกค้าเห็นก่อนที่พวกเขาจะเริ่มกระบวนการทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง.
9. ติดตามต้นทุนในระดับการทำงาน อัตราความสำเร็จ อัตราการลองใหม่ และคุณค่าที่ลูกค้าได้รับ.
10. ทบทวนการตั้งราคาหลังจากที่ข้อมูลการใช้งานจริงมาถึง.

เป้าหมายไม่ใช่การทำให้ทุกลูปมีราคาถูก เป้าหมายคือการทำให้ทุกลูปสามารถเข้าใจได้ เมื่อการใช้งานมองเห็นได้และมีขอบเขต Builder สามารถตั้งราคาได้อย่างมั่นใจแทนที่จะดูดซับค่าใช้จ่ายอย่างเงียบๆ.

คำถามที่พบบ่อย

การสร้างรายได้จากลูปของ AI agent หมายความว่าอย่างไร?

หมายถึงการเปลี่ยนการใช้งานโมเดลซ้ำๆ ภายในกระบวนการทำงานของเอเจนต์ให้เป็นส่วนที่มีราคาของผลิตภัณฑ์ของคุณ แทนที่จะดูดซับการเรียกใช้โมเดลทุกครั้งเป็นค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ Builder สามารถกำหนดเส้นทางการใช้งานผ่าน ShareAI กำหนดส่วนต่าง และสร้างรายได้จากการใช้งาน AI ที่แอปของพวกเขาสร้างขึ้น.

ShareAI เป็นเฟรมเวิร์กของเอเจนต์หรือผู้สร้างแอปหรือไม่?

ไม่ ShareAI ไม่ใช่เฟรมเวิร์กของเอเจนต์ ผู้สร้างแบบไม่มีโค้ด เลเยอร์โฮสติ้ง หรือ CMS Builder เป็นเจ้าของแอปและกระบวนการทำงานของเอเจนต์นอก ShareAI ShareAI ช่วยในเรื่องการเข้าถึงโมเดล การใช้งาน API และการสร้างรายได้ในตลาด.

เมื่อใดที่ลูปของเอเจนต์เหมาะสมกับ ShareAI Builder?

เหมาะสมเมื่อผลิตภัณฑ์ของคุณสร้างการใช้งาน AI อยู่แล้วและคุณต้องการสร้างรายได้จากการใช้งานนั้นโดยตรง ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเขียนโค้ด เครื่องมือวิจัย ระบบอัตโนมัติในการสนับสนุน การตรวจสอบเอกสาร เอเจนต์กระบวนการทำงาน และผลิตภัณฑ์ SaaS แนวดิ่งที่มีฟีเจอร์ AI.

การสร้างรายได้ของ Builder ใน ShareAI ทำงานอย่างไร?

Builder กำหนดเส้นทางการใช้งาน AI จากผลิตภัณฑ์ของพวกเขาผ่าน ShareAI และกำหนดส่วนต่างหรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม ลูกค้าชำระเงินให้ ShareAI สำหรับการใช้งานที่กำหนดเส้นทางนั้น และ ShareAI ชำระเงินให้ Builder รายเดือนจากรายได้ที่สร้างขึ้น.

ลูกค้าควรเห็นการตั้งราคาด้วยโทเค็นหรือไม่?

โดยปกติไม่ใช่ในฐานะประสบการณ์ผลิตภัณฑ์หลัก ลูกค้าส่วนใหญ่เข้าใจงาน รายงาน เอกสาร ที่นั่ง เครดิต หรือระบบอัตโนมัติได้ดีกว่าโทเค็น โทเค็นยังคงมีความสำคัญภายในเพราะเป็นตัวกำหนดต้นทุนและส่วนต่าง.

ผู้สร้างควรกำหนดราคาสำหรับลูปที่เรียกใช้หลายโมเดลอย่างไร?

เริ่มต้นด้วยการกำหนดราคาผลลัพธ์ที่ลูกค้าเห็น จากนั้นทำแผนที่การเรียกใช้งานที่อยู่เบื้องหลัง ใช้โมเดลที่มีต้นทุนต่ำสำหรับขั้นตอนง่ายๆ และใช้โมเดลที่แข็งแกร่งสำหรับขั้นตอนที่มีมูลค่าสูง เพิ่มกำไรตามต้นทุนการทำงานทั้งหมดที่คาดการณ์ไว้ ไม่ใช่แค่การเรียกใช้โมเดลครั้งแรก.

เอเจนซี่สามารถใช้โมเดลนี้สำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ของลูกค้าได้หรือไม่?

ได้ เอเจนซี่ที่สร้างเครื่องมือ AI สำหรับลูกค้าสามารถใช้ ShareAI Builder เพื่อจัดการการใช้งานการอนุมานและตั้งค่ากำไร เอเจนซี่ยังคงเป็นเจ้าของแอปของลูกค้า การดำเนินการ ตรรกะของเวิร์กโฟลว์ และความสัมพันธ์ด้านการสนับสนุน.

ลูปของเอเจนต์ควรมีกฎเกณฑ์อะไรบ้างก่อนการสร้างรายได้?

อย่างน้อยที่สุด ควรกำหนดขีดจำกัดขั้นตอน ขีดจำกัดการลองใหม่ ขีดจำกัดโทเค็น ขีดจำกัดงบประมาณ การอนุญาตเครื่องมือ การบันทึก และการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง การสร้างรายได้จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อลูปมีขอบเขตและสามารถสังเกตได้.

ShareAI แทนที่ LangChain, LangGraph, CrewAI หรือเครื่องมือเอเจนต์อื่นๆ หรือไม่?

ไม่ เครื่องมือเหล่านั้นสามารถช่วยสร้างหรือจัดการเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ ShareAI เข้ากันได้ในชั้นการเข้าถึงโมเดลและการสร้างรายได้ ซึ่ง Builder จะจัดการการใช้งานการอนุมานและสร้างรายได้จากการใช้งาน.

ผู้สร้างควรติดตามเมตริกอะไรบ้าง?

ติดตามต้นทุนต่อการทำงาน จำนวนขั้นตอนต่อการทำงาน จำนวนโทเค็นต่อการทำงาน การผสมโมเดล อัตราการลองใหม่ อัตราความสำเร็จ เหตุผลของความล้มเหลว มูลค่าที่ลูกค้าเห็น และภาระการสนับสนุน การกำหนดราคาควรปรับจากการใช้งานจริง ไม่ใช่จากสมมติฐาน.

สิ่งนี้แตกต่างจากการเป็นผู้ให้บริการบน ShareAI อย่างไร?

ผู้ให้บริการมีส่วนร่วมในโมเดลหรือความสามารถในการคำนวณในตลาด ShareAI ผู้สร้างนำความต้องการจากแอปของตนเองและสามารถสร้างรายได้โดยเพิ่มกำไรจากการใช้งาน AI ที่ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาสร้างขึ้น.

การทดสอบการกำหนดราคาครั้งแรกที่ปลอดภัยที่สุดคืออะไร?

เริ่มต้นด้วยการใช้งานที่รวมอยู่แล้วพร้อมเส้นทางการใช้งานเกินที่ชัดเจน หรือราคาต่อการทำงานพร้อมขีดจำกัดที่อนุรักษ์นิยม นั่นจะให้จุดเริ่มต้นที่ง่ายสำหรับลูกค้าในขณะที่ปกป้องผู้สร้างจากลูปที่มีต้นทุนสูงผิดปกติ.