Kita Batay sa Paggamit para sa mga Ahensya: Higit pa sa Isang Beses na mga Proyekto ng AI

Mahalaga ang kita batay sa paggamit para sa mga ahensya kapag patuloy na nakakakuha ng halaga ang kliyente mula sa isang tampok na AI pagkatapos maihatid ang proyekto. Ang isang support assistant ay patuloy na sumasagot sa mga tanong. Ang isang workflow ng dokumento ay patuloy na nagbubuod ng mga file. Ang isang lead qualification agent ay patuloy na nag-iiskor ng mga prospect. Maaaring tapos na ang orihinal na gawa ng ahensya, ngunit ang paggamit ng AI ay patuloy na lumilikha ng nasusukat na trabaho.

Iyan ang puwang na nilulutas ng modelong ito. Sa halip na ituring ang AI bilang isang beses na linya ng pagpapatupad, maaaring idisenyo ng ahensya ang aplikasyon ng kliyente upang ang patuloy na trapiko ng AI inference ay mairuta, masukat, mapresyuhan, at konektado sa buwanang bayad ng Builder.

Ang ShareAI ay angkop bilang AI marketplace at API layer sa likod ng aplikasyon ng kliyente. Ang ahensya ay patuloy na bumubuo at nagpapanatili ng app sa labas ng ShareAI. Ang ShareAI ang humahawak sa nairutang paggamit, pagbabayad ng kustomer para sa paggamit na iyon, lohika ng margin o surcharge, at buwanang bayad ng Builder.

Bakit ang mga beses na proyekto ng AI ay nag-iiwan ng kita

Madaling maunawaan ang tradisyunal na mga proyekto ng ahensya: tukuyin ang saklaw ng trabaho, buuin ang tampok, ilunsad ito, kolektahin ang bayad sa proyekto, at lumipat sa susunod na kliyente. Ang modelong iyon ay maaaring gumana para sa mga website, portal, dashboard, at automations kung saan ang karamihan ng halaga ay naihatid sa paglulunsad.

Ang mga tampok ng AI ay kumikilos nang iba. Patuloy silang kumokonsumo ng inference pagkatapos ng paglulunsad. Ang bawat nabubuong sagot, buod, klasipikasyon, resulta ng paghahanap, rekomendasyon ng produkto, o aksyon ng workflow ay maaaring lumikha ng bagong gastos at bagong kaganapan ng halaga.

Iyan ang dahilan kung bakit ang pagpepresyo batay sa paggamit ay naging mas mahalaga para sa mga koponan ng software. Ang Metronome’s State of Usage-Based Pricing 2025.

ay nag-uulat na ang pagpepresyo batay sa paggamit ay malawakang tinanggap sa mga sinurvey na kumpanya ng software, habang ang AI ay pinatindi ang pangangailangan para sa mga modelo ng pagpepresyo na tumutugma sa variable na pagkonsumo. Para sa mga ahensya, ang parehong lohika ay nalalapat sa mga produkto ng AI ng kliyente.

Kung hindi pinaplano ng ahensya ang patuloy na paggamit, karaniwan itong may tatlong mahihinang opsyon: itago ang gastos ng AI sa loob ng flat na bayad sa proyekto, itulak ang lahat ng setup ng provider sa kliyente, o maningil ng maintenance retainer na hindi konektado sa aktwal na halaga ng AI.

Ang mas mahusay na modelo ay ang presyuhan ang trapiko ng AI mismo.

Paano gumagana ang kita batay sa paggamit para sa mga ahensya

• Ang daloy ng ShareAI Builder ay simple:.
• Binubuo ng ahensya ang aplikasyon ng kliyente, workflow, portal, chatbot, plugin, o automation sa labas ng ShareAI.
• Iko-configure ng ahensya ang margin o surcharge para sa traffic na iyon.
• Ang kliyente, customer, o end user ay direktang nagbabayad sa ShareAI para sa routed AI usage.
• Ang ShareAI ay nagre-route ng inference sa pamamagitan ng marketplace at nagbabayad sa ahensya buwan-buwan batay sa nalikhang kita.

Ito ay Builder monetization, hindi Provider rewards. Ang Builder ay kumikita mula sa AI traffic na nagmumula sa isang application na kanilang pagmamay-ari, pinapanatili, o inihahatid. Ang Provider ay kumikita sa pamamagitan ng pag-aambag ng eligible compute capacity sa ShareAI network. Karaniwang mas mahalaga sa mga ahensya ang Builder side dahil sila ang naghahatid ng client-facing workflow.

Maaaring magsimula ang ahensya sa Konsol ng Tagabuo, pagkatapos ay ikonekta ang AI traffic ng client app sa pamamagitan ng ShareAI sa halip na muling buuin ang routing, metering, billing, at payout infrastructure mula sa simula.

Ano ang dapat i-meter ng mga ahensya

Ang pinakamalakas na usage metric ay karaniwang hindi mga token lamang. Mahalaga ang mga token dahil madalas na nagpepresyo ang mga AI provider batay sa input, output, cache, modality, paggamit ng tool, o kaugnay na usage units. Ang pampublikong Pagpepresyo ng API ng OpenAI ay isang magandang paalala na ang gastos sa AI ay maaaring mag-iba batay sa modelo at uri ng request.

Gayunpaman, mas naiintindihan ng mga kliyente ang business units kaysa raw AI units. Dapat i-map ng ahensya ang routed AI usage sa isang metric na maipapaliwanag ng kliyente sa loob ng kanilang organisasyon.

Ang pagmamapa na iyon ay nagpapanatili sa komersyal na pag-uusap na nakabatay. Ang ahensya ay hindi naniningil ng arbitraryong bayad sa AI. Ito ay naglalakip ng margin ng paggamit sa trabaho na pinahahalagahan na ng kliyente.

Kung saan ang modelong ito ay pinakamahusay na akma

Ang kita na nakabatay sa paggamit para sa mga ahensya ay pinakamahusay na gumagana kapag ang naihatid na tampok ng AI ay may paulit-ulit na paggamit pagkatapos ng paglulunsad.

• Suportahan ang mga automation agencies maaaring mag-route ng mga sagot ng chatbot, mga buod ng tiket, at mga mungkahi sa pag-eskalasyon sa pamamagitan ng ShareAI.
• Mga ahensya ng awtomasyon ng CRM at ERP maaaring mag-meter ng pag-iskor ng lead, pagkuha ng invoice, mga buod ng pagbebenta, at mga workflow ng operasyon.
• Mga ahensya ng e-commerce maaaring mag-route ng pagpapayaman ng produkto, mga buod ng review, mga rekomendasyon, at mga tugon sa suporta.
• CMS at mga ahensya ng WordPress maaaring magpresyo ng AI content generation, knowledge search, content rewriting, at lead qualification.
• Legal, accounting, at mga ahensya ng workflow ng dokumento maaaring ikonekta ang pagpepresyo sa mga kontratang na-summarize, mga invoice na naproseso, mga dokumentong ikinumpara, o mga entity na nakuha.
• Mga panloob na AI portal na ahensya maaaring i-align ang paggamit sa mga team, departamento, workspace, o mga assistant.

Ang ibinahaging pattern ay simple: ang ahensya ang nagde-deliver ng client system, ang kliyente ang patuloy na gumagamit nito, at ang AI traffic ay nagiging isang nasusukat na komersyal na layer.

Paano i-package ang mga AI offer na nakabatay sa paggamit

Hindi kailangang baguhin ng mga ahensya ang bawat bahagi ng kanilang modelo ng pagpepresyo nang sabay-sabay. Ang pinakamalinis na package ay karaniwang naghihiwalay sa implementation, support, at paggamit ng AI.

• Bayad sa pagpapatupad: discovery, design, build, integration, QA, at launch.
• Suporta o maintenance: monitoring, improvements, bug fixes, reporting, at client enablement.
• Ginamit ang AI na naka-ruta: paggamit na binabayaran ng customer sa pamamagitan ng ShareAI, na may naka-configure na margin o surcharge ng ahensya na nakalakip.

Binibigyan nito ang kliyente ng mas malinaw na komersyal na modelo. Ang project fee ay nagbabayad para sa build. Ang support fee ay nagbabayad para sa patuloy na serbisyo. Ang AI usage charge ay sumusunod sa aktwal na konsumo.

Binibigyan din nito ang ahensya ng paraan upang manatiling naka-align sa mga resulta ng kliyente. Kung ang automation ay mahalaga at madalas gamitin, maaaring lumago ang kita kasabay ng paggamit. Kung mababa ang paggamit, hindi pinipilit ang kliyente sa isang napalaki na nakapirming AI fee.

Mga panuntunan sa pagpepresyo para sa mga ahensya

Ang kita batay sa paggamit ay dapat ipakita nang maingat. Hindi ito passive income, at hindi ito garantisadong paulit-ulit na kita. Nakadepende ito sa aktwal na paggamit, pag-aampon ng kliyente, at isang workflow na patuloy na nagbibigay ng halaga.

Gamitin ang mga panuntunang ito kapag ipinapakita ang modelo:

• Ipaliwanag ang daloy ng pagbabayad: ang customer ay nagbabayad sa ShareAI para sa routed usage, at ang ahensya ay tumatanggap ng buwanang Builder payouts batay sa nalikhang kita.
• I-anchor ang pagpepresyo sa mga resulta: mga tiket na nalutas, mga dokumentong naproseso, mga lead na na-qualify, mga ulat na nalikha, mga workflow na natapos, o oras na natipid.
• Magtakda ng mga limitasyon o alerto kung kinakailangan: dapat maunawaan ng mga kliyente kung paano lumalaki ang paggamit at kung paano pamahalaan ang gastusin.
• Ihiwalay ang paggamit ng AI mula sa pagmamay-ari ng app: ang aplikasyon ng kliyente ay nananatiling binuo at kontrolado sa labas ng ShareAI.
• Pumili ng mga modelo nang may intensyon: gamitin ang Pamilihan ng modelo ng ShareAI upang ihambing ang mga opsyon sa modelo at i-route ang paggamit sa pamamagitan ng isang API.
• Idokumento ang setup: isama ang mga tuntunin ng paggamit, iskedyul ng pag-uulat, lohika ng margin, at kung sino ang may-ari ng mga pagbabago pagkatapos ng paglulunsad.

Bessemer's AI pricing at monetization playbook binabalangkas ang pagpepresyo ng AI batay sa halaga, paggamit, at mga resulta. Iyan ang tamang pananaw para sa mga ahensya rin. Ang sukatan ay dapat may kabuluhan sa kliyente, hindi lamang sa AI infrastructure team.

Magsimula sa isang workflow na may mataas na halaga.

Ang pinakamadaling paraan upang subukan ang kita batay sa paggamit para sa mga ahensya ay hindi baguhin ang bawat proyekto ng kliyente. Magsimula sa isang workflow kung saan halata na ang paggamit ng AI.

• Isang support chatbot na sumasagot sa mga tanong tungkol sa produkto at nagbubuod ng mga tiket.
• Isang document assistant na kumukuha ng data at gumagawa ng mga buod ng pagsusuri.
• Isang workflow ng CRM na nagmamarka ng mga lead at gumagawa ng mga draft ng follow-up na tala.
• Isang CMS assistant na muling sumusulat ng nilalaman at nagkuwalipika ng mga inbound lead.
• Isang internal AI portal na sumasagot sa mga tanong ng empleyado mula sa mga aprubadong mapagkukunan ng kaalaman.

Tukuyin ang yunit ng halaga, i-route ang inference sa pamamagitan ng ShareAI, i-configure ang margin, at suriin ang paggamit kasama ang kliyente pagkatapos ng paglulunsad. Kapag ang ahensya ay may isang malinis na pattern, maaari nitong muling gamitin ang komersyal na istruktura sa mga katulad na deployment ng kliyente.

Para sa mga detalye ng implementasyon, magsimula sa Dokumentasyon ng ShareAI at buksan ang Konsol ng Tagabuo kapag handa ka nang ikonekta ang trapiko ng app at tukuyin ang margin ng paggamit.

FAQ

Ano ang usage-based revenue para sa mga ahensya?

Ang kita batay sa paggamit para sa mga ahensya ay isang modelo kung saan kumikita ang isang ahensya mula sa patuloy na paggamit ng AI na nabuo ng isang application ng kliyente, workflow, chatbot, o automation. Sa ShareAI Builder, ang ahensya ay nagre-route ng inference traffic sa pamamagitan ng ShareAI, nagtatakda ng margin o surcharge, at tumatanggap ng buwanang bayad batay sa nabuo na paggamit.

Ang ShareAI ba ay isang app builder para sa mga ahensya?

Hindi. Ang ShareAI ay hindi gumagawa ng application ng kliyente, nagho-host nito, o pumapalit sa trabaho ng implementasyon ng ahensya. Ang ahensya ang gumagawa ng app sa labas ng ShareAI. Ang ShareAI ay nagbibigay ng AI routing, paggamit, pagsingil, surcharge, at payout layer para sa routed inference traffic.

Paano nagbabayad ang kliyente para sa paggamit ng AI?

Ang customer, kliyente, o end user ay direktang nagbabayad sa ShareAI para sa naka-route na paggamit ng AI. Ang naka-configure na margin o surcharge ng ahensya ay idinadagdag sa paggamit na iyon, at binabayaran ng ShareAI ang ahensya buwan-buwan batay sa nalikhang kita.

Anong mga uri ng ahensya ang pinakaangkop para sa modelong ito?

Ang mga custom software agencies, AI automation agencies, chatbot agencies, CMS at WordPress agencies, commerce agencies, document workflow agencies, at mga internal tool builders ay angkop kapag ang kanilang mga naihatid na AI features ay patuloy na ginagamit pagkatapos ng launch.

Ano ang dapat i-meter ng isang ahensya?

I-meter ang aktibidad ng negosyo na nauunawaan ng kliyente: mga support conversations, mga ticket na summarized, mga dokumentong naproseso, mga lead na na-qualify, mga ulat na nalikha, mga workflow runs, mga assistant tasks, o mga premium AI actions. Ang mga token ay maaaring mahalaga sa loob, ngunit kadalasang mas madaling ipaliwanag ang pagpepresyo sa mga business units.

Maaari bang magsama ang mga ahensya ng libreng paggamit at bayad na top-ups?

Oo. Maraming ahensya ang maaaring mag-package ng workflow ng kliyente na may kasamang paggamit, pagkatapos ay i-route ang karagdagang paggamit ng AI sa pamamagitan ng ShareAI bilang bayad na paggamit. Ang susi ay ipaliwanag ang mga limitasyon, pagpepresyo, at pag-uugali sa overage bago ang launch.

Pinalitan ba ng kita batay sa paggamit ang retainers?

Hindi kinakailangan. Ang retainer ay maaari pa ring sumaklaw sa suporta, monitoring, reporting, at mga pagpapabuti. Ang kita batay sa paggamit ng AI ay dapat sumaklaw sa naka-route na paggamit ng AI at ang margin ng ahensya sa paggamit na iyon. Ang dalawa ay maaaring magtulungan.

Ito ba ay garantisadong paulit-ulit na kita?

Hindi. Ang mga payout ng Builder ay nakadepende sa totoong naka-route na paggamit at nalikhang kita. Dapat ipakita ng mga ahensya ito bilang potensyal na kita batay sa paulit-ulit na paggamit, hindi garantisadong kita o passive revenue.

Paano naiiba ang payout ng Builder sa mga gantimpala ng Provider?

Ang payout ng Builder ay nagmumula sa AI traffic na nalikha ng isang application na pag-aari, pinapanatili, o naihatid ng Builder. Ang mga reward ng Provider ay nagmumula sa pag-aambag ng eligible compute capacity sa ShareAI network. Karaniwang lumalahok ang mga ahensya bilang Builders kapag pinamomonetize nila ang traffic ng client app.

Maaari ba itong gumana para sa mga white-label na produkto ng AI?

Oo, kung ang ahensya ay nagmamay-ari o nagpapanatili ng isang repeatable client deployment kung saan ang AI traffic ay maaaring i-route sa pamamagitan ng ShareAI. Ang bawat implementasyon ng kliyente ay maaaring magkaroon ng sariling pattern ng paggamit, mga margin assumptions, at istruktura ng pag-uulat.

Kailan dapat iwasan ng isang ahensya ang paggamit-based na AI pricing?

Iwasan ito kapag ang AI feature ay bihirang ginagamit, kapag ang kliyente ay hindi maunawaan ang value metric, o kapag ang workflow ay walang malinaw na may-ari pagkatapos ng launch. Ang pagpepresyo batay sa paggamit ay pinakamahusay na gumagana kapag ang paggamit ay tumutugma sa isang resulta na mahalaga na sa kliyente.

Ano ang unang hakbang para sa isang ahensya?

Pumili ng isang workflow ng kliyente na may repeatable na paggamit ng AI, tukuyin ang value unit, tantyahin ang inaasahang paggamit, pagkatapos ay buksan ang Builder Console upang ikonekta ang app traffic at i-configure ang margin para sa ShareAI-routed inference.