Kita Batay sa Paggamit para sa Mga Ahensya Pagkatapos ng Mga Proyekto ng AI

Kita batay sa paggamit para sa mga ahensya mahalaga dahil ang isang proyekto ng AI ay hindi tumitigil sa paglikha ng halaga kapag natapos ang implementasyon. Ang isang support assistant ay patuloy na sumasagot sa mga customer. Ang isang workflow ng dokumento ay patuloy na nagpoproseso ng mga file. Ang isang lead qualification agent ay patuloy na nagtatasa ng mga bagong prospect.

Kung ang ahensya ay naniningil lamang para sa discovery, buildout, at handoff, ang modelo ng kita ay maaaring humiwalay sa halaga na patuloy na nililikha ng sistema. Iyan ang agwat na idinisenyo ng ShareAI Builder upang tulungan isara.

Ang ShareAI ay hindi gumagawa ng client application para sa ahensya. Ang ahensya pa rin ang nagdidisenyo, nagpapadala, nagho-host, at nagpapanatili ng client app, workflow, plugin, portal, chatbot, o automation sa labas ng ShareAI. Ang ShareAI ay nagbibigay ng AI marketplace at API layer para sa routed inference usage, kabilang ang usage tracking, pagbabayad ng customer para sa paggamit na iyon, margin logic, at buwanang Builder payout batay sa nalikhang kita.

Ang Problema ng Ahensya: Patuloy ang Halaga Pagkatapos ng Paglipat

Magaling ang mga ahensya sa pag-package ng mga gawain sa implementasyon. Nagbabayad ang isang kliyente para sa isang support automation, internal AI portal, CMS assistant, commerce workflow, o CRM integration. Ilulunsad ang proyekto. Isasara ang invoice.

Ngunit ang AI feature ay maaaring patuloy na lumikha ng halaga araw-araw. Maaari itong mag-deflect ng mga ticket, mag-summarize ng mga tawag, magproseso ng mga dokumento, magsulat ng mga deskripsyon ng produkto, mag-qualify ng mga lead, o sumagot sa mga empleyado sa loob ng workspace ng kumpanya.

Ang patuloy na paggamit na iyon ay may dalawang panig. Lumilikha ito ng halaga para sa negosyo ng kliyente, at lumilikha ito ng variable na gastos sa AI. Ang mga tawag sa modelo, mahahabang prompt, output tokens, cached inputs, mga imahe, audio, tool calls, at retrieval ay maaaring magbago sa ekonomiya ng isang workflow. Ang mga pampublikong pahina ng pagpepresyo ng modelo, tulad ng Pagpepresyo ng OpenAI API, ginagawang malinaw ito: ang iba't ibang modelo at modality ay may iba't ibang unit ng paggamit at gastos.

Ang isang flat maintenance retainer ay maaari pa ring magkaroon ng kahulugan para sa suporta, mga pagpapabuti, at pamamahala ng account. Hindi ito palaging tamang tool para sa AI consumption. Ang isang kliyente na nagpapatakbo ng sampung pagsusuri ng dokumento bawat buwan at isang kliyente na nagpapatakbo ng sampung libo ay hindi dapat magkapareho sa ekonomiya ng paggamit ng AI.

Bakit Ang Kita Batay sa Paggamit para sa Mga Ahensya ay Angkop sa Trabaho ng AI

Mas madali ang pagpepresyo ng mga proyekto ng AI kapag ang ahensya ay maaaring ituro ang isang tunay na unit ng trabaho. Ang unit ay dapat na isang bagay na nauunawaan ng kliyente, hindi lamang isang bagay na sinisingil ng vendor ng modelo sa loob.

Iyan ang dahilan kung bakit ang paggamit, workflow, at outcome-based pricing ay patuloy na lumilitaw sa mga talakayan sa monetization ng AI. Ang AI pricing and monetization playbook mula sa Bessemer ay nag-frame ng pagpepresyo ng AI sa paligid ng paggamit, workflows, outcomes, at ang halaga na maaaring sukatin ng mga customer. Ang parehong lohika ay nalalapat sa mga ahensya: i-package ang halaga na nakaharap sa kliyente, pagkatapos ay gawin ang ekonomiya ng paggamit ng AI na sumunod sa trabahong ginagawa.

AI feature na ginawa ng ahensya	Unit ng paggamit na nakaharap sa kliyente	Halaga ng negosyo upang maging batayan ng pagpepresyo
Suporta sa chatbot	Mga pag-uusap, eskalasyon, o nalutas na mga tiket	Mas kaunting manu-manong tiket at mas mabilis na oras ng pagtugon
Daloy ng dokumento	Mga file, pahina, pagsusuri, o buod	Mas kaunting oras sa manu-manong pagsusuri at mas mataas na throughput
Awtomasyon ng CRM	Mga lead na pinayaman, mga tawag na binuod, o mga rekord na na-update	Mas malinis na datos at mas mabilis na follow-up sa benta
Asistenteng pang-komersyo	Mga paglalarawan ng produkto, buod ng pagsusuri, o rekomendasyon	Mas mabilis na merchandising at mas mahusay na suporta sa mamimili
Panloob na AI portal	Mga prompt ng empleyado, ulat, o paggamit ng workspace	Mas maraming paggamit nang hindi pinipilit ang bawat departamento sa parehong badyet

Ang layunin ay hindi magdagdag ng arbitraryong markup. Ang layunin ay ikonekta ang patuloy na kita ng ahensya sa AI traffic na patuloy na nagbibigay ng halaga sa kliyente.

Paano Naaangkop ang ShareAI sa Isang Application na Ginawa ng Ahensya

Ang ShareAI Builder ay nagbibigay sa mga ahensya ng praktikal na paraan upang i-route ang AI traffic mula sa mga proyekto ng kliyente nang hindi muling binubuo ang pagsingil, pagsukat, pagbabayad, at imprastraktura ng pag-route mula sa simula.

1. Ang ahensya ay gumagawa o nagpapanatili ng aplikasyon ng kliyente sa labas ng ShareAI.
2. Ang aplikasyon ay nagruruta ng napiling AI inference traffic sa pamamagitan ng ShareAI.
3. Ang ahensya ay nagkokonfigura ng margin o surcharge para sa paggamit na iyon na nairuta.
4. Ang kliyente o end customer ay nagbabayad sa ShareAI para sa paggamit ng AI.
5. Binabayaran ng ShareAI ang Builder buwan-buwan batay sa kinita mula sa traffic na iyon.

Ito ay monetization ng Builder, hindi gantimpala para sa Provider. Ang isang Builder ay kumikita mula sa AI traffic na nalikha ng isang aplikasyon na kanilang pagmamay-ari, pinapanatili, ibinebenta, ipinapamahagi, o inihahatid. Ang isang Provider ay kumikita sa pamamagitan ng pagbibigay ng karapat-dapat na compute capacity sa ShareAI network. Ang dalawang papel na ito ay maaaring parehong umiiral sa marketplace, ngunit magkaiba ang payout logic.

Para sa mga ahensya, ang mahalagang bahagi ay ang komersyal na pagkakahanay. Ang ahensya ay maaaring patuloy na maningil para sa estratehiya, disenyo, implementasyon, at pagpapanatili habang nagdaragdag ng layer na nakabatay sa paggamit para sa AI feature na patuloy na tumatakbo pagkatapos ng paglulunsad.

Mga Halimbawa ng Ahensya na Akma sa Modelong Ito

Suportahan ang Automation Agencies

Ang isang support automation agency ay maaaring bumuo ng chatbot, triage layer, ticket summarizer, at escalation assistant para sa isang kliyente. Sa halip na maningil lamang para sa paggawa, ang mga sagot at buod ng AI ay maaaring iruta sa pamamagitan ng ShareAI. Itinatakda ng ahensya ang margin, at ang paggamit ay sumusunod sa dami ng support work na hinahawakan ng sistema.

CRM at ERP Automation Agencies

Ang isang CRM workflow ay maaaring magbuod ng mga tawag, magpayaman ng mga lead, maglinis ng mga rekord, mag-draft ng follow-ups, o mag-extract ng mga detalye ng invoice. Ang bawat high-value workflow call ay maaaring maging isang yunit ng paggamit. Pinapayagan nito ang kliyente na ikonekta ang gastos sa operational value sa halip na hulaan kung gaano karaming AI ang dapat isama sa isang generic retainer.

CMS, WordPress, at Commerce Agencies

Ang mga website at commerce agencies ay maaaring magdagdag ng AI content assistants, semantic search, product enrichment, review summaries, FAQ generation, o lead qualification. Ang isang maliit na site ay maaaring gumamit ng kaunti. Ang isang abalang merchant o media operation ay maaaring gumamit ng marami. Ang pagpepresyo na nakabatay sa paggamit ay nagpapahintulot sa ekonomiya na sumunod sa aktibidad.

Mga Ahensya ng Daloy ng Trabaho ng Dokumento

Ang mga workflow sa legal, accounting, insurance, real estate, at operations ay madalas na umiikot sa mga file. Ang mga buod ng kontrata, pag-extract ng invoice, paghahambing ng polisiya, at pagsusuri ng intake ay maaaring presyuhan batay sa mga pahina, file, kaso, o natapos na pagsusuri.

Mga White-Label na AI Product Studios

Ang ilang ahensya ay bumubuo ng mga katulad na produktong may AI para sa maraming kliyente. Sa paggamit na iruruta sa ShareAI, ang bawat deployment ay maaaring panatilihin ang sarili nitong paggamit at margin logic. Nagbibigay ito sa ahensya ng mas malinis na landas patungo sa paulit-ulit na kita pagkatapos ng paglulunsad nang hindi pinipilit ang bawat kliyente sa isang flat package.

Paano I-package ang Kita na Nakabatay sa Paggamit para sa mga Kliyente

Ang pinakamahusay na pag-uusap sa kliyente ay nagsisimula sa workflow, hindi sa token. Karamihan sa mga kliyente ay ayaw bumili ng mga token. Gusto nila ng mas kaunting manual tickets, mas mabilis na pagsusuri ng dokumento, mas malinis na CRM data, mas kwalipikadong mga lead, o mas mahusay na customer support.

Ang isang simpleng modelo ng packaging ay maaaring maglaman ng tatlong bahagi:

• Bayad sa pagpapatupad: estratehiya, paggawa, integrasyon, pagsusuri, at paglulunsad.
• Bayad sa suporta o pagpapanatili: mga pagpapabuti, pagmamanman, pamamahala ng account, at mga pag-update sa daloy ng trabaho.
• Layer ng paggamit ng AI: ShareAI-routed inference usage na may naka-configure na margin ng Builder.

Nagbibigay ito sa kliyente ng prediktibilidad kung saan mahalaga ang prediktibilidad at elasticity kung saan mahirap hulaan ang paggamit. Kung ang daloy ng trabaho ay bahagyang ginagamit, nananatiling mas maliit ang linya ng paggamit. Kung lumago ang adoption, ang ekonomiya ay sumasabay sa halagang nalilikha.

Para sa komunikasyon sa customer, iwasan ang malalabong parirala tulad ng unlimited AI. Gumamit ng malinaw na mga unit sa halip: mga dokumentong naproseso, mga pag-uusap sa suporta, mga ulat na nabuo, mga pagtakbo ng daloy ng trabaho, mga lead na kwalipikado, o mga premium na aksyon ng AI. Itali ang mga unit na iyon sa resulta ng kliyente at ipaliwanag kung kailan sinisingil ang karagdagang paggamit.

Saan Magsisimula

Magsimula sa isang mataas na halaga ng daloy ng trabaho kung saan ang paggamit ay variable at ang halaga ay madaling ipaliwanag. Ang magagandang unang kandidato ay kinabibilangan ng support triage, pagproseso ng dokumento, kwalipikasyon ng lead, mga operasyon ng nilalaman, at panloob na paghahanap ng kaalaman.

Mula doon, tukuyin ang unit ng paggamit na nakaharap sa customer, piliin kung aling mga tawag sa AI ang dapat dumaan sa ShareAI, magtakda ng margin na sumasalamin sa halaga ng daloy ng trabaho, at subaybayan ang adoption sa paglipas ng panahon.

Kapag handa ka nang i-configure ang trapiko ng app, mga margin, at setup ng payout, buksan ang Konsol ng Tagabuo. Para sa konteksto ng pagpapatupad, panatilihin ang Dokumentasyon ng ShareAI malapit.

Para sa higit pang mga artikulo sa pagpepresyo at estratehiya ng Builder, i-browse ang Archive ng ShareAI Insights.

FAQ

Ano ang usage-based revenue para sa mga ahensya?

Ang kita na nakabatay sa paggamit para sa mga ahensya ay nangangahulugang kumita mula sa patuloy na paggamit ng AI na nabuo ng mga aplikasyon ng kliyente, mga daloy ng trabaho, mga chatbot, mga portal, o mga awtomasyon pagkatapos ng paglulunsad. Sa ShareAI Builder, maaaring i-route ng ahensya ang trapiko ng AI inference sa pamamagitan ng ShareAI, i-configure ang margin, at tumanggap ng buwanang payout batay sa nabuo na paggamit.

Ang ShareAI ba ang bumubuo ng aplikasyon ng kliyente?

Hindi. Ang ShareAI ay hindi isang app builder, CMS, hosting platform, workflow builder, o no-code tool. Ang ahensya ang gumagawa at kumokontrol sa aplikasyon ng kliyente sa labas ng ShareAI. Ang ShareAI ang humahawak sa routed AI usage, marketplace access, pagbabayad para sa paggamit na iyon, margin logic, at Builder payout.

Paano kumikita ang isang ahensya sa pamamagitan ng ShareAI Builder?

Kinokonekta ng ahensya ang kwalipikadong AI inference traffic mula sa app ng kliyente patungo sa ShareAI at nagtatakda ng surcharge o margin. Binabayaran ng customer ang ShareAI para sa routed usage, at binabayaran ng ShareAI ang Builder buwan-buwan batay sa kinita mula sa traffic na iyon.

Sino ang nagbabayad para sa paggamit ng AI?

Para sa ShareAI-routed Builder usage, direktang binabayaran ng customer ang ShareAI para sa routed AI usage. Depende sa setup ng kliyente, ang customer na iyon ay maaaring ang kumpanya ng kliyente, isang workspace, isang end user, o ibang buyer na tinukoy ng application flow.

Anong mga proyekto ng ahensya ang pinakamahusay para sa usage-based AI revenue?

Ang pinakamahusay na akma ay isang proyekto kung saan nag-iiba ang paggamit at nasusukat ang halaga. Mga halimbawa ay ang support automation, document processing, lead qualification, CRM updates, product content generation, internal knowledge portals, at workflow agents.

Pareho ba ito sa isang retainer?

Hindi. Ang retainer ay karaniwang sumasaklaw sa oras ng serbisyo, maintenance, support, o improvement work. Ang usage-based AI revenue ay nakatali sa aktwal na routed AI inference usage. Maaaring gamitin ng mga ahensya ang pareho: isang retainer para sa serbisyo at isang usage layer para sa AI activity.

Maaari ba itong gumana para sa mga AI automation agencies?

Oo. Madalas na angkop ang mga AI automation agencies dahil ang workflows, agents, at automations ay tumatakbo nang paulit-ulit. Ang mga runs, actions completed, records processed, leads qualified, o documents reviewed ay maaaring maging praktikal na usage units.

Paano dapat ipaliwanag ng mga ahensya ang AI usage pricing sa mga kliyente?

Gumamit ng client-facing units tulad ng tickets, documents, reports, conversations, o workflow runs. Ipaliwanag kung ano ang kasama, kailan nagsisimula ang paid usage, at kung bakit ang mas mabigat na paggamit ay dapat sumunod sa halaga at gastos na nilikha ng workflow.

Pinalitan ba ng ShareAI ang mga model providers?

Nagbibigay ang ShareAI sa mga customer at developer ng isang API para sa 150+ models na may marketplace visibility, routing, at failover. Tinutulungan nito ang mga team na maiwasan ang pag-wire sa bawat provider nang hiwalay, ngunit dapat pa ring pumili ang mga ahensya ng model routes batay sa kalidad, gastos, latency, at mga kinakailangan ng kliyente.

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

Ang Builder payout ay nagmumula sa AI traffic na nabuo ng isang aplikasyon na pag-aari, pinapanatili, ibinebenta, ipinapamahagi, o inihahatid ng Builder. Ang mga provider rewards ay nagmumula sa pag-aambag ng kwalipikadong compute capacity sa ShareAI network. Ang isang artikulo ng ahensya ay dapat tratuhin ang mga iyon bilang magkahiwalay na mga tungkulin.

Kailan mas angkop ang flat pricing?

Ang flat pricing ay maaaring gumana kapag ang paggamit ay predictable, mababa ang gastos, o pangunahing bahagi ng mas malawak na relasyon sa serbisyo. Ang paggamit-based na pagpepresyo ay nagiging mas kapaki-pakinabang kapag ang gastos at halaga ng AI ay lubos na nag-iiba sa mga customer, workspaces, o dami ng workflow.