AI Aracı Fiyatlandırma Ölçütleri: Sohbetler vs Çalışmalar vs Görevler

Yapay zeka ajanı fiyatlandırma metrikleri, ürününüzün hızlı bir yanıt, uzun bir konuşma, çok adımlı bir işlem veya tamamlanmış bir görev için adil bir ücret alıp almadığını belirler. Sohbet botu, ajan ve iş akışı geliştiricileri için fiyatlandırma birimi, sadece bir paketleme detayı değil, bir marj kararıdır.

Ajan kullanımı da deneylerden çıkıp gerçek üretim iş akışlarına geçiyor. LangChain’in Yapay Zeka Ajanlarının Durumu raporunda, katılımcıların “sinin ajanları üretimde kullandığı ve neredeyse ”unun ajanlar için gözlemlenebilirlik uyguladığı bildirildi. Kullanım bu aşamaya ulaştığında, sabit bir “Yapay Zeka dahil” planı, hafif kullanıcılar ile yoğun kullanıcılar arasındaki gerçek maliyet farklarını gizleyebilir.

Neden Yapay Zeka Ajanı Fiyatlandırma Metrikleri Önemlidir

Geleneksel SaaS fiyatlandırması genellikle koltuklar, çalışma alanları veya özellik erişimi ile başlar. Yapay zeka ajanları başka bir katman ekler: her istem, yanıt, araç çağrısı, geri alma adımı, geri dönüş ve model seçimi, aynı müşteriye hizmet verme maliyetini değiştirebilir.

Sağlayıcı fiyatlandırma sayfaları OpenAI ve Antropik modeli netleştirir: giriş jetonları, çıkış jetonları, önbelleğe alınmış girdiler, araç kullanımı, uzun bağlam ve özel işleme modları maliyeti etkileyebilir. Bessemer’in AI fiyatlandırma ve gelir modeli rehberi aynı konuyu iş düzeyinde çerçeveler: Yapay zeka teslimatının maddi birim maliyetleri vardır, bu nedenle fiyatlandırma, müşteri değerini yakalarken bu maliyetleri hesaba katmalıdır.

İşte bu noktada fiyatlandırma metriği önem kazanır. Metriğin ne olduğunu müşteri anlar, ürün ekibiniz ölçebilir ve yoğun kullanımın adil bir şekilde fiyatlandırılmasını sağlar.

Üç Metrik Yapıcıların Genellikle Karşılaştırdığı

1. Konuşma

Bir konuşma, kullanıcı tarafından görülebilen sohbet dizisi veya oturumdur. Ürün sohbet odaklı olduğunda ve müşteri teknik işlemler yerine oturumlar üzerinden düşündüğünde bu iyi çalışır.

Konuşma fiyatlandırması destek asistanları, satış sohbet botları, SSS botları, işe alım asistanları ve dahili bilgi sohbetleri için uygundur. Açıklaması kolaydır: müşteri, ekibinin veya kullanıcılarının başlattığı yapay zeka konuşmaları için ödeme yapar.

Risk, konuşmaların büyük ölçüde değişkenlik gösterebilmesidir. İki mesajlık bir SSS ve 40 dönüşlü bir sorun giderme oturumu, sınırlar, katmanlar veya aşım mantığı eklemezseniz her ikisi de “bir konuşma” olarak sayılır.

2. Ajan Çalıştırma

Bir ajan çalıştırma, bir ajan planının bir kez yürütülmesidir. Bu, akıl yürütme adımları, araç çağrıları, geri alma, model yedekleme, API çağrıları veya devretme mantığını içerebilir, ancak net bir başlangıç ve bitişe sahiptir.

Çalıştırma tabanlı fiyatlandırma, araştırma ajanları, iş akışı ajanları, kodlama asistanları, potansiyel müşteri zenginleştirme akışları, belge inceleme ajanları ve sınırlı işler yapan dahili asistanlar için uygundur. Bu, sistemin gerçekten yürüttüğü işi eşleştirdiği için konuşma fiyatlandırmasından daha hassastır.

Risk, açıklanabilirliktir. Müşteriler, bir isteğin neden bir çalıştırma oluşturduğunu, diğerinin ise beş oluşturduğunu bilmeyebilir. Bu metriği seçerseniz, çalıştırma sayısını açıkça gösterin ve yeni bir çalıştırmanın ne zaman başladığını tanımlayın.

3. Görev veya Sonuç

Bir görev veya sonuç, müşterinin önemsediği sonuçtur: çözülen bir bilet, işlenen bir belge, nitelikli bir potansiyel müşteri, oluşturulan bir rapor veya tamamlanan bir iş akışı.

Bu genellikle en güçlü iş metriğidir çünkü yapay zeka kullanımını değere bağlar. Bir destek ekibi gerçekten “jetonlar” istemez. Yönlendirilmiş biletler, daha hızlı yanıtlar ve daha temiz yönlendirme ister. Bir satış ekibi nitelikli potansiyel müşteriler, zenginleştirilmiş kayıtlar ve takip taslakları ister.

Risk, içsel farklılıktır. Tamamlanan iki görev, çok farklı miktarlarda yapay zeka çalışması gerektirebilir. Sonuca göre fiyatlandırıyorsanız, ağır görevlerin fark edilmeden marjı tüketmemesi için müşteri odaklı metriklerin altında maliyet sinyallerini tutun.

Doğru Yapay Zeka Ajanı Fiyatlandırma Metriklerini Nasıl Seçersiniz

• Kullanıcı deneyimi sohbet odaklı olduğunda ve sohbet uzunluğu makul şekilde tahmin edilebilir olduğunda konuşma fiyatlandırmasını kullanın.
• Her ajan yürütmesinin net bir başlangıcı, sonu ve kapsamı olduğunda çalıştırma fiyatlandırmasını kullanın.
• Müşteri bir yapay zeka arayüzüne erişim değil, bir iş sonucu satın alıyorsa görev veya sonuç fiyatlandırmasını kullanın.
• Araçlar, arama, geri alma veya harici eylemler anlamlı maliyet oluşturduğunda araç çağrılarını ayrı olarak izleyin.
• Her yönlendirilmiş isteğe çalışma alanı, kiracı, müşteri ve özellik tanımlayıcılarını ekli tutun.
• Bir müşterinin diğerinden çok daha fazla çıkarım üretebileceği durumlarda üst sınırlar, dahil edilen kullanım veya eklemeler ekleyin.

İyi bir kural: Müşteriye basit bir faturalama metriği sunun, ardından bunun altında daha ayrıntılı maliyet metriklerini tutun. Müşteri göreve göre ödeme yapabilir, ancak dahili kullanım kaydınız yine de hangi modelin kullanıldığını, kaç token üretildiğini, kaç araç çağrısının tetiklendiğini ve kullanımın hangi çalışma alanı tarafından oluşturulduğunu bilmelidir.

ShareAI Builder'ın Uygun Olduğu Yer

ShareAI sizin için sohbet botunu, ajanı, iş akışını veya uygulamayı oluşturmaz. Builder, ShareAI dışında bu ürüne sahip olur ve onu sürdürür.

ShareAI, AI kullanım katmanının altına oturur. Bir Builder, mevcut uygulamalarından gelen çıkarım trafiğini ShareAI üzerinden yönlendirir, bir ek ücret veya marj belirler, müşterinin yönlendirilen kullanım için ShareAI'ye ödeme yapmasına izin verir ve oluşturulan kazançlara göre aylık ödemeler alır.

Bu, ürünün AI kullanımının değerli ancak düzensiz olduğu durumlarda ShareAI'yi kullanışlı hale getirir. Bir müşteri birkaç kısa destek konuşması yapabilir. Bir diğeri ise alma, araçlar ve tekrarlanan takiplerle uzun ajan çalıştırmalarını tetikleyebilir. Yapıcı Konsolu, Fiyatlandırma katmanı, her müşteriyi aynı gizli AI maliyet havuzuna zorlamak yerine kullanımı takip edebilir.

Builder'lar ayrıca model seçimi hakkında daha bilinçli düşünebilir. ShareAI, ekiplerin 150+ model, erişim sağlamasına olanak tanır, böylece bir ajan ürünü, her adımı aynı model hak ediyormuş gibi ele almak yerine maliyet, gecikme ve kalite ihtiyaçlarına göre farklı işleri farklı modellere yönlendirebilir.

Ajan Ürünleri için Pratik Bir Ölçümleme Yığını

Genel bir fiyat belirlemeden önce, sahne arkasında neyi ölçeceğinizi tanımlayın. Ajan ürünleri için yararlı alanlar genellikle şunlardır:

• Müşteri, çalışma alanı, kiracı veya site kimliği.
• Özellik adı, iş akışı adı veya ajan türü.
• Uygun olduğunda konuşma kimliği, çalışma kimliği ve görev kimliği.
• Kullanılan model, seçilen rota ve uygun olduğunda yedek rota.
• Giriş token'ları, çıkış token'ları, önbelleğe alınmış giriş ve bağlam boyutu.
• Araç çağrıları, geri çağırmalar, harici API çağrıları veya dosya işlemleri.
• Tamamlama durumu: tamamlandı, başarısız oldu, yeniden denendi, yükseltildi veya devredildi.
• Yapıcı marjı, ek ücret, dahil edilen kullanım veya ek bakiye.

Müşteriye her alanı göstermeniz gerekmez. Maliyeti anlamak, faturaları açıklamak, marjı korumak ve ürünü geliştirmek için yeterli ayrıntıya ihtiyacınız var.

Teknik kurulum için, ShareAI belgeleri ve trafiğin artmasından önce uygulamanızın yönlendirilmiş istekleri nasıl etiketleyeceğini tanımlayın.

SSS

Yapay zeka ajanı fiyatlandırma metrikleri nelerdir?

Yapay zeka ajanı fiyatlandırma metrikleri, bir ürünün ajan kullanımını ölçmek ve ücretlendirmek için kullandığı birimlerdir. Yaygın örnekler arasında konuşmalar, ajan çalıştırmaları, görevler, araç çağrıları, işlenen belgeler, çözülen biletler ve çalışma alanı düzeyinde kullanım bulunur.

Bir yapay zeka sohbet botu konuşma başına ücret almalı mı?

Konuşma fiyatlandırması, ürün sohbet odaklı olduğunda ve konuşma uzunluğu yeterince öngörülebilir olduğunda işe yarar. Bazı kullanıcılar çok uzun oturumlar oluşturuyorsa, konuşmanın altına dahil edilen sınırlar, ek bakiyeler veya başka bir kullanım metriği ekleyin.

Yapay zeka ajanları için çalıştırma başına fiyatlandırma ne zaman daha iyidir?

Çalıştırma başına fiyatlandırma, bir ajanın araştırma çalışması, zenginleştirme işi, belge incelemesi veya iş akışı yürütme gibi net bir başlangıç ve bitiş ile sınırlı bir iş gerçekleştirdiğinde daha iyidir.

Bir Yapıcı ne zaman görev veya sonuç başına fiyatlandırma yapmalıdır?

Görev veya sonuç fiyatlandırması, müşteri nitelikli bir potansiyel müşteri, çözülen destek bileti, işlenen belge veya oluşturulan rapor gibi bir sonuç satın aldığında işe yarar. Ürün, marjların görünür kalması için dahili maliyeti yine de izlemelidir.

Araç çağrıları yapay zeka ajanı fiyatlandırmasını nasıl etkiler?

Araç çağrıları maliyet ve değişkenlik ekleyebilir çünkü bir ajan dosya arayabilir, alabilir, API'leri çağırabilir, veri yazabilir veya harici iş akışlarını tetikleyebilir. Müşteri odaklı fiyatlandırma konuşmalara veya görevlere dayalı olsa bile, geliştiriciler araç çağrılarını takip etmelidir.

ShareAI, yapay zeka ajan fiyatlandırmasına yardımcı olabilir mi?

ShareAI, geliştiricilerin mevcut bir uygulamadan yapay zeka çıkarım trafiğini yönlendirmesine, bir marj veya ek ücret belirlemesine, müşterilerin yönlendirilen kullanım için ShareAI'ye ödeme yapmasına ve oluşturulan kazançlara dayalı olarak aylık ödemeler almasına yardımcı olabilir.

ShareAI bir yapay zeka ajan oluşturucu mu?

Hayır. ShareAI bir ajan oluşturucu, kodsuz uygulama oluşturucu, iş akışı oluşturucu veya uygulama çerçevesi değildir. Geliştirici, ShareAI dışında uygulamanın sahibidir. ShareAI, yönlendirilen çıkarım trafiği için yapay zeka pazarı, yönlendirme, faturalandırma, marj ve ödeme katmanını sağlar.

Müşteriler yönlendirilen yapay zeka kullanımı için nasıl ödeme yapar?

Geliştirici akışında, müşteri yönlendirilen yapay zeka kullanımı için doğrudan ShareAI'ye ödeme yapar. Geliştirici bir marj veya ek ücret yapılandırabilir ve ShareAI, oluşturulan kazançlara dayalı olarak geliştiriciye aylık ödeme yapar.

SaaS ekipleri yapay zeka ajanları için neyi ölçmelidir?

SaaS ekipleri genellikle müşteri kimliği, çalışma alanı kimliği, özellik, konuşma kimliği, çalışma kimliği, görev türü, model, jetonlar, araç çağrıları, tamamlama durumu ve dahil edilen kullanım veya ek bakiye gibi öğeleri ölçmelidir.

Ajanslar müşteri yapay zeka otomasyonları için ne kullanmalıdır?

Ajanslar, müşteri sonucuna bağlı bir metriği seçmelidir: nitelikli potansiyel müşteriler, işlenen belgeler, çözülen biletler, tamamlanan iş akışları veya oluşturulan raporlar. ShareAI, yönlendirilen yapay zeka kullanımı ve geliştirici marjı için bu fiyatlandırma katmanının altında yer alabilir.

Kullanım sınırları ve ek bakiyeler ajan fiyatlandırmasına nasıl uyum sağlar?

Kullanım sınırları ve ek bakiyeler, müşteri teklifini basit tutarken marjı korumaya yardımcı olur. Bir plan, belirli bir sayıda konuşma, çalışma veya görev içerebilir ve ardından yoğun kullanıcıların ek yönlendirilen yapay zeka kullanımı için ödeme yapmasına izin verebilir.