Kendi Kendine Barındırılan AI Gelir Sağlama: Kullanım Her Dağıtımı Takip Etsin

Kendi kendine barındırılan yapay zeka gelir modeli, fiyatlandırma her dağıtımı takip ettiğinde, ortalama kullanıcıyı değil, en iyi şekilde çalışır. Küçük bir müşteri ayda birkaç yapay zeka özeti çalıştırabilir. Daha büyük bir müşteri ise her gün binlerce belge yanıtı, destek önceliklendirme etkinliği, rapor oluşturma veya iş akışı istemi çalıştırabilir.

Her iki dağıtım da aynı sabit yazılım ücretini ödüyorsa, ürün ekibi ya yoğun dağıtımı düşük fiyatlandırır ya da hafif olanı aşırı fiyatlandırır. Bu, kendi kendine barındırılan ve gizlilik öncelikli uygulama ekiplerinin, zaten sahip oldukları, gönderdikleri ve destekledikleri ürünlere isteğe bağlı yapay zeka özellikleri eklediklerinde karşılaştıkları gerilimdir.

ShareAI, bu ürünün arkasındaki gelir katmanını çözmeye yardımcı olur. Uygulama, ShareAI dışında oluşturulmuş, barındırılmış, dağıtılmış ve kontrol edilmiştir. Yapay zeka çıkarım trafiği ShareAI üzerinden yönlendirilir, Geliştirici bir marj veya ek ücret belirler, müşteri yönlendirilen yapay zeka kullanımı için ShareAI'ye ödeme yapar ve ShareAI, oluşturulan kazançlara göre Geliştiriciye aylık ödeme yapar.

Kendi kendine barındırılan ürünlerde sabit yapay zeka fiyatlandırmasının neden başarısız olduğu

Kendi kendine barındırılan yazılımlar nadiren eşit şekilde kullanılır. Bir dağıtımda beş kullanıcı, sınırlı otomasyon ve muhafazakar bir yönetici olabilir. Diğerinde yüzlerce kullanıcı, birden fazla çalışma alanı, büyük bilgi tabanları ve her departmanda etkinleştirilmiş yapay zeka özellikleri olabilir.

Bu dengesizlik önemlidir çünkü yapay zeka kullanımı gerçek birim maliyetlere sahiptir. OpenAI ve Antropik model seçimi, giriş tokenları, çıkış tokenları, önbellek kullanımı, araçlar ve işleme modlarının bir isteğin maliyetini nasıl değiştirebileceğini gösteren genel fiyatlandırma sayfaları. Bu maliyetler her zaman kullanıcı sayısına veya lisans sayısına net bir şekilde eşleşmez.

Bu nedenle yapay zeka fiyatlandırması klasik SaaS varsayımlarının ötesine geçmiştir. Bessemer’in AI fiyatlandırma ve gelir modeli rehberi kullanım, sonuçlar ve hibrit fiyatlandırmayı, hesaplama maliyetini hesaba katarken müşteri değeri için ücretlendirme yapmanın pratik yolları olarak çerçeveler.

Kendi kendine barındırılan ürünler için en basit kural şudur: yazılım erişimini isteğe bağlı yapay zeka tüketiminden ayrı olarak ücretlendirin. Lisansınız, aboneliğiniz veya destek planınız hala temel ürünü kapsayabilir. Yapay zeka kullanımı, onu üreten dağıtımı takip etmelidir.

Kendi kendine barındırılan yapay zeka gelir modeli ne anlama gelmelidir

Kendi kendine barındırılan yapay zeka gelir modeli, müşteri tarafından kontrol edilen bir dağıtım içindeki yapay zeka kullanımını ölçülebilir, faturalandırılabilir bir kullanım akışına dönüştürme uygulamasıdır. Bu, her müşteriyi aynı pakete zorlamak anlamına gelmemelidir. Bu, tüm yapay zeka maliyetini temel lisansın içine gizlemek anlamına gelmemelidir. Ve bu, ölçüm, yönlendirme, faturalandırma ve ödeme altyapısını sıfırdan yeniden inşa etmek anlamına gelmemelidir.

ShareAI ile Geliştirici, uygulamanın ve bu uygulama etrafındaki müşteri ilişkisinin sahibidir. ShareAI, yönlendirilen çıkarım trafiğinin arkasındaki yapay zeka pazaryeri ve API katmanını sağlar. Geliştiriciler, Yapıcı Konsolu uygulama trafiğini bağlamak, bir marj tanımlamak ve ShareAI üzerinden akan kullanımı izlemek için kullanabilirler.

Para akışı basittir:

1. Kendi barındırılan uygulama, isteğe bağlı AI çıkarım trafiğini ShareAI üzerinden gönderir.
2. Builder, o uygulama trafiği için ek ücret veya marj yapılandırır.
3. Müşteri, yönlendirilen AI kullanımı için doğrudan ShareAI'ye ödeme yapar.
4. 11. ShareAI isteği pazar yeri üzerinden yönlendirir.
5. Oluşturucu, bu kullanımın oluşturduğu kazançlara bağlı olarak aylık ödeme alır.

Bu, fiyatlandırma modelini gerçek kullanıma bağlı tutar. Hafif dağıtımlar ağır dağıtımları sübvanse etmez. Ağır dağıtımlar, daha fazla AI destekli değer aldıkları için ödeme yapar.

Dağıtıma göre neyi ölçmeli

En iyi ölçüm birimi ürüne bağlıdır. Müşteri teknik değilse ve bunu beklemiyorsa ham token dilinden kaçının. Çoğu kendi barındırılan ürün ekibi, müşterinin değer olarak tanıdığı şeyi ölçmelidir.

• Destek araçları: sınıflandırılmış biletler, yanıt taslakları, yükseltme önerileri, bilgi tabanı yanıtları veya çözülen konuşmalar.
• Belge ürünleri: özetlenen belgeler, analiz edilen sayfalar, karşılaştırılan sözleşmeler, oluşturulan raporlar veya tamamlanan çıkarım iş akışları.
• Dahili bilgi araçları: çalışma alanı soruları, politika yanıtları, ekip istemleri, aranan kaynak belgeler veya oluşturulan özetler.
• Geliştirici odaklı ürünler: kod incelemeleri, test oluşturma, olay özetleri, sürüm notları veya belge taslakları.
• Dikey yazılım: incelenen vakalar, işlenen talepler, nitelikli potansiyel müşteriler, çıkarılan faturalar veya zenginleştirilmiş müşteri kayıtları.

Her bir birim satın almadan önce kolayca açıklanabilir, kullanım sonrası görülebilir ve iş değeriyle bağlantılı olmalıdır. Bir müşteri, neden bir dağıtımın diğerinden daha fazla kullanıldığını anlayabilmelidir.

Arka planda, istemleri, model yollarını, yeniden denemeleri, gecikmeyi, giriş jetonlarını, çıkış jetonlarını ve önbellek davranışını izlemeye devam edebilirsiniz. Müşteri odaklı fiyatlandırma, her iç detayı ortaya çıkarmak zorunda değildir. Faturanın adil hissettirilmesi gerekir.

Opsiyonel AI kullanımını nasıl paketlersiniz

Güçlü bir kendi kendine barındırılan AI gelir modeli genellikle üç katmana sahiptir: dahil edilen erişim, ücretli kullanım ve yönetici kontrolleri.

1. Temel ürünü net tutun

Müşteri, AI devreye girmeden önce temel yazılım lisansının neleri içerdiğini bilmelidir. Temel ürün erişimini opsiyonel AI kullanımıyla karıştırmayın. Uygulama AI olmadan değerliyse, bu değeri açık tutun.

2. Benimsemeyi kolaylaştırdığında dahil edilen bir AI ödeneği ekleyin

Dahil edilen bir ödenek sürtünmeyi azaltabilir. Örneğin, bir dağıtım her ay sınırlı sayıda AI özeti, yanıtı veya belge işlemi içerebilir. Bu, müşterilere her işlemi hemen ticari bir hisse dönüştürmeden özelliği deneme imkanı sunar.

3. Yoğun kullanımı ücretli kullanıma dönüştürün

Bir müşteri dahil edilen ödeneği aştığında, AI kullanımı ücretli hale gelmelidir. Bu, ShareAI'nin Yapıcılar için faydalı olduğu yerdir. Müşteri, yönlendirilen kullanım için ShareAI'ye ödeme yapar ve Yapıcı, orijinal lisans içinde tüm AI maliyetini üstlenmek yerine yapılandırılmış marjdan kazanır.

4. Yöneticilere dağıtım düzeyinde kontroller verin

Kendi kendine barındırılan alıcılar genellikle kontrol ister. AI etkinleştirme, çalışma alanı bütçeleri, aylık sınırlar, rol erişimi, onaylanmış özellikler ve kullanım görünürlüğü için ayarlar ekleyin. Bu, müşterilerin kullanım artışlarından şaşırmadan AI'yi benimsemelerine yardımcı olur.

5. Gizlilik öncelikli bir dil kullanın

Gizlilik öncelikli ve kendi kendine barındırılan ekipler ShareAI'yi doğru bir şekilde tanımlamalıdır: ShareAI, AI çıkarım trafiği için yönlendirilmiş AI kullanımı, faturalandırma ve ödeme katmanıdır. Ürün ekibiniz bu iddiaları ayrı ayrı doğrulayıp onaylamadıkça özel barındırma, uyumluluk kapsamı, sıfır veri saklama veya müşteri özelinde veri garantileri iddia etmeyin.

ShareAI'nin mimarideki yeri

ShareAI, ürünün temel oluşturma sürecinin içinde değil, AI özelliğinin arkasında yer almalıdır. Ekibiniz hala kendi barındırdığı uygulama, eklenti, portal, iş akışı veya müşteri dağıtımına sahip olur. ShareAI yönlendirilmiş çıkarım katmanını yönetir.

Müşteriler ve geliştiriciler için ShareAI, 150+ model için tek bir API, model pazarı görünürlüğü, akıllı yönlendirme, yedekleme ve token başına ödeme kullanımı sağlar. Yapıcılar, zaten sahip oldukları veya bakımını yaptıkları uygulamalardan AI trafiğini gelir elde etmek için aynı yönlendirme katmanını kullanabilir. Ekipler model seçeneklerini keşfedebilir. model pazarı değil ve ShareAI belgeleri entegrasyonu planlamaya hazır olduklarında.

Uygulama deseni genellikle basittir:

• Her isteği dağıtım, kiracı, çalışma alanı veya müşteri bağlamıyla etiketleyin.
• Onaylanmış AI eylemlerini ShareAI üzerinden yönlendirin.
• Ürününüzde müşteri odaklı kullanım birimini takip edin.
• Yönlendirilmiş AI kullanımı için bir Yapıcı marjı belirleyin.
• Harcamayı anlamak için yöneticilere yeterli kullanım görünürlüğü gösterin.
• Temel yazılım fiyatlandırmasını isteğe bağlı AI tüketiminden ayrı tutun.

Pratik bir lansman kontrol listesi

Kendi barındırdığı bir üründe ücretli AI kullanımını başlatmadan önce, ürün, mühendislik, finans ve müşteri başarı ekiplerini şu kararlar etrafında hizalayın:

• Kullanım birimi: Müşteri, faturalandırılabilir AI eylemini nasıl anlayacak ve kabul edecek?
• Dahil edilen hak: Her dağıtım deneme kullanımı, aylık krediler veya dahil edilmiş AI kullanımı olmadan mı alacak?
• Yönetici kontrolleri: Kimler yapay zekayı etkinleştirebilir, bütçeleri belirleyebilir, çalışma alanlarını onaylayabilir ve kullanımı görüntüleyebilir?
• Faturalandırma dili: Opsiyonel yapay zeka kullanımının temel yazılımdan ayrı olarak ücretlendirildiğini nasıl açıklayacaksınız?
• Marj mantığı: Uygulamanızın yarattığı değeri yansıtırken adil kalacak hangi ek ücret veya marj uygulanabilir?
• Yönlendirme politikası: Hangi modeller, rotalar, yedekleme davranışları ve kullanılabilirlik beklentileri her yapay zeka özelliğine uygundur?
• Destek rehberi: Ekip, kullanım artışları, ek yüklemeler, geri ödemeler ve devre dışı bırakılmış özellikler hakkında soruları nasıl yanıtlayacak?

Amaç fiyatlandırmayı karmaşık hale getirmek değil. Amaç, müşteri dağıtımına göre yapay zeka kullanımının büyük ölçüde değiştiği durumlarda kendi kendine barındırılan ürünü sürdürülebilir kılmaktır.

En çok değişkenlik gösteren dağıtımla başlayın

En iyi ilk kullanım durumu, dağıtım düzeyindeki kullanımın açıkça dengesiz olduğu yapay zeka özelliğidir. Bu, bir kurumsal portalda bilgi yanıtları, bir destek aracında bilet önceliklendirme, bir uyumluluk iş akışında belge özetleme veya dikey bir yazılımda rapor oluşturma olabilir.

Oradan başlayın. Kullanım birimini tanımlayın. Net bir müşteri mesajı ekleyin. Yapay zeka trafiğini ShareAI üzerinden yönlendirin. Builder marjını belirleyin. Ardından kullanım, onu oluşturan dağıtımı takip etsin.

SSS

Kendi kendine barındırılan yapay zeka gelir modeli nedir?

Kendi kendine barındırılan yapay zeka gelir modeli, opsiyonel yapay zeka kullanımını, kullanımın oluşturulduğu gerçek dağıtıma dayalı olarak kendi kendine barındırılan bir ürün içinde fiyatlandırma uygulamasıdır. Bu, ekiplerin değişken yapay zeka maliyetlerini sabit bir lisans içine gizlemekten kaçınmasına yardımcı olur.

ShareAI kendi kendine barındırılan uygulamayı mı oluşturuyor veya barındırıyor?

Hayır. Uygulama ShareAI dışında oluşturulur, barındırılır, dağıtılır ve kontrol edilir. ShareAI, AI pazar yeri, API, yönlendirme, kullanım, faturalandırma, marj ve ödeme katmanını ShareAI üzerinden yönlendirilen AI çıkarım trafiği için sağlar.

Ödeme akışı Yapıcılar için nasıl çalışır?

Yapıcı, AI çıkarım trafiğini ShareAI üzerinden yönlendirir ve bir marj veya ek ücret belirler. Müşteri, yönlendirilen kullanım için doğrudan ShareAI'ye ödeme yapar. ShareAI, oluşturulan kazançlara göre Yapıcıya aylık ödeme yapar.

Kendi kendine barındırılan bir ürün neyi ölçmelidir?

Müşteri odaklı değer birimini ölçün: özetlenen belgeler, yönlendirilen biletler, oluşturulan yanıtlar, tamamlanan iş akışları, oluşturulan raporlar veya bir çalışma alanı tarafından çalıştırılan istemler. Dahili token takibi sahne arkasında kalabilir.

Kendi kendine barındırılan AI para kazanma, kendi kendine barındırılan AI faturalandırma ile aynı mı?

Birbirleriyle örtüşürler, ancak aynı değillerdir. Faturalandırma, ödeme ve fatura katmanıdır. Para kazanma ayrıca paketleme, marj, müşteri iletişimi, kullanım birimleri, yönetici kontrolleri ve isteğe bağlı AI özellikleri için uzun vadeli gelir modelini içerir.

Gizlilik öncelikli uygulamalar bu modeli kullanabilir mi?

Evet, ürün ekibi kesin bir dil kullanırsa. ShareAI, yönlendirilen AI kullanımı ve faturalandırma katmanı olarak tanımlanabilir. Ayrı olarak doğrulanmadıkça özel barındırma, uyumluluk kapsamı veya veri garantileri iddia edilmemelidir.

Her dağıtım bir AI ödeneği içermeli mi?

Her zaman değil. Dahil edilen bir ödenek benimsemeyi teşvik edebilir, ancak ağır kullanımın yine de ücretli kullanım haline gelmesi için yeterince küçük olmalıdır. AI işlemi pahalı veya yüksek değerliyse bazı ürünler dahil kullanım seçmeyebilir.

Dağıtım düzeyindeki kontroller müşterilere nasıl yardımcı olur?

Sürprizleri önler. Yöneticiler AI'yı etkinleştirebilir veya devre dışı bırakabilir, bütçeler belirleyebilir, çalışma alanlarını sınırlayabilir, yüksek maliyetli özellikleri onaylayabilir ve hangi dağıtımın veya ekibin kullanım oluşturduğunu görebilir.

Bu, koltuk başına ücretlendirmeden nasıl farklıdır?

Koltuk fiyatlandırması, kullanımın kabaca kullanıcı sayısını takip ettiğini varsayar. AI kullanımı genellikle bunu yapmaz. Küçük bir ekip, daha büyük bir ekipten daha fazla özet, arama veya iş akışı eylemi gerçekleştirebilir. Kullanıma dayalı AI fiyatlandırması, maliyetin yapılan gerçek AI çalışmasını takip etmesine olanak tanır.

Müşteriler mevcut yazılım aboneliklerini koruyabilir mi?

Evet. Birçok ekip, temel ürün erişimi için temel aboneliği veya lisansı korur ve üzerine isteğe bağlı ücretli AI kullanımını ekler. Bu hibrit model, öngörülebilirliği korurken AI marjlarını koruyabilir.

Bir dağıtım aniden çok daha fazla AI kullandığında ne olur?

Kullanım ShareAI üzerinden yönlendirilirse ve ürünün net bütçeleri veya aşım kuralları varsa, yoğun dağıtım oluşturduğu ekstra AI kullanımı için ödeme yapar. Bu, maliyeti tüm müşterilere yaymaktan daha sağlıklıdır.

ShareAI Builder, kendi barındırılan ekipler için ne zaman uygun bir seçenek olur?

Uygulama zaten mevcut olduğunda, AI kullanımı isteğe bağlı veya değişken olduğunda, müşteriler bir kullanım birimini anlayabildiğinde ve ekip sıfırdan yönlendirme, ölçüm, faturalama, ek ücret ve ödeme altyapısı oluşturmayı önlemek istediğinde güçlü bir seçenektir.