Yapay Zeka Aracı Döngülerini Paraya Çevirin: Tekrarlanan Çıkarım Kullanımını Fiyatlandırın

Aracı döngüler, yapay zeka uygulamalarının ekonomisini değiştirir. Normal bir sohbet isteği bir modeli bir kez çağırabilir. Bir aracı döngüsü plan yapabilir, araçları çağırabilir, sonucu okuyabilir, cevabı gözden geçirmek için daha güçlü bir modelden yardım isteyebilir, başarısız bir adımı yeniden deneyebilir ve görev tamamlanana kadar devam edebilir.

Bu faydalıdır. Ancak aynı zamanda bir fiyatlandırma sorunudur.

Ürününüz sabit bir aylık ücret alırken, her müşteri görevi öngörülemeyen model kullanımını tetikliyorsa, kâr marjınız sessizce kaybolabilir. Döngü ne kadar faydalı hale gelirse, arkasındaki çıkarımı ölçmek, sınırlamak, yönlendirmek ve fiyatlandırmak o kadar önemli hale gelir.

Geliştiriciler için pratik soru basittir: müşterilerin her başarılı iş akışını sınırsız bir maliyet merkezine dönüştürmeden aracı özellikleri kullanmalarına nasıl izin verirsiniz?

Bir yapay zeka aracı döngüsünün değiştirdiği şey

Bir yapay zeka aracı döngüsü, tekrarlanan bir iş akışıdır. Sistem mevcut durumu gözlemler, bir sonraki adımı düşünür, bir model veya araç aracılığıyla harekete geçer, sonucu değerlendirir ve devam edip etmeyeceğine karar verir.

Bu model her ay daha fazla üründe ortaya çıkıyor:

• Bir depoyu inceleyen, dosyaları düzenleyen, testler çalıştıran ve hataları düzelten kodlama asistanları.
• Araştırma yapan, okuyan, kanıt çıkaran ve yapılandırılmış bir rapor yazan araştırma ajanları.
• Bir bileti sınıflandıran, hesap bağlamını getiren, bir yanıt taslağı hazırlayan ve belirsiz durumları yükselten destek ajanları.
• Dosyaları ayrıştıran, eksik alanları belirleyen, politikaları karşılaştıran ve inceleme notları oluşturan belge ajanları.
• Planlanmış kontrolleri çalıştıran ve bir şey değiştiğinde görevler oluşturan dahili otomasyon araçları.

Ürün bunu tek bir eylem olarak sunabilir: bu hatayı düzelt, bu sözleşmeyi özetle, bu hesabı araştır veya bu raporu hazırla. Kaputun altında, bu tek eylem birkaç model çağrısı içerebilir.

Kullanıcıya yönelik eylem ile altta yatan çıkarım arasındaki bu boşluk, para kazanmanın tasarlanması gereken yerdir.

Döngülerin neden bir fiyatlandırma modeline ihtiyacı var

Döngü kullanımı, tek seferlik sohbetten daha zor fiyatlandırılır çünkü maliyet her zaman görünür talebe orantılı değildir.

Bir müşteri basit bir soru sorabilir ve düşük maliyetli bir çağrıyla tamamlanabilir. Bir diğeri ise planlama, alma, araç çağrıları, doğrulama ve yeniden denemelerden geçen karmaşık bir görev gönderebilir. Her iki işlem aynı fiyatlandırılırsa, ikinci müşteri çoğu kar marjını tüketebilir.

Döngüler arka planda çalıştığında risk büyür. Planlanmış bir iş akışı, hiçbir kullanıcı izlemiyorken yeniden deneyebilir. Araç erişimi olan bir ajan beklenenden daha fazla ara adım oluşturabilir. Bir kontrol modeli, her cevap gözden geçirildiğinde çağrı sayısını iki katına çıkarabilir.

Bu, döngüleri kötü yapmaz. Bu, onların bir özellik olarak ele alınmadan önce bir kullanım modeli olarak ele alınması gerektiği anlamına gelir.

Faydalı fiyatlandırma üç soruyla başlar:

• Müşteri satın aldığını düşündüğü birimi nedir?
• Bu birim hangi model çağrılarını tetikler?
• Marj nerede eklenmelidir ki Yapıcı, oluşturduğu değer için ödeme alabilsin?

Cevap, ürün arayüzünde ham token başına ücretlendirmek değildir. Çoğu müşteri görevler, çalıştırmalar, koltuklar, belgeler, raporlar, projeler veya otomasyonlar üzerinden düşünür. Ancak Yapıcı yine de sahne arkasında token, model ve çalıştırma düzeyinde görünürlüğe ihtiyaç duyar.

ShareAI'nin Yapıcılar için uygun olduğu yer

ShareAI bir ajan çerçevesi, kodsuz uygulama oluşturucu, CMS, barındırma platformu veya iş akışı motoru değildir. Yapıcı, ShareAI dışında uygulamaya sahip olur: ürün deneyimi, müşteri hesapları, ajan mantığı, araçlar, politikalar, günlükler ve destek akışı.

ShareAI, çıkarım ve para kazanma katmanında yer alır.

ShareAI ile bir Yapıcı, ürünlerinden AI kullanımını ShareAI üzerinden yönlendirebilir, modelleri seçebilir ShareAI model pazarından, ve bu kullanım üzerine bir marj veya ek ücret belirleyebilir. Müşteri, yönlendirilen AI kullanımı için ShareAI'ye ödeme yapar ve ShareAI, oluşturulan kazançlardan Yapıcıya aylık ödeme yapar.

Bu, ajan döngüleri için önemlidir çünkü Yapıcı genellikle birbiriyle karıştırılan iki şeyi ayırabilir.

• Ürün değeri: iş akışı, UX, alan mantığı, istemler, değerlendirmeler ve müşteri sonucu.
• Çıkarım maliyeti: o sonucu sağlamak için gereken tekrarlanan model kullanımı.

Yapıcı, AI trafiğini paraya dönüştürmek için bir model sağlayıcı olmak zorunda değildir. Sağlayıcılar, ShareAI'ye model veya hesaplama kapasitesi katkısında bulunur. Yapıcılar, kendi ürünlerinden talebi yönlendirir ve oluşturdukları AI kullanımından belirledikleri marj üzerinden kazanç sağlayabilirler.

Uygulama ayrıntıları için, şununla başlayın ShareAI belgeleri ve ShareAI API referansı.

Tekrarlanan çıkarım kullanımını nasıl fiyatlandırmalı

En iyi fiyatlandırma modeli, ürününüzün ne sattığına bağlıdır. Ajan döngüleri genellikle beş modelden birine uyar.

1. Çalışma başına fiyat

Bir çalışma, başlangıçtan bitişe kadar olan tam bir döngüdür. Bu, her çalışmanın açık bir sonucu olduğunda işe yarar, örneğin bir rapor, bir kod incelemesi, bir destek araştırması veya bir belge analizi.

Müşteriler işi tamamlanması gereken bir görev olarak anladığında bunu kullanın. Maksimum adımlar, maksimum jetonlar ve maksimum araç çağrıları için dahili sınırlar ekleyin, böylece olağanüstü zor bir çalışma sınırsız hale gelmesin.

2. Görev seviyesi başına fiyat

Bazı döngüler karmaşıklığa göre değişir. Kısa bir sınıflandırma görevi, çok adımlı bir araştırma iş akışı ile aynı maliyete sahip olmamalıdır. Bu durumda, standart, gelişmiş ve yoğun gibi seviyeler oluşturun.

Her seviye farklı model seçimlerine, yeniden deneme sınırlarına, inceleme adımlarına ve bağlam boyutuna eşlenebilir. Müşteri basit bir plan görür. Yapıcı yine de arkasındaki çıkarım bütçesini kontrol eder.

3. Dahil edilen kullanım artı aşım ile fiyatlandırma

Bu, zaten abonelik satan SaaS ürünleri için yaygındır. Her planda makul bir miktarda AI kullanımı dahil edin, ardından müşteriler bunu aştığında ek kullanım için ücret alın.

Bu, benimsemeyi kolaylaştırırken Yapıcıyı yoğun kullanıcılardan korur. Ayrıca, bir müşteri ajan özelliğini her gün kullanmaya başladığında satış ekibine temiz bir yükseltme yolu sunar.

4. Fiyat primli iş akışlarını ayrı olarak sunun

Her bir ajan özelliği temel ürüne dahil edilmemelidir. Daha güçlü modeller, daha uzun bağlam, gözden geçirme çağrıları veya pahalı araçlar kullanan bir iş akışı, premium bir ek olarak konumlandırılabilir.

Bu özellikle ajanslar ve dikey yazılım şirketleri için faydalıdır. Bir müşteri, kaç model çağrısı yapıldığını önemsemeyebilir. Onlar, iş akışının personel zamanını tasarruf etmesi, gözden geçirme işini azaltması veya kullanabilecekleri bir teslimat oluşturmasıyla ilgilenirler.

5. Kabul edilen sonuç üzerinden fiyatlandırma yapın

Bazı ürünlerde, müşteri yalnızca döngü kullanılabilir bir şey ürettiğinde ödeme yapmak ister. Bu, lider zenginleştirme, veri temizleme, belge çıkarma veya doğrulanabilir çıktılar üreten içerik oluşturma için işe yarayabilir.

Bu modelde dikkatli olun. Yapıcı, başarısız girişimler için yine de ödeme yapar. Kabul edilen sonuç fiyatlandırması, güçlü bir değerlendirme, sıkı yeniden deneme sınırları ve başarısız çalışmaları karşılayacak yeterli marj gerektirir.

Marj eklemeden önce maliyeti kontrol edin

Döngü sınırlandırıldığında para kazanma daha güvenlidir.

İş akışındaki her adımı haritalayarak başlayın. Hangi çağrıların premium modellere ihtiyaç duyduğunu, hangilerinin daha düşük maliyetli modelleri kullanabileceğini, hangilerinin bir kontrolcüye ihtiyaç duyduğunu ve güven yüksek olduğunda hangilerinin atlanabileceğini belirleyin. Bir döngü her adım için aynı modele ihtiyaç duymaz.

Maliyeti değere eşleştirmek için yönlendirme kurallarını kullanın:

• Sınıflandırma, planlama, çıkarma ve basit dönüşümler için daha hızlı veya düşük maliyetli modeller kullanın.
• Nihai sentez, kod değişiklikleri, yüksek riskli akıl yürütme veya müşteri görünür yanıtlar için daha güçlü modeller kullanın.
• Hataların pahalı olduğu yerlerde yalnızca gözden geçirme çağrıları ekleyin.
• Döngüyü adım, token, zaman veya bütçe sınırlarına ulaştığında durdurun.
• Bir görevin seçilen plan için çok büyük olduğunu müşterilere gösterin.

Araç erişimi de özen gerektirir. The Model Bağlam Protokolü AI uygulamalarının araçlara ve veri kaynaklarına bağlanmasını kolaylaştırıyor. Bu güçlüdür, ancak aynı zamanda Yapıcıların yıkıcı eylemler etrafında net izinlere, kayıtlara ve inceleme yollarına ihtiyaç duyduğu anlamına gelir.

Güvenlik rehberliği gibi the LLM Uygulamaları için OWASP İlk 10 burada faydalıdır çünkü döngüler, istem enjeksiyonu, aşırı yetki, güvensiz araç tasarımı ve hassas bilgi ifşası gibi riskleri artırabilir.

Son olarak, sistemi bir üretim iş akışı gibi gözlemleyin. The OpenTelemetry gözlemlenebilirlik rehberi izler, metrikler ve günlükler hakkında düşünmek için iyi bir başlangıç noktasıdır. Bir ajan döngüsü için hangi modelin çalıştığını, kaç adım sürdüğünü, maliyetini, yeniden denendiğini ve nerede durduğunu bilmek istersiniz.

Pratik bir uygulama kontrol listesi

Ücretli bir ürüne bir ajan döngüsü eklemeden önce, bu kontrol listesini gözden geçirin:

1. Müşteri odaklı birimi tanımlayın: çalışma, görev, belge, rapor, otomasyon, koltuk veya kredi.
2. Bu birimin içindeki her model çağrısını ve araç çağrısını haritalayın.
3. Hangi adımların daha düşük maliyetli modelleri kullanabileceğine ve hangilerinin premium modellere ihtiyaç duyduğuna karar verin.
4. Adımlar, jetonlar, zaman, yeniden denemeler ve arka plan çalışmaları için kesin sınırlar ekleyin.
5. İnceleme çağrılarının her zaman mı yoksa yalnızca risk tarafından mı tetikleneceğine karar verin.
6. ShareAI üzerinden rota çıkarımı yapın ve beklenen kullanım yolunu test edin.
7. Normal kullanım, başarısız denemeler ve destek yükünü kapsayan bir Builder marjı belirleyin.
8. Müşterilere pahalı iş akışlarına başlamadan önce net plan limitlerini gösterin.
9. Çalışma düzeyi maliyeti, başarı oranı, yeniden deneme oranı ve müşteri değerini takip edin.
10. Gerçek kullanım verileri geldikten sonra fiyatlandırmayı yeniden gözden geçirin.

Amaç her döngüyü ucuz yapmak değil. Amaç her döngüyü anlaşılır hale getirmektir. Kullanım görünür ve sınırlandırılmış olduğunda, bir Builder bunu sessizce üstlenmek yerine güvenle fiyatlandırabilir.

SSS

Yapay zeka ajan döngülerini paraya çevirmek ne anlama geliyor?

Bu, bir ajan iş akışı içindeki tekrar eden model kullanımını ürününüzün fiyatlandırılmış bir parçasına dönüştürmek anlamına gelir. Her model çağrısını gizli bir maliyet olarak üstlenmek yerine, Builder kullanımı ShareAI üzerinden yönlendirebilir, bir marj belirleyebilir ve uygulamalarının oluşturduğu yapay zeka trafiğinden kazanç sağlayabilir.

ShareAI bir ajan framework'ü mü yoksa uygulama oluşturucu mu?

Hayır. ShareAI bir ajan framework'ü, kod yazmadan oluşturucu, barındırma katmanı veya CMS değildir. Builder, ShareAI dışında uygulama ve ajan iş akışına sahiptir. ShareAI model erişimi, API kullanımı ve pazar yeri gelir elde etme konusunda yardımcı olur.

Bir ajan döngüsü ShareAI Builder için ne zaman uygun bir seçimdir?

Ürününüz zaten yapay zeka kullanımı oluşturuyorsa ve bu kullanımı doğrudan paraya çevirmek istiyorsanız uygun bir seçimdir. Örnekler arasında kodlama asistanları, araştırma araçları, destek otomasyonu, belge incelemesi, iş akışı ajanları ve yapay zeka özellikli dikey SaaS ürünleri bulunur.

ShareAI Yapıcı paraya dönüştürme nasıl çalışır?

Bir Builder, ürünlerinden yapay zeka kullanımını ShareAI üzerinden yönlendirir ve bir marj veya ek ücret belirler. Müşteri, yönlendirilen kullanım için ShareAI'ye ödeme yapar ve ShareAI, oluşturulan kazançlardan Builder'a aylık ödeme yapar.

Müşteriler token fiyatlandırmasını görmeli mi?

Genellikle birincil ürün deneyimi olarak değil. Çoğu müşteri görevleri, raporları, belgeleri, koltukları, kredileri veya otomasyonları tokenlardan daha iyi anlar. Tokenlar yine de dahili olarak önemlidir çünkü maliyet ve marjı belirlerler.

Birkaç modeli çağıran döngüler için Yapıcılar nasıl fiyatlandırma yapmalı?

Müşteri odaklı sonucu fiyatlandırarak başlayın, ardından altta yatan çağrıları haritalayın. Basit adımlar için düşük maliyetli modelleri, yüksek değerli adımlar için daha güçlü modelleri kullanın. İlk model çağrısından ziyade beklenen tam çalışma maliyetine dayalı bir marj ekleyin.

Ajanslar bu modeli müşteri AI iş akışları için kullanabilir mi?

Evet. Müşteri odaklı AI araçları geliştiren ajanslar, çıkarım kullanımını yönlendirmek ve bir marj belirlemek için ShareAI Builder'ı kullanabilir. Ajans, müşteri uygulaması, uygulama, iş akışı mantığı ve destek ilişkisini hâlâ sahiplenir.

Bir ajan döngüsü para kazanmadan önce hangi koruma önlemlerine sahip olmalı?

En azından adım limitlerini, yeniden deneme limitlerini, token limitlerini, bütçe limitlerini, araç izinlerini, kaydı ve yüksek riskli eylemler için insan incelemesini tanımlayın. Para kazanma, döngü sınırlı ve gözlemlenebilir olduğunda en iyi şekilde çalışır.

ShareAI, LangChain, LangGraph, CrewAI veya diğer ajan araçlarının yerini alıyor mu?

Hayır. Bu araçlar ajan iş akışını oluşturmak veya düzenlemek için yardımcı olabilir. ShareAI, Yapıcı'nın çıkarım trafiğini yönlendirdiği ve kullanımdan kazanç sağladığı model erişimi ve para kazanma katmanında yer alır.

Yapıcılar hangi metrikleri takip etmeli?

Çalışma başına maliyet, çalışma başına adımlar, çalışma başına tokenlar, model karışımı, yeniden deneme oranı, başarı oranı, başarısızlık nedeni, müşteri odaklı değer ve destek yükünü takip edin. Fiyatlandırma varsayımlardan değil, gerçek kullanımdan ayarlanmalıdır.

Bu, ShareAI'de Sağlayıcı olmaktan nasıl farklıdır?

Sağlayıcılar, ShareAI pazarına model veya hesaplama kapasitesi sağlar. Yapıcılar, kendi uygulamalarından talep getirir ve ürünlerinin oluşturduğu AI kullanımına marj ekleyerek kazanç sağlayabilir.

En güvenli ilk fiyatlandırma testi nedir?

Dahil edilen kullanım artı net bir aşım yolu veya muhafazakâr sınırlarla bir çalışma başına fiyatla başlayın. Bu, müşterilere basit bir başlangıç noktası sunarken Yapıcı'yı olağanüstü pahalı döngülerden korur.