Các Công Ty SaaS Nên Kiếm Tiền Từ Các Tính Năng AI Mới Như Thế Nào?

Đối với hầu hết các nhà sáng lập, việc thêm AI không còn là phần khó khăn nữa—định giá nó mới là vấn đề.. Không giống như các tính năng truyền thống, mỗi tương tác AI đều mang chi phí biên thực sự liên quan đến các API mô hình. Mỗi lần nhấp vào “tạo” đều tốn tiền. Vậy các công ty SaaS nên kiếm tiền từ các tính năng AI mới của họ như thế nào mà không làm tổn hại đến việc áp dụng hoặc biên lợi nhuận? Dưới đây là ba mô hình đã được chứng minh, các mô hình lai mà chúng tôi thấy thành công, và cách Chia sẻAI giúp bạn định giá một cách tự tin.

TL;DR: đo lường chi phí và mức sử dụng theo từng tính năng, chọn một mẫu định giá đơn giản (bao gồm, đo lường, bổ sung, hoặc lai), sau đó thực thi các rào cản và chính sách với một cổng thông tin nhận thức mô hình.

Thách thức: Định giá một tính năng có chi phí thực sự

Các tính năng SaaS truyền thống có chi phí biên gần như bằng không sau khi được xây dựng. AI thì khác: LLMs, API hình ảnh và giọng nói thêm COGS biến đổi trên mỗi yêu cầu. Điều đó thay đổi cách đóng gói, nâng cấp và toán học duy trì.

Điều gì làm cho việc định giá AI trở nên khó khăn

• COGS trôi dạt: giá token, tỷ lệ đầu vào:đầu ra, và hiệu suất nhà cung cấp dao động.
• Nhu cầu tăng đột biến: mức sử dụng có thể tăng đột ngột; việc giới hạn và chuyển đổi dự phòng ảnh hưởng đến giá trị được cảm nhận.
• Sự rõ ràng về giá trị: người dùng yêu thích “phép thuật,” nhưng không phải lúc nào cũng hiểu các yếu tố chi phí.

Rào chắn quan trọng

• Hạn mức & giới hạn: tín dụng hàng tháng, cảnh báo nhẹ, dừng cứng.
• Ngân sách & cảnh báo: theo từng người thuê/dự án; thông báo trước khi vượt mức.
• Chính sách định tuyến: chọn rẻ nhất/nhanh nhất/đáng tin cậy/tuân thủ mô hình theo tính năng, không phải theo ứng dụng.
• Khả năng quan sát: theo dõi $ mỗi 1K token, độ trễ p50/p95, tỷ lệ thành công, và phân loại lỗi.

Bắt đầu với một cái nhìn kinh tế đơn vị rõ ràng, sau đó chọn mô hình định giá đơn giản nhất để bảo vệ biên lợi nhuận của bạn.

1) Bao gồm AI trong các kế hoạch hiện có

Cách tiếp cận: Thêm các tính năng AI vào các gói hiện tại của bạn mà không mất thêm phí.

Ưu điểm

• Câu chuyện dễ dàng nhất cho khách hàng; nâng cao giá trị cảm nhận và giữ chân khách hàng.
• Khuyến khích dùng thử rộng rãi và truyền miệng.

Nhược điểm

• Suy giảm biên lợi nhuận đối với người dùng nặng.
• Khó xác định ROI và lập kế hoạch nâng cấp.

Tốt nhất cho: Các cải tiến (ví dụ: gợi ý thông minh, viết lại, tóm tắt) nơi AI không phải là công việc cốt lõi cần thực hiện.

Cách triển khai với ShareAI

• Gắn thẻ mỗi yêu cầu với tính năng, kế hoạch, người thuê để có phân tích sạch (xem mã bên dưới).
• Cung cấp mỗi gói tín dụng AI hàng tháng, sau đó điều chỉnh hoặc giảm dần một cách hợp lý sau giới hạn.
• Áp dụng một chính sách định tuyến tối ưu chi phí (ví dụ: rẻ nhất trong SLO) để bảo toàn biên lợi nhuận gộp.
• Theo dõi p95 và $ mỗi 1K token trong các Hướng dẫn sử dụng bảng điều khiển.

2) Định giá Dựa trên Mức sử dụng

Cách tiếp cận: Tính phí theo yêu cầu, theo token, theo tài liệu hoặc theo phút—phản ánh chi phí API cơ bản.

Ưu điểm

• Sự liên kết chặt chẽ chi phí ↔ doanh thu ; mở rộng tự nhiên với người dùng quyền lực.
• Minh bạch cho khán giả doanh nghiệp và nhà phát triển.

Nhược điểm

• Độ phức tạp giao tiếp; tiềm năng hóa đơn bất ngờ.
• Dự báo và rào cản mua sắm trong SMB.

Tốt nhất cho: Phân tích, tự động hóa, công cụ dành cho nhà phát triển—đối tượng đã quen với đo lường.

Cách triển khai với ShareAI

• Hiển thị thời gian thực đồng hồ đo sử dụng và tín dụng mua trước trong ứng dụng.
• Đặt ngân sách và cảnh báo webhook cho người thuê sắp vượt ngân sách.
• Sử dụng định tuyến chính sách để chọn nhanh nhất trong ngân sách cho các luồng tương tác và rẻ nhất cho các công việc theo lô.
• Hướng người mua kỹ thuật đến Tham khảo API và Tài liệu.

3) Add-On hoặc “AI Pack”

Cách tiếp cận: Bán AI như một mô-đun trả phí riêng biệt (ví dụ: “Pro + AI” hoặc “AI Power Pack”).

Ưu điểm

• Phân tách giá trị rõ ràng; dễ dàng kiểm tra giá và bán thêm.
• Người dùng chuyên sâu được hưởng lợi nhiều nhất sẵn sàng trả nhiều hơn.

Nhược điểm

• Sự phức tạp của trang định giá và khả năng phân mảnh UX.

Tốt nhất cho: CRM, thiết kế, năng suất, và SaaS theo ngành dọc nơi AI mang tính chuyển đổi cho một nhóm nhỏ, không cần thiết cho tất cả mọi người.

Cách triển khai với ShareAI

• Sử dụng khóa theo phạm vi kế hoạch và danh sách cho phép mô hình cho mỗi add-on.
• Áp dụng hạn ngạch theo mô-đun và định tuyến theo khu vực cụ thể (ví dụ: chỉ EU).
• Theo dõi mức tăng ARPU so với COGS thông qua thẻ tính năng và phân tích chi phí.

4) Các phương pháp lai và mô hình mới nổi

Giá cả thực tế thường kết hợp các yếu tố trên:

• Bao gồm tín dụng + vượt mức PAYG: ví dụ, 200 tín dụng/tháng trong Pro, sau đó tính theo mức giá hợp lý.
• Bộ tăng cường AI: nâng cấp thông lượng/ưu tiên tạm thời cho các chiến dịch hoặc các đợt cao điểm hàng quý.
• Các cấp độ dựa trên AI: giá theo chỗ ngồi + tín dụng bao gồm + vượt mức được giảm giá.
• Dựa trên kết quả/giá trị (nâng cao): tính phí dựa trên đầu ra có thể đo lường—yêu cầu đo lường mạnh mẽ.

Cách triển khai với ShareAI

• Cấu hình chính sách phân cấp theo gói (Starter = tối ưu hóa chi phí; Enterprise = tối ưu hóa độ trễ).
• Thực thi chuyển đổi dự phòng tức thì để duy trì SLOs mà không vượt quá ngân sách của bạn.
• Sử dụng định tuyến khu vực để đáp ứng các yêu cầu về vị trí dữ liệu và tuân thủ.

Sổ tay Kinh tế Đơn vị

Mô hình hóa COGS của bạn

• Ước tính số token hiệu quả/yêu cầu (đầu vào + đầu ra) và tỷ lệ tỷ lệ đầu vào:đầu ra điển hình.
• Bao gồm tỷ lệ thử lại, bộ lọc an toàn và chi phí công cụ trong cơ sở của bạn.

Tính toán đơn giản trên giấy nháp

COGS_mỗi_yêu_cầu ≈ ((token_đầu_vào + token_đầu_ra) / 1000) * giá_mô_hình_mỗi_1K 

Sau đó thêm một phần đệm cho thử lại/chuyển đổi dự phòng và bất kỳ xử lý hậu kỳ nào.

Đặt mục tiêu biên lợi nhuận

• Định nghĩa mục tiêu biên lợi nhuận gộp theo tính năng và theo gói.
• Sử dụng chính sách định tuyến để giữ p95 trong SLA trong khi vẫn nằm trong giới hạn COGS của bạn.

Kiểm soát để bảo vệ biên lợi nhuận

• Hạn ngạch & giới hạn tốc độ theo từng khách thuê/tính năng.
• Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa và nén lời nhắc cho các lời nhắc lặp lại.
• Gộp nhóm công việc ưu tiên thấp vào các mô hình rẻ hơn.
• Đánh giá để phát hiện suy giảm khi thay đổi mô hình.

Bảng điều khiển với ShareAI

• $ mỗi 1K token và chi phí mỗi yêu cầu theo tính năng, khách thuê và gói.
• độ trễ p50/p95, tỷ lệ thành công, giới hạn tốc độ.
• Xu hướng và cảnh báo khi vượt qua ngưỡng.

Duyệt các mô hình trong Mô hình (Marketplace) và thử các gợi ý trong Sân chơi Chat. Tạo khóa trong Tạo API Key và quản lý chi tiêu trong Thanh toán.

Kịch bản Giá cả

Kịch bản A — Bao gồm với giới hạn

• Gói Pro bao gồm 200 tín dụng AI/tháng (cảnh báo mềm ở 80%, giới hạn cứng ở 100%).
• Phí vượt mức được tính ở mức giá dự đoán cho mỗi 1K token.
• Định tuyến: mô hình tối ưu hóa chi phí, với độ trễ tối thiểu.

Kịch bản B — Đo lường

• $X mỗi 1K token với giảm giá theo khối lượng tại các mức bậc.
• Thanh sử dụng trực tiếp; webhook thông báo tại 50/80/100%.
• Định tuyến: tối ưu hóa độ trễ cho luồng tương tác; rẻ nhất cho lô.

Kịch bản C — Gói AI

• “Gói Sức mạnh AI” +$29/tháng bao gồm 3K tín dụng, sau đó PAYG.
• Danh sách cho phép mô hình và SLA nhanh hơn trên các tuyến đường gói.
• Định tuyến: ưu tiên độ tin cậy (ưu tiên các nhà cung cấp có thời gian hoạt động tốt nhất cho gói).

Cách ShareAI Giúp Bạn Kiếm Tiền Từ Các Tính Năng AI Hiệu Quả Hơn

Chia sẻAI là một cổng thông tin nhận biết mô hình với một API cho hơn 150+ mô hình, định tuyến dựa trên chính sách, và phân tích chi phí hợp nhất—để bạn có thể định giá tự tin và giữ biên lợi nhuận lành mạnh.

• API & định tuyến hợp nhất: chọn chính sách (rẻ nhất/nhanh nhất/đáng tin cậy/tuân thủ) theo tính năng hoặc cấp độ.
• Phân tích sử dụng & chi phí: phân bổ chi tiêu cho tính năng / người dùng / người thuê / gói; xuất để lập hóa đơn.
• Kiểm soát chi tiêu: ngân sách, giới hạn và cảnh báo ở mọi cấp độ.
• Quản lý khóa & RBAC: quyền truy cập theo phạm vi kế hoạch; xoay vòng tập trung.
• Chuyển đổi dự phòng tức thì & làm mượt giới hạn tốc độ: bảo vệ SLOs thúc đẩy chuyển đổi và giữ chân.
• Tổng quan hợp nhất về chi phí nhà cung cấp: giảm rủi ro khóa nhà cung cấp và giữ tùy chọn.

Định hướng trong Trang chủ Tài liệu, xem có gì mới trong Phát hành, hoặc thử trực tiếp trong Sân chơi Chat.

Bắt đầu nhanh (Mã)

JavaScript (fetch)

/**

Python (requests)

"""

Tạo khóa API của bạn • Thử một mô hình trong Playground

Câu hỏi thường gặp: Các công ty SaaS nên kiếm tiền từ các tính năng AI mới của họ như thế nào?

Cách tốt nhất để định giá các tính năng AI trong SaaS là gì? Bắt đầu đơn giản: tín dụng bao gồm + vượt mức đo lường. Đo lường chi phí và sử dụng theo từng tính năng, sau đó lặp lại.

Làm thế nào để tôi ngăn chặn cú sốc hóa đơn AI cho khách hàng? Hiển thị thanh sử dụng trực tiếp, dự báo chi tiêu, và gửi cảnh báo tại 50/80/100%. Cung cấp các gói mua trước.

Tôi nên sử dụng giá theo token, theo yêu cầu, hay theo tài liệu? Khớp đơn vị với mô hình tư duy của người dùng. Công cụ dành cho nhà phát triển: theo token. Công cụ nội dung dành cho người dùng cuối: theo yêu cầu/tài liệu.

Làm thế nào để tôi ước tính chi phí LLM trên mỗi người dùng? Theo dõi số token hiệu quả trên mỗi nhiệm vụ và số phiên trên mỗi người dùng; tính toán COGS trên mỗi người dùng hoạt động từ thẻ yêu cầu.

Tôi có thể kết hợp LLM nguồn mở và của nhà cung cấp dưới một mức giá không? Có—định tuyến theo chính sách của ShareAI; giữ nguyên lời nhắc trong khi thay đổi mô hình để đạt mục tiêu lợi nhuận.

Làm thế nào để tôi thực thi hạn mức và giới hạn tốc độ cho các tính năng AI? Đặt giới hạn mỗi kế hoạch và người thuê; áp dụng định tuyến chính sách và chuyển đổi dự phòng tức thì để duy trì SLOs.

Độ trễ (p95) có ảnh hưởng đến chuyển đổi đủ để biện minh cho các mô hình đắt hơn không? Thường có đối với UX tương tác. Sử dụng tối ưu hóa độ trễ các chính sách nơi nó quan trọng; mô hình tối ưu hóa chi phí, ở nơi khác.

Làm thế nào để tôi chuyển từ giá cố định sang lai mà không mất khách hàng? Giữ nguyên các kế hoạch hiện có, giới thiệu tín dụng + PAYG, và cung cấp sự minh bạch trong sản phẩm trước khi thay đổi hóa đơn.

Những chỉ số nào quan trọng nhất đối với giá AI? Biên lợi nhuận gộp, $ mỗi 1K token, chi phí mỗi yêu cầu, độ trễ p95, tỷ lệ thành công, và giới hạn tốc độ—tất cả được phân đoạn theo tính năng và khách thuê.

Bắt đầu xây dựng và đo lường từ đâu? Khám phá các mô hình trong Mô hình, thử nghiệm trong Sân chơi, đọc Tài liệu, và nhận thông tin đăng nhập qua Tạo API Key.

Kết luận

Các công ty SaaS nên kiếm tiền từ các tính năng AI mới của họ như thế nào? Chọn một mô hình rõ ràng, đo lường không ngừng, và áp dụng các rào cản bảo vệ biên lợi nhuận. Trong thực tế, hầu hết các nhóm chọn một mô hình lai: tín dụng bao gồm + chi phí vượt mức có thể dự đoán, với định tuyến dựa trên chính sách để cân bằng tốc độ và chi phí.

Chia sẻAI cung cấp cho bạn lớp vận hành để định giá tự tin: một API cho hơn 150 mô hình, phân tích sử dụng và chi phí theo tính năng/người thuê/kế hoạch, ngân sách và cảnh báo, và chuyển đổi dự phòng tức thì để bảo vệ SLO khi điều đó quan trọng nhất. Hãy thử ngay trong Sân chơi Chat và quét Phát hành để xem có gì mới.