SaaS 公司应该如何为其新的 AI 功能定价？

对于大多数创始人来说，添加AI已经不再是难事——定价才是难点. 。与传统功能不同，每次AI交互都涉及与模型API相关的实际边际成本。每次点击“生成”都会花费你的钱。那么SaaS公司应该如何在不影响采用率或利润率的情况下货币化其新的AI功能？以下是三个经过验证的模型、我们看到成功的混合模式，以及如何 分享AI 帮助你自信定价。.

总结： 为每个功能设置成本和使用情况，选择一个简单的定价模式（包含、计量、附加或混合），然后通过一个模型感知网关实施保护措施和政策。.

挑战：为具有实际成本的功能定价

传统的SaaS功能在构建后几乎没有边际成本。AI则不同：LLM、视觉和语音API在每次请求时增加了 可变的COGS 。这改变了包装、升级流程和保留计算。.

什么使AI定价变得困难

• COGS漂移： 令牌价格、输入：输出比率和提供商性能波动。.
• 需求峰值： 使用可能会突然增加；限流和故障转移影响感知价值。.
• 价值清晰度： 用户喜欢“魔法”，但并不总是理解成本驱动因素。.

关键护栏

• 配额和上限： 每月额度、软性警告、硬性停止。.
• 预算和警报： 每个租户/项目；在超额之前通知。.
• 路由策略： 选择 最便宜/最快/可靠/合规 每个功能选择模型，而不是每个应用程序。.
• 可观察性： 跟踪 每1K tokens的$, p50/p95延迟, 、成功率和错误分类法。.

从清晰的 单位经济学 视图开始，然后选择保护利润率的最简单定价模型。.

1) 将 AI 包含在现有计划中

方法： 在当前层级中添加 AI 功能且不收取额外费用。.

优点

• 为客户提供最简单的故事；提升感知价值和留存率。.
• 鼓励广泛试用和口碑传播。.

缺点

• 重度用户的利润率下降。.
• 更难归因于投资回报率并规划升级。.

最适合： 增强功能（例如，智能建议、重写、摘要），其中AI是 不是 核心任务。.

如何与ShareAI一起实施

• 为每个请求添加标签 功能, 计划, 租户 以获得清晰的分析（见下方代码）。.
• 为每个计划提供 每月AI积分, ，然后在达到上限后逐步限制或优雅降级。.
• 应用一个 成本优化的路由策略 （例如，在SLO范围内选择最便宜的）以保持毛利率。.
• 监控 p95 和 每1K tokens的$ 在 用户指南 仪表板中。.

2）基于使用的定价

方法： 按请求、按令牌、按文档或按分钟收费——反映底层API成本。.

优点

• 紧密的 成本 ↔ 收入 对齐；自然地随高级用户扩展。.
• 对企业和开发者受众透明。.

缺点

• 通信复杂性；潜在 账单冲击.
• SMB中的预测和采购障碍。.

最适合： 分析、自动化、开发者工具——已经对计量熟悉的受众。.

如何与ShareAI一起实施

• 显示实时 使用计量器 和 预购积分 应用内。.
• 设置 预算 和 webhook警报 用于接近/超出预算的租户。.
• 使用策略路由选择 预算内最快的 用于交互式流程和 最便宜的 用于批处理作业。.
• 指引技术买家到 API参考 和 文档.

1. 3) 附加组件或“AI包”

方法： 2. 将AI作为单独的付费模块出售（例如，“Pro + AI”或“AI Power Pack”）。.

优点

• 3. 明确的价值区分；更容易进行价格测试和追加销售。.
• 4. 从中受益最多的高级用户愿意支付更多费用。.

缺点

• 5. 定价页面复杂性和潜在的用户体验碎片化。.

最适合： 6. CRM、设计、生产力和垂直SaaS，其中AI 7. 对某些子集具有变革性，但对所有人来说并非必需。 8. 计划范围的密钥.

如何与ShareAI一起实施

• 使用 9. 每个附加组件。 和 模型白名单 10. 应用.
• 11. 每模块配额 12. 和特定地区路由（例如，仅限欧盟）。 13. 通过功能标签跟踪ARPU提升与COGS。.
• 通过跟踪ARPU提升与COGS 功能标签 和 成本分析.

4) 混合方法和新兴模型

现实世界的定价通常融合了上述内容：

• 包含的额度 + 按需付费超额： 例如，专业版每月200额度，然后按公平费率计量。.
• AI 加速器： 针对活动或季度高峰的临时吞吐量/优先级升级。.
• AI 驱动的层级： 座位价格 + 包含的额度 + 折扣超额费用。.
• 基于结果/价值（高级）： 按可衡量的输出收费——需要强大的测量能力。.

如何与ShareAI一起实施

• 配置 分级策略 按计划（入门版 = 成本优化；企业版 = 延迟优化）。.
• 执行 即时故障切换 在不超出预算的情况下维护SLO。.
• 使用 区域路由 满足数据本地化和合规性要求。.

单位经济学手册

建立您的COGS模型

• 估算 每次请求的有效令牌数 （输入 + 输出）和典型值 输入：输出比率.
• 包括 重试率, 、安全过滤器和工具调用开销到您的基线中。.

简单的草稿计算

每次请求的COGS ≈ ((输入令牌 + 输出令牌) / 1000) * 每千令牌的模型价格 

然后为重试/故障转移和任何后处理添加一个缓冲。.

设置目标利润率

• 定义 目标毛利率 每个功能和每个计划。.
• 使用路由策略在保持 p95 符合 SLA 的同时控制在您的 COGS 上限内。.

用于保护利润率的控制措施

• 配额和速率限制 每个租户/功能。.
• 语义缓存 和 提示压缩 用于可重复的提示。.
• 批处理 将低优先级任务分配给更便宜的模型。.
• 评估 在更改模型时检测回归。.

使用 ShareAI 创建仪表板

• 每1K tokens的$ 和 每次请求的成本 按功能、租户和计划。.
• p50/p95延迟, ，成功率，节流。.
• 趋势和 警报 当跨越阈值时。.

在中浏览模型 模型（市场） 并在中尝试提示 聊天游乐场. 。在中创建密钥 创建API密钥 并在中管理支出 账单.

定价场景

场景A — 包含限制

• 专业计划包括 每月200个AI积分 （软警告在80%，硬限制在100%）。.
• 超额部分按每1K标记的可预测费率计费。.
• 路由： 成本优化 带有延迟下限。.

场景B — 按量计费

• 每1K令牌$X 批量折扣 在分层边界处。.
• 实时使用条；; 网络钩子 在50/80/100%时的通知。.
• 路由： 为交互式流程优化延迟 用于交互式流程；; 最便宜的 用于批处理。.

场景C — AI套餐

• “AI增强包”+$29/月包括 3K积分, ，然后按使用付费。.
• 模型白名单和 更快的SLA 在包路线中。.
• 路由： 可靠性优先 （优先选择具有最佳正常运行时间的提供商）。.

ShareAI 如何帮助您更高效地从 AI 功能中获利

分享AI 是一个模型感知网关，具有 一个API连接150+模型, 基于策略的路由, ，并且 统一的成本分析——因此您可以自信定价并保持健康的利润率。.

• 统一API和路由： 根据功能或层级选择策略（最便宜/最快/可靠/合规）。.
• 使用和成本分析： 将支出归因于 功能/用户/租户/计划; ；导出用于计费。.
• 支出控制： 每个级别的预算、上限和警报。.
• 密钥管理和RBAC： 计划范围的访问；集中轮换。.
• 即时故障切换和速率限制平滑： 保护推动转化和留存的 SLO。.
• 提供商成本的综合视图： 降低供应商锁定风险并保持选择灵活性。.

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查看

快速开始（代码）

/**

/* 1) 设置您的密钥（安全存储 - 不要放在客户端代码中） */

"""

创建您的API密钥 • 在操控台中试用模型

常见问题：SaaS公司如何为其新的AI功能实现盈利？

在SaaS中为AI功能定价的最佳方式是什么？ 从简单开始： 包含的额度 + 按量计费. 。为每个功能设置成本和使用情况监控，然后迭代优化。.

如何防止客户因AI账单震惊？ 显示 实时使用条, 、预测支出，并发送 警报 在50/80/100%。提供预购套餐。.

我应该使用每令牌、每请求还是每文档定价？ 将单位与用户心理模型匹配。开发工具： 每令牌. 。终端用户内容工具： 每请求/文档.

我如何估算每用户的LLM成本？ 跟踪每任务的有效令牌和每用户的会话；计算 每活跃用户的COGS 从请求标签中。.

我可以在一个价格下混合使用开源和供应商LLM吗？ 可以——根据ShareAI的策略进行路由；在交换模型以达到利润目标时保持提示不变。.

我如何为AI功能强制执行配额和速率限制？ 设置每 计划 和 租户; 应用策略路由和即时故障切换以保持SLO。.

延迟（p95）是否足够影响转化率以证明更昂贵模型的合理性？ 对于交互式用户体验通常是的。使用 为交互式流程优化延迟 在重要的地方应用策略；; 成本优化 在其他地方。.

我如何从固定定价迁移到混合定价而不引起客户流失？ 保留现有计划，引入 积分 + 按使用付费（PAYG）, ，并提供 产品内透明度 在计费更改之前。.

哪些指标对AI定价最重要？ 毛利率, 每1K tokens的$, 每次请求的成本, p95 延迟, 成功率, ，并且 限流——按功能和租户细分。.

我从哪里开始构建和测量？ 探索模型在 模型, ，在其中测试 操场, ，阅读 文档, ，并通过获取凭证 创建API密钥.

结论

SaaS公司应该如何将其新的AI功能货币化？ 选择一个清晰的模型，持续优化，并实施保护利润率的防护措施。实际上，大多数团队选择了 混合：包含的积分+可预测的超额使用，配合 基于策略的路由 平衡速度和成本。.

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