AI 代理 (Agent)：科技公司新增长点？先搞懂这笔账！
为AI代理定价，对科技公司来说是个棘手的挑战。本文将为你揭示如何做出最明智的选择，让你的业务真正获益。
AI 代理无疑是非常好的技术。谁能拒绝一个能自主决策、执行复杂任务、包揽员工繁琐工作的智能机器人呢？理论上，AI 代理听起来简直是节约时间与金钱的利器。
然而，理想与现实之间，往往存在不小的鸿沟。
如果你已经迈出了售卖AI 代理的阶段，却被随之而来的天价云账单震惊到，那么就需要开始考虑投入产出比了。投入重金开发一款AI 代理，结果却发现利润被离谱的云账单无情吞噬，这样的**“增收不增利”窘境**并不少见。
无论你正身陷此困境，或是刚刚萌生开发与销售AI代理的想法，本文都将为你提供宝贵的指引。
但在此之前，我们先来聊聊，究竟是什么让它们出人意料地烧钱？
AI 代理成本高昂的原因
要理解 AI 代理的成本，首先要明白它们与之前的 AI 程序有何不同。
AI 代理是能自主决策并执行任务的程序，其核心能力通常源自机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM)。
如今，AI 代理主要应用于：
- 客户服务： 智能客服助理、聊天机器人（如 ChatGPT）
- 开发辅助： AI 副驾驶、编程助手（如 GitHub Copilot）
- 日常自动化： 日程安排、数据分析等各类自动化机器人
- 电商领域： 个性化购物助手等
关键在于，AI 代理能与用户或其它系统深度交互，完成比传统菜单式或规则固定的 AI 工具更复杂的任务。这种能力，远超开发者预设规则的传统 AI 程序。
在某种程度上，代理会“思考”下一步该做什么。
这种高度的灵活性既是优点也是挑战。
AI 代理能根据用户输入调整自身，并随时间推移不断学习优化决策，但它们很少（甚至几乎不）受限于硬编码规则。它们动态演进、相对自主，这让其定价变得极具挑战性。
成本会随使用量攀升，且代理可能执行你无法预先准确预测的操作。
若不谨慎，AI 代理可能大幅增加云成本
首先，所有模型（特别是大语言模型，LLMs）需强大的 GPU 计算能力。
每次 AI 请求都涉及计算、内存和存储，即使是简单查询。
最后，训练和微调 AI 模型需要海量数据集和大量计算。
下表帮助您预估可能产生的成本：
| 云成本类别 | AI 代理如何影响成本 |
|---|---|
| 计算（GPU/TPU） | AI 工作负载需昂贵硬件 |
| 存储 | AI 模型存储训练用大型数据集 |
| 数据传输 | 若 AI 跨区域交互，可能产生高出口费用 |
| 推理成本 | AI 模型按请求收费 |
AI 代理定价：选择最适合您的方案
由于 AI 代理可能产生多种成本，没有单一最佳的资源计费方式。
多数公司采用以下四种定价结构，各有优缺点：
-
按使用付费（基于消耗的定价）
定价取决于代理使用量，通常按 API 调用、令牌（大语言模型常见）或使用分钟计费。例如，OpenAI 按每百万令牌处理收费。
⚠️ 注意事项：适合需求波动的企业，但需谨慎高峰期成本激增。
-
订阅定价
向用户收取固定月费或年费，如 Netflix 或健身会员。可提供无限制使用或设定使用上限，视需求而定。
⚠️ 注意事项：若追求稳定、可预测收入，且不希望收入随用户使用量变化，订阅定价很适合。但需警惕高频用户消耗过多资源却支付与他人相同的固定费用。
-
基于效果的定价
若关注投资回报率，可考虑基于效果模型，费用基于特定成果，如完成的客户交互或解决的问题数量。例如，某些 AI 销售机器人按产生的合格线索收费。
⚠️ 注意事项：因“效果”定义因人而异，需明确参数，否则可能因客户质疑交易效益而引发争议。
-
混合定价
混合模型结合上述两种或多种方式。
⚠️ 注意事项：混合模型灵活，但可能增加收入和支出的预测难度。
| 定价模型 | 成本可预测性 | 可扩展性 | 最佳适用场景 | 主要风险 |
|---|---|---|---|---|
| 按使用付费 | 低 | 高 | 变化的工作负载 | 费用不可预测 |
| 订阅定价 | 高 | 中等 | 稳定使用量 | 支付未用容量 |
| 基于绩效 | 中等 | 变化 | 关注 ROI 的业务 | 难以跟踪绩效指标 |
| 混合定价 | 变化 | 高 | 混合需求 | 跟踪复杂性 |
如何选择最佳 AI 代理定价模型
首先，了解您的单位成本至关重要。
无论选择哪种定价模型，有一点是不容商量的：
您必须精确掌握 AI 和云基础设施成本。
每次 API 调用、推理和数据库查询成本迅速累积。您需要知道：
- 每次 API 调用的成本
- 每个模型推理的费用
- 存储和数据传输费用如何影响利润
只有清晰了解计算、存储和 API 成本，才能避免 AI 代理定价过低导致亏损、定价过高吓跑客户，或无法盈利扩展。
否则，任何定价策略都只是猜测。
使用以下决策矩阵帮助选择最佳定价模型。根据首要业务考量选择：
| 首要业务考量 | 推荐定价模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 使用量变化 | 按使用付费 | 成本与需求一致 |
| 需要可预测成本 | 订阅定价 | 固定成本便于预算 |
| 面向成果的项目 | 基于效果 | 成本直接与成果挂钩 |
| 多样化需求 | 混合定价 | 灵活应对不同用例 |
若在两种选择间犹豫或不确定首要考量，从按使用付费或混合模型开始。未来几个月密切跟踪单位成本，依据数据选择最节省的固定定价结构。
不满意当前定价模型？如何调整方向？
若以下一至两项成本导致您的账单激增，可考虑切换到其他定价模型，以抵消这些常被低估的费用。
云计算成本
AI 工作负载依赖 GPU，而 GPU 成本高昂。
例如，使用如 GPT-4 或 Claude 的大型语言模型进行推理，每次查询可能耗费 0.10 至 0.20 美元。即使使用第三方 API，这些计算成本也已计入您的费用。
若基于使用的定价模型无法覆盖 AI 计算成本，您可能需更直接地将成本转嫁给客户，或引入使用层级以避免利润侵蚀。
数据传输/出口费用
若 AI 代理向用户发送大量数据或跨云区域交互，可能产生数据出口费用。例如，AWS 对出站数据传输每 GB 收费高达 0.09 美元。
若出口费用累积，您可考虑切换至数据传输费用较低的提供商。例如，Cloudflare R2 免除数据检索出口费用，提供比传统云存储更经济的替代方案。
若代理带宽需求高，定价应反映这一点。可考虑按数据使用量收费，或将高带宽功能限制于更高层级。
延迟与性能问题
部分 AI 供应商限制请求速率或施加速率限制，导致延迟，影响用户体验。例如，OpenAI 对非企业客户限制每分钟 API 请求数。
因延迟影响用户体验，您能为 AI 功能收取的费用也可能受限。若常遇此问题，可考虑切换至无使用上限或限制的计划。
为未用容量过高付费
若采用固定订阅费，但实际使用量未达预期，您可能持有未充分利用的基础设施或供应商承诺。
例如，若您预付每月 10 万次 API 调用，但平均仅用 5 万次，未用容量将侵蚀利润。调整后端支出规模，或转向基于使用或混合模型，有助于在客户使用模式稳定时保持盈利。
模型退化与漂移
AI 模型随时间退化，需持续调优。这是一项您需承担的成本，即使客户未察觉。
为保持盈利，确保定价考虑模型维护和重新训练的持续成本，尤其在准确性对业务至关重要的用例中。
如何判断云成本平台是否满足 AI 成本管理需求？
优质的成本优化平台应提供深入可见性与洞察，助您精准管理单位成本。若需比较平台，关注以下功能：
- 细粒度成本分配：需按单位级别分解 AI 相关成本，按小时展示团队、产品和客户成本，帮助了解计算、存储、API 调用和数据传输的支出。
- 实时与预测洞察：AI 工作负载难以预测。选择提供实时成本监控和高级预测功能的工具，尽早检测成本激增并规划未来支出。
- 多云与 AI 服务可见性：若 AI 代理跨多云提供商运行，或使用 OpenAI、Anthropic 等第三方 AI 模型的 API，成本工具应将所有数据整合于一处。
- 自动化成本异常检测：成本激增时，需尽快知晓以解决问题，避免成本失控。优质平台会在 AI 成本偏离预期模式时发送警报。
- 优化建议：除追踪成本，优秀工具还提供降低成本的可行建议。关于调整实例规模、优化 API 调用或调整数据传输策略的建议，有助于长期优化 AI 支出。
- 业务背景对齐：您希望查看无背景的原始成本数据，还是希望数据与业务成果关联？优质平台会将成本数据和建议与您的优先级对齐，让您查看每次 AI 交互、每位客户或每美元收入的成本，助力战略定价和扩展决策。
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