AI による信用価格設定は手に負えなくなりつつあります。信用モデルは昨年爆発的に人気が高まり、前年比 126% 増加しました。これは、以下の Higgsfield AI が、わずか 9 か月で 2 億ドルの稼働率 (ちなみに新記録) に達するのに貢献した価格モデルです。それをうまくやる方法について私が考えた 2 セントの方法: 1. クレジットだけではなく、複数の軸に基づいて収益化する。クレジットは、特に本質的にサードパーティの LLM コストを転嫁するためのメカニズムである場合、商品のように感じられます。コモディティ製品は利益率の圧迫と価格競争に直面しています。多軸価格設定により、製品の独自性と価値を高めながら収益化しながら、競争力のあるクレジット価格を提供できます。 2. すべてのプランにベースライン量のクレジットを含めます。プレゼントに興奮していたら、電池が入っていなかったことに気づいたことはありませんか?私だけ？クレジット超過請求が発生する前に、人々があなたの製品を習慣化できるように、すべてのプランに基本的なクレジット量を含めることをお勧めします。簡単な経験則は、顧客の 80% が最初の 1 か月間十分なクレジットを持っていることを確認することです (通常、上位 10% の顧客が全クレジット使用量の 70 ～ 80% を占めることに注意してください)。 3. 可能であれば、クレジットをコストではなく成果に結び付けます。言い換えれば、顧客が機能を試したいときに自動的に料金を請求しないでください。使用が成功し、(理想的には) 定期的に使用された場合に請求します。それは、アクセスに対して課金するという考え方から、提供された作品に対して課金するという考え方に移行することです。 4. 使用制限を月単位から年単位に変更します。最初の 1 か月で使用量がなくなるのはおとり商法のように感じられます。制限の一部を使用するために、制限の高い高価なプランにサインアップすることも同様です。年間ドローダウン モデルにより、顧客はクレジットを消費し、定常状態がどのようなものかを予測するためのより多くの時間を得ることができます。 9 か月目または 10 か月目にクレジットが足りなくなった場合、それは単なる早期更新であり、大幅な超過ではありません。 5. 管理者が使用状況を追跡および予測できるようにします。管理者は、どのアクションが請求額を増加させるかについての透明性をますます期待しています。彼らは、アカウント レベルとユーザー レベルの両方で請求しきい値を設定できるようにしたいと考えています。クレジットベースのモデルでは、使用状況と支出が製品内で表示される必要があります。 — 今のところ、AI クレジットは生命線になる可能性がありますが、AI 価格設定の最終目標にならないことを願っています。 AI 価格設定の将来についてはまだ書かれています。
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