By Anh-Tho Chuong · 2026-01-05

AI如何让定价再次变得困难

摘要

文章指出AI技术改变了传统SaaS的经济模式，使企业面临边际成本随使用量增长的困境。作者基于Lago公司的经验，分析了五种适用于AI产品的定价模型：按使用量付费、按席位订阅、超额付费、积分制和平台定价。文章强调AI时代需要工程团队与财务部门共同关注毛利率，并提出了选择合适定价模型的框架和三大核心原则。

内容框架与概述

文章以MoviePass失败案例开篇，揭示了AI初创企业面临的定价陷阱。传统SaaS模式中，一旦支付开发成本，新增用户的边际成本几乎为零，毛利率可达70%至85%。但AI公司需要为每次LLM调用付费，导致增长反而带来亏损。Replit公司的案例显示，其毛利率从36%暴跌至负14%，说明传统定价策略在AI时代已经失效。

作者详细拆解了五种定价模型的适用场景。按使用量付费适合基础设施提供商，但对消费者产品不够友好。按席位订阅在协作工具领域仍然有效，但AI提高效率可能减少席位需求。超额付费模式适合代码编辑器等关键业务工具，但需要透明化计费以避免用户反感。积分制通过预付额度消除意外账单的心理负担，特别适合消费级产品和多功能场景。

文章最后强调，AI时代定价不再只是财务部门的工作。工程团队必须理解毛利率的重要性，因为每个API调用都会影响盈利能力。作者提出了三大原则：确保定价反映成本结构、选择与产品价值匹配的模型、建立跨部门协作机制。这种全员参与的定价思维，将AI的边际成本劣势转化为竞争优势。## 核心概念及解读

按使用量付费：客户根据实际消费量支付费用，如AWS按存储量收费、OpenAI按token计费。这种模式直接将成本转嫁给用户，但缺乏可预测性。

席位订阅制：传统SaaS的主流定价方式，按用户数量收费。在AI时代需要配合AI额度限制来控制成本，但面临AI提升效率导致席位需求下降的挑战。

积分制定价：用户购买积分包，不同功能消耗不同积分。这种模式在心理上营造无限使用的体验，同时保护厂商免受高成本冲击，特别适合消费级产品。

超额付费模式：基础套餐包含一定使用量，超出后按次收费。适合代码编辑器等关键业务工具，但需要透明的用量监控和通知机制来建立用户信任。

毛利率压缩：AI公司的毛利率从传统SaaS的70-85%下降到20-30%甚至更低，迫使企业重新思考定价策略，将成本控制从后台职能转变为核心竞争力。