2019 年，我写了一篇关于公司应如何为其支持 AI 的软件定价的帖子。我重点关注了正在开发自己的人工智能的 SaaS 公司，并强调了他们在改进模型时的定价考虑因素。
从那时起，OpenAI、MosaicML 等第三方基础模型提供商迅速崛起。这些“人工智能即服务”供应商使任何 SaaS 玩家能够将强大的人工智能集成到他们的应用程序中。这创造了一个疯狂的冲刺，在整个 SaaS 生态系统中撒上 AI 仙尘。我们已经在无数新成立的初创公司和更成熟的上市公司中看到了这一点。
这项技术的普及引发了许多问题，包括如何安全地部署它、谁将获胜（专注的初创公司还是拥有现有分布的老牌企业？）等等。一个尚未被广泛讨论的重要领域：它应该如何定价。
下面，我列出了一个工作框架，说明如何考虑在 SaaS 应用程序中为 AI 定价。这个空间正在迅速发展，所以我会在以后的帖子中更新这个想法。
你的AI特性创造了多少差异化价值？
根据定义，每个 SaaS 提供商都可以访问这些基础模型，那么您应该如何考虑定价实际上是您已集成到产品中的商品？从第一原则开始：这个 AI 特性创造了多少差异化价值？
通过将 AI 功能集成到更广泛平台的流程中，您可以节省用户的时间，而不必离开他们的流程转到基础模型（ChatGPT 等）。让用户保持在上下文中可以是一个强大的解锁。
但是，对于您的 AI 实际创造了多少价值，请诚实面对自己。如今，SaaS 中的许多 AI 功能正从好奇的用户那里获得大量的初始轮胎踢，但没有看到有意义的持续采用。从了解保留和价值创造开始。
SaaS 公司应该解决其 AI 功能定价的简单性和采用问题。这是学习和迭代的时间。
然后问问自己，您的 AI 产品有多与众不同。如果您的 AI 功能创造的大部分价值可以通过直接转到 ChatGPT 获得，请不要试图在该功能上赚取大量利润。转售不是可持续的价值创造策略（也不是差异化策略，尽管这是另一篇文章的主题）。
即使您现在不能为您的 AI 功能收取太多费用，它们也可以通过使您当前的产品更有价值并且可能更具粘性来创造有意义的价值。它们还可以用于推动向更高层级的追加销售，所有这些都可以增加净美元保留率。
随着时间的推移，您可以利用现在可能只是第三方模型的薄包装的初始功能来构建更多差异化价值（更多信息见下文）。当你达到这一点时，你可以考虑一种更具价值的定价方法。
AI SaaS 定价还处于早期阶段
最初在TechCrunch上发布的Walter Thompson为启用 AI 的 SaaS 定价之前要考虑的因素
原文： https://techcrunch.com/2023/06/01/factors-to-consider-before-pricing-ai-enabled-saas/