CIO們需要注意：AI代理將如何定價？

Salesforce現在已經是按對話次數爲自己的AI代理定價，但其他幾種定價模式也正在出現。哪個是最佳選擇，這要取決於組織使用代理的頻率。

代理AI是通用生成式AI一個更專注的替代方案，正在企業逐漸發展崛起，Forrester在今年6月將其評爲2025年的頂級新興技術。

從那時起，一些組織已經開始使用這項技術，Salesforce和ServiceNow等主要供應商已經開始向客戶提供AI代理。

代理AI專注於執行特定的任務，強調運營決策，而不是那些通常與生成式AI工具相關的內容生成。

這項技術尚處於早期階段，還有幾個問題懸而未決——其中最主要的是AI代理應該如何定價。到目前爲止，尚未就定價模型最終如何達成一致，但CIO們需要意識到，某些定價模型會更適合他們的具體場景。

例如，Salesforce提供了三種定價模型：一種包括1000次的Agentforce“對話”，免費提供Salesforce Foundations CRM服務；另一種包括標準成功計劃；以及每次對話2美元的單點服務。Salesforce將對話定義爲客戶在24小時內發送至少一條消息或選擇至少一個菜單選項或選擇（除“結束聊天”之外）。

Salesforce公司AI產品營銷高級總監Ryan Shellack表示，每次對話2美元的方法可以包括客戶和Agentforce之間很多輪的互動。他補充說，Salesforce專注於基於使用情況進行定價，只需要一個客戶席位即可管理。

有很多定價模型需要考慮

基於每次對話進行定價的模型，只是幾種定價方法之一。Box公司首席執行官Aaron Levie在最近發表的LinkedIn帖子中，概述了可能出現的四種代理AI定價模型。

首先，廠商可以根據它們所取代的傳統工作來確定AI代理任務的價格，並在傳統勞動力價格上進行打折。“AI代理執行一定量的工作，您需要支付完成這項工作所需的時間或單位費用，一般來說，這對客戶和提供商來說是公平的交易。”

其次，代理可以根據結果定價，價格以任務的完成情況爲重點。Levie寫道：“這種模式允許在客戶需要什麼以及他們爲完成任務而支付的費用之間建立簡單的關係。這還有一個好處，就是當基礎AI成本隨着時間推移而下降的時候，服務提供商可以從中獲得更多的利潤。”

他說，AI代理定價的第三種方式是計算基礎成本並收取少量加價。他說：“這對那些技術嫺熟的客戶來說可能是很好的，但存在無法充分從AI成本中抽象出來以保持長期價值的風險。這對客戶來說可能很好，但對股東回報來說可能並不是。”

最後，代理AI廠商可以提供按席位訂閱的SaaS模式，讓用戶無限制地訪問代理。Levie說：“這種模式可能是相當顛覆的，在終端用戶要使用大量席位的領域，它可能非常具有戰略意義；在席位數量較少的領域，你可能會放棄太多的價值。”

Levie在接受採訪時表示，可能會出現更多的定價模式。他寫道，這是“在經過十多年的有限變化之後，軟件中出現新商業模式的、一個相當激動人心的時刻”。

對話和訂閱

波士頓諮詢集團IT建設和設計部門BCG X董事總經理、高級合夥人、北美地區主席Sesh Iyer表示，按對話收費模式似乎是一種新興的方法。廠商還可以針對每個音頻輸入或輸出收取少量費用。

他補充說，或者，基於代幣的消費方法可以按照所選語言模型的每個代幣輸入和輸出費率對用於助手API工具的代幣進行計費。

IDC人工智能、自動化、數據和分析研究總經理、集團副總裁Ritu Jyoti表示，早期的趨勢似乎是SaaS模式的，針對不頻繁使用的用戶，按對話收費模式正在興起。

她說，當很難定義AI代理干預是否取得成功的時候，基於結果的定價可能就會變得很棘手。Jyoti表示，基於結果的定價可能會導致廠商和用戶之間就是否實現了預期效果產生爭議，但是基於解決方案的定價在客戶服務情況下會取得很好的效果。

“這完全取決於功能和使用量，企業在採用這一技術時真正需要的是，他們希望採用基於訂閱的定價模式，並根據功能和使用量制定分級計劃，原因是企業希望獲得一定的可預測性。”

然而，一些專家認爲，其他定價模式正在興起。DataChat聯合創始人、首席技術官Rogers Jeffrey Leo John表示，基於結果和成本的定價模式可能會流行起來，該公司的DataChat是一個無代碼的即時分析AI平臺。相比之下，他指出，當前大型語言模型採用的是基於結果的定價方式，用戶需要爲處理或生成的代幣付費。

Leo John表示：“對於商業用戶來說，基於結果的定價通常是最直觀的，這種模式將成本直接與特定結果或成功完成聯繫起來，使其更容易與交付的價值聯繫起來。”

他補充說，基於成本的定價也很有吸引力，因爲它是很容易計算的。

Leo John說：“通過基於計算、延遲和吞吐量的底層成本進行定價，這種模式可以明確費用的確定方式，更精確地進行預算。雖然可能缺乏對基於結果的模式的直接投資回報率調整，但簡化了瞭解和管理技術資源用戶的財務規劃流程。”

過度消費的危險

AI驅動的可觀察性平臺Observe的首席執行官Jeremy Burton表示，雖然可能會出現幾種定價模型，但CIO和IT領導者應該警惕消費定價。

“這一切聽起來都很好，但挑戰在於人們得到年度預算，無法容忍出現變化。每個人都認爲，如果他們從訂閱轉向某種形式的消費就會省錢，直到他們看到價格飆升並在幾周內花掉一半的預算。”

他說，IT行業的一些大型廠商可以要求以消費進行定價，“但從我在應用層面看到的情況來看，這是一場噩夢。”

關注您的業務需求

專家表示，定價模式將隨着代理AI模型的發展而發展，CIO應該探索最適合其需求和使用模式的選項。

Leo John說：“AI成本已經大幅下降，每單位的AI工作成本也在下降，能力迅速提高，廠商可能會轉向將基於成本的透明度與績效驅動的激勵相結合的混合模式。AI的不斷進步將推動AI服務定價方式的不斷演變，以保持競爭力，與市場需求保持一致。”

Leo John補充說，CIO應該考慮AI代理的具體用例和期望結果。這種評估可以確定是基於結果的定價模型，還是基於計算和吞吐量等運營費用的基於成本的模型，哪一種更合適。

他說，CIO還應該考慮總擁有成本。“隨着新模型和改進模型幾乎每天都在出現，領導者還必須考慮在這個快速發展的環境中，重新訓練或定製AI模型的相關成本。”

BCG X的Iyer補充說，CIO和IT領導者必須確定他們的組織將如何使用AI代理，以確定最適合他們的定價模式。

“他們應該在深入瞭解定價和數量的基礎上，評估當今可用的資源，建立大規模使用預測，並構建單位成本增加的場景（如雲），可選擇切換代理以防止鎖定，”他說。

Box的Levie表示，透明度和可預測性將成爲代理AI定價的驅動因素。他預測，那些提供了可預測價格和結果的廠商將在市場上獲勝。

“你需要非常瞭解你實際支付的費用，因此當你無法真正預測會發生什麼的時候，就不會擁有這些龐大的、不透明的系統。通常，你不會看到支出增加10倍的情況，因爲系統內發生了一些意料之外的事情。”