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1. 当 Coze 也开始收费：天底下没有「永远」免费的 GPT-4
注：这里 Coze 指海外版。国内版 扣子 还是免费。
Coze (海外版) 官网链接 → https://www.coze.com
Coze 推出了付费计划。
其实，最近半年，Coze 其实一直在收紧用户使用额度：GPT-4 从最开始的免费用，到后来的50条/用户/天，再到最后每天只有几次使用机会。
正在用户抱怨根本不够用的时候，官方推出了收费计划 (Coze Premium Pricing Plans) 如上图所示，从权益设置就可以看出来，官方鼓励用户购买每月 39 美元的 Premium Plus 版本。
围观了一圈相关讨论，整体感觉，深度用户和开发者付费很坦然，但对于大部分普通用户来说，这个价格可能不太具有「性价比」 ?
毕竟 ChatGPT 或者 Claude 每月订阅费也就20美元 (躲不开的价格锚点)，更何况国内用户还有汇率差…
2. Coze 定价这么贵是疯了么？聊聊计算「定价」这件事为啥特别难！
那定这种近乎「赶客」的收费策略，Coze 团队是疯了嘛？！
当然不是！ 定价决策团队，必然经过了各种挣扎 ?
本质上，AI产品成本超高这种「新情况」，与按月订阅这种粗暴收钱「老套路」，是冲突！冲突！冲突的！！
- AI产品的成本计算，是一件非常！非常！复杂的事情，说是一场工程噩梦也不夸张。
- 目前，常见的成本计量单位有3种，具体用哪种，要视情况而定，每种情况的成本计算都很复杂。
- 按照请求 (Request) 次数按照词元 (Token) 数量按照用户成功的次数 (用户只对成功的结果付费)
当然，定价也要考虑产品所处的层级，模型层 (比如 Mistral) 产品的定价与模型运行成本息息相关，而订阅层 (比如 Coze) 产品则一般设计几个价格层级，然后按照月度或年度收费。
如果一家公司既在模型层，又在订阅层，这时候定价要小心了！因为定价也是传达价值的一种方式，两层定价所传递的信息要保持一致。
AI产品的运行成本，比传统应用高了几个数量级。这极大冲击了既有的收费模式。
比如，以前的 SaaS 产品允许用户先用后付费，因为成本可控。但是现在AI产品不敢这么操作，用户拉爆账单却不付费的话，企业的资金风险就太高了。
抵御风险的办法也很多，比如预付款 (提前支付费用)、阈值计费 (超过合理阈值时收费)、最低消费、企业定制化套餐…
- 给AI产品定价，像是踩着钢丝做数学题。在成本和收入之间，在生存和发展之间，小心翼翼地计算，以求取得平衡。
原文包含更多细节和计算公式 → https://github.com/getlago/lago/wiki/Pricing-AI-products-is-an-engineering-nightmare
3. 但商业不止是数学计算：YC 大佬视角下的9种商业模式 & 定价策略
大概一年前，YC 合伙人 Aaron Epstein 录制了一期视频，讲解「Business Models and Pricing (商业模式和定价策略)」。
Aaron 从 YC 投资的 4000 多家初创企业里，筛选出价值最高的前 100 家公司 (如 Airbnb、Stripe、Instacart、Coin Base、Doordash、Reddit 等)，进行了详细研究，并且找到了初创企业生存和发展的「一些诀窍」。
这次干货非常多！！既有常见商业模式 & 核心指标 & 发展要点，也有对一些重要规律的洞察和解释。日报整理得详细一些，希望对大家有启发 ?
? SaaS (Software as a Service)：
客户支付每月/每年的订阅费用，通常是科技公司开发的云端订阅软件
核心指标：
月度经常性收入 (MRR) 或 年度经常性收入(ARR)增长率：按周或按月计算净收入留存率：相比上期保留的经常性收入比例客户获取成本 (CAC)
发展要点：
充分享受经常性收入的优势可能存在非经常性收入，但不计入 ARR / MRR主要面向企业客户，理想情况下签订年度合同增长可通过直销、自助获客渠道或两者结合来实现
? Transactional
促成交易并从中抽成；通常是金融科技公司
核心指标：
总交易额 (GTV)：交易支付总额净收入：交易手续费 (通常按百分比收取)用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续交易的比例客户获取成本 (CAC)
发展要点：
多见于金融科技和支付行业以一次性交易为主，非经常性通常是高交易量、低费率 (1-3%较为常见)最优秀的交易型业务拥有高频率重复使用，收入极其稳定
? Marketplace
为买卖双方搭建交易平台；通常被称为双边市场
核心指标：
商品交易总额 (GMV)：平台上的总销售额净收入：交易佣金 (通常按百分比抽成)增长率用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续交易的比例
发展要点：
初期面临先有鸡还是先有蛋的难题需要同步扩大供给和需求规模化后的网络效应会带来指数级增长一旦成功，往往形成赢家通吃的局面
? Subscription
向消费者定期提供产品或服务
核心指标：
月度经常性收入(MRR) 或 年度经常性收入(ARR)增长率：按周或按月计算用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续订阅的比例客户获取成本(CAC)
发展要点：
经常性收入是最具价值的收入类型主要面向消费者，多采用月付模式通常单价较低，但客户数量较多增长主要依靠可扩展的自助获客渠道
? Enterprise
向大型企业 (5000+员工) 销售大额固定期限合同
核心指标：
订单额：已签署合同的总价值 (包括经常性和非经常性收入)收入：履行合同时确认年度合同价值 (ACV)：合同总价值除以合同年限销售漏斗：潜在客户 → 产品演示 → 成交
发展要点：
客户数量少，但单笔交易额大 (通常每年10万美元以上)增长主要依靠直销常从付费试点或意向书开始销售周期通常较长，涉及多个决策环节购买决策者不一定是最终用户增长不均衡：月环比增长率的参考意义不大
? Usage Based
根据实际使用量按需付费
核心指标：
月度收入 (注意：非经常性!)增长率收入留存率：上月客户在本月贡献的收入比例毛利率：收入减去销售成本 (COGS)
发展要点：
切勿将基于使用量的收入误认为经常性收入常见计费方式：按API调用次数、记录数、数据使用量等收入随客户业务增长而增长产品和定价模式能够适应从小型创业公司到大型企业的需求
? E-commerce
在线销售商品
核心指标：
月度收入：总销售额增长率：按周或按月计算毛利率/单位经济：收入减去销售成本 (COGS)客户获取成本 (CAC)
发展要点：
包括直接面向消费者 (D2C) 品牌和 Shopify 商店非市场型模式，每笔销售收入全部归己较高的销售成本意味着较低的利润率产品往往趋于同质化需在用户获取和运营效率/单位经济性方面表现卓越
? Advertising
通过销售广告变现免费用户
核心指标：
日活跃用户数 (DAU)：24小时内的独立活跃用户数月活跃用户数 (MAU)：28天内的独立活跃用户数用户留存率：第1/7/30天等的活跃用户比例千次展示成本 (CPM) 或 每次点击成本 (CPC)
发展要点：
多见于拥有海量用户的消费者社交产品真正的客户是广告主，而非最终用户用户本身就是被销售的「产品」每月需要数十亿次展示量注册用户数往往是一个华而不实的指标
? Hardtech/Bio/Moonshots
技术风险高、周期长的高难度项目
核心指标：
里程碑：朝长期目标迈进的进展已签署合同意向书 (LOIs)：表明购买意向的非约束性协议
发展要点：
受技术和/或监管风险影响，通常需要数年时间才能推出实际产品突破性的技术里程碑或实验数据可有效降低技术风险实现收入可能还需要数年时间，因此签署的意向书通常是展示客户兴趣的最佳方式
? 一些生死攸关的规律
注意！以下商业规律，是作者基于丰富的投资经验，并研究这 100 多家成功的初创公司后总结的！原文有非常详细的观察总结和分析！日报这里整理核心结论~
最好的商业模式：Saas、Marketplace (市场平台)、Transactional (交易撮合)，这3种商业模式所占比重高达 67%，其中 Saas 占比 31%，Top 10 中有一半是 Marketplace 。
不好的商业模式：Advertising、Hardtech，或者服务/资讯/一次性交易的商业模式等，很少能发展成为大公司。
- 最好的商业模式都有壁垒。常见的方式有网络效应、沉没成本、To B业务、技术创新、高利润率&单位经济效益、病毒式传播/好口碑等。
- 产品定价的 6 条重要结论：
- ① 定价时要考虑 客户感知价值② 不收费是创业者最常见错误③ 耐心找到正确的定价量级④ 适时提高价格，直到客户认为贵但仍愿意买⑤ 适时设置低价，吸引初期用户或精准目标客户⑥ 两种提价方法 - 新客户支付更高价格 & 特定群体支付更高价格
YC → https://www.ycombinator.com/library/Gh-yc-guide-to-business-models
4. AI 时代又有哪些不同？40款AI热门应用「定价策略」，隐藏着智慧和心机
进入到新的 AI 时代，商业模式和的定价策略有什么变化嘛？
最近有两位大佬，根据公开榜单、外部融资信息、公开信息等筛选当下最流行的 40 款 AI 应用。? 如上图所示。
然后！把它们有关定价的所有信息，掰开了揉碎了研究，想找到挣钱的秘密：对于AI产品来说，什么定价策略更能吸引用户付费？未来有哪些更合理的演进趋势？
? 定价模式的创新有限
71%采用了传统的 SaaS 订阅定价模式，只有 3% 采用了纯使用量定价模式，其余 26% 采用的是混合定价模式
但是注意！这些 AI 应用在调用底层大模型的时候，可是按使用量来交钱的！
那为什么大部分 AI 应用在对外定价时，没有按用户使用量来收费呢？大概原因有这么5条：
① 用户习惯了订阅这种模式② 准确计算出用户的使用量并不容易③ AI应用在这个过程中创造的价值很难被量化④ 新的定价方式可能把部分用户挡在门外⑤ 多赚点钱的动力没那么强
? 再按用户数计费就不合适了
按用户数量计费，是 SaaS 领域非常传统且经典的计费方式。买家对费用有明确的预估，因此更容易达成交易。
但是！AI逐渐取代人类员工已经是大势所趋，也就是说用户数减少的同时，使用量反而在增加！那按照用户数计费就有点适得其反了~
目前，很多应用已经在混合使用「按用户数量」和「按使用量」计费了，后者包括积分、token、视频时长、运行时间等等。
? 免费版也有多种模式
免费增值策略有助于吸引早期用户，同时为公司提供产品迭代的机会。
2C应用的免费版本，有3种常见模式：① 永久免费 (功能有限但可以长期使用)；② 有限使用 (使用量受到限制)；③ 限时试用 (7天或14天的全功能免费试用)。
2B应用的免费版本：免费试用 (通常是3个月)，然后决定是否购买。
? 基础-进阶-高级套餐
这种结构允许公司针对不同客户提供差异化服务，并创造明确的升级路径。
产品层级数量因公司而异，从2个到5个不等。层级间的区别主要体现在产品功能和使用限制上。
? 定价透明度不一
2C应用的定价一般是透明的。
2B 应用则选择不公开定价的细节，可能是考虑到 ① 避免对手进行模仿或竞争；② 客户定制化需求的价格不同；③ 为未来调整留有余地。
? 一个更重要的发展趋势
目前，大多数的软件公司还是采用「订阅」或「按照团队人数」收费的旧有模式。第一批 AI 应用延续了这个趋势。
但是！第二批 AI 应用的定价结构已经开始出现变化：基于成果定价 (用户只需要为成功的结果付费)、基于需求定价等新模式，已经开始实施并取得了双赢的效果。
各位创始人们！让我们回到日报第2条！开始重新计算成本，然后勇敢尝试新策略吧~
原文 → https://www.growthunhinged.com/p/how-ai-apps-make-money
5. 教你如何捕获野生小钱钱！用AI做副业的赚钱门道，应该都在这里了
这是一个很特别的 GitHub 项目。创建者收集整理了市面上有关「AI副业」的灵感，进行了分类整理，而且每个都给出了几个例子，来展示详细的操作步骤和注意事项~
呃！看看思路就好！做哪项都不容易，下场要慎重慎重哈~
- AI脚本视频赚钱：① 图片绘本故事、② 虚拟人口播、③ 小说漫画推文、④ 电影剧情解说、⑤ 热点选题技巧视频变幻赚钱：① 瞬息全宇宙、② 热舞小姐姐、③ 无限穿越放大&缩小景别视频翻译&视频搬运AI图片赚钱副业：① 个人头像、② 桌面壁纸、③ 模特换装、④ 商品广告、⑤ 儿童绘本、⑥ 表情包、⑦ 家具&装修、⑧ LOGO制作、⑨ 照片修复AI文案赚钱副业：① 新媒体推文、② AI论文代写、③ AI小说编剧、④ AI简历改写AI音频赚钱副业：① AI声音克隆、② AI音乐AI直播：① 无人货架直播、② 虚拟人直播
? 如何开始副业最稳妥呢？
作者给了几个建议，都还挺中肯的！
- 做内容搞流量，而不是做一个产品去卖做铲子，而不是挖金子不想花钱，就要花时间做资产，而不是卖时间做自媒体流量，抱着平台吃饭，是当下用AI做副业最亲民的路径
? 如果你想依靠技术赚钱
那么以下几条一定要认真领悟，避免走弯路：
- 做垂类，而不是做平台做顺人性的，而不是逆人性的从小切入，别一上来想搞太大开源赚流量，比闭源挖金子强Build in Public ，获取公共认同Copycat，有信息茧房就有钱赚做国外而非国内赚有钱人的钱，赚想赚钱人的钱搞明白目标用户、核心功能、产品核心卖点和目标用户聚集地
?已经验证可行的技术赚钱方案
商业模式比较清晰，但也各有挑战需要克服：
- 套壳站：创建站点，支持私有化部署或贴牌，通过分销系统出售给小老板API聚合：封装AI能力为API，赚取差价发卡站：利用开源站自动出售GPT账号，为号贩子提供便利聚焦AI工具：找到刚需市场，用AI满足特定领域或需求模型训练：为甲方提供模型训练服务
原文案例和解释说明都更详细 → https://github.com/bleedline/aimoneyhunter
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