一年3次调价,连Salesforce都搞不定!AI定价到底难在哪?

在传统SaaS世界里,改变定价结构是一件需要5年论证周期的“大事”。


而现在,连Salesforce这种巨头都在12个月内改了3次定价模型。


这是Metronome联合创始人在访谈中提到的一句看似随口的感慨,却道出了一个剧烈变化的商业现实:AI与使用量计费的兴起,正在重塑SaaS企业的商业模型与组织方式


Metronome正站在这场重构的中心。


这家成立于2019年的公司,致力于为AI时代的软件企业提供高性能的计费平台。它能将原始事件(如API调用、数据写入、模型推理)实时转化为可计费指标,并自动生成复杂账单。在账单高峰期,每分钟处理的发票可达数十万张;全月处理的使用事件则高达数百亿个。


正因如此,Metronome的ARR在2023年增长了6倍,成为AI基础设施中增长速度最快的“隐形齿轮”之一。


不久前,Metronome联合创始人Scott Woody与a16z合伙人Martin Casado就对AI定价进行了一场讨论。在Scott看来,AI定价不仅仅是付费逻辑的变化,更是一次组织结构重构。


当企业不再靠“每个座位”收费,而是围绕“每次调用”捕捉价值。这意味着,每一个部门、每一个角色都必须围绕“客户是否真的用了”“用了多少”“用得值不值”来运转。至此,从定价、销售、合同、账单到财务分析,所有的环节,正在被彻底重写。


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定价,不再是财务动作,而是产品的一部分


Metronome创始人回忆起他在Dropbox的经历:


当年,只是做一个简单的价格实验(比如将部分用户价格从9.99提到11.99),都需要动账单系统的代码,而这套系统又极其脆弱,一次改动可能要花上几个月才能上线,导致整个试验周期拉长到一个季度甚至两个季度。


最关键的问题在于,传统账单系统是“每月跑一次脚本”的后台逻辑,而用户却每天都在用产品、看用量、计算价格。结果就是:客户经常是在价格已经变更、费用已经扣除之后,才意识到价格被调整了,这无疑是一场灾难级的用户体验事故。


从那时起,他开始意识到——账单系统不再只是财务的“工具”,它必须成为产品的一部分,是用户每天交互的重要界面


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为什么使用量计费这么难?


AI时代,定价逻辑发生了根本转变


整个软件行业的定价模式,其实经历了三个阶段:


1.本地部署时代(On-Prem):按“永久授权”一次性收费,买断使用权。

2.云时代(Cloud):按“座席/订阅”收费,计费逻辑与使用人数挂钩,代表公司如Salesforce、Zoom。

3.AI时代(Usage/Value Era):按“产生的价值”收费,定价单位从“人”转向“工作量”或“结果”。


这背后的变化并非简单的“按量计费”,而是软件价值锚点的迁移


在传统SaaS中,软件的价值在于“有多少人可以用”,与组织规模挂钩;而在AI驱动的产品中,软件真正的价值变成了“它能帮我干多少事”——写代码、解决客服工单、自动处理数据……


软件不再是工具,而是“数字员工”。这也意味着,用户数已不再等同于价值上限,价值的增长取决于代理执行的工作强度、准确率和持续性。


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为什么使用量计费这么难?


虽然“用多少付多少”听上去很合理,但实践中却非常复杂,Sam 总结了三大核心挑战:


1.实时性要求极高


传统SaaS是按月结算,但使用量计费要求系统能实时监控调用情况、发现异常消耗、避免大额账单爆炸。比如,调用了错误的API、跑了错误的任务,一小时就能花掉几万美元。


2. 定价逻辑高度复杂、动态变化


大客户每个合同都不一样,每一项服务的折扣、定价规则都可能不同,常常需要手工处理。这使得标准化系统很难处理所有动态情况,一个小bug就可能变成客户危机


3.数据精度必须“金融级”


账单数据不允许99%准确率,只能接受100%正确。否则就是财务欺诈。所以计费系统不仅要实时,还要能支撑审计、追溯与法律挑战。


这就是为什么,“计费系统”正在从附属模块,升级为企业的核心基础设施。


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不仅是定价,更是一次组织结构重构


如果说 Seat 模型时代,定价是一个偏运营的决策,那在 Usage 模型下,定价变成了组织运作方式的前置设计。


因为一旦按使用量计费,每一个部门、每一个角色都必须围绕“客户是否真的用了”“用了多少”“用得值不值”来运转。


Sam 给出了一个真实案例:


某上市公司每年处理超过 10 亿美元的使用量相关收入,但其计费与合同管理依然靠人工操作。原因很简单——每个客户合同都不一样,无法编码,只能手工维护。


而这些本该是系统化的环节,如今反而成了企业增长的瓶颈。


转向使用量计费,不能只改定价页面,真正需要的是整个商业引擎的再设计。Sam 为 CEO 准备了一份五项变革清单:


1.重塑销售激励机制


传统销售签单即拿提成,而在使用量模型中,销售必须为客户后续的真实使用行为负责。这意味着:提成可能按调用量或消耗额度分阶段发放;AE(销售)与 CSM(客户成功)的职责边界需重新划定;一些公司甚至让销售与产品、CS团队共同承担收入目标。


2.重新定义客户成功(CS)团队角色


过去的CS更像续费推动者,而现在他们要变成价值教练:帮客户快速上手,触达产品核心功能;教会客户用得好、用得精、用得省;主动推荐最佳实践,而不仅是响应问题。


优秀的CS往往具备技术顾问能力,能像“现场CTO”一样,帮助客户“花得聪明”,而不是“花得多”。


3.让产品团队对“收入指标”负责


产品团队不能再只关心用户活跃,而是要:对使用强度、价值指标、调用频率等与收入直接挂钩的指标负责;与增长团队联动,构建“产品即增长、使用即营收”的循环;


在设计功能时就考虑:这个功能如何提升用户使用量、降低边际成本?


4.财务从“季度报告部”变成“实时数据部”


传统财务每季对账,而在使用量模型中,账单数据是“实时运营数据”:


每日跟踪消耗变化,判断趋势波动;帮助销售预判客户消耗拐点;和产品团队协作,评估新功能对收入影响。


简而言之,财务必须进化为“战略数据部门”。


5. CEO 必须设定“不可谈判的落地时限”


没有强力的主导人,变革很容易被组织惯性拖死。CEO 必须:


明确牵头人,最好设立“定价负责人”或“使用量战略负责人”;

为新模型设置上线期限,分阶段推进;

要求各部门联动调整目标、流程、工具。


Sam 甚至直言:如果 CEO 不亲自主导变革、设立明确节奏和落地时限,那最终只会沦为“定价委员会讨论一年,也改不了一行代码”。


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重构产品即账单,价格即品牌


过去,定价是产品上线之后的配套动作。


现在,定价本身就是产品体验的一部分,也是品牌表达方式的一部分。


一些新锐公司直接将“定价策略”当成了市场武器:


  • 有的公司直接采取“成本+固定毛利”策略,以极低价格铺市场;

  • 有的公司用免费或超低价策略换取海量数据与用户习惯;

  • 还有的公司直接推出挑战式定价:像 Intercom 承诺:AI客服若解决率低于65%,我们赔你100万美元。


这种“价格即品牌”的打法,不仅是对竞争对手的降维打击,也在强化自身的价值对齐姿态:我们卖的不是功能,而是效果;不是使用权,而是结果。

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AI驱动的“价值重估”超级周期已经开始


使用量计费并不新鲜,但在 AI 时代,它变成了刚需。背后有几个结构性因素:


1)AI让“软件即服务”变成“软件即员工”


传统SaaS是工具,AI SaaS是代理。你不是在购买一个“可以点开使用的功能”,而是在雇佣一个“可以替你做事”的数字员工。


2)AI调用是“真实成本”,不能被隐藏


不同于传统代码跑逻辑,AI模型调用每次都有单位成本,OpenAI调用、推理任务、图像生成都是“有价的API”。这要求企业有能力设计、控制、追踪并动态优化价格模型。


3)市场进入“赢家通吃+强品牌锁定”时代


AI市场正在加速集中,最先跑出来的那批公司通过高效使用量模型压缩边际成本,用品牌锁定心智——谁先掌握使用量定价的主动权,谁就拥有市场主动权。

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结语


你可以把使用量计费,看作是一种定价方式。


也可以把它看成:未来AI企业组织架构的“操作系统”。


它背后的产品设计、销售激励、财务逻辑、技术体系,全部必须更新。而在这个超级周期里,唯一被奖励的,是行动的速度和组织的敏捷性。


如果说上一个时代的公司靠订阅起家,那下一个时代的赢家,靠的是对“价值”的真正掌控。




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(文:乌鸦智能说)

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