AI API 货币化的挑战

上个月，在 2024 年 Collision Conf 上，Moesif 的首席执行官 Derric Gilling 讨论了 API 货币化面临的挑战。根据这次演讲，我们总结了在 AI API 货币化时需要考虑的一些关键点。

构建和使用应用程序编程接口 (API) 已成为开发人员的一项基本技能。API 是实现不同软件系统（包括利用 AI 的软件系统）之间无缝集成和交互的粘合剂。随着对人工智能 (AI) 的需求不断增长，AI API 的货币化已成为希望利用其技术投资的企业的关键关注点。公司构建的几乎所有 AI 功能都以API 的形式公开。这意味着有效地将这些 API 货币化对于创收至关重要。

与传统 API 相比，AI API 面临着独特的挑战。它们的复杂性、高运营成本和多样化的使用模式意味着组织和消费者必须应对复杂的定价模型和复杂的管理策略。本博客探讨了与 AI API 货币化相关的关键挑战，以及企业如何克服这些潜在障碍，逐步实现可持续的 AI API 增长和盈利能力。让我们首先仔细看看 AI API 货币化及其含义。

了解 AI API 货币化

从高层次来看，API 货币化涉及通过一个或多个 API 销售功能以产生收入。在某些情况下，公司会为此专门构建 API，将 API 作为产品提供。在其他情况下，公司会为自己使用或应用程序构建 API，然后决定其他公司也可以为此功能付费。当谈到 AI API 时，这两种情况都是正确的。

我经常想到 OpenAI，它为消费者提供 ChatGPT 作为独立的 UI 服务。但是，底层技术 GPT 模型也通过 API 公开，以便其他组织可以利用此功能。使用 OpenAI API 的用户将根据其 API 使用情况支付代币费用。这就是 AI API 货币化的实际应用。

当然，API 货币化的方法多种多样。根据 AI API 的功能、内部成本和其他因素，特定的货币化策略可能比其他策略更有意义。

AI API 的不同盈利模式

每种 AI API 盈利模式都有其优势和挑战。下面简要概述了不同的盈利模式以及 AI API 在实施这些模式时可能面临的具体挑战。

基于订阅的定价

用户需要支付定期费用才能访问 API。
优点：收入流可预测，更易于管理。
缺点：可能无法反映实际使用情况，对不同用户来说可能会定价过高或过低。

基于使用量的计费

根据用户对 API 的实际使用情况来向其收费。
优点：将成本与使用情况相一致，这对于提供商和用户来说都是公平的。
缺点：收入可能不稳定且更难预测。

AI API 货币化的关键挑战

API 货币化可能具有挑战性。一旦您考虑到计量 AI API 使用情况和 AI API 的性质等因素，情况就会变得更加复杂。让我们来看看在货币化 AI API 时需要注意的四个关键挑战：

不同的使用量

不同用户和应用程序对 AI API 的使用情况可能存在很大差异。有些用户和应用程序可能偶尔使用 API ，而另一些用户和应用程序则可能对 API 有很高且持续的需求。这种差异使得预测收入和制定合理适应所有用户的定价策略变得具有挑战性。基于使用量的计费可以确保用户按使用量付费，从而帮助解决这一问题，但需要复杂的计量和计费基础设施才能有效管理。

推理成本高

AI API 的推理成本很高，尤其是涉及复杂模型和大型数据集的 API。这些成本可能占总运营费用的很大一部分，影响 API 的整体盈利能力。提供商必须平衡这些成本和有竞争力的定价，以吸引和留住用户，而不会侵蚀利润率。高推理成本还需要仔细监控和优化以确保效率。

滥用风险

AI API 可能会被误用或滥用，用户可能会超出合理的使用限制或以非预期的方式利用 API。实施速率限制、配额和用户身份验证等保护措施对于减轻这些风险并保护 API 及其合法用户至关重要。

复杂输入变量

AI API 通常具有多个输入变量，这些变量会影响提供服务的成本。这些变量可能包括输入令牌的数量、输出令牌的数量、上下文大小和其他因素。管理和准确计量这些变量很复杂，但对于公平有效的计费至关重要。提供商需要强大的系统来跟踪这些输入，并将其转换为用户可理解且可计费的单位。

这些挑战凸显了 AI API 货币化需要深思熟虑的方法。通过了解和解决这些问题，组织可以制定有效的策略，确保可持续的收入，同时为客户提供价值。下一节将探讨基于使用量的计费的好处以及如何使用它来克服其中一些挑战。

为什么要对 AI API 进行基于使用情况的计费？

基于使用量的计费已成为一种高效的 AI API 货币化模式，解决了该领域面临的多项挑战。大多数主要的 AI API 提供商都已在使用这种模式，例如 OpenAI 根据用户在其 API 请求中消耗的代币来收取使用费。这种模式特别适合 AI API。

按使用量计费的好处

与其他方法相比，基于使用量的计费为 AI API 货币化带来了许多好处。尽管基于使用量的计费比基于订阅或固定费率的计费更难实施，但每个 API 调用的 AI 成本可能会有很大差异。以下是基于使用量的计费如何帮助解决一些挑战：

支持多种使用量

AI API 通常服务于具有不同需求的各类用户。基于使用量的计费具有灵活性，可满足轻度和重度用户的需求，而无需实施一刀切的定价结构。此模型将成本与所消费的服务水平直接挂钩，这对提供商和用户来说是一种更公平的方法。

利用预付信用

预付信用额度允许用户预先支付一定数量的 API 使用费。这种方法有助于提供商管理现金流并降低支付风险。通过要求用户提前购买信用额度，企业可以在提供服务之前确保收入，这对于管理与高推理相关的运营成本特别有用。

执行配额和余额限制

基于使用量的计费可以包括配额和余额限制，以防止过度使用并有效管理资源。配额有助于控制特定期间内允许的最大使用量，而余额限制可防止用户超出预付信用额度，从而避免意外费用。

输入和输出令牌的计量

对于 AI API，基于输入令牌、输出令牌和上下文大小的计费提供了精细且透明的定价模型。这种详细程度有助于准确反映与提供服务相关的成本。它确保用户按其使用的资源量付费，这比固定费率定价更公平、更准确。

灵活性和收益管理

与固定或基于订阅的模式相比，基于使用量的计费具有更大的灵活性。提供商可以调整其定价策略，以更好地满足用户不断变化的需求和提供 API 的成本。它还有助于更轻松地确认和管理收入。通过根据实际使用量收费，提供商可以更准确地预测收入并根据市场变化和使用模式调整定价策略。

基于使用量的计费是 AI API 货币化的强大工具，可解决与使用量变化、高推理成本和复杂输入变量相关的许多挑战。通过将定价与实际使用量保持一致，此模型提供了公平透明的计费方法，支持各种用户需求，并有助于有效管理运营风险。在下一节中，我们将探讨如何将定价与客户价值保持一致，并进一步实施策略以优化 AI API 货币化。

使定价与客户价值保持一致

AI API 货币化最关键的方面之一是确保定价模型反映出交付给客户的价值。通过将定价与客户价值相结合，企业可以培养更牢固的用户关系，提高客户满意度并推动可持续增长。以下是 AI API 定价与客户价值相结合的方法：

使定价与交易量保持一致

说到 API，许多 API 使用者希望根据他们执行的实际交易来收费。这可能以各种形式出现，例如按 API 调用定价或按使用的令牌定价。但是，也可能存在次要因素，例如折扣，这可以使 API对于使用 API 进行大量交易的消费者更具成本效益。

基于交易的定价

对于高度面向交易的 API，将定价与交易量挂钩非常有意义。此模型可确保根据客户从 API 获得的实际价值向其收费。这种方法可以鼓励更高的使用率，因为客户在扩展时只需支付他们使用的费用，这对初创公司和企业来说都是一个有吸引力的选择。

收入/成本分摊模型

有时，API 的价值主张不仅仅涉及单个交易，还涉及其实现的更广泛的结果。在这种情况下，收入或成本分摊模型可能很有效。

在收益共享模式中，API 提供商会从 API 使用产生的收益中抽取一定比例。当 API 直接为用户创造收益时，这种模式尤其有效。它使提供商和用户的利益保持一致，确保双方在使用量和收益增长时都能受益。

或者，成本分摊模型涉及将部分运营成本转嫁给用户。当 API 使用产生大量成本（例如高额推理或数据处理费用）时，可以使用这种方法。它确保用户了解底层成本并据此付费，这有助于管理高额运营费用。

输入/输出令牌计费

随着人工智能和大型语言模型的兴起，代币已成为API 定价的核心。这是衡量人工智能 API 使用情况的最流行方法之一。

根据使用情况进行精细计费

AI API 通常涉及多个输入和输出变量，例如输入令牌的数量、输出令牌的数量和上下文大小。基于这些精细指标进行计费可确保用户准确支付其所用资源的费用。这种级别的详细计费可以更加公平和精确，为用户提供透明度并控制其成本。

以用户为中心的定价模型

了解用户及其多样化需求对于成功实现 API 盈利至关重要。有时，采用更加个性化、更贴合使用 API 的业务的方法是明智之举。

个性化定价计划

开发以用户为中心的定价模型需要制定满足不同用户群体特定需求的计划。这可能包括分级定价、批量折扣或针对企业用户的定制计划。通过提供各种定价选项，提供商可以吸引更多用户并适应不同的使用模式。

资源使用协调

将定价与实际资源使用情况保持一致可确保根据用户从 API 中获得的价值向其收费。这可能涉及跟踪 CPU 使用率、内存消耗或其他相关指标。这种方法可以帮助管理高昂的运营成本，并确保定价公平且反映所提供的服务。

成功的 AI API 货币化策略

成功将 AI API 货币化需要强大的定价策略和有效的方法来吸引和留住用户。以下是一些策略，可帮助您的 AI API 实现可持续增长并最大限度地发挥收入潜力。

1. 首先吸引大量用户

扩大付费用户群的最佳方法是立即吸引尽可能多的人。有多种方法可以做到这一点，这取决于 API 的内部成本和目标客户。

吸引开发者和用户

货币化的初始阶段应专注于获取大量用户群。这可以通过各种策略来实现，例如提供免费试用、免费增值模式或低成本切入点。创建大型采用渠道至关重要。目标是让尽可能多的用户认识到 AI API 的价值。这可能涉及开发人员友好的文档、简单的集成流程和支持性社区。例如，最初提供免费或低成本访问有助于用户了解 API 的功能并鼓励广泛采用。

快速创造价值

确保用户快速看到 AI API 的价值。这可以通过提供清晰的文档、轻松集成和出色的客户支持来实现。用户集成速度越快，开始看到结果，他们就越有可能继续使用和支付 API。

2. 通过现有用户销售

通过已经使用您的 API 的组织进行销售通常被称为“登陆和扩展”，是增加总体使用量和收入的好方法。

扩大现有用户的使用范围

一旦建立了用户群，重点就应该转移到扩大这些用户的使用范围。确定新的用例并向现有用户提供附加功能。追加销售更高级别的服务或附加功能可以显著增加收入。已经熟悉 API 的用户更有可能投资于扩展功能。

确定企业需求

满足企业用户的特定需求至关重要。这可能包括增强安全性、合规性和根据其需求量身定制的支持功能。企业客户通常拥有更大的预算和更复杂的需求，这使他们成为扩展服务和更高级别计划的宝贵目标。

基于销售和使用情况的扩张飞轮

成功的 AI API 货币化的一个关键要素是创建一个由用户参与度和使用率提高驱动的自我维持增长周期。产品主导增长 (PLG) 销售飞轮是一种有效的模型，它利用用户行为来推动扩张和收入增长。下面深入了解此模型的工作原理以及所涉及的关键步骤。

销售驱动扩张模式解析

销售驱动型扩张模式专注于提高用户参与度和使用率，从而推动销售机会和增长。通过不断吸引用户并了解他们的需求，企业可以发现新的用例并扩展其服务。这种模式对于 AI API 尤其有效，因为其使用模式和客户需求差异很大。

PLG 销售飞轮中的步骤

当谈到 PLG 销售动议时，我们指的是那些喜欢自助服务方式、独立探索和使用 API 的用户。提供优质的自助服务资源（如全面的文档、常见问题解答和用户论坛）至关重要。这种方法减少了直接销售互动的需要，同时仍支持用户增长和参与度。在优化的环境中，这个飞轮的运行将如下所示：

1. 顿悟时刻

“顿悟时刻”是用户首次体验 AI API 核心价值的时刻。这一时刻至关重要，因为它可以吸引用户并鼓励他们进一步探索。确保用户快速到达这一时刻至关重要。这可以通过简单的入职流程、清晰的文档和即时访问关键功能来实现。

2. 增加使用量

一旦用户体验到价值，他们就可能会增加使用量。此阶段鼓励用户探索更多功能并将 API 更深入地集成到他们的工作流程中。提供其他资源（例如教程、案例研究和社区支持）可以帮助用户最大限度地利用 API。

3.销售参与

随着使用量的增长，销售团队可以与用户互动，以确定新的用例、提供更高级别的计划并满足特定需求。这种主动参与有助于将高使用率的自助服务用户转化为付费客户。销售团队应专注于了解用户需求、提供量身定制的解决方案，并强调高级功能和更高级别计划的价值。

4. 识别新用例

持续与用户互动有助于他们发现使用 API 的新方法。通过了解用户需求和市场趋势，企业可以发现新的用例和扩展机会。这种持续的发现过程推动了创新，并有助于保持 API 对用户的相关性和价值。

5. 加速使用

随着用户越来越熟悉 API 并看到其优势，他们的使用速度会加快。此阶段涉及支持用户扩展使用范围并处理更复杂的任务。确保 API 能够处理不断增长的需求并提供强大的支持对于在此阶段保持用户满意度至关重要。

按照这个飞轮的方法，企业可以扩大其 API 收入，并继续扩展其 API

结论

通过 AI API 获利面临独特的挑战，从使用量变化、推理成本高、滥用风险和输入变量复杂等。但是，通过采用基于使用量的计费并将定价与客户价值相结合，企业可以制定公平有效的定价策略。此外，利用产品主导增长销售飞轮可以通过关注用户参与度和持续扩张来推动可持续增长。

企业可以通过首先吸引大量用户群，然后扩大这些用户的使用范围，从而创建一个自我维持的增长周期。关键是确保用户快速看到 API 的价值，支持他们不断增加的使用量，并不断参与以发现新的机会。这种方法不仅可以最大限度地提高收入潜力，还可以确保 AI API 在长期内对用户仍然具有相关性和价值。

文章来源：The Challenges of AI API Monetization