AI产品如何定价：从“摩擦”到预测性的收入工程

这场来自 Orb 联合创始人的演讲，讨论的不是“该收多少钱”，而是 AI 产品在不确定成本、不可见工作量和快速迭代下，如何建立可持续的定价体系。核心观点是：定价是一种有意识施加的“摩擦”，而 AI 时代的关键在于预测性、用户感知与灵活调整能力。

定价不是数字，而是一种被设计的“摩擦”

为什么定价值得单独拿出来讲？演讲一开始，Kshitij Grover 就抛出了一个反直觉的观点：“pricing is a form of friction”。价格并不只是变现工具，而是你主动施加在产品上的摩擦力。有时，这种摩擦能帮助用户理解价值；有时，它只会把用户挡在门外。

在 AI 产品中，这个问题被无限放大。因为用户往往无法清楚看到系统在背后“做了多少工作”，尤其是 AI Agent。你给了一个 prompt，接下来发生了什么、消耗了多少资源、值不值这个价，用户是模糊的。这意味着，定价不再只是财务问题，而是产品体验的一部分。

Grover 强调，思考定价时必须同时考虑三件事：产品真正交付的价值、你面对的用户是谁、以及你的产品正在如何快速演化。Orb 本身是一家 usage-based billing（按使用量计费）基础设施公司，他们越来越多的客户在真正讨论“怎么定价”之前，就已经意识到：如果定价逻辑没想清楚，后面的计费系统只是在放大混乱。

Replit Agent 的定价难题：AI Agent 为何特别棘手

演讲中最具体、也最有现实感的案例，来自 Orb 的客户 Replit。Grover 引用了一条 Replit CEO Amjad 的推文：他们正在思考 Replit Agent 应该如何定价。这个问题看似简单，实则非常复杂。

一种方案是极度简单：Agent 每完成一次 checkpoint，就收取固定费用。另一种方案则更“合理”：根据 Agent 实际完成的工作复杂度来收费。但问题在于，复杂度本身对用户是不可见的。如果用户只输入了一个最初的 prompt，最后却收到一笔不小的账单，这种“事后定价”会不会让人感到意外甚至不安？

Grover 指出，这正是 AI Agent 的核心挑战：工作过程是 opaque（不透明）的。而不透明的系统，如果再叠加不可预测的价格，就会迅速摧毁信任。这不仅适用于应用层 Agent，也同样适用于更底层的 AI 基础设施。AI 时代的定价问题，本质上是在用户体验、成本结构和心理预期之间走钢丝。

从许可证到结果导向：传统定价原则正在失效

为了说明变化有多大，Grover 回顾了软件定价的演进路径：从一次性许可证（比如去 Fry’s 买 TurboTax），到 seat-based subscription（按席位订阅），再到 usage-based pricing（按使用量），以及正在浮现的 outcome-based pricing（按结果付费）。

传统定价有三条铁律：足够简单、体现价值、保护利润率。在经典 SaaS 世界里，80% 的毛利率被认为是健康的。但 AI 打破了这一切。随着产品越来越接近基础设施层，模型调用、推理时间、异常工作负载都会让成本剧烈波动。Grover 直言，这些并不一定“不健康”，但它们高度不可预测。

因此，他反复强调一个词：“predictability matters”。在 AI 原生定价中，用户是否能提前理解自己大概会花多少钱，几乎和价格本身同样重要。如果用户无法预测支出，再合理的价格模型都会显得危险。

灵活性与模拟：AI 定价必须是一项持续工程

在演讲后半段，Grover 把焦点放在一个经常被忽视的能力上：灵活性。AI 产品的研发节奏极快，底层架构在变，模型在变，单位成本也在变。如果你的定价体系一年只能改一次，它几乎注定会失真。

他提到，未来的定价实践会出现“many many more price changes”，而不是一年一两次的大调整。这要求团队在推出新价格前，能够模拟不同 usage pattern 对用户和收入的影响，尤其是在 AI Agent 这种使用分布极不均匀的场景中。

Grover 的一个隐含判断是：随着技术进步，单次使用的边际成本会不断下降，长期趋势可能是向“effectively unlimited”的体验收敛。但前提是，企业必须具备实时可见性、精细化的 spend management，以及足够成熟的定价基础设施。否则，低价只会放大亏损。

总结

这场演讲没有给出一个“万能定价公式”，反而不断提醒：AI 定价是一门需要反复校准的工程。把价格当作产品体验的一部分，承认不透明性带来的心理成本，并为频繁调整预留空间，可能比追求短期 ARPU 更重要。对正在做 AI Agent 或 AI 应用的团队来说，真正的竞争力，正在从模型能力延伸到定价与收入工程。

关键词： AI定价， AI Agent， Usage-based Pricing， 收入工程， Orb

事实核查备注： 演讲者：Kshitij Grover（Orb 联合创始人）；公司：Orb（usage-based billing 基础设施），Replit；核心概念：pricing is a form of friction、usage-based pricing、outcome-based pricing、predictability matters；历史示例：TurboTax 许可证、seat-based subscription；时间点：视频发布于 2025-06-27