AI agent 该如何定价：拆解四大主流模式！

Linkloud 引言

很多人都非常关注 AI 的变现问题，Outreach（美国一家做销售互动与流程优化的公司，最新估值 44 亿美元）的创始人 Manny Medina ，刚刚将他的新创公司推向大众视野，并宣布获得 1,000 万欧元的种子轮前融资。该公司名为 Paid，致力于解决 AI 领域一个未被充分探讨的重大问题：如何实现 AI agent 的变现并获取其价值。在分析 60 多家 AI agent 公司的模式后，Manny 构建了一个全新的 AI agent 定价框架。希望本文的分享能为大家带来帮助，enjoy！

原文链接：https://www.growthunhinged.com/p/ai-agent-pricing-framework

许多创始人都因错误的定价模式错失盈利契机。在分析 60 多家 AI agent 公司后，Manny 确定了四种可行的定价框架，其中一种始终优于其他框架。

本文将依据特定的 agent 功能，确切告知大家应选择哪种模式，如何在不降低利润率的情况下实施，以及如何使定价能够抵御 LLM 成本不可避免的降低。

最终，你将拥有一个具体的定价策略，它将伴随业务共同发展。

主导市场的四种 AI agent 定价模式

许多公司仅使用这四种模式中的一种，也有一些选择混合方式（例如，按席位定价与按 agent 定价相结合）。

模式 1：按 agent 定价，又名全职等效替代模式（FTE replacement model）

诸如 11x（打造自主数字员工的 AI 公司）、Harvey（为法律行业服务的生成式 AI 公司）和 Vivun（用 AI 提升预售效率的软件商）这类公司开创了此方法，有效地将 AI agent 定位为数字员工。该模式将每个 agent 视为初级员工或全职员工（FTE）部分的替代；这表明支出应来自人员编制预算，而非 IT 或软件工具预算。

主要特点:

对每个部署的 agent 每月收取固定费用
价值主张直接与人员编制支出相关
成本可预测，类似传统平台或基于席位的 SaaS 定价

Tips：

当 agent 可以执行一系列全面任务，不需额外招聘员工时，此模式尤为有效。当能证明每月 2,000 美元的 agent 可替代年薪 6 万美元的初级员工时，客户极易理解其价值主张。

该模式通常与按席位、按项目或其他基于使用情况的指标结合，形成混合模式。Salesforce 和 HubSpot 这类公司是对传统用户席位收费，并对 agent 功能收取额外费用。ServiceNow 这类公司是在分层次席位定价的高端套餐中包含 agent 功能。

最适合的场景：

可以处理广泛职责或整个工作职能，且工作量一致、可预测的 AI agent，以及能够清晰说明接管该职能所节省成本的 AI agent。

优点：可从人员编制预算中获取资金，该预算至少是技术工具预算的 10 倍。

缺点：竞争差异化低。这种定价易受到 “我做同样事但价格更低” 的竞争对手冲击。

模式 2：按 agent 操作定价，又名使用量模式（Consumption model）

像 Bland（用 AI phone agents 提升企业效率的公司）、Parloa（提供多渠道客服 AI 平台的服务商）和 HappyRobot（为货运业打造语音 AI 助手的企业）这类公司采用了此方法，它类似于云基础设施、业务流程外包公司（BPO）和其他类型的呼叫中心，基于使用情况的定价。每次 agent 执行一个离散操作时，客户就为该特定交互付费。

主要特点:

通常表现为根据 token 的使用量加上一定利润
有时表现为按分钟定价
使用量与成本直接相关

Tips：

该模式提供了透明度，并使成本与实际使用情况相符。客户只支付其使用部分，这对工作量可变的组织或那些正在尝试 AI 的组织颇具吸引力。

最适合的场景:

执行各种离散任务且频率或数量不可预测的 agent。

优点：凭借更高的性能、更好的服务水平协议（SLA）和更低的成本，相对容易争取到 BPO 预算以及其他自由职业机构的业务。到 2025 年，大型组织的 BPO 支出将达 1,528 亿美元，即每位员工 877 美元。

缺点：竞争差异化最低。每项活动的定价本质上成为了商品，价格只会下降。

模式 3：按 agent 工作流程定价，又名流程自动化模式（ process automation model）

Rox（以 AI 驱动 CRM 创新的新兴企业）、Salesforce（知名客户关系管理软件服务商）和 Artisan（提供物理 IP 方案的技术企业）这类公司已经采取了这个模式，它对能够产生特定中间结果的完整序列 agent 收费。

主要特点:

基于已完成的工作流程定价，而非单个操作
每个工作流程代表一系列相关且有用的任务（例如，进行研究、撰写和发送电子邮件或处理对话）
价值与流程自动化相关，而不仅是任务执行

Tips：

此方法在基于使用量的定价和基于结果的定价间取得平衡，非常适合复杂但标准化的流程。

最适合的场景:

具有明确的阶段性可交付成果的，多步骤多过程的 agent。

优点：如果工作流程标准，且能轻松衡量使用 AI 而非人工完成工作所节省的成本，那么该模式易于实施。复杂的工作流程虽定价难度较大，但能为公司提供竞争保护。

缺点：如果工作流程标准，比如账户研究或电子邮件撰写，这种定价会使公司面临价格压缩风险。如果工作流程复杂，定价会很困难，可能会出现这种情况：一个运行时间较长的工作流程最终导致负利润，却无法为此收费，例如解析一组冗长复杂的文档（如 Icertis：一家提供智能合约管理的公司）或执行安全扫描（如 XBOW：一家利用 AI 提升网络进攻安全的公司）。

模式 4：按 agent 结果定价，又名 results-based model（基于结果的模式）

像 Zendesk（提供客户服务平台的软件公司）、Intercom（助力企业与客户交流的即时通讯公司）、Airhelp（帮旅客向航司索赔的权益保护公司）和 Chargeflow（利用 AI 打击退款欺诈的初创公司）这类公司开创了此方法，将定价直接与已完成的目标挂钩。

主要特点:

基于已完成的工作或已实现的结果收费
可以是标准化的结果（如 Intercom 公司的情况），也可以是为每个客户定制的（如 Sierra 公司的情况）。
价格与所交付的业务价值直接一致

Tips：

该模型为客户创造了最清晰的价值主张，因为客户只有在获得切实结果时才付费。然而，这需要有信息让 agent 始终如一地交付这些结果。

最适合的场景:

在那些特定市场中，性能可预测、成功指标明确的 AI applications 。

优点：与客户的契合度最高，竞争替代和价格压缩的风险最低。

缺点：结果可能需要高度定制化，这可能导致定制合同大量增加。但是如果合同规模大且期限长（>1 年），这或许也不是问题。其次，结果也可能存在归因问题，比如 AI 销售开发代表（SDR：AI 辅助销售工作的智能代表角色）的情况。如果不能通过 A/B 测试或试点项目（POC）将结果明确归因于 agent 的清晰路径，那么该模式可能不适合你。

以上模式未来推演可能

随着大语言模型成本持续大幅下降，需为竞争对手在 AI agent 定价模式上的重大转变做好准备。

虽然核心技术成本在未来 3 – 5 年内可能会下降 10 – 100 倍，但更新更好的模型也将会出现。这种情况的结合将给传统定价模式带来巨大压力。

按 agent 定价（全职员工替代模式）

此模式可能还会持续一段时间，但为了让它更具有前瞻性，建议：

将价值主张从 “比人工便宜” 转变为 “比人工能力强得多”
将更多功能和集成捆绑到固定价格中
创建具有明确功能差异的分层 agent 级别

按 agent 操作定价（使用量模式）

该模式经不起时间考验。它与不断下降的技术成本关联过于直接，且面临价格战压力。为使其具有前瞻性，建议：

迅速过渡到基于工作流程或结果的模式
增加商品产品中没有的专有功能
专注于拥有专业知识并能收取溢价的特定领域

按 agent 工作流程定价（流程自动化模式）

该模式相当稳健，但仍可使其具有前瞻性。建议：

专注于具有明确 ROI 且可展示的复杂多步骤工作流程
开发能够抵御商品化的专有工作流程组件
将分析和优化等关键业务部分捆绑到工作流程定价中

按 agent 结果定价（基于结果的模式）

凯尔坚信这是长期来看会胜出的模式。它仍处于初期阶段，正确归因较困难，但它最不需要为未来做调整。为正确实施，建议：

开发强大的归因方法
创建具有性能保证或成功奖励的共享风险 / 回报模型
专注于可衡量的高价值业务结果。

决策框架：为 AI agent 选择合适的定价模式

在确定哪种定价模式最适合特定的 AI agent 时，可以先自问以下这些问题：

提示：在浏览以下决策框架时，首先要明晰对这些节点回答 “是” 或 “否” 的缘由。这是出于业务原因还是技术原因？从长远看，这个答案是否应该改变？

1. 是要直接替代一个人员编制吗？

如果 agent 的价值主张集中在节省时间，但没有交付明确可识别的结果（文档审查、安全扫描等）：

按 agent 定价：如果替代的是可预测的任务，将其定位为部分全职员工替代
按工作流程定价：如果 agent 完成具有步骤价值的多步骤工作流程，使用节省的时间 × 小时费率作为基线。

2. 能衡量结果吗？

如果对 agent 始终如一地交付可识别结果的能力有信心：

按结果定价：与所创造的价值直接契合
基于结果的奖金：用绩效激励补充另一种定价模式

3. agent 是否有一系列不同且数量不可预测的任务？

如果 agent 的价值主张集中在执行差异很大的各种任务上：

按操作定价：将其定位为消耗模式（可能与 “按 agent” 混合），并按离散操作收费，如操作数量 × 操作费率。

最后，要明白理想的定价模式与客户如何感知和衡量价值一致。这既有点像“流行趋势”，也有点靠“主观艺术”。

最成功的 AI 公司不仅仅是选择一种定价模式，他们还会有意识地使定价与客户的价值认知以及自身的长期战略保持一致。

分析选择特定节点的原因将有助于了解自身可改进之处。

要点总结

立即行动：即刻将 AI agent 与正确的定价模式匹配。
如果正在自动化整个工作职能，使用按 agent 定价来利用人员编制预算。对于可变工作量，按操作定价。对于复杂流程，按工作流程收费。对于可衡量的结果，按结果定价以最大限度获取价值。
从简单模式起步，然后随着了解客户真正看重的东西而发展。首先在优质客户中进行测试，衡量结果，并迅速调整。AI 定价领域只会更具竞争力 —— 在利润率消失前，现在就正确定位自身。
不要畏惧创新。在竞争环境中，差异化定价会让公司脱颖而出。尝试像 “结果奖金” 这样的方法，即不是按结果定价，而是为每个结果支付奖金。记住，定价不仅是为了获取价值，也是为了传达价值。为 AI agent 定价的方式会发出强有力的信号，表明它应如何被认知和使用。

在完善定价策略时，持续收集客户反馈并监控关键指标，如转化率、扩展收入和客户流失率。最成功的 AI agent 公司将是那些随着技术和客户需求的发展而不断演进其定价模式的公司，从而创建可持续的商业模式，使成本与 agent 所交付的真正价值相符。

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