AI 产品定价策略

原创灵阙教研团队

S 精选进阶 | 约 9 分钟阅读更新于 2026-02-27

AI 导读

AI 产品定价策略定价定生死——AI 产品的定价比传统 SaaS 难 10 倍你做了一个 AI 产品，用户很喜欢，日活蹭蹭涨。然后财务找你："这个月推理成本 48 万，收入 12 万，你打算什么时候不亏钱？" 这个场景每天都在发生。AI 产品的定价难在一个根本矛盾：成本是按使用量线性增长的（每次推理都花钱），但用户习惯了互联网时代的"免费用、增值付费"模式。用户用得越多你越亏，这在传统...

AI 产品定价策略

定价定生死——AI 产品的定价比传统 SaaS 难 10 倍

你做了一个 AI 产品，用户很喜欢，日活蹭蹭涨。然后财务找你："这个月推理成本 48 万，收入 12 万，你打算什么时候不亏钱？"

这个场景每天都在发生。AI 产品的定价难在一个根本矛盾：成本是按使用量线性增长的（每次推理都花钱），但用户习惯了互联网时代的"免费用、增值付费"模式。用户用得越多你越亏，这在传统 SaaS 里几乎不存在。

这篇文章不讲经济学理论，只讲实战：怎么给 AI 产品定一个"不亏钱、用户愿意付、还能规模化"的价格。

一、AI 产品的五种定价模型

1.1 模型总览

定价模型	核心逻辑	典型产品	优势	劣势
按席位	人头收费	GitHub Copilot	收入可预测	重度用户亏钱
按调用量	用多少付多少	OpenAI API	公平，按量付费	用户有"花钱焦虑"
按 Token	精确到输入输出	Claude API	最精确的成本对齐	用户难理解
价值定价	按产出价值收费	Jasper AI	高毛利，对齐价值	价值难量化
Freemium	免费+增值	ChatGPT	获客快	免费用户成本高

1.2 决策矩阵

你的产品是 API/平台？
  是 -> 按调用量 或 按 Token
  否 -> 继续判断

你的用户是企业还是个人？
  企业 -> 按席位 + 用量上限
  个人 -> 继续判断

你的产品替代了什么？
  替代人力（写作/客服）  -> 价值定价（按替代的人力成本定锚）
  替代工具（搜索/分析）  -> Freemium + 高级功能付费
  全新品类（无替代物）    -> Freemium 先养用户习惯

二、主流 AI 产品定价拆解

2.1 ChatGPT（OpenAI）

定价结构：
  Free     : GPT-4o-mini，有限次数
  Plus     : $20/月，GPT-4o 全量 + 图片生成 + 深度研究
  Pro      : $200/月，无限制 + o1-pro + 优先访问
  Team     : $25/人/月，团队功能
  Enterprise: 定制报价

策略分析：
  - Free 层：获客漏斗，用免费版培养习惯
  - Plus 层：核心收入来源，$20 是"冲动消费"价位
  - Pro 层：1% 的重度用户，贡献高额利润
  - Enterprise：大客户定制，按需报价

关键洞察：ChatGPT 的定价策略本质上是"用免费版获客，用 $20 赚大众的钱，用 $200 赚专业用户的钱"。三层漏斗，精准收割。

2.2 Midjourney

定价结构：
  Basic    : $10/月，200 张/月
  Standard : $30/月，无限（有节流）
  Pro      : $60/月，无限 + 隐私模式
  Mega     : $120/月，超大并发

策略分析：
  - 没有免费层（曾经有，取消了）
  - 按"生成次数"限制，用户能直观理解
  - 隐私模式是企业用户的刚需溢价点

关键洞察：Midjourney 取消免费层是一个大胆但正确的决策。图片生成成本高，免费用户带来的推理成本远大于转化价值。

2.3 GitHub Copilot

定价结构：
  Free          : 2000 补全 + 50 聊天/月
  Pro           : $10/月，无限补全
  Business      : $19/人/月，组织管理 + 策略控制
  Enterprise    : $39/人/月，知识库 + 微调

策略分析：
  - 按席位定价，简单明了
  - $10/月 极具竞争力（开发者平均年薪 $80K+）
  - Enterprise 溢价来自"组织级"功能

关键洞察：Copilot 的定价逻辑是"你的年薪除以 12 的千分之一"——这个价格对开发者来说完全无感。但对 GitHub 来说，千万级开发者 x $10 = 巨大的收入。

2.4 Jasper AI

定价结构：
  Creator    : $49/月，1 席位
  Pro        : $69/月，5 席位
  Business   : 定制报价

策略分析：
  - 价值定价：一篇营销文案外包至少 $200，Jasper 一个月不到 $50
  - 按"功能集"而非"使用量"区分层级
  - Business 层通过"品牌语音""合规检查"锁定企业预算

三、成本结构分析

定价的底线是不亏钱。先算清楚成本。

3.1 AI 产品成本构成

                  固定成本                    可变成本
                  ────────                   ────────
人力：            ML 工程师薪资               标注外包费
基础设施：        GPU 购置/租赁               推理 API 调用费
数据：            数据采购（一次性）           数据存储（持续）
运营：            客服团队固定工资             客服量随用户增长

3.2 毛利率计算

毛利率 = (收入 - 可变成本) / 收入

示例：AI 写作工具
  月收入：100 万（1 万付费用户 x 100 元/月）
  推理成本：30 万（人均 30 次/天 x 0.1 元/次 x 30 天 x 1 万人）
  其他可变成本：5 万
  毛利率 = (100 - 35) / 100 = 65%

  对比：传统 SaaS 毛利率通常 75-85%
  结论：AI 产品毛利率天然低于传统 SaaS，推理成本是主因

3.3 成本优化杠杆

优化手段	效果	难度	优先级
模型降级（大模型 -> 小模型）	成本降 50-80%	中	最高
缓存高频请求	成本降 20-40%	低	高
Prompt 精简（减少 token）	成本降 10-30%	低	高
模型蒸馏（自训练小模型）	成本降 60-90%	高	中期
批量推理（非实时场景）	成本降 30-50%	中	视场景

四、定价策略设计框架

4.1 五步定价法

Step 1: 算底线
  每用户每月最低成本是多少？（推理 + 分摊固定成本）
  -> 这是你的"地板价"，低于这个价一定亏

Step 2: 看替代
  用户不用你的产品，替代方案花多少钱/时间？
  -> 这是你的"价值锚点"

Step 3: 看竞品
  同类产品怎么定价？
  -> 这是你的"市场参考"

Step 4: 定层级
  哪些功能免费？哪些收费？收多少？
  -> 至少 3 层：Free / Standard / Premium

Step 5: 做实验
  A/B 测试不同价格的转化率和留存
  -> 数据说话，不靠直觉

4.2 分层设计模板

Free 层（获客层）：
  目标：让用户体验到核心价值
  限制：次数/功能/质量（选其一）
  成本控制：用最便宜的模型

Standard 层（主力层）：
  目标：覆盖 70% 付费用户
  定价：替代成本的 1/5 到 1/3
  特点：够用但不奢侈

Premium 层（利润层）：
  目标：覆盖 20% 高价值用户
  定价：Standard 的 2-3 倍
  特点：无限制 + 高级功能 + 优先支持

Enterprise（定制层）：
  目标：大客户
  定价：按需报价
  特点：私有部署 + 合规 + SLA

五、中国市场定价特殊考量

5.1 中国市场 vs 全球市场

维度	全球市场	中国市场
付费意愿	相对高，$20/月是常见价位	相对低，个人用户对 $20 敏感
定价锚点	ChatGPT Plus $20	国产大模型价格战（免费/低价）
企业采购	信用卡即买即用	需要合同、发票、走审批
合规要求	GDPR 等	网信办备案、数据出境限制
竞争格局	差异化竞争	价格战激烈，同质化严重

5.2 中国市场定价建议

个人用户（C端）：

免费版必须给足（国内用户习惯免费）
付费版定价 29-99 元/月（心理阈值）
包年优惠（年付 = 月付 x 8-10 个月）

企业用户（B端）：

按席位 + 用量双维度定价
支持月付和年付（年付折扣 15-20%）
必须支持合同签署和增值税发票
大客户走 POC（概念验证）-> 小规模采购 -> 全面推广

API 开发者：

提供免费额度（让开发者先跑通）
按量阶梯定价（越用越便宜）
Token 定价要简单透明（别搞复杂的计价方式）

5.3 价格战应对策略

现象：国内大厂纷纷降价/免费（百度文心/阿里通义/字节豆包）

应对策略：

1. 别跟价格战（你打不过大厂的补贴）

2. 做垂直场景（通用模型免费，垂直方案收费）
   例：通用对话免费，但"电商客服方案"收费

3. 卖解决方案而非 API
   例：不卖"每 token 多少钱"，卖"帮你节省 3 个客服的方案"

4. 绑定数据飞轮
   例：用户数据让产品越用越好，形成转换成本

六、定价常见错误

错误 1：定价太低，自己亏死

案例：某 AI 写作工具定价 9.9 元/月，吸引了大量用户。但每个用户月均推理成本 15 元，用户越多亏越多。

教训：先算成本再定价。宁可定高一点慢慢降，也别定低了再涨价（涨价 = 流失）。

错误 2：定价太复杂，用户算不明白

案例：某 API 平台定价是"输入 token 0.002 元/千 + 输出 token 0.006 元/千 + 图片 0.04 元/张 + 语音 0.01 元/秒 + 存储 0.001 元/MB/天"。用户看完直接关了页面。

教训：定价方案不要超过一张 A4 纸。如果你自己 30 秒内算不出"用一个月大概多少钱"，用户也算不出来。

错误 3：免费版给太多，付费没动力

案例：某工具免费版就能满足 90% 的需求，付费版只是"去广告 + 优先客服"。转化率 0.3%。

教训：免费版的设计目标是"让用户尝到甜头但吃不饱"。关键限制应该在"使用量"或"核心功能"上，而不是"去广告"这种无关痛痒的点。

错误 4：不区分用户群体

案例：个人用户和企业用户同一个价格，结果个人用户觉得贵，企业用户觉得便宜（然后疯狂使用，推理成本爆炸）。

教训：企业版必须有用量管控机制（管理后台、用量报表、预算上限），否则一个大企业客户就能吃掉你的利润。

七、定价实战检查清单

在确定最终定价方案之前，过一遍这个清单：

成本底线：
[ ] 每用户每月推理成本是否算清楚了？
[ ] 毛利率是否 > 50%？（低于 50% 很难规模化）
[ ] 用户量翻 10 倍后，成本模型是否还成立？

价值对齐：
[ ] 用户愿意付的价格区间是否做过调研？
[ ] 定价是否低于替代方案成本的 1/3？（价值感）
[ ] 是否有清晰的"为什么值这个价"的说法？

分层合理：
[ ] Free 层是否能"尝到甜头但吃不饱"？
[ ] 不同层级之间是否有足够的区分度？
[ ] Premium 层的溢价功能是否真的有人需要？

可执行：
[ ] 计费系统是否能支撑这个定价方案？
[ ] 财务系统是否能处理（发票、退款、升降级）？
[ ] 是否有 A/B 测试计划来验证定价？

定价不是一次性决策。上线后至少每个季度 review 一次：成本结构变了吗？竞争格局变了吗？用户行为变了吗？好的定价策略是活的，会跟着市场一起演化。

Maurice | maurice_wen@proton.me