拒绝“一锤子买卖”：大模型商业化模式创新与计费体系避坑指南

传统的一次性软件售卖模式，已难以适应大模型持续迭代、消耗算力的特性。AI智能体的商业化运营正朝着“服务化、订阅化、定制化”演进。如何设计商业模式？如何让客户为“看不见”的算力和Token买单？这是所有智算运营者必须解决的问题

佳杰云星

343人浏览 · 2025-12-02 15:00:31

佳杰云星 · 2025-12-02 15:00:31 发布

系列导读：

上篇我们探讨了大模型在政企场景的落地与四大技术趋势。本文是系列第二篇，我们将深入商业腹地，剖析大模型如何通过SaaS化、定制化实现盈利，并详细解读如何构建一套公平、透明且灵活的计量计费体系。

引言：

传统的一次性软件售卖模式，已难以适应大模型持续迭代、消耗算力的特性。AI智能体的商业化运营正朝着“服务化、订阅化、定制化”演进。如何设计商业模式？如何让客户为“看不见”的算力和Token买单？这是所有智算运营者必须解决的问题。

一、运营模式创新：从“一次性售卖”到“全生命周期服务”

（一）SaaS化服务：降低客户门槛，实现规模化营收

SaaS化是大模型运营的主流模式之一，企业将大模型及AI智能体的能力封装为标准化的云服务，客户通过订阅的方式按需使用。此模式无需客户进行本地部署，降低了前期投入成本，企业还能通过持续服务获取稳定营收。例如，阿里云的“通义千问SaaS服务”凭借其卓越的性能和市场认可度，已服务超过30万家企业客户。针对不同规模的企业，通义千问提供了基础版、专业版、企业版，满足从中小企业到大型企业的不同需求。中小企业可选择每月数百元的基础版，而大型企业则可定制每年数十万元的企业版，以获得更高级的功能权限和调用量。SaaS化运营的核心在于“标准化与模块化”，企业需要梳理不同行业、不同规模客户的共性需求，打造标准化的核心功能，同时提供模块化的增值服务（如数据私有化部署、专属模型训练），满足客户的个性化需求。此外，持续的服务优化至关重要，通过收集客户使用数据，不断迭代功能，提升客户黏性。

（二）定制化开发：深度绑定客户需求，提升服务价值

对于大型企业、政府机构等客户而言，标准化的SaaS服务往往无法满足其特殊需求，定制化开发成为必然之选。其通过“需求调研—模型训练—系统对接—上线运维”的全流程服务，深度绑定客户。例如，某政务机构需要一款能够对接内部10余个业务系统的AI政务助手，技术企业通过组建专属项目组，深入了解每个业务系统的逻辑与需求，基于通用大模型进行本地化训练与系统开发，最终交付的产品不仅满足了基本的咨询服务需求，还实现了与社保、医保、不动产等系统的无缝对接。定制化运营的核心在于“精准把控需求”与“强化项目管理能力”，需建立高效的需求调研机制，以准确理解客户核心诉求，并通过规范的项目管理保障交付质量与周期。这种模式的客单价高、利润空间大，同时能够形成标杆案例，为后续的市场拓展奠定基础。

（三）生态化合作：整合产业资源，实现价值共创

大模型与AI智能体的运营涵盖算力、数据、算法、应用等多个环节，单一企业难以全面覆盖，生态化合作因而成为提升竞争力的关键所在。企业通过搭建开放平台，汇聚上下游合作伙伴，携手为客户提供全方位服务。例如，腾讯云推出的“混元大模型生态平台”，不仅为开发者提供包括模型训练、推理在内的算力支持和开发工具，还通过腾讯云对外开放，利用其强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力，对接企业客户的需求，推荐开发者开发的应用，以满足不同行业对于高质量内容创作、数理逻辑、代码生成、多轮对话、图像与视频生产等场景的服务需求。这种生态模式实现了“开发者—企业—平台”的三方共赢：开发者获得了技术支持与商业变现渠道，企业客户获得了丰富的应用选择，平台则通过流量分成、服务费等方式实现营收。生态化运营的核心在于“平台能力构建”与“生态规则确立”，企业需打造稳定高效的开放平台，为合作伙伴提供完备的技术支持与服务，同时制定公平透明的利益分配机制，以吸引更多合作伙伴加入。

（四）增值服务：挖掘客户潜在需求，拓展营收空间

在基础服务之上，企业通过提供增值服务，可进一步挖掘客户价值，提升营收水平。增值服务的形式多样，如模型调优、数据标注、人才培训、运营咨询等。例如，某企业为客户提供AI智能体部署服务后，察觉客户缺乏专业运营人员，便推出“AI运营培训服务”，借助线上课程与线下实操的方式，助力客户培育运营团队；同时，针对客户使用过程中遇到的模型效果问题，提供“定制化调优服务”，通过优化模型参数、补充训练数据等途径提升服务效果。增值服务的运营逻辑在于“客户需求深挖”，通过与客户的持续沟通，了解其在技术使用、团队建设、业务拓展等方面的潜在需求，有针对性地推出服务产品。这种模式不仅能够增加营收，还能增强客户的依赖性，提升客户留存率。

二、计量计费体系：构建公平合理的“价值衡量”标准

计量计费作为AI商业化运营的核心环节，对企业的营收和客户接受度具有直接的影响。由于大模型服务的复杂性（如调用次数、计算量、功能类型等），传统的计费模式已无法适用，需要构建一套“精准、灵活、公平”的计量计费体系。

（一）核心计量维度

计量计费的核心是明确“如何衡量服务的价值”，当前主要从“资源消耗”与“服务价值”两个维度构建计量体系。

资源消耗维度主要涵盖调用次数、Token数量（大模型处理文本的基本单元）、算力占用时长等，这些指标直接体现了企业提供服务的成本。例如，OpenAI的ChatGPT采用“Token计费”模式，不同模型的Token单价不同，同时区分输入Token与输出Token的价格。

服务价值维度则着重考量服务的效果与功能，例如模型的精度等级（基础版与专业版）、服务响应速度（普通响应与极速响应）、定制化程度等，这些指标体现了服务对客户的价值。例如，某AI医疗企业的服务，基础版仅提供症状查询，专业版则包含病情分析、用药建议等功能，两者的计费标准差异较大。通过双重维度的计量，既保障企业能够覆盖成本，又让客户感受到“物有所值”。

（二）灵活计费模式

不同规模、不同场景下的客户，对计费模式的需求存在较大差异，企业需提供灵活多样的计费选择，以提升客户的付费意愿。常见的计费模式包括：

按需计费：客户依据实际使用的资源量付费，适用于使用频率低、需求不稳定的中小微企业。例如，某AI客服平台的按需计费模式，按客服对话次数收费，每次对话仅需0.1元，中小微企业每月仅需支付数百元即可满足需求。

订阅计费模式：客户按固定周期（月、季、年）支付费用，即可享受固定的服务额度，此模式适用于使用频率高且需求稳定的客户。订阅计费模式不仅能为企业带来稳定的营收，还能让客户享受一定的价格优惠。例如，某教育AI平台提供的年度订阅服务，客户仅需支付3600元/年，便能享受无限次课程学习和专属学习计划制定等服务，相较于传统按需计费模式，能够帮助用户节省高达30%的成本。

阶梯计费模式：随着客户使用量的递增，单位服务的价格会逐渐降低，以此鼓励客户提升使用量，该模式适用于大型企业。例如，某大模型API服务的阶梯计费模式，月调用量10万次以内单价0.5元/次，10万—50万次单价0.4元/次，50万次以上单价0.3元/次，有效吸引了大型企业的长期合作。

包年定制计费模式：针对大型企业、政府机构等客户的定制化需求，提供包年的定制化服务套餐，套餐内容涵盖专属模型训练、系统对接、运维支持等服务，价格根据具体需求协商确定。这种模式客单价高，能够为企业带来丰厚的利润。

（三）计费透明化

鉴于大模型服务具有技术复杂性，客户常常对“费用如何产生”心存疑虑，因此，计费透明化成为提升客户信任的关键所在。企业需建立清晰明了的计费明细查询系统，以便客户能够实时查看服务的使用情况及费用构成。例如，某云服务商的大模型服务平台，为客户提供“实时计费仪表盘”，可清晰呈现Token使用量、调用次数、算力占用时长等指标及对应费用，同时提供月度账单明细，明确标注每一项费用的来源。此外，企业还应建立完善的计费咨询与投诉渠道，及时解答客户的计费疑问，处理费用争议。透明化的计费体系能够降低客户的决策门槛，提升客户的合作意愿。