Token 成本和用量定价

老郑的团队给一家客户做了一个 AI 文档审核工具。客户按月付费，老郑按调用量向模型厂商付费。第一个月跑下来，老郑算了一笔账：平均每篇文档审核消耗八毛钱的 token，团队按每个文档三块钱向客户收费，毛利看起来不错。

第三个月出了问题。客户的业务量突然涨了五倍，月底财务把账单拿给老郑看的时候，老郑发现毛利几乎归零了。原因是客户签的是「不限量」的月费合同，不管用多少文档审核，客户一个月只付固定的三万块。而老郑这边按 token 实际消耗量向厂商付费，业务量翻了五倍，成本翻了五倍，收入纹丝不动。

老郑拉了一个紧急会议。财务说：这就是把 token 成本当成定价基准的结果。token 成本是「你做这件事花了多少钱」，它是一条斜线——用得多就花得多。定价是「你向客户收多少钱」，它可以是一条斜线（用量定价），也可以是一条水平线（固定月费），也可以是一条阶梯线（分档定价）。成本和定价是两条线，碰巧在第一个月交汇了，不代表它们会一直走在一起。

老郑在合同里犯了两个错误。第一，他把单次 token 成本直接换算成了单次服务价格——成本八毛就定三块，毛利率百分之七十三，看起来很美，但这个公式在用量暴涨的时候会失效，因为定价模型不是按用量走的。第二，他没有在合同里约定用量上限或者阶梯费率——客户用得越多，老郑亏得越多。

团队重新设计了定价结构：基础月费覆盖五百篇文档以内的审核量，超出部分按篇收费，超大量客户签阶梯折扣。同时给后台加了一个实时成本监控面板，每次调用都记录实际 token 消耗和对应的客户计费金额。成本和收入之间每一笔都有对应关系，可以用一张表拉出来看。

改完合同后第二个月，客户的用量依旧是五倍高位，但老郑终于不亏了。他指着监控面板跟财务说：token 成本告诉我每个单位服务的底线，定价告诉我怎么把这个底线覆盖掉。底线破了就该调定价，而不是掰着指头算怎么再省八字。

有一次同行来问老郑，你们怎么制定 AI 产品的定价？老郑讲了一个比方：token 成本就像做一道菜的材料费——面粉、鸡蛋、油盐。用量定价就像按菜谱的复杂度和份量收客人的钱。你把材料费直接摆出来当菜单价，客人看不懂，你也不一定赚得到。

年底老郑在团队培训里画了一条铁律：任何 AI 产品的定价方案，第一行写可变的 token 成本基线，第二行写定价模型选择（按次、按月、按用量档、按结果），第三行写成本覆盖测试——定价能不能在最坏用量下仍然覆盖成本。三条写全了，才算一份站得住脚的价格表。