与通用GenAI相比，更专注的替代方案，也就是智能体，在企业中正势头正猛，Forrester已在6月将其评为2025年顶级新兴技术。

自那以后，几家企业开始使用这项技术，Salesforce、ServiceNow等主要供应商也已向客户提供智能体。

智能体专注于执行特定任务，并强调运营决策，而非通常与GenAI工具相关的内容生成。

这项技术尚处于早期阶段，仍有许多问题悬而未决——其中最主要的是智能体将如何定价。到目前为止，关于定价模式最终将如何确定，还没有达成一致意见，但CIO需要意识到，某些定价模式将更适合其特定的用例。

例如，Salesforce提供了三种定价模式：一种是与其Salesforce Foundations CRM服务一起免费提供1000次Agentforce“对话”，另一种包含在其标准成功计划中，还有一种是按需收费，每次对话2美元。Salesforce将对话定义为客户在24小时内发送至少一条消息或选择至少一个除“结束聊天”之外的菜单选项或选择。

Salesforce人工智能产品营销高级总监Ryan Shellack表示，每次对话2美元的定价方式可以包括客户与Agentforce之间的多次往来互动。他补充说，该公司专注于基于使用的定价，并且只需要一个客户席位来管理。

需考虑多种定价模式

按对话收费只是几种定价思路之一。在最近的一篇LinkedIn帖子中，Box首席执行官Aaron Levie概述了四种可能出现的智能体定价模式。

首先，供应商可以根据智能体所取代的传统工作来定价，并对传统劳动力价格给予折扣。“智能体完成一定量的工作，你为其完成工作所需的时间或单位付费，”他写道，“通常，这对客户和供应商来说都是一笔公平的交易。”

其次，可以根据结果来定价，重点在于任务的完成。“这种模式使客户需求与他们为实现目标而支付的费用之间建立了简单的关系，”Levie写道，“它还有一个好处是，随着底层AI成本随着时间的推移而降低，服务提供商可以从这项工作中获得更多利润。”

他说，第三种智能体定价方式是通过计算底层成本并加上小额加价。他表示：“这对于技术娴熟的客户来说可能很不错，但存在无法从AI成本中充分抽象出来以长期保持价值的风险。可能对客户有利，但对股东回报也许并非如此。”

最后，Levie表示，智能体供应商可以提供一种每个用户席位的SaaS订阅模式，让用户可以无限制地使用智能体。“这种模式可能颇具颠覆性，”他写道，“在终端用户大量使用席位的领域，这可能极具战略意义，在席位较少的领域，你可能会放弃太多价值。”

Levie在接受采访时表示，未来可能会出现更多定价模式。他写道：“在经历了十多年有限的变化后，软件领域新兴商业模式的出现是相当令人兴奋的时期。”

对话和订阅

波士顿咨询公司IT构建和设计团队BCG X的董事总经理、高级合伙人兼北美区域主席Sesh Iyer表示，按对话收费似乎是一种新兴方法。供应商也可以对每次音频输入或输出收取小额费用。

他补充说，或者，基于代币的消费方式将按照所选语言模型的每次代币输入和输出费率，对助理API工具使用的代币进行计费。

IDC负责AI、自动化、数据和分析研究部门的总经理兼集团副总裁Ritu Jyoti表示，早期趋势似乎是SaaS模式，而不常使用的用户则采用按对话收费的模式。

她表示，在智能体干预中仍难以定义成功结果的情况下，基于结果的定价可能会很棘手。Jyoti说，基于结果的定价可能会导致供应商和用户之间就是否达到了预期效果而产生争议，尽管在客户服务场景中，基于解决方案的定价可能效果很好。

“这完全取决于功能和使用量，”她补充说，“当企业开始全面采用时，他们真正想要的是基于功能和使用量分层的订阅式定价。原因是企业寻求一定的可预测性。”

然而，一些专家看到了其他定价模式的出现。即时分析的无代码GenAI平台DataChat的联合创始人兼首席技术官Rogers Jeffrey Leo John表示，基于结果和成本的定价，以及针对特定用例的变体，可能会流行起来。他指出，相比之下，当前的大型语言模型定价是一种基于结果的定价形式，用户为处理或生成的代币付费。

“对于商业用户来说，基于结果的定价往往是最直观的，”Leo John说，“这种模式直接将成本与特定结果或成功完成联系起来，使其更容易与交付的价值相关联。”

他补充说，基于成本的定价也很有吸引力，因为它计算起来很简单。

“通过基于计算、延迟和吞吐量的底层成本来定价，这种模式明确了费用是如何确定的，并允许进行更精确的预算，”Leo John说，“虽然它可能缺乏基于结果的模型的直接投资回报率对齐，但它简化了理解和管理技术资源的用户的财务规划过程。”

过度消费的危险

AI驱动的可观测性平台Observe的首席执行官Jeremy Burton表示，虽然可能会出现多种定价模式，但CIO和IT负责人应警惕消费定价。

他说：“这听起来都不错，但挑战在于人们有年度预算，无法容忍变数。”“每个人都认为，如果他们从订阅转向某种形式的消费，那么他们就能省钱。直到他们看到费用激增，并在几周内耗尽了一半的预算。”

他表示，IT行业的一些大型供应商可以要求采用消费定价模式，“但根据我在应用层面的所见所闻，这是一场噩梦。”

关注业务需求

专家们表示，随着智能体模式的发展，定价也将演变，CIO应探索最适合其需求和使用模式的选项。

“AI成本一直在大幅下降，AI工作每单位成本降低，能力迅速提高，”Leo John说，“供应商可能会转向混合模式，将基于成本的透明度与绩效驱动的激励相结合。AI的持续进步将推动AI服务定价的持续演变，以保持竞争力并与市场需求保持一致。”

Leo John补充说，CIO应考虑智能体的特定用例和预期结果。通过这种评估，可以确定基于结果的定价模式还是基于运营成本(如计算和吞吐量)的定价模式更适合。

他还表示，CIO还应考虑总体拥有成本。“随着新模型和改进模型几乎每天都在涌现，领导者还必须考虑在这一快速发展的环境中重新培训或定制AI模型的相关成本。”他补充说。

BCG X的Iyer补充说，CIO和IT负责人必须确定其企业将如何使用智能体，以确定最适合他们的定价。

他说：“他们应深入了解当前的定价和数量，评估可用资源，建立大规模使用的预测，并构建单位成本(如云成本)增加的情景，同时选择可切换智能体以防止被锁定。”

Box的Levie表示，透明度和可预测性将是智能体定价的驱动因素。他预测，提供可预测价格和结果的供应商将在市场上获胜。

他说：“你需要对你实际要支付的费用有高度的可见性，这样你就不会遇到这些庞大且不透明的系统，以至于你无法真正预测会发生什么。”“通常，你不会遇到支出增加10倍的情况，因为系统中发生了一些出乎意料的事情。”

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