当团队发布“每个席位 $X 美元的无限 AI”订阅层级时，定价会议上没有人意识到这是一个衍生品头寸。它看起来就像一个普通的 SaaS 定价页面——一个数字、一个层级、一个行动召唤（CTA）。但现在，该页面带来的每一美元收入都暴露在供应商设定的 Token 成本曲线之下，而该供应商的路线图根本不在乎你的毛利率。你写的不是定价页面，而是一份针对 Token 波动性的裸卖空合约，而行权价就是你的供应商在下季度收取的费用。
数学计算很快就显现出结果。少数重度用户发现了工作流，并开始在他们能塞进的最长上下文中运行它。竞争对手的 UX 变化重新训练了中位数用户，让他们发送长出 40% 的查询。你的功能所绑定的前沿模型因为旧版本层级被弃用而迎来了每百万 Token 价格的上调。其中任何一项都是你在单个季度内无法通过定价页面逆转的利润事件——而且它们往往会成群结队地到来。
Cursor 在 2025 年实现了 10 亿美元营收，却亏损了 1.5 亿美元。客户支付的每一分钱都直接流向了 LLM API 供应商，工程、支持和基础设施开销无从覆盖。这不是一个规模化问题——而是一个单位经济学问题，在酿成危机之前始终隐而不见。
大多数构建 AI 功能的工程团队都在犯同一个错误：把推理成本当作一个无关紧要的小项，上线固定费率订阅，然后假设经济账迟早会算对。但它永远不会自己算对。可变推理成本的行为方式与软件中任何其他 COGS 都截然不同——一旦你最重度的用户发现了你最昂贵的功能，那些适用于传统 SaaS 的定价架构就会让你流血不止。
有一家公司每位用户每月收费 50 英镑。其 AI 功能消耗了 30 英镑的 API 费用。这意味着在支付任何一笔退款或处理任何一个流失席位之前，剩下的 20 英镑还要覆盖主机、支持和利润。他们打造了用户喜爱的产品，发展到数千名订阅者，却在不知不觉中构建了一个客户越多、亏损越多的商业模式。
这并非关于坏主意的警示故事，而是关于定价架构的警示故事——这套架构从一个下一个用户边际成本几乎为零的世界照搬而来。当你的产品需要调用语言模型时，那个世界已不再完全适用。
传统 SaaS 毛利率为 70–90%。以 AI 为核心的公司报告的数字是 50–60%——差距主要由一行成本解释：推理。当 Token 占据销售成本的 20–40% 时，标准 SaaS 打法就会失效。
Token 成本在两年内下降了 280 倍。企业 AI 账单却上涨了 320%。如果这听起来像个悖论，那是因为你还没有仔细研究按 Token 计费如何与那些真正让 AI 产品有价值的功能相互作用。
最有用的 AI 工作流——深度研究、多步推理、迭代优化、智能体工具调用——恰恰是消耗最多 Token 的。在纯按用量计费模式下，你最好的功能就是你最大的利润杀手。这不是暂时的规模化问题，而是 AI 创造价值的方式与计费方式之间的结构性错配。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
