基于信用的人工智能定价的隐性成本
订阅定价是一个预算。信贷定价是按米计算的。我在三年的信用工具中遇到的心理和会计陷阱。
基于信用的定价看起来很公平：按使用量付费，闲置月份不会浪费任何东西。经过三年对十几种信用计量工具、图像生成器、视频模型、API 服务、语音平台的研究，我得出了与大多数职业人士相反的结论。信用不仅要花钱，还要花钱。它们需要注意力、实验，有时还需要尝试的意愿。
第一个隐性成本是犹豫，它可以通过我自己的行为来衡量。通过订阅工具，我可以自由地进行实验；再一代的边际成本为零。有了信用工具，我就能感觉到每一次点击，而且我看着自己跳过了产生良好结果的探索性变化，因为每个人都会花费一米。残酷的讽刺是，人工智能工具奖励迭代，第十代通常比第一代更好，而信用定价恰恰对使这些工具变得有价值的行为征税。我使用基于信用的工具取得的最佳成果总是发生在信用充足的几个月里。反复指出相关性。
第二个成本是订阅永远不会带来的会计开销。积分需要监控：余额、充值、每个功能的费率略有不同、这里花费 4 个积分、那里花费 9 个积分的生成，以及存在被误解的展期规则。我花了真正的工作时间，每个事件不多，但反复管理跨工具的信用余额，统一定价根本不需要我花时间。将其乘以一堆计量工具，您就拥有了一名兼职抄表员。
第三种成本是最糟糕的：信用在错误的时刻将计划问题转化为配给问题。在现实生活中，截止日期和信用余额是反相关的，大的可交付成果会在余额较少的月份出现，现在您的创意工具已将稀缺压力引入到您季度中风险最高的一周。我见过一位同事因为信用余额而在项目中期降级了视频概念，但客户从未要求过这样的决定。
这并不意味着信贷定价总是错误的。它确实更适合尖峰、不可预测的使用，以及您需要为闲置订阅付费的工具。我遵循的原则是：对于我每周使用的工具，我努力推动统一定价，并在评估过程中将信用等级视为危险信号；对于我每月使用的工具，我的信用具有严格的年度上限。每当信用工具变得足够重要时，我就会以批量费率对预付年度信用进行计算，因为解决电表焦虑的第二个最佳答案是您已经支付的电表。定价模型是金钱的用户界面，信用计量器有一个用户界面错误：它们让你在应该玩的时候退缩。