La tarification des applications d'IA doit être basée sur la valeur de travail identifiable

Sarah Wang, partenaire chez a16z, souligne que les produits de la couche d'application d'IA ne devraient pas imiter la tarification de la couche de modèle basée sur les tokens, mais devraient être tarifés en fonction des unités de travail identifiables. Elle estime que la tarification par token ancre la valeur des produits d'application sur des unités dont le coût diminue continuellement, rendant difficile pour les clients de prévoir la longueur du contexte, le volume de récupération ou le temps de raisonnement, et comparant de manière inappropriée les applications à la puissance de calcul brute. Elle recommande une tarification stratifiée par niveau de valeur : la couche de modèle devrait être tarifée par token, tandis que la couche d'application devrait être tarifée selon des unités de travail identifiables par le client, telles que des rapports de recherche de comptes, des modifications de code, ou des requêtes complètes, et pourrait être encapsulée par des crédits. Les scénarios attribuables et à valeur claire devraient être directement tarifés en fonction des résultats, comme les conversations de service client résolues ou les pistes qualifiées. La conception des crédits devrait refléter les différents niveaux de difficulté du travail, afin de protéger la marge brute et de distinguer la valeur du travail du coût de livraison. Prenons l'exemple de Clay, dont la nouvelle tarification sépare les Data Credits (données tierces) des Actions (travail d'orchestration), ne répercutant que les coûts sur les modèles de raisonnement dont les coûts fluctuent beaucoup, sans majoration. Wang estime que la tarification devrait être ancrée sur la valeur plutôt que sur le coût de la puissance de calcul, permettant ainsi aux clients de comprendre la relation entre les dépenses et la valeur, tout en aidant les fournisseurs de produits à préserver leur marge bénéficiaire.

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