La capa de aplicaciones de IA debe fijar precios según el valor del trabajo identificable

Sarah Wang, socia de a16z, señala que los productos de la capa de aplicaciones de IA no deben imitar la fijación de precios por Token de la capa de modelos, sino que deben basarse en unidades de trabajo identificables. Ella argumenta que la fijación de precios por Token ancla el valor de los productos de aplicación en unidades cuyo costo está en constante disminución, lo que dificulta a los clientes predecir la longitud del contexto, la cantidad de recuperación o el tiempo de razonamiento, y también compara inapropiadamente la aplicación con la potencia de cálculo original. Se sugiere una fijación de precios escalonada por niveles de valor: la capa de modelos a precios por Token, y la capa de aplicaciones a precios por unidades de trabajo identificables por el cliente, como informes de investigación de cuentas, modificaciones de código y consultas completadas, que pueden encapsularse a través de Credits. Los escenarios atribuibles y de valor claro deben fijarse directamente por resultados, como conversaciones de servicio al cliente resueltas o leads calificados. El diseño de Credits debe mapear diferentes niveles de dificultad del trabajo para proteger el margen bruto y distinguir entre el valor del trabajo y el costo de entrega. Tomando como ejemplo a Clay, su nueva fijación de precios separa los Data Credits (datos de terceros) de las Actions (trabajos de orquestación), aplicando solo la transmisión de costos a modelos de razonamiento con alta volatilidad de costos sin añadir un recargo. Wang considera que la fijación de precios debe anclarse en el valor y no en el costo de la potencia de cálculo, lo que permite a los clientes comprender el gasto y el valor, y también beneficia a los proveedores de productos al mantener su margen de beneficio.

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