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电子政务公开 网站建设,免费建网站软件系统,十大新媒体平台有哪些,建网站 端口如果有一天#xff0c;大模型 API 真的便宜到“几乎不要钱”#xff0c;甚至有人愿意倒贴给你用——你会不会就此长期续费、持续扩容、越用越深#xff1f; 我最近刷到一个挺扎心的观点#xff1a; 某些大模型公有云#xff08;MaaS#xff09;业务已经卷到“负毛利”大模型 API 真的便宜到“几乎不要钱”甚至有人愿意倒贴给你用——你会不会就此长期续费、持续扩容、越用越深我最近刷到一个挺扎心的观点某些大模型公有云MaaS业务已经卷到“负毛利”甚至“倒贴给客户用”更离谱的是即便很便宜客户流失仍然很高。先把话说稳一点网上关于“流失率”的很多数字通常是基于公开披露信息的推算口径可能不一致。我也不打算讨论某一家公司的对错——我更关心的是这个现象背后可能存在一个更普遍的规律当你把大模型当成“API/Token”卖它会快速标品化然后进入价格战 低留存的死循环。这不是唱衰模型而是提醒我们模型层越来越像水电煤真正能赚钱、能留人的往往在上面那几层。点击Demo 体验演示环境相关视频⚡ 直达演示环境☕ 账号admin☕ 密码admin 1. [数式Oinone] #产品化演示# 后端研发与无代码辅助 2. [数式Oinone] #产品化演示# 前端开发 3. [数式Oinone] #个性化二开# 后端逻辑 4. [数式Oinone] #个性化二开# 前端交互 5. [数式Oinone] #个性化二开# 无代码模式1为什么“倒贴”也留不住客户我观察到的核心原因往往不是模型效果差而是客户没有被“业务闭环”绑定。更直白一点客户买到的只是“试用快乐”而不是“系统习惯”。① 同质化加速你能接的模型别人也能接今天你接一个模型接口明天隔壁也能接甚至接得更便宜。 当差异不足以支撑溢价时客户就自然会“按价格投票”。② 切换成本极低没嵌进系统就只是“换个配置”只要客户没有把你的能力嵌进流程、权限、审计、监控、指标体系里换供应商真的就是改一下 endpoint / key / 配额而已。③ 落地链条断裂模型能回答 ≠ 能上线社区里做过落地的同学都懂上线这件事不是“接上模型”就结束了。 你还得解决数据集成多源数据、权限数据、结构化/非结构化权限隔离部门/角色/字段级审计留痕谁问了什么、谁看到了什么、触发了什么动作监控告警时延、失败率、超时重试、降级、熔断灰度回滚新策略出问题能不能回去缺一块最后就很容易停在 Demo看起来很酷但业务不敢用、用不深、也就不续费。④ ROI 不可度量你盯“调用量”业务盯“结果”很多团队只盯 token 消耗、调用次数但业务方更关心的是节省了多少人力缩短了多少周期降低了多少风险/错误率把哪个环节变成“自动化/半自动化”了没有指标体系就很难形成长期预算更难形成续费扩容。一句话总结价格刺激的是试用留存来自“系统习惯”。对产品同学系统习惯流程依赖 权限治理 数据闭环 可观测运营 对技术同学系统习惯可编排 可发布 可回滚 可观测 可审计2那为什么大厂还在疯狂卷因为大厂很多时候走的是“入口/带货逻辑”。模型层不一定赚钱但它能把客户带到更上层云资源、数据服务、集成与治理、AI 应用/行业方案……这些才是更稳定的利润与留存来源。所以这场仗真正争的不是“谁的 Token 更便宜”而是谁能把模型能力沉到 PaaS/SaaS变成可交付、可复用、可运营的业务资产。3中小团队 / 软件公司怎么破局如果你不是“云厂商级别”的玩家最务实的破局思路是不要把模型当产品卖而要把“模型能力产品化”。我建议按这条落地链路推进也是我觉得社区里最值得讨论、最能跑通商业化的一条路线多模型接入别把业务绑定在一家模型上保留成本/效果/合规的切换空间能力组件化把提示词、工具调用、检索、规则、后处理固化成模块别每个项目重写流程可编排把“AI 业务规则 数据读写”变成可视化/可配置流程发布成标准 API让能力被 CRM/ERP/工单系统长期稳定调用而不是只在对话框里演示治理与观测日志、调用链、失败重试、熔断、权限审计、成本统计决定你能不能规模化交付快速交付应用用低/无代码把能力嵌到页面、表单、流程、报表里让业务方“每天都用”你会发现真正决定你能不能赚钱、能不能留存的是应用交付体系不是“模型 API 本身”。4把链路跑通用什么做载体这里给一个相对“工程化”的实现路径用Oinone这类一体化平台作为“带货底座”把模型能力真正做成业务系统的一部分。为什么说它适合作为“带货载体”因为它在官网上明确给出了“四大产品”的组合低代码开发平台 无代码开发平台 集成开发平台 AI 大模型开发。把它对齐上面那条落地链路大概是这样1多模型接入 AI 应用设计Oinone 的“AI 大模型开发”部分描述为AI 大模型集成设计一站链接多模态大模型并列出“主流大模型轻松接入、多模态串联、灵活设计 AI 应用”等典型能力。2把 AI 能力固化成“连接器”并可发布/查看 API 信息在 Oinone 技术手册里“连接器”被定义为通过可视化界面构建平台应用与外部大模型的数据通道支持组合不同能力的大模型组件来完成定制化 AI 应用的设计与部署并且明确提到连接器发布成功后可查看其 API 信息。这一点很关键它把“每次项目临时接的 AI 能力”变成“可复用资产”更利于沉淀与规模交付。3集成与编排把系统对接从体力活变成可视化工程Oinone 的“集成设计器”被描述为专注集成接口管理与业务编排的工具通过可视化简化集成流程实现接口管理规范化、业务编排可视化、接口开放标准化并提供规范化 API 开发流程。另外在官网对“集成开发平台”的描述中也列了典型能力API 全周期管理、接口规范治理、API 安全可控、流程可视化编排、数据开放共享、API 运维监控。4治理与“企业底盘”留存靠的往往就是这些“无聊能力”官网还提到体系能力包括用户与组织、权限管理、消息中心、国际化、业务审计等并强调权限可细到字段级。这类能力听起来“不性感”但恰恰是把 AI 从 Demo 变成可上线系统的关键也是你把客户“锁进系统习惯”的关键。5给社区读者的落地 Checklist建议收藏做 AI 商业化 / AI 项目交付我建议你用这 6 个问题“照妖镜式自查”越多“否”越容易高流失你的 AI 能力是“每个客户重做一套”还是“组件化复用”客户换模型/换供应商的成本是“改配置”还是“要重做流程 权限 审计 监控”你是否能把能力发布成稳定 API被业务系统长期调用你有没有调用观测成功率、时延、成本、失败原因分布你有没有权限隔离/审计留痕/合规能力你能不能在1–2 周交付一个可上线业务场景而不是 PPT 和 Demo我想听听大家的真实经验欢迎拍砖你们 AI 项目最大的“留存杀手”是什么模型效果、数据集成还是交付治理你更认同“模型是入口”还是“模型本身能成为长期产品”如果模型继续降价你觉得 SaaS/PaaS 的真正溢价点会落在哪些能力上治理集成行业知识交付效率