У AI-продуктов появилась странная проблема.

Внутри всё считается в токенах: сколько модель прочитала, сколько сгенерировала, какая модель использовалась, сколько это стоило.

Логично считать так внутри системы. Но зачем всё это пользователю?

Scott Woody из Metronome недавно написал в Stripe, что токены полезны для внутреннего учёта расходов, но почти всегда плохо работают как клиентская модель цены. Пользователь покупает не токены. Он покупает выполненную работу.

И здесь ценообразование внезапно становится задачей UX.

Допустим, ИИ обработал 500 документов.

Можно показать: 23 847 291 токенов использовано. Технически всё честно. Практически это почти ничего не объясняет.

А можно показать: 500 документов обработано 12 требуют проверки списано 40 кредитов

Во втором случае человек хотя бы понимает, за что ушли деньги. 💸

Metronome предлагает похожую логику с кредитами: внутри продукт всё ещё может считать токены и стоимость разных моделей, но наружу выводить единицу, связанную с выполненной работой. Например, генерацию изображения или обработку данных.

💬 Мне здесь интересна не сама модель кредитов.

А более общий принцип: цена тоже часть интерфейса.

Если стоимость AI зависит от использования, дизайнеру уже недостаточно спроектировать кнопку Upgrade и страницу тарифов.

Нужно ответить на другие вопросы:

▶︎ что именно считается использованием; ▶︎ когда происходит списание; ▶︎ можно ли заранее понять цену действия; ▶︎ что пользователь получит за эту сумму; ▶︎ и сможет ли потом проверить, куда ушли деньги.

AI может быть очень сложным внутри.

Но счёт не должен заставлять пользователя разбираться в архитектуре продукта.

Хорошая UX ценообразования начинается там, где человек понимает не сколько вычислений произошло, а за какую работу он заплатил.