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AI Agent不够聪明，但 SaaS 公司可能是解药

最近经常会和 AI Agent 聊天，使用 AI 编程，并且也会和正在用 AI Agent 的朋友聊天，发现大家 AI Agent 的期待值和实际体验之间，存在着相当大的落差。

换句话说，大家觉得 Agent 不怎么聪明。

1. AI Agent 到底哪里不聪明

可能是以下的方面：

业务理解能力差。很多 AI Agent 看起来能对答如流，但一涉及到具体业务场景就开始答非所问。先不说原因，原因后面再细讲。
执行能力有限。在大家的预期中 AI Agent 应该能自主规划和执行任务，但实际上大部分所谓的 AI Agent 还停留在”问一句答一句”的阶段。我们想像中的一句话需求，如”帮我分析这份财报并生成投资建议”，大部分 AI Agent 是搞不定的，类似于 Manus 这种勉强可以的，但其结论是否能参考也是存疑的。
可控性差。我们一方面希望 Agent 有自主能力，能像人一样灵活处理问题；另一方面又希望它的行为可预测、可控制。这本身就是个悖论。结果就是，要么 Agent 太死板，只能按预设流程走；要么太「聪明」，经常做出一些让人意外的操作。
定制成本高。这本来不是聪明的问题，但这是聪明的代价，每个企业的业务都有自己的特殊性，要让 Agent 真正理解并适应这些特殊性，需要大量的定制化工作。但问题是，很多企业并没有这个技术能力或者预算来做深度定制。

2. 为什么会出现这些问题

我觉得主要是三方面的原因：

过高的预期。过去一年，AI Agent 的概念被炒得太热了。各种厂商都在宣传 Agent 能够”完全替代人工”、”自主完成复杂任务”。但实际上，现在的技术水平离这个目标还有很大距离。有的老板，听了厂商的宣传后，真的以为买个 Agent 产品就能替代掉几个员工。结果上线后发现，不仅没法替代人，反而需要专人来”照顾”这个 Agent，教它怎么工作，纠正它的错误。
模糊的产品定位。现在市面上的 Agent 产品，很多都想做成”万能助手”。但越是想什么都做，越是什么都做不好。反而是那些专注于特定场景的 Agent，比如专门做客服的、专门做数据分析的，效果会好很多。
技术栈的割裂。做好一个 Agent，需要模型能力、工程能力、业务理解能力的深度结合。但往往懂模型的不懂业务，懂业务的不懂模型，懂工程的可能两个都不太懂。这种割裂导致做出来的产品总是差那么一些。

3. 当前谁最有优势？

答案是：SaaS 公司。

在 AI Agent 落地上，SaaS 公司有着天然的优势。

SaaS 公司最大的优势是接近客户和数据。他们天天跟客户打交道，知道客户的真实需求是什么，痛点在哪里，实际的业务流程是怎样的。更重要的是，他们手里有大量的业务数据和场景数据，这些数据对于训练和优化 Agent 来说是无价之宝。

举个例子，一家做 CRM 的 SaaS 公司，如果要做销售 Agent，它有几个天然优势：

第一，它知道销售的真实工作流程是什么样的。不是理论上的流程，而是实际操作中的流程，包括各种例外情况和潜规则。

第二，它有大量的销售数据。什么样的话术转化率高，什么时间打电话效果好，不同行业的客户有什么特点，这些数据都在它的系统里。

第三，它有现成的客户界面。不需要重新教育客户怎么使用 Agent，可以直接嵌入到现有的产品里。

第四，它有持续优化的能力。客户每天都在使用它的产品，产生新的数据，这些数据可以用来持续优化 Agent 的表现。

相比之下，纯做 AI 的公司，虽然模型能力很强，但在落地时往往会遇到各种水土不服的问题。

4. 垂直场景的突破

在个人粗浅的认知中，Agent 的突破口在于垂直场景，而不是通用场景。在于需要 Konw-How 的场景。

为什么？因为垂直场景有几个优势：

第一，需求明确，专注。不需要 Agent 什么都会，只需要它把一件事做好就行。

第二，数据充足。垂直场景往往有大量的历史数据可以用来训练和优化。

第三，容错率高。因为场景固定，出现意外情况的概率较低，即使出现了也比较容易处理。

第四，ROI 清晰。在垂直场景下，Agent 的价值很容易量化。

比如法律文书撰写、行业分析、代码生成这些场景，都是合适的 Agent 应用场景。这些场景有明确的输入输出，有清晰的质量标准，有大量的历史数据，非常适合 Agent 来处理。

5. 可预测与可掌控的矛盾

在 ToB 场景下，企业客户最怕的就是不确定性。如果一个 Agent 今天的回答和明天的回答不一样，或者在关键时刻做出了意料之外的决策，那对企业来说不可接受的。

但是，客户又希望 Agent 有自适应能力，能够灵活处理各种情况。

当前的解决方案基本上是两个极端：

完全用 Workflow 来定义 Agent 的行为。每一步做什么都规定得清清楚楚，Agent 只是一个执行者。这样做的好处是完全可控，坏处是太死板，失去了 Agent 的灵活性。
完全放开，让 Agent 自己去学习和适应。这样做的好处是灵活，能处理各种意外情况，坏处是不可控，你永远不知道它下一步会做什么。

比较理想的方案应该是两者的结合：在关键决策点上用 Workflow 来控制，在具体执行上给 Agent 一定的自主权。但这说起来容易，做起来很难。需要对业务有深入的理解，知道哪些地方需要控制，哪些地方可以放开。

6. 模型能力 vs 工程能力

要解决这些矛盾和问题需要模型和工程两方面的提升，并且现阶段工程能力可能比模型能力更重要。

为什么？

因为现在的大模型能力其实已经不错了，GPT-5、Claude、DeepSeek 这些模型的理解和生成能力都很强。真正的瓶颈在于如何把这些能力转化成实际的业务价值。

这就需要大量的工程工作：

如何设计合理的 Prompt，让模型理解业务需求
如何构建知识库，让模型能够获取必要的信息
如何设计工作流，让模型的输出能够被系统消费
如何做异常处理，保证系统的稳定性
如何做监控和优化，持续提升系统表现

这些工作属于比较累和碎的活儿，不如训练模型那么「高大上」，但却是 Agent 能否落地的关键。

7. 安全问题

AI Agent 的安全问题不仅仅是数据泄露，更大的问题在于，Agent 可能会做出一些不当的决策或者操作。

比如，一个有权限访问企业数据库的 Agent，如果被恶意引导，可能会删除重要数据或者泄露敏感信息。一个负责采购的 Agent，如果判断失误，可能会下错订单，造成巨大损失。如此种种……

现在的解决方案主要是加各种限制和审核机制，但这又回到了前面的矛盾：限制越多，Agent 就越不「智能」。

8. 可能的未来

基于目前的情况，我觉得接下来的一段时间 Agent 的发展会有几个趋势：

第一，从通用到垂直。越来越多的 Agent 会专注于特定的场景和行业。

第二，从替代到增强。Agent 的定位会从「替代人工」转变为「增强人工」。

第三，从单点到系统。不再是一个个孤立的 Agent，而是多个 Agent 协同工作的系统。

第四，从产品到服务。Agent 不再是一个买来就用的产品，而是需要持续优化的服务。

这些趋势意味着什么？

意味着 Agent 市场会越来越理性，泡沫会逐渐消失，真正有价值的应用会脱颖而出。

9. 最后

回到标题：AI Agent不够聪明

确实不够聪明，至少没有我们期望的那么聪明。

但这不意味着 Agent 没有价值。就像早期的计算机，虽然功能有限，但在特定场景下已经能创造巨大价值。关键是找到合适的场景，用合适的方式，解决真实的问题。

AI Agent 的发展还处于早期阶段，现在下结论还为时过早。但有一点是确定的：那些能够深入理解客户需求，扎实做好工程实施，持续优化产品体验的公司，最终会在这个市场上站稳脚跟。

至于 AI Agent 什么时候能真正「聪明」起来？我觉得还需要时间。可能是一年，可能是三年，也可能是五年。但在这个过程中，我们需要做的不是等待，而是不断探索、试错、优化，一步步接近那个目标。

毕竟，罗马不是一下子建成的，AI Agent 也不是。

以上。

做了 10 年SaaS 产品后，我总结的权限设计避坑指南

做 SaaS 产品这么多年，我发现权限控制是个特别有意思的话题。说它简单吧，很多团队都做得奇奇怪怪；说它复杂吧，掌握了核心原理后其实也就那么回事。

如果你是产品经理、技术负责人，或者正在做 B 端产品的创业者，这篇文章可能会对你有一些帮助。今天咱们就聊聊 SaaS 产品里的权限控制，怎么设计、怎么实施、怎么避坑。

1 为什么权限控制这么重要

说个数据：2022 年 SaaS 安全报告显示，43% 的企业因为权限配置错误导致过数据泄露。而业内人士都知道，实际比例可能高达63%——很多公司出了事都选择悄悄处理，不对外声张（也能理解的）。

再看一下 2020 年，微盟删库事件，一个运维人员因为跟公司有矛盾，趁着自己还有生产环境的管理员权限，直接把核心数据库给删了。

300 万商家的店铺全部瘫痪，整整 7 天无法营业。正值疫情期间，很多商家本来就靠线上维持生计，这一下彻底断了收入来源。最后微盟赔偿了1.5亿，股价暴跌，品牌信誉更是一落千丈。

事后复盘发现问题出在哪？

一个人就能删除生产数据库，没有任何审批流程
删除操作没有双人复核机制
权限过度集中，运维人员的权限大到离谱

以此作为警示：对 SaaS 行业来说，权限管理不是技术问题，是生死问题。

为什么说权限问题往往比较致命？

做了这么多年 ToB 产品，我发现权限问题有几个特点：

1. 爆发性强：不像性能问题是逐渐恶化，权限问题是突然爆发。今天还好好的，明天就可能因为一个配置错误，导致全部客户数据泄露。

2. 影响面广：一个权限漏洞，可能影响所有客户。特别是多租户架构，一个 bug 就能让所有租户的数据混在一起（如果在多租户逻辑中使用的是字段隔离，而且大部分 SaaS 产品是这样做的）。

3. 修复成本高：早期设计不好，后期改造就是噩梦。

4. 信任难恢复：客户把核心数据放在你的系统里，是基于信任。一旦出现权限问题，这种信任很难恢复。哪怕你后来改得再好，客户心里也会有阴影。

权限控制是基础，这就像盖房子，地基不牢，楼盖得越高越危险。

2 权限控制的核心概念

在深入讨论之前，咱们先把几个基本概念理清楚。

2.1 权限的本质是什么

说白了，权限就是回答一个问题：谁能对什么做什么操作？

谁：用户、角色、部门
什么：功能模块、数据对象、页面按钮
操作：查看、创建、编辑、删除、审批

这三个要素组合起来，就构成了权限控制的基础。比如「财务主管可以查看所有部门的报销单」，这就是一条权限规则。

2.2 功能权限和数据权限

很多人容易把这俩混在一起，其实它们解决的是不同维度的问题。

功能权限控制的是「能不能用这个功能」。比如普通员工看不到薪资管理模块，这就是功能权限。实现起来相对简单，一般在前端控制菜单显示，后端做接口校验就行。

数据权限控制的是「能看到哪些数据」。同样是查看订单列表，销售 A 只能看自己的订单，销售主管能看整个团队的订单，老板能看全公司的订单。这就是数据权限，实现起来要复杂得多。

有一个典型案例：某 CRM 系统，销售经理发现自己看不到下属的客户数据，一查才发现只做了功能权限，忘了做数据权限。结果所有销售经理都只能看到自己作为销售时录入的客户，管理功能形同虚设。

2.3 权限的安全边界

做权限控制，安全永远是第一位的。我总结了几个容易踩坑的地方：

前端权限不可信：永远不要只在前端做权限判断，哪怕把按钮隐藏了，懂技术的人照样能通过开发者工具发请求。所有权限判断必须在后端再做一遍。

默认拒绝原则：权限设计应该是「没有明确允许的都是禁止的」，而不是「没有明确禁止的都是允许的」。这个原则能避免很多安全漏洞。

最小权限原则：给用户的权限应该刚好够用就行，不要为了方便给过多权限。特别是生产环境的管理员权限，能不给就不给，给了也要有审计日志。

3 三种主流权限模型

聊完基础概念，咱们来看看业界常用的几种权限模型。每种模型都有自己的适用场景，没有绝对的好坏。

3.1 ACL

ACL，访问控制列表，是最直观的权限模型，直接定义「用户-资源-权限」的对应关系。比如：

张三可以编辑文档 A
李四可以查看文件夹 B
王五可以删除报表 C

优点是简单直接，实现容易。早期的文件系统、简单的内容管理系统多用这种模型。

缺点也很明显：用户一多就没法管理了。假设你有 1000 个用户，100 个资源，每个资源有 5 种操作权限，理论上你需要维护 50 万条权限记录。更要命的是，新员工入职你得一个个配置权限，员工离职你得一个个回收权限，运维成本极高。

所以 ACL 一般只适合用户量少、权限关系简单的场景。如果你的 SaaS 产品用户量大，还是趁早换其他模型。

3.2 RBAC

RBAC，基于角色的访问控制，是目前最主流的权限模型，核心思想是引入「角色」这个中间层。用户不直接拥有权限，而是通过角色来获得权限。

比如定义几个角色：

销售员：可以查看和编辑自己的客户、订单
销售主管：可以查看和编辑本部门所有客户、订单，可以查看销售报表
财务人员：可以查看所有订单，可以开具发票，可以查看财务报表

新员工入职，只需要给他分配对应角色就行了。角色的权限变了，所有该角色的用户权限自动更新。

RBAC 还可以细分为四种类型，实际应用中按需选择：

RBAC0（基本模型）：最简单的实现，用户-角色-权限三层结构。大部分中小型 SaaS 产品用这个就够了。

RBAC1（角色分层模型）：角色可以继承。比如「销售主管」自动继承「销售员」的所有权限，再加上管理权限。这样可以减少重复配置。

RBAC2（角色限制模型）：增加了约束条件。比如「角色互斥」（一个用户不能既是采购员又是审批员），「角色数量限制」（一个用户最多只能有 3 个角色）等。

RBAC3（统一模型）：集成了 RBAC1 和 RBAC2 的所有特性，最完整但也最复杂。

我的建议是从 RBAC0 开始，随着业务发展再考虑升级。过度设计只会增加系统复杂度。

3.3 ABAC

ABAC，基于属性的访问控制，是相对较新的模型，通过属性组合来判断权限。这些属性可以来自：

用户属性：部门、职级、工龄、地域
资源属性：类型、创建者、敏感度、标签
环境属性：时间、地点、设备类型

举个例子：”华东区的销售经理在工作时间可以查看本区域高价值客户的信息”。这条规则涉及了用户的地域属性、角色属性，资源的地域属性、价值属性，以及时间这个环境属性。

ABAC 的优势是灵活性极高，可以实现非常精细的权限控制。缺点是实现复杂，性能开销大，权限规则难以理解和调试。

一般来说，如果你的业务场景确实需要这么复杂的权限控制（比如医疗、金融等强监管行业），可以考虑 ABAC。否则 RBAC 就足够了。

4 SaaS 产品的特殊挑战

相比传统的企业内部系统，SaaS 产品在权限控制上面临一些独特的挑战。

4.1 多租户隔离

这是 SaaS 最核心的需求。同一套系统里住着几百上千家企业，必须保证数据完全隔离。A 公司的员工绝对不能看到 B 公司的任何数据。

常见的隔离方案有三种：

独立数据库：每个租户一个数据库。隔离性最好，但成本高，难以维护。适合大客户少量部署的场景。

共享数据库、独立 Schema：每个租户一个 Schema。隔离性不错，成本适中。适合中等规模的 SaaS 产品。

共享数据库、共享表：所有租户的数据都在同一张表里，通过 tenant_id 字段区分。成本最低，但要特别小心 SQL 注入和权限泄露。这是大部分 SaaS 产品的选择。

如果采用第三种方案，一定要在所有 SQL 查询中强制加上 tenant_id 条件。我见过的好做法是在 ORM 层面做全局过滤器，或者在数据库层面用行级安全策略（Row Level Security）。

4.2 组织架构的映射

企业客户通常都有复杂的组织架构，我们的权限系统必须能够映射这种结构。常见的需求包括：

树形部门结构，支持多层级
一个人可能属于多个部门（兼职、虚拟团队）
临时授权（代理、请假）
按项目组、按地域等多维度的权限控制
集团，公公司等逻辑

我的经验是，组织架构不要做得太复杂，够用就行。很多企业其实就是简单的部门层级 + 角色，硬要上矩阵式组织、事业部制这些复杂结构，反而增加了使用成本。

4.3 权限的动态性

SaaS 产品的权限需求经常变化：

新功能上线，需要新的权限点
客户要求定制化的权限规则
不同行业、不同规模的客户，权限需求差异很大

所以权限系统必须设计得足够灵活。我推荐的做法是：

权限点动态化：不要把权限点写死在代码里，而是存在数据库里，通过配置来管理。

规则引擎：对于复杂的权限判断逻辑，可以引入规则引擎，让权限规则可以通过配置来调整。

权限模板：为不同类型的客户准备权限模板，新客户注册时可以快速初始化。

4.4 性能优化

权限判断是高频操作，一个页面可能要判断几十上百个权限点。如果每次都查数据库，性能肯定扛不住。

常用的优化手段：

缓存：用户登录时把权限信息缓存到 Redis，设置合理的过期时间。权限变更时主动刷新缓存。

权限位图：把权限用位图来表示，一个 long 型变量可以表示 64 个权限点，判断权限只需要位运算。

懒加载：不要一次性加载所有权限，而是按需加载。比如用户进入某个模块才加载该模块的权限。

预计算：对于数据权限，可以预先计算好用户能访问的数据 ID 列表，查询时直接用 IN 条件。

5 设计一个权限系统

说了这么多理论，咱们来点实际的。假设你要为一个 SaaS CRM 系统设计权限控制，应该怎么做？

5.1 需求分析

首先要搞清楚业务需求：

系统有哪些功能模块？客户管理、订单管理、报表分析等
有哪些角色？销售员、销售主管、客服、财务、管理员等
数据权限如何划分？按部门、按区域、按客户等级等
有哪些特殊需求？审批流程、临时授权、数据导出限制等

5.2 模型选择

对于 CRM 这种相对标准的业务系统，RBAC 是首选。具体用 RBAC0 还是 RBAC1，看企业规模：

中小企业：RBAC0 足够，角色数量有限，权限关系简单
大型企业：考虑 RBAC1，利用角色继承减少配置工作

5.3 数据库设计

核心表结构：

-- 用户表
CREATETABLEusers (
    idBIGINT PRIMARY KEY,
    tenant_id BIGINTNOTNULL,
    username VARCHAR(50) NOTNULL,
    -- 其他字段...
    INDEX idx_tenant (tenant_id)
);

-- 角色表
CREATETABLEroles (
    idBIGINT PRIMARY KEY,
    tenant_id BIGINTNOTNULL,
    role_name VARCHAR(50) NOTNULL,
    parent_id BIGINT, -- 用于角色继承
    -- 其他字段...
    INDEX idx_tenant (tenant_id)
);

-- 权限表
CREATETABLE permissions (
    idBIGINT PRIMARY KEY,
    permission_code VARCHAR(100) NOTNULL, -- 如 'customer.view'
    permission_name VARCHAR(100) NOTNULL,
    moduleVARCHAR(50), -- 所属模块
    -- 其他字段...
    UNIQUEKEY uk_code (permission_code)
);

-- 用户-角色关联表
CREATETABLE user_roles (
    user_id BIGINTNOTNULL,
    role_id BIGINTNOTNULL,
    PRIMARY KEY (user_id, role_id)
);

-- 角色-权限关联表
CREATETABLE role_permissions (
    role_id BIGINTNOTNULL,
    permission_id BIGINTNOTNULL,
    PRIMARY KEY (role_id, permission_id)
);

-- 数据权限规则表
CREATETABLE data_permissions (
    idBIGINT PRIMARY KEY,
    role_id BIGINTNOTNULL,
    resource_type VARCHAR(50), -- 如 'customer', 'order'
    rule_type VARCHAR(50), -- 如 'self', 'department', 'all'
    rule_value TEXT, -- 具体规则，可以是 JSON
    INDEX idx_role (role_id)
);

6 避坑指南

做了这么多项目，我总结了一些常见的坑，希望你能避开：

6.1 过度设计

最常见的错误就是一上来就想做一个「完美」的权限系统。支持 ABAC、支持动态规则、支持工作流集成… 结果做了半年还没上线，业务等不及了。

记住，权限系统是为业务服务的，不是为了秀技术。先满足基本需求，再逐步迭代。

6.2 忽视性能

另一个常见问题是只关注功能，不关注性能。权限判断是高频操作，如果每次都要查十几张表，系统很快就会崩溃。

一定要做好缓存，关键接口要做压测。我的经验是，权限判断的响应时间应该控制在 10ms 以内。

6.3 权限配置过于复杂

有些系统的权限配置界面，复杂得连开发人员都搞不清楚。这样的系统，客户是不会用的。

权限配置要尽量简化，提供合理的默认值和模板。最好能提供权限检查工具，让管理员可以模拟某个用户的权限，看看到底能访问哪些功能和数据。

6.4 缺少审计日志

权限系统必须有完善的审计日志，记录谁在什么时候做了什么操作。特别是权限的授予和回收，必须有据可查。

这不仅是安全需要，很多行业还有合规要求。审计日志最好是独立存储，防止被篡改。

6.5 数据权限的 N+1 问题

实现数据权限时，很容易出现 N+1 查询问题。比如查询订单列表，每个订单都要判断一次是否有权限查看，结果一个列表页产生了上百次数据库查询。

解决方案是在列表查询时就加入权限过滤条件，而不是查出来再过滤。这需要在 SQL 层面就考虑权限问题。

7 其它一些变化

权限控制这个领域，这几年也有一些新的发展趋势：

7.1 Zero Trust 模型

Zero Trust 模型就是我们常说的零信任模型。

传统的权限模型是「城堡式」的：进了城门（登录系统）就基本畅通无阻。Zero Trust 模型要求每次访问都要验证权限，不管你是内部用户还是外部用户。

这对 SaaS 产品来说特别重要，因为用户可能从任何地方、任何设备访问系统。

7.2 AI 辅助的权限管理

利用机器学习来优化权限配置，比如：

根据用户行为自动推荐合适的角色
检测异常的权限使用，可能是账号被盗用
自动发现权限配置中的冲突和冗余

7.3 细粒度的数据权限

不仅控制能不能看某条数据，还要控制能看到数据的哪些字段。比如普通销售能看到客户的基本信息，但看不到信用额度；财务能看到信用额度，但看不到跟进记录。

这需要在字段级别做权限控制，实现起来更复杂，但确实是一些行业的刚需。

8 写在最后

权限控制是 SaaS 产品的基础设施，做好了用户感知不到，做不好用户骂声一片。它不是一个能带来直接收益的功能，但却是产品能否长期发展的关键。

我的建议是：

不要等到出问题才重视权限，一开始就要规划好
选择适合自己业务的权限模型，不要过度设计
功能权限和数据权限要分开考虑，都很重要
做好性能优化和安全防护，这是基本要求
保持系统的灵活性，因为需求一定会变

技术是为业务服务的。不要为了炫技而把简单问题复杂化，也不要为了省事而在安全问题上偷懒。在这两者之间找到平衡，才是一个成熟的技术方案。

以上。

Midjourney 和 OpenAI 的定价逻辑给我们的启示

你是否曾面对一项订阅服务时犹豫不决？比如，Midjourney 的月付 10 美元基础套餐和 30 美元标准套餐，哪个更适合你？又或者，在使用 OpenAI 的 API 时，看到按量计费的详细规则后，内心盘算付出的每一分钱是否值得？

在 AI 技术不断融入日常的今天，Midjourney 和 OpenAI 凭借其卓越的产品价值和用户体验设计，让无数用户心甘情愿地为其服务付费。

这背后不仅仅是技术的领先，更是对用户需求的深刻理解和商业逻辑的精妙运用。通过精准的产品定位和多样化的定价策略，这两家 AI 巨头不仅赢得了用户的信任，还成功地将「技术价值」转化为「商业价值」。

那么，它们的定价逻辑究竟有什么独到之处？又能给我们带来哪些关于用户心理和市场策略的启示？今天，我们就从 Midjourney 和 OpenAI 的定价模式入手，剖析其背后的商业智慧。

1. Midjourney的定价逻辑：订阅制的价值感知

1.1 Midjourney的产品力：让生成艺术触手可及

Midjourney 是一款基于 AI 的生成艺术「不仅仅是图片」工具，它凭借强大的图像生成能力和极高的创意自由度，吸引了大量艺术家、设计师以及普通创作者。用户只需输入简单的文字描述（Prompt），即可生成风格多样、质量极高的图像。

其产品力主要体现在以下几个方面：

技术优势：
- Midjourney 基于 GAN 和深度学习模型，能够快速生成高质量且细节丰富的图像。
- 支持多种风格设定，用户可以自由探索艺术创作的可能性，从写实风格到抽象艺术都能轻松实现。
用户体验：
- 低门槛：无需专业的设计技能，普通用户也能通过简单的文字输入生成专业水准的作品。
- 高互动性：用户可以在官方 Discord 社区中分享作品、获得反馈，同时也能通过调整 Prompt 进一步优化生成结果。
商业化潜力：
- 广泛的应用场景：从个人创作到商业设计，Midjourney 在广告、出版、游戏设计等领域都有巨大的潜力。
- 版权友好：订阅用户可获得广泛的商业使用权，使其成为创作者和企业的理想工具。

Midjourney 的强大产品力吸引了用户的注意，但其成功不仅仅依赖于技术能力，更重要的是通过精心设计的定价模式，将产品价值转化为用户愿意支付的具体价格。

1.2 Midjourney 的定价逻辑：从订阅计划看价值感知

Midjourney 采用订阅制的定价模式，针对不同用户的需求和预算，提供四个层级的订阅计划：基础计划、标准计划、专业计划、Mega计划。

1.2.1 订阅计划的详细差异

计划	月付价格	年付价格	快速GPU时间	Relax模式	隐私模式	并发任务数	适用人群
基础计划	$10	96 美元（$8/月）	3.3小时/月	不支持	不支持	3任务	初学者、轻度用户
标准计划	$30	288 美元（$24/月）	15小时/月	无限使用	不支持	3任务	高频使用的个人创作者
专业计划	$60	576 美元（$48/月）	30小时/月	无限使用	支持	12任务	专业创作者、小型团队
Mega计划	$120	1152 美元（$96/月）	60小时/月	无限使用	支持	12任务	企业级用户、大型团队

1.2.2 订阅计划的核心要素：

GPU 时间：
- 快速 GPU 时间直接决定了用户生成高质量图像的速度和数量。不同层级的计划通过 GPU 时间的上限限制了用户的使用频率。
- Relax模式（从标准计划开始提供）允许用户在非高峰期无限制生成图像，进一步降低了普通用户的心理负担。
功能增值：
- 隐私模式（仅在专业计划及以上提供）允许用户在私密环境中创作，适合对隐私有较高需求的创作者或企业用户。
- 并发任务数的提升（专业计划及以上）增强了用户的生产效率，尤其适合团队协作或需要同时生成多个图像的场景。
价格折扣：
- 年付用户可享受约20%的折扣，进一步绑定长期用户。

1.3 定价特点与用户心理学

在产品定价中，用户心理学的核心在于通过理解用户的行为模式、决策倾向和情感反应，设计出能够激发用户支付意愿的价格体系。

定价不仅是经济学中的供需平衡问题，也是心理学的应用领域，通过合理的价格策略，可以引导用户感知价值、降低付费阻力，并最终促成消费行为。

Midjourney 的定价如下：

1.3.1 定价特点

阶梯化设计：
- Midjourney 通过分层套餐满足了不同用户的需求，从轻度用户到专业用户再到企业团队，覆盖了广泛的市场。
- 每一级的价格与功能差距明显（10 美元 → 30 美元 → 60 美元 → 120 美元的递增），让用户能够清楚地感知到功能的提升和付费的价值。
灵活性与透明性：
- 用户可以随时升级、降级或取消订阅，且价格和功能的对应关系非常清晰，避免了复杂的隐藏费用。
扩展性：
- 用户在 GPU 时间使用完后还能以 4 美元/小时的价格额外购买 GPU 时间，满足突发需求。

1.3.2 用户心理学的运用

锚定效应：
- 基础计划的 10 美元价格为用户设立了一个「入门门槛」，使其看上去更容易接受；而更高层级的计划（如 30 美元的标准计划）通过功能增值，让用户觉得「升级更划算」。
损失规避：
- Relax 模式的引入降低了用户对「时间不足」的焦虑，同时通过「无限使用」的承诺，让用户感到自己不会浪费付费权益。
附加价值：
- 专业计划及以上提供的隐私模式和并发任务功能，针对高级用户的核心需求设计，让用户觉得「更高级的计划不仅是花更多的钱，而是获得了更多保障和效率」。
长期绑定：
- 年付折扣通过价格优势刺激用户选择长期订阅，培养用户习惯，同时提升平台的用户留存率。

1.4 Midjourney 作为 AI SaaS 的定价逻辑

作为一款 AI SaaS 产品，Midjourney 的定价逻辑充分体现了 SaaS 模式的核心优势：订阅制、增值服务、用户留存。

1.4.1 订阅制的核心逻辑

降低用户进入门槛：
- 基础计划的低价（ $10/月）让更多用户能够轻松尝试其服务，从而扩大了潜在用户群体。
- 通过分层定价，将用户按需求进行精准细分，避免「一刀切」定价带来的市场流失。
提升用户终身价值（LTV）：
- 订阅制的模式让 Midjourney 能够通过长期绑定用户获得稳定现金流，同时提供年付折扣进一步提升用户的 LTV。

1.4.2 增值服务驱动收入增长

Midjourney的定价不仅基于基础服务，还通过增值功能（如隐私模式、额外GPU时间）实现了差异化收入来源，既满足了高端用户的需求，也提高了整体ARPU（每用户平均收入）。

1.4.3 用户留存与生态建设

生态系统的黏性：
- Midjourney 通过 Discord 社区建设、Relax 模式的无限制体验以及用户评分赚取 GPU 时间等机制，为用户提供了超越工具本身的附加价值。
- 这些功能不仅增加了用户在平台内的互动时间，还提升了用户对平台的忠诚度。
成本控制与体验优化：
- 通过 Relax 模式引导用户在非高峰期使用资源，Midjourney 优化了 GPU 负载，降低了运营成本，同时为用户提供了「无限使用」的心理舒适感。

Midjourney 的定价逻辑不仅仅是功能和价格的排列组合，更是对用户需求、心理和使用习惯的精准把控。通过订阅制的设计，它实现了产品价值与用户支付意愿的完美结合。作为一款 AI SaaS 产品，它以低门槛吸引用户，以增值服务挖掘潜在收入，并通过社区和服务黏性提升用户留存率。这种逻辑对其他 SaaS 产品也具有重要的借鉴意义：定价不仅是商业策略，更是用户关系的长期经营。

2. OpenAI的定价逻辑：多层次订阅

2.1 OpenAI 的产品力：多功能 AI 生态系统

OpenAI 通过一系列强大的 AI 工具和技术，提供了多维度的生产力解决方案，其产品力体现在以下几个方面：

2.1.1 强大的功能覆盖范围

语言模型：
- GPT-4o 系列支持从基础文本生成到复杂问题解答，满足从个人到企业用户的多种需求。
- 支持定制化 GPTs（用户可以创建、调整并使用个性化模型）。
多模态能力：
- 语音生成与识别：包括标准语音模式和高级语音模式，支持自然流畅的语音交互。
- 图像生成：基于 DALL·E 的图像生成服务，适用于创意设计、广告制作等场景。
- 数据分析与文件处理：支持高级数据分析和文件上传，适合企业用户的专业需求。
Web浏览与上下文扩展：
- 支持实时网络浏览和大上下文窗口处理，适合需要长文档解析或动态信息的用户。

2.1.2 用户体验的深度优化

分级服务：通过分层次的服务套餐（Free、Plus、Pro、Team、Enterprise），OpenAI 能够满足从普通用户到大型企业用户的多样化需求。
协作工具：企业和团队用户可使用共享工作区、管理控制台和数据保护功能，增强协作效率。

2.2 OpenAI 的多层次定价模式

2.2.1 订阅计划的详细差异

OpenAI 的定价策略通过功能分层和用户分群，提供了五种主要订阅计划：Free、Plus、Pro、Team和Enterprise。以下是各订阅计划的详细内容及差异：

计划	价格	功能亮点	适用人群
Free	$0/月	- GPT-4o mini（入门版） - 标准语音模式 - 限制访问高级功能（如文件上传、数据分析、图像生成）	好奇、轻度使用者
Plus	$20/月	- 扩展消息和工具使用限制 - 高级语音模式 - 有限访问 o1 和 o1-mini - 测试新功能	个人创作者、高频用户
Pro	$200/月	- GPT-4o 和 o1 的无限制访问 - 高级语音无限制 - o1 Pro 模式，处理复杂问题的高级能力	专业用户、企业开发者
Team	人月（年付） 30/人/月（月付）	- 比 Plus 更高的消息限制 - 支持创建协作工作区 - 管理控制台和团队数据保护	小型团队、初创公司
Enterprise	联系销售	- 高速访问 GPT-4 和工具 - 扩展上下文窗口 - 高级管理功能 - 定制化数据存储与保护	大型企业、跨部门协作团队

2.2.2 定价模式的核心特点

功能分层，满足不同需求
- Free 计划为入门用户提供基础功能，降低初次尝试的门槛。
- Plus 和 Pro 计划通过扩展功能和高级能力（如无限制访问、专业模式）覆盖更高需求。
- Team 和 Enterprise 提供企业级功能（如协作控制台、数据保护和上下文扩展），满足团队协作和大规模应用场景。
灵活的增值设计
- 高级功能如 o1 Pro 模式、扩展上下文窗口等，适合复杂场景下的高端用户。
- 企业级用户可享受定制化支持，包括高级数据保护和持续的账户管理服务。
年付与月付选择
- Team 计划提供年付折扣（每用户每月$25），鼓励长期订阅，增强用户黏性。
合理的无限制使用（Unlimited）
- Pro 和 Enterprise 用户的「无限制」功能需遵循合理使用政策，既扩展了用户体验，又避免过度滥用资源。

2.3 定价特点与用户心理学

OpenAI 的定价模式充分运用了用户心理学原理，不仅通过价格分层体现了功能价值，还激发了用户的支付意愿。

2.3.1 用户心理学的应用

锚定效应
- Free 计划的 0 美元价格为用户设立了一个「免费基准」，吸引用户尝试基础功能；而 Plus 计划的 $20 价格则显得合理且具有吸引力，成为大多数用户的主要选择。
分级价值感知
- 各层级计划通过功能递增（如高级语音模式、无限制访问等），让用户感知「多支付获得更多价值」，从而刺激升级意愿。
损失规避
- Free 计划的功能限制（如有限的 GPT-4o 访问）会引发「功能不足」的心理现象，推动用户选择 Plus 或更高计划以避免功能缺失的「损失感」。
选择自由与控制感
- 用户可以根据需求灵活选择月付或年付订阅方式，团队用户还可根据规模调整订阅人数，增强了对成本的控制感。

2.4 OpenAI作为 AI SaaS 的定价逻辑

降低进入门槛，扩大用户基础：Free 计划通过零成本试用，吸引了大量普通用户和潜在客户，将“好奇心”转化为实际使用，并为后续的付费升级打下基础。

通过差异化功能提升用户终身价值（LTV）：Plus 和 Pro 计划通过扩展功能和更高性能，吸引高频用户和专业用户，增加用户的长期支付价值。

企业级解决方案锁定高端市场：Team 和 Enterprise 计划为企业用户提供协作、管理和数据保护等增值服务，增强了用户黏性，且通过企业间的技术绑定形成稳定的收入来源。

灵活设计适应多样化场景：按需扩展和灵活订阅选项（如按年计费折扣）使得用户能够根据实际需求调整成本，尤其适合企业在规模增长时的动态扩展需求。

OpenAI 的定价逻辑通过分层功能与多样化服务有效覆盖了从普通用户到企业团队的广泛市场。结合深刻的用户心理学运用，OpenAI不仅降低了用户的尝试成本，还通过功能递增和增值服务最大化了用户的支付意愿。

3. API 的按需计费模式

Midjourney 的 API 现在大多数是第三方通过模拟的方式实现的，在国内的版本：悠船，提供 API，价格 0.4 元/张。企业批量采购可能会有折扣。

OpenAI 的 API 相对成熟很多，且从其开始就有 API 的商业化逻辑，现在也演化得比较复杂了，但本质上还是按需计费，大概特点如下：

按需计费：
- 基于输入和输出 Token（类似于单词片段）的数量收费，每 1M Token 的价格根据模型和使用场景（如实时、批量或缓存）变化。
- 定价单位精细，支持灵活按需使用。
多层次模型与功能：
- 提供从小型模型（如 GPT-4o Mini）到高性能模型（如 GPT-4o 和 o1）的多种选择，满足不同预算和需求。
- 支持文本、音频、图像等多模态任务，以及高级功能如实时处理、批量模式和缓存折扣。
动态扩展与成本优化：
- 批量 API 提供 50% 折扣，适合大量任务的用户。
- 缓存折扣降低重复调用的成本，适合频繁使用固定 Prompt 的场景。
灵活性与复杂性并存：
- 定价模式灵活且适合各种场景（如低延迟实时交互、大规模批量处理），但对用户的成本管理提出更高要求。
- 对于初次使用者或小型团队，理解和优化 Token 使用可能需要一定学习成本。

API 属于能力开放的部分，作为 SaaS 产品的重要组成部分，它本质上是将核心技术能力模块化并向外部用户或企业开放。这种能力开放的逻辑需要适配多样化的用户需求，而按需计费模式正好符合这种灵活性要求。

通过按需使用，企业用户可以根据实际需求调用特定的功能模块，避免因固定订阅计划绑定过多资源，导致浪费或使用不足。

从商业模式的角度来看，按需计费也能让 SaaS 平台更高效地服务不同规模的用户群体。初创企业或中小型团队可以以较低的成本试用和逐步扩展 API 功能，而大型企业则可以根据业务需要大规模调用，且无需受到固定计划的限制。这种按需开放能力的模式不仅降低了用户的进入门槛，还能够随着客户需求增长，推动 SaaS 平台的收入增长，实现双赢。

在技术服务生态中，按需 API 还能够更好地实现资源动态分配。SaaS 厂商可以通过实时调配计算资源来支持用户的不同调用需求，从而优化系统负载并提升整体服务效率。这种灵活性与扩展性，也进一步加强了 API 作为 SaaS 产品核心能力开放部分的战略地位，为用户带来了高度的自由度和成本可控性。

4. 小结：toC 的订阅逻辑和 toB 的按需计费逻辑

toC 的订阅逻辑和 toB 的按需计费逻辑分别适配了不同用户群体的核心需求。

对于个人用户而言，订阅模式的优势在于其透明性和简单性，通过固定的月付或年付费用，用户可以清晰了解自己购买的服务内容和权益。这种逻辑降低了用户的决策成本，使得更多人能够轻松试用产品。同时，通过分层的订阅计划，厂商能够满足从轻度用户到重度用户的多样化需求，并通过功能递增和附加服务（如更高性能、更快响应）激发用户的升级意愿。

对于企业用户而言，按需计费模式的灵活性允许企业仅为实际使用的服务付费，无需为固定的套餐绑定资源，从而大幅减少资源浪费。企业可以根据实时调用量、项目规模或业务增长动态调整支出，尤其是在高调用频率或批量处理场景中，按需模式更能展现其成本优势。此外，OpenAI API 的按量定价机制，还通过折扣和缓存等方式进一步优化企业的调用成本，帮助企业在灵活性与经济性之间找到最佳平衡。

用户在心理上的差异也决定了这两种逻辑的适用性。个人用户倾向于固定预算，订阅模式通过简单的价格设计，消除了动态计费的不确定性，降低了他们的心理负担。而企业用户则更注重成本与效率的优化，按需计费模式允许企业针对具体业务场景灵活配置资源，增强了对预算的掌控感。对于个人用户而言，订阅计划的功能递增往往是吸引升级的关键；而对于企业用户，按需模式更强调技术能力的可用性和调用规模的经济性。

从商业收益的角度来看，订阅模式的优势在于长期绑定用户，提升用户留存率和终身价值（LTV），为平台提供稳定的现金流。这种模式非常适合服务需持续使用的用户群体。按需计费虽然收入波动性更大，但凭借灵活性，能够吸引到需求不确定、调用规模大的企业用户。两种逻辑的结合让 AI SaaS 产品既能通过订阅锁定基础用户，又能通过按需计费挖掘大客户市场，实现收益的多样化和稳定性。

定价从来都不仅仅是一个数字游戏，而是一门艺术。「定价的核心在于理解用户，找到价值感知与心理预期的平衡点。」

无论是创业者还是企业管理者，定价的背后是对用户需求的深刻洞察。只有真正懂用户，才能赢市场。

以上。