Token计费拖累利润：AI中间层为何必须转向工作单元Credits定价

文章讨论AI应用定价策略，认为token计费从模型层延伸到应用层是错误做法。token价格持续下降，作为产品价值锚点会暴露底层技术复杂性并压低利润。建议在可可靠衡量、归因和辩护的最高价值层定价。通过对50位技术AI买家的调查，27位偏好基于可识别工作的credits，14位偏好tokens。中间层应用（如账户研究代理、编码代理、数据平台）应将价值抽象为可完成的工作单元而非底层模型调用。Credits是一种货币而非价值指标，强大的credit系统应映射到客户可识别的工作单元。文章提出三层定价框架：模型层按tokens计费、中间层按工作单元credits计费、结果可归因时按outcome定价。以Clay公司2026年定价案例说明分离Data Credits（第三方数据）和Actions（编排工作）的实践，并指出token计费将客户对话锚定在持续下降的成本曲线上，而非产品不断上升的效用和可靠性。