The know ai

我做产品，而每次卡住我的环节都是定价。不是构建产品本身，而是给它定价。我发布之后，就坐在定价页面前瞎猜。

对于 AI 产品来说，这更糟，因为传统 SaaS 的玩法并不适用。一个 Agent 在每个任务中往往会调用十几次模型，每一次都是真金白银的成本，而大家争论的定价模式（按用量、按结果、按积分）都建立在一个大多数开发者从未真正算清楚的数字之上：一次运行到底要花我多少钱？

所以我做了 PriceKit，专门回答这个问题。你可以把你的 Agent 映射成多个步骤，为每个步骤指定模型和预估 token 数，它就会显示单次运行的成本、哪个步骤正在吞噬你的利润，以及在你考虑的价格下利润率会是什么样。它基于 2,000 多个模型的实时成本数据运行，因此这些数字反映的是你今天实际要支付的费用，而不是别人去年粘贴进去的一张过时表格。

在构建这个产品时，我不断被问到一个很现实的问题：为什么不直接问 ChatGPT 该收多少钱，或者用一个免费的计算器？当然可以，而且你会得到一个看起来合理的一次性数字。但聊天工具不了解你的 Agent 的真实结构，计算器只会给你一个混合后的单一数字，而且当供应商降价时，两者都不会保持更新。PriceKit 会模拟你的实际运行流程，自动保持模型成本数据新鲜，并指出你之前没意识到的高成本步骤。

核心功能可以在 /check 工具免费试用，无需注册。创始用户套餐为 19 美元，可解锁你需要的一切，并为早期用户锁定价格。

在下面留下你最棘手的 Agent 定价问题。如果你的模型不在里面，或者某个价格看起来不对，告诉我，我今天就修正。