AI 工具怎么赚钱:从卖 Token 到卖第二大脑

现在的 AI 产品，越来越容易让人产生一种付费疲劳。

这个月，某个聊天工具推出高级会员。下个月，另一个智能体开始按积分收费。再过一阵，办公软件又多了一个 AI 套餐。价格从几十元一个月，到几百元一年，再到几千元的专业版，差距非常大。

它们到底在卖什么？

如果只是调用大模型，为什么不统一按 Token，也就是模型处理文本时使用的计算单位收费？如果模型能力越来越接近，为什么有的产品只能打价格战，有的产品却能让用户持续续费？得到大脑这样的产品，又为什么会从免费的笔记工具，延伸出 399 元会员和 2999 元专家版？

这篇文章想回答的就是这个问题。

先给结论。AI 工具商业化正在经过四个层次：最底层卖算力和调用量，往上一层卖可持续完成任务的能力，再往上卖长期上下文和工作系统，最高一层卖可以验证的业务结果。

产品停在哪一层，决定了它能怎么收费，也决定了它有没有长期定价权。

如果把国内已经出现的做法完整摊开，大致可以数出九种。

第一种是个人会员，用户按月或按年购买高级能力。第二种是在会员基础上增加积分，让高成本任务单独消耗额度。第三种是企业席位，按照员工人数和使用月份收费，同时加入权限、审计和团队管理。第四种是模型 API 按量，直接计算输入和输出 Token。第五种是承诺消费或资源包，企业提前购买稳定用量，换取更低单价。

第六种是按照业务单位收费，例如一页翻译、一分钟转写、一张图片或者一次成功请求。第七种是私有化和项目制，客户为部署、软件许可、系统集成和后续服务付费。第八种是 AI 增强原有商业引擎，AI 本身未必单独收费，却能提高广告收入、办公会员续费或者交易效率。第九种是尚在形成的结果付费，只有出现合格交付、有效线索或真实业务增量时，厂商才获得更多收入。

同一个产品可以同时使用几种方式。面向个人时用会员降低决策门槛，遇到昂贵任务再扣积分；进入团队以后按席位收费；面对大型企业时再叠加私有化、安全治理和项目服务。九种模式之所以能够归入四层，是因为它们出售的价值正在逐级上移：先是资源，再是任务容量，然后是工作系统，最后是可验证结果。

一家 AI 公司每天发生的成本很具体。用户输入一段文字，模型要处理 Token；用户让智能体连续搜索、读文件、调用工具，系统要消耗更多推理资源；用户生成图片、视频或长音频，成本还会继续上升。

所以站在厂商一边，最自然的收费方式就是按量。用了多少 Token，生成了多少张图，转写了多少分钟，就收多少钱。

但用户并不这样感受价值。

普通人不会因为模型今天多处理了十万个 Token，就觉得自己应该多付钱。他关心的是报告有没有写完，代码能不能运行，会议内容有没有变成下一步行动，广告有没有带来转化，过去存下来的资料今天能不能被重新用起来。

这就出现了一个错位：厂商的成本按照计算资源发生，用户的价值却按照任务结果发生。

AI 产品商业化要解决的核心问题，就是在这两者之间找到一个双方都能接受的计费单位。这个单位既要帮助厂商覆盖成本，也要让用户感觉自己买到的不是一堆看不见的算力，而是一种能够理解的能力。

最基础的模式是模型应用程序接口，也就是 API 按量计费。

DeepSeek、阿里云百炼、火山方舟、百度千帆等平台，主要面向开发者和企业。它们会按照输入 Token、输出 Token、缓存命中、模型类型或者调用次数收费。这种模式很像水电费：用多少付多少，规则清楚，适合把模型嵌入自己的产品。

当企业用量变得稳定，云厂商还会提供资源包、预付额度和承诺消费。客户提前购买一批用量，换取更低单价；厂商则获得更稳定的收入预测。

另一种做法，是把技术单位翻译成业务单位。语音产品按分钟收费，翻译产品按页、按张或按成功请求收费，图片和视频产品按生成数量收费。用户不需要理解模型内部处理了多少 Token，只需要知道自己完成一百页翻译要花多少钱。

这一层很重要，但也最容易陷入价格比较。只要不同平台能够完成相似任务，客户就会比较速度、效果和单价。模型进步还会不断降低同等能力所需的计算成本。单纯依靠模型调用差价，很难建立稳固的用户忠诚度。

面向个人用户时，按 Token 收费太复杂。很多人甚至不知道一次深度研究会消耗多少 Token，也不想每提一个问题都计算成本。

因此，国内大量 AI 工具采用了“会员加积分”的方式。

会员解决的是预算确定性。用户每月或每年支付一笔固定费用，获得更强模型、更快响应和一批基础额度。积分，也就是常见的 Credits，则用来承接成本差异很大的高级任务。普通问答消耗少，长时间智能体任务、代码执行或复杂生成消耗多。

这种设计把技术成本包装成了用户能够理解的任务容量。用户知道自己买的是一个月的工作能力，厂商也不会因为少数极重度用户而完全失去成本控制。

Kimi 的分层会员和积分池、扣子的订阅与点数、腾讯 WorkBuddy 的个人套餐与 Credits，都属于这一类。WorkBuddy 的企业版本又向前走了一步：公开价格采用按人按月收费，企业 SaaS 版为每人每月 198 元，专享版为每人每月 316 元，并配置每人每月的 Credits。

到了企业场景，客户购买的就不只是更多调用次数。团队还需要成员管理、权限、审计、安全、知识隔离和专属服务。通义灵码、WorkBuddy 等产品采用企业席位收费，原因正在这里。一个员工账号的价值，不只是它调用了多少次模型，还包括它能否被组织统一管理。

这套模式解决了 AI 产品最初的收费问题，但它仍有明显边界。积分只是成本包装，不是结果承诺。用户可能消耗了很多积分，却没有得到可用的报告；企业也可能买了很多席位，但员工并没有形成稳定使用习惯。

所以第二层能够形成收入，却不必然形成长期定价权。

把这一模式放进一个具体场景，就更容易理解。

假设一名产品经理每个月需要做竞品调研、会议整理、需求文档和数据解释。如果工具完全按 Token 计费，他很难提前知道预算，也会在每次使用前犹豫。固定会员降低了这种心理成本，他可以把 AI 当成日常工具。

但一次普通润色和一次持续半小时、需要访问多个资料源的深度研究，成本显然不同。如果所有任务都无限使用，少数重度用户可能消耗掉大部分算力。积分就在这里发挥作用：它把昂贵任务单独计量，又不让用户直接面对复杂的 Token 价格。

对厂商来说，结果是收入更可预测，算力成本也更可控。对用户来说，结果是购买决策变得简单，使用时不必为每一个字计费。

它的边界同样清楚。如果工具之间的核心差异只剩下“每月给多少积分”，竞争最终仍会回到价格和额度。真正能拉开差距的，是产品能否记住历史、进入固定工作流，并让用户更稳定地完成任务。

当 AI 产品开始积累用户的资料、偏好、历史决策和工作方法，商业模式会发生变化。

用户购买的已经不只是本月能用多少次高级模型。他购买的是一个越来越了解自己的系统。今天导入的资料，能够改善明天的搜索和写作；过去一年的会议、笔记和项目记录，可以成为未来任务的背景；同一个问题不需要每次从头解释。

这一层的关键资产叫“上下文”。它包括个人留下的知识，也包括组织积累的文档、流程、权限和协作关系。

上下文具有复利效应。使用时间越长，资料越完整，AI 越容易给出贴近用户的结果。用户也越难把全部历史和使用习惯搬到另一个产品。这就是为什么知识库、办公文档、开发环境和客户管理系统，比单纯的聊天界面更有机会建立稳定商业模式。

企业私有化、项目制和软件许可，也可以放在这一层理解。企业支付的费用并不只用于部署一个模型，而是为了让 AI 安全进入自己的数据、权限和系统，并对结果负责。

2026 年 5 月，Get 笔记升级为“得到大脑”。表面上看，它仍然包含记录、转写、知识库和 AI 写作；商业化设计却透露出一个更大的目标：把用户长期积累的私人资料、得到的内容资产、AI 记忆和作品生产连接起来。

普通 AI 会员主要出售本月的高级模型和任务容量。得到大脑希望出售的是另一种东西：这个系统已经认识用户，并且能够利用用户自己的材料持续工作。

根据 2026 年 7 月 21 日可查的官方会员说明，得到大脑分成三个层级。

免费版负责让用户开始记录和积累。它提供十个知识库、三十 GB 存储空间，每月六百分钟音视频导入，四项 AI 技能每项每月可以使用五次。这个版本看起来没有直接收入，却承担着很重要的商业任务：让用户把第一批资料放进来，并形成记录习惯。

得到大脑会员的常规价格是每年 399 元。官方同时提供连续包年 369 元、连续包月 35 元和单月 49 元等方式。会员获得不限量知识库、五百 GB 空间、每月六千分钟音视频导入，以及不限次的点评、发芽、拷问和润色等 AI 技能。更关键的差异，是完整记忆、主动服务和作品生成功能。

专家版的常规价格是每年 2999 元。官方还列出了限量早鸟价 1999 元，但阶段性价格不应被视为长期标准价。专家版提供更高存储和导入额度，还把内容生产拆成选题、研究、知识管理、写作、事实核查、编辑和排版等角色，并加入编辑方法、社群和身份权益。

从 399 元到 2999 元，价格接近七点五倍。如果专家版只是多给一些调用次数，这个价差很难成立。它真正要证明的是，用户买到了一套能够持续产出作品的生产流程。

这套商业设计可以分成五步理解。

第一步是记录连续性。免费版没有关闭主要输入入口，而是让用户可以保存语音、资料、会议内容和外部文件。知识工具真正重要的转化节点，并不是注册，而是用户是否已经存入足够多、未来还会反复使用的内容。

第二步是私人记忆。得到大脑将个人笔记、知识库和得到学习记录连接起来，小步 AI 还可以在得到与得到大脑之间共享记忆。随着资料增加，AI 更容易理解用户的背景和偏好，输出也可能更贴近用户。

第三步是主动服务。传统笔记工具要等用户搜索，传统聊天机器人要等用户提问。得到大脑把主动发现关联、提出提醒和提供创作方向列为会员差异。这样做的商业意义，是提高产品主动创造价值的频率，让沉睡资料有机会被再次使用。

第四步是内容方法。大模型能够生成文字，但能写并不等于值得发布。得到大脑把得到长期积累的内容和编辑方法，包装成研究、事实核查和编辑等角色。用户付费的理由因此从“模型更强”转向“结果更符合一套我信任的内容标准”。

第五步是生产系统和身份。专家版加入完整创作流程、专业排版、社群和专属权益。生产流程用来证明经济价值，社群和身份则增强长期留存。二者共同支撑高于普通工具会员的客单价。

这五步连接起来，就形成一个商业飞轮。免费记录带来资料积累，资料积累让记忆更有用，记忆改善 AI 的相关性，更好的结果提高会员意愿，会员又会导入更多资料并尝试更多作品生产。录音卡、得到课程、双应用账号和社群，则继续为这个飞轮提供新的数据、场景和关系。

得到大脑还开放了知识库搜索和召回接口，可以接入 Dify、扣子等外部应用。官方目前将其标为公测免费，并说明正式商业化后可能收费。因此，它可以被视为未来走向开发者平台或企业知识服务的一条路线，但目前还不能被当作已经成立的收入来源。

它的第一个强点，是免费使用会留下可复用资产。

很多 AI 工具的免费额度用完以后，用户留下的只有体验。笔记和记忆产品的免费使用会留下资料、关系和工作历史。这些内容会提高下一次使用的价值，也会增加迁移成本。

第二个强点，是付费价值不完全依赖某一个模型长期领先。

如果用户留下来是因为个人记忆、内容方法和生产流程，即使底层模型发生替换，产品仍然保有价值。模型可以更换，用户多年积累的上下文却很难在短时间内重建。

第三个强点，是价格对应不同深度的任务。免费版解决“记下来”，会员解决“理解和利用”，专家版尝试解决“生产和交付”。这比单纯按照模型等级划分会员更容易建立价值感知。

不过，这个模式也有四个需要持续验证的风险。

首先，高价版必须证明作品质量，不能只展示有多少个 AI 专家。用户不会因为界面上有八个角色而长期续费，只会因为作品更快完成、修改次数下降、发布率提高而续费。

其次，不限次权益会带来成本压力。重度用户产生的推理成本明显更高。如果后台通过不透明的限速或能力降级控制成本，可能伤害信任；如果完全放开，又会影响毛利。

再次，私人数据既是壁垒，也是责任。产品越了解用户，数据泄露、错误关联和记忆失控带来的伤害就越大。官方表示用户上传的数据不会用于训练通用 AI，也不会共享给其他用户或第三方。长期来看，数据导出、删除、权限解释和记忆纠错同样会影响用户是否愿意付费。

最后，愿意记录的人不一定愿意持续创作。专家版面向的高频创作者市场更小，也更看重专业质量。它需要证明私人知识积累能够稳定变成外部作品，而不只是生成一篇形式完整的初稿。

官方目前没有公开得到大脑各档会员规模、续费率和收入结构。因此，上面分析的是它的商业化设计，而不是对商业结果已经成功的断言。

AI 商业化继续往上走，最终会接近结果付费。

这时，客户不再为模型调用或工具席位本身买单，而是为完成的代码、合格的内容、有效销售线索、广告转化提升或者业务周期缩短买单。厂商只有在结果发生时，才获得更多收入。

国内纯粹按结果收费的通用 AI 工具还不多，但 AI 增强既有商业引擎已经提供了现实样本。

快手在 2025 年第三季度业绩中披露，人工智能对在线营销收入带来了大约百分之四到百分之五的提升。这个数字衡量的就不再是模型被调用了多少次，而是 AI 是否让原有广告业务获得了增量收入。

它也说明了结果型商业化的一个前提：产品必须进入一条能够清楚测量结果的业务链。广告平台可以观察消耗、点击和转化，代码工具可以观察合并率和交付周期，客服工具可以观察解决率，销售工具可以观察有效线索和成交。

如果结果无法定义，责任无法划分，按结果收费就很容易变成营销口号。AI 可能参与了任务，却未必是结果变化的唯一原因。真正采用结果付费时，必须同时建立归因规则、质量标准和风险分担方式。

看完这些模式，我们不必记住每家产品的全部价格。更实用的方法，是用五个问题判断它的商业化基础。

第一问，它把什么定义为价值单位？是 Token、分钟、积分、席位、完成件，还是业务结果？价值单位越接近客户真正关心的结果，定价空间通常越大。

第二问，免费用户留下了什么？如果免费使用只消耗成本，没有形成习惯、数据、协作关系或内容资产，产品很难在以后自然转化。得到大脑值得研究，正是因为免费记录会形成未来可用的私人上下文。

第三问，产品会不会越用越好？如果用户每次使用都要从头解释，模型能力又可以被轻易替换，续费只能依靠降价和新功能。能够积累历史、偏好、模板和组织知识的产品，更容易形成复利。

第四问，价格升级对应的是更多用量，还是更深结果？从免费到会员，可以主要增加额度；从会员到几千元专业版，就必须提高成品率、节省工时或者承担更完整的工作流程。

第五问，结果能不能被验证？只有把采用率、完成时间、修改次数、复用次数、续费率和业务增量等指标接起来，AI 产品才能从“大家觉得有用”走向稳定商业模式。

办公工具天然拥有一个优势：用户真正的工作上下文本来就保存在文档、表格、会议和协作记录里。

对腾讯文档和其他国内办公产品来说，基础 AI 可以帮助生成一段文字，个人会员可以提供高阶任务和统一额度，团队版可以加入共享知识与团队智能体，企业版再提供权限、审计、安全和系统集成。

但真正有定价权的能力，不会只是“帮我多写一段”。它应该理解团队过去的文档和项目决策，在新任务出现时召回正确背景，把讨论转化成计划、文档和跟进动作，并让组织里已经验证过的方法能够跨成员复用。

个人知识产品出售的是“越来越懂我”。办公产品更适合出售“越来越懂这个组织怎么工作”。

这时，衡量商业化也不能只看 AI 调用量。更值得观察的是，生成结果有多少被采用，完成一份合格文档需要多长时间，团队知识被复用了多少次，AI 是否带来了席位扩张和续费提升，以及一条关键工作流是否真的完成。

只有当这些结果可以被回读，AI 收入才不只是会员包里的附加功能。

国内 AI 工具没有唯一的收费答案。模型平台适合按量计费，个人工具适合会员和积分，企业产品需要席位、治理与私有化，平台公司可以用 AI 提升原有广告、交易和办公收入。

这些模式背后却有一个共同方向：收费单位正在从算力向任务、上下文和结果移动。

得到大脑值得研究，是因为它没有把自己停留在“更智能的笔记工具”。它试图建立一条从记录、记忆、主动发现到作品生产的价值链，再用免费版、399 元会员和 2999 元专家版承接不同深度的需求。

这条路能不能走通，还要看两件事。普通会员是否会因为系统越来越懂自己而长期续费，专家用户是否会因为真正产出作品而接受高客单价。

底层模型会继续变化，单次调用也会越来越便宜。最后能留下定价权的产品，往往积累了别人没有的上下文，进入了用户离不开的工作流程，并且能够证明自己完成了什么。

到那时，用户购买的不再是抽象的“智能”。他购买的是一套会随着自己使用而持续变好的工作系统。

得到大脑产品文档

得到大脑会员权益说明

得到大脑会员常见问题与价格说明

得到大脑开放平台

腾讯云 WorkBuddy 套餐说明

Kimi 会员体系

通义灵码产品定价

扣子计费说明

DeepSeek API 定价

快手 2025 年第三季度业绩