2025年9月15日,这一天成为了人工智能订阅模式历史上的一个重要分水岭。长期以来,AI模型运营商通过"无限制订阅"吸引开发者用户。然而,随着实际使用成本的不断攀升,以及订阅模式内在不可持续的矛盾暴露,业内巨头纷纷承认,AI订阅服务的神话终将破灭。 到2025年下半年,Cursor和Kiro这两家知名AI平台先后宣布调整其定价模式,迫使广大用户面对严峻的成本上涨和使用限制。Cursor将曾经承诺的"无限制自动模式"转变为逐令牌收费的"竞争性定价",同时调整团队版的计价方式,从固定请求费用转向基于使用量的可变成本。与此类似,Kiro缩减原规划的请求次数,并采用复杂且不透明的"vibe定价"模式,将请求细分为不同类型并按类型收取不同费用。
两大平台的定价调整无疑宣告了传统AI订阅模式的彻底失灵。 为什么订阅模式难以持续? 人工智能模型的运行成本极高,尤其是涉及大型语言模型和高性能代码生成模型时,每条请求所需的计算资源和时间都是无法忽视的开销。此前,许多AI产品试图用"月费不限量访问"吸引用户,却忽略了少数重度使用的"超级用户"可能导致的成本爆炸。简单的固定费用无法覆盖庞大的计算消耗,平台不得不通过限流、降级服务甚至隐藏条款来降低负担,这背离了订阅费所承诺的用户体验。 Cursor的案例尤为典型。曾经标榜的"无限自动模式",相当于用户享有免费或低价高度灵活的调用权限,但实际应用中系统会自动调整AI模型以节约成本,意味着用户失去对模型质量的控制,类似于流媒体平台突然降低画质去应对带宽限制。
更严重的是,其新的计费价格远高于市场同类产品,输入、输出及缓存操作的价格均是竞争者的数倍,用户不仅承担更多费用,还被迫牺牲体验。 此外,团队版服务从固定请求计价转向按令牌使用收费,突显了AI服务计价的复杂性:同样数量的请求,其耗费的计算资源可能相差巨大。Cursor自身也坦言,单次请求成本差异显著,固定费用模式已经不适应"新现实"。这种变化令众多企业用户始料未及,之前的预算和预期被打破,引发了不满和信任危机。 另一边的Kiro则选择了更加晦涩的定价方案,将请求细分为"规范请求"和"vibe请求"两大类,分别以不同价格计费。此种基于"感觉"定价的模式不仅令用户难以预测未来账单,还有意无意地制造了复杂且缺乏透明度的定价陷阱。
虽然获得了亚马逊的资金支持,Kiro仍未能避免陷入传统订阅模式的泥潭,只是披上了不同的伪装。 行业模式的轮回与反思 我们看到,AI服务商的订阅模式就像重复上演的一出戏:初期以低价无限制吸引用户,随后面对持续上涨的基础设施开销,推出限制、限额以及突如其来的价格调整。粉丝和开发者群体从兴奋转为失望,抱怨缺乏透明信息和合理预警。僵局的背后是成本与收益的矛盾,也体现了AI领域商业模式探索的艰难。 Anthropic旗下Claude模型的定价调整就是佐证,即使是模型的开发者和运营者,也不得不正视订阅无限制模式的不可持续性。API调用费用和模型计算资源成本不容忽视,任何围绕这些基础层进行包装和转售的服务,终将陷入"成本叠加"的陷阱。
透明且公正的定价模式成为了行业共识的未来。Kilo Code的做法便是一个值得关注的案例:摒弃传统订阅,采用无额外加价的基于使用量的计费体系,实时显示具体消耗,允许用户优化使用策略。同时,承诺不会随意更改价格,也不设模糊条款,强调开发者权益和信任。 对开发者和企业用户而言,透明定价不仅仅是降低开支的手段,更是重建信任基础的关键。用户需要了解具体的计算资源消耗和对应的费用,才能合理规划项目预算和技术选型。订阅模式的"无限畅享"既无法实现,也不具备未来,这一事实已经被市场和用户用脚投票证明。
面向未来的AI定价趋势 AI行业正从野蛮生长进入理性调整阶段。随着技术成熟、市场竞争加剧和用户意识觉醒,消费型和企业级用户更加倾向于公平、透明且灵活的定价体系。按使用量付费将成为常态,而不是直播时代的包月流量包。用户希望在选择AI模型时拥有更多主权,能根据需求切换模型,优化成本和性能的平衡。 此外,随着AI模型种类和应用渐趋丰富,定价方式也会更加细致和多样化。可能出现按计算单元、响应时间、模型质量或上下文复杂度分层定价的方案。
关键在于构建能够被用户理解和接受的计费体系,以及在社区中持续维护透明度和沟通。 总体来看,2025年9月15日成为了AI订阅定价困境公开化的标志。行业领袖和开发者们共识到,只有摆脱盲目的订阅承诺,拥抱合理的使用计价,才能实现AI技术的可持续发展和生态共荣。未来的AI不再是天上掉馅饼的"无限流量套餐",而是基于信任、透明与效率的智能工具。对所有从业者来说,保持清醒、善于计算、坚持公平定价,将是赢得未来的必由之路。 。
