《人工智能服务定价探析：发展逻辑、模式比较与策略探索》 作者：赵娜 陈韬 王丽君

      随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，其服务定价也成为关注焦点。本文梳理了人工智能服务定价理论，分析了现行典型人工智能服务收费类型，目前大多数人工智能服务采用订阅服务收费、API服务收费方式。订阅服务收费一般是按月收取费用，并对连续订阅或者整年订阅给予优惠。国外OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、xAI的Grok、Meta的Llama等典型大模型均有订阅服务收费。API服务收费按量计费，是多数大模型采用的一种收费模式。与订阅服务相比，API服务更能体现人工智能服务在价格上的竞争力，成为目前各大人工智能大模型在市场中保持竞争力的关键。DeepSeek作为开源大模型，通过在架构、算法等方面创新，实现了低成本、高效能。现阶段，人工智能服务市场竞争激烈，各大模型采用不同的定价策略。但是，整体上看，大部分大模型在运营收费定价上面临挑战，研发成本和运营成本等居高不下，提供高性价比的收费服务是大模型保持自身优势的方式。为此，大模型要不断实现技术进步，提供多样化服务，灵活运用定价策略。

人工智能;人工智能大模型;订阅服务收费;API服务收费;性价比;

赵娜（1994-），女，山西运城人，汉族，国民经济学博士，中国社会科学院中国边疆研究所助理研究员。研究方向：宏观经济政策评估、边疆经济开放发展；陈韬（1980-），男，湖北武穴人，汉族，管理学博士，商务部国际贸易经济合作研究院传媒中心《服务外包》副主编。研究方向：数量统计和法律政策分析；王丽君（1981-），女，河南安阳人，汉族，管理学博士，中国标准化研究院理论战略研究所副研究员。研究方向：标准化理论与应用、数量统计和政策分析。本文通讯作者：王丽君。