解读

面试官想知道三件事：

1. 你是否能把“大模型”这一高算力成本的技术特性，转化为可落地的商业模型；
2. 你是否理解国内用户的付费习惯、合规要求与渠道限制；
3. 你能否用数据闭环反哺定价，而不是拍脑袋。
   因此，回答必须同时呈现：成本结构、用户分层、合规风险、数据飞轮、迭代路径。

知识点

1. 大模型成本结构：token 输入+输出双向计费、上下文长度敏感、并发峰谷差大。
2. 国内写作场景分层：学生/自媒体（价格敏感）、职场白领（效率敏感）、政企公文（合规敏感）。
3. 付费习惯：C 端对“订阅+连续包月”接受度最高，B 端倾向“年框+席位”，G 端需“私有化+License”。
4. 渠道限制：微信小程序禁止 iOS 虚拟支付；安卓应用商店对自动续费需二次确认；教育类需备案。
5. 增值功能定义：模板库、品牌语料微调、多人协同、敏感词实时过滤、API 批量调用。
6. 数据飞轮：付费墙后的高质量反馈数据反哺 SFT/RLHF，降低单位推理成本 8–12%。
7. 合规风险：生成内容需先审后发，《深度合成规定》要求标识+水印，违规一次下架风险。
8. 定价红线：学生客单价≤30 元/月才能维持 5% 以下的次月流失；B 端单席位≥1,200 元/年才能覆盖 SLA 成本。

答案

我会采用“分层混合模型”：C 端订阅制为主，B/G 端席位+增值功能，底层统一用“调用次数”做成本核算，但不对 C 端外露。
理由如下：

1. 成本可控：大模型按 token 计费，峰谷比可达 10:1。若直接对 C 端按次售卖，高峰促销时毛利会被击穿。先用订阅制把现金流前置，再用“每日免费额度+超额降速”平滑并发，实测可把单位成本压到 0.018 元/千 token 以下。
2. 用户分层：学生群 ARPU 低但数据价值高，设为“连续包月 18 元+每日 5,000 token 额度”，既降低价格敏感，又保证足够反馈量；职场白领对“长文一键生成”意愿强，设“尊享版 38 元/月+20,000 token+私有模板”，可提升 2.3 倍付费转化率。
3. 增值功能溢价：针对企业市场部推出“品牌声音微调”功能，按年席位 1,999 元/人，附赠 100 万次 API 调用，实测可把客单价拉升 4.6 倍，同时企业专属语料反哺模型，使该行业 prompt 成功率提升 9%。
4. 合规兜底：所有付费层默认开启“先审后发”与隐形水印，满足《深度合成规定》要求；G 端私有化版本按 License 收费，屏蔽所有境外词表，单项目 50 万元起，避免 SaaS 订阅带来的数据出境风险。
5. 数据飞轮：订阅墙后的“点踩/点赞”数据自动进入 RLHF 管道，每迭代一次，平均生成长度减少 11%，推理耗时下降 7%，从而进一步降低订阅版成本，形成“付费→数据→模型优化→体验提升→续费”的正循环。
   上线三个月数据：整体毛利率 62%，C 端次月留存 68%，B 端续费 92%，未出现因内容违规被下架事件。后续迭代方向是把“调用次数”完全内化为成本单元，对外只保留“订阅+增值”两层感知，降低用户决策摩擦。

拓展思考

1. 如果未来国产大模型推理成本下降 50%，是否把订阅价格直接下调？——不应直接降价，而应把节省的成本转化为“更高 token 额度+更快响应”，维持价格锚点，提升用户黏性。
2. 面对竞品打出“永久免费+广告”模式，如何防守？——将“免费层”限制为 200 字短文本，且不做敏感行业模板；同时把广告模式可能触碰的教育双减红线上报监管，用合规差距建立竞争壁垒。
3. 出海场景是否沿用同一套收费逻辑？——海外 C 端可尝试“按次+订阅”双轨，因为海外信用卡渗透率>70%，按次付费不会大幅流失；但需额外预留 6% 的拒付坏账准备金。