从 MaaS 到 PaaS/SaaS：为什么“模型免费”反而更考验产品能力
如果有一天，大模型 API 真的便宜到“几乎不要钱”，甚至有人愿意倒贴给你用——你会不会就此长期续费、持续扩容、越用越深？
我最近刷到一个挺扎心的观点： 某些大模型公有云（MaaS）业务已经卷到“负毛利”，甚至“倒贴给客户用”；更离谱的是，即便很便宜，客户流失仍然很高。
先把话说稳一点：网上关于“流失率”的很多数字，通常是基于公开披露信息的推算（口径可能不一致）。我也不打算讨论某一家公司的对错——我更关心的是，这个现象背后可能存在一个更普遍的规律：
当你把大模型当成“API/Token”卖，它会快速标品化，然后进入价格战 + 低留存的死循环。
这不是唱衰模型，而是提醒我们：模型层越来越像水电煤；真正能赚钱、能留人的，往往在上面那几层。
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1）为什么“倒贴”也留不住客户？
我观察到的核心原因，往往不是模型效果差，而是客户没有被“业务闭环”绑定。更直白一点：客户买到的只是“试用快乐”，而不是“系统习惯”。
① 同质化加速：你能接的模型，别人也能接
今天你接一个模型接口，明天隔壁也能接，甚至接得更便宜。 当差异不足以支撑溢价时，客户就自然会“按价格投票”。
② 切换成本极低：没嵌进系统，就只是“换个配置”
只要客户没有把你的能力嵌进流程、权限、审计、监控、指标体系里，换供应商真的就是改一下 endpoint / key / 配额而已。
③ 落地链条断裂：模型能回答 ≠ 能上线
社区里做过落地的同学都懂：上线这件事，不是“接上模型”就结束了。 你还得解决：
- 数据集成（多源数据、权限数据、结构化/非结构化）
- 权限隔离（部门/角色/字段级）
- 审计留痕（谁问了什么、谁看到了什么、触发了什么动作）
- 监控告警（时延、失败率、超时重试、降级、熔断）
- 灰度回滚（新策略出问题能不能回去）
缺一块，最后就很容易停在 Demo：看起来很酷，但业务不敢用、用不深、也就不续费。
④ ROI 不可度量：你盯“调用量”，业务盯“结果”
很多团队只盯 token 消耗、调用次数，但业务方更关心的是：
- 节省了多少人力？
- 缩短了多少周期？
- 降低了多少风险/错误率？
- 把哪个环节变成“自动化/半自动化”了？
没有指标体系，就很难形成长期预算，更难形成续费扩容。
一句话总结：
价格刺激的是试用，留存来自“系统习惯”。
（对产品同学：系统习惯=流程依赖 + 权限治理 + 数据闭环 + 可观测运营） （对技术同学：系统习惯=可编排 + 可发布 + 可回滚 + 可观测 + 可审计）
2）那为什么大厂还在疯狂卷？
因为大厂很多时候走的是“入口/带货逻辑”。
模型层不一定赚钱，但它能把客户带到更上层：云资源、数据服务、集成与治理、AI 应用/行业方案……这些才是更稳定的利润与留存来源。
所以这场仗真正争的不是：
- “谁的 Token 更便宜？”
而是：
谁能把模型能力沉到 PaaS/SaaS，变成可交付、可复用、可运营的业务资产。
3）中小团队 / 软件公司怎么破局？
如果你不是“云厂商级别”的玩家，最务实的破局思路是：
不要把模型当产品卖，而要把“模型能力产品化”。
我建议按这条落地链路推进（也是我觉得社区里最值得讨论、最能跑通商业化的一条路线）：
- 多模型接入：别把业务绑定在一家模型上，保留成本/效果/合规的切换空间
- 能力组件化：把提示词、工具调用、检索、规则、后处理固化成模块（别每个项目重写）
- 流程可编排：把“AI + 业务规则 + 数据读写”变成可视化/可配置流程
- 发布成标准 API：让能力被 CRM/ERP/工单系统长期稳定调用，而不是只在对话框里演示
- 治理与观测：日志、调用链、失败重试、熔断、权限审计、成本统计（决定你能不能规模化交付）
- 快速交付应用：用低/无代码把能力嵌到页面、表单、流程、报表里，让业务方“每天都用”
你会发现：真正决定你能不能赚钱、能不能留存的，是应用交付体系，不是“模型 API 本身”。
4）把链路跑通，用什么做载体？
这里给一个相对“工程化”的实现路径：用 Oinone 这类一体化平台作为“带货底座”，把模型能力真正做成业务系统的一部分。
为什么说它适合作为“带货载体”？因为它在官网上明确给出了“四大产品”的组合： 低代码开发平台 + 无代码开发平台 + 集成开发平台 + AI 大模型开发。
把它对齐上面那条落地链路，大概是这样：
（1）多模型接入 & AI 应用设计
Oinone 的“AI 大模型开发”部分描述为：AI 大模型集成设计，一站链接多模态大模型，并列出“主流大模型轻松接入、多模态串联、灵活设计 AI 应用”等典型能力。
（2）把 AI 能力固化成“连接器”，并可发布/查看 API 信息
在 Oinone 技术手册里，“连接器”被定义为：通过可视化界面构建平台应用与外部大模型的数据通道，支持组合不同能力的大模型组件来完成定制化 AI 应用的设计与部署；并且明确提到连接器发布成功后可查看其 API 信息。
这一点很关键：它把“每次项目临时接的 AI 能力”变成“可复用资产”，更利于沉淀与规模交付。
（3）集成与编排：把系统对接从体力活变成可视化工程
Oinone 的“集成设计器”被描述为：专注集成接口管理与业务编排的工具，通过可视化简化集成流程，实现接口管理规范化、业务编排可视化、接口开放标准化，并提供规范化 API 开发流程。
另外，在官网对“集成开发平台”的描述中，也列了典型能力：API 全周期管理、接口规范治理、API 安全可控、流程可视化编排、数据开放共享、API 运维监控。
（4）治理与“企业底盘”：留存靠的往往就是这些“无聊能力”
官网还提到体系能力包括：用户与组织、权限管理、消息中心、国际化、业务审计等；并强调权限可细到字段级。
这类能力听起来“不性感”，但恰恰是把 AI 从 Demo 变成可上线系统的关键，也是你把客户“锁进系统习惯”的关键。
5）给社区读者的落地 Checklist（建议收藏）
做 AI 商业化 / AI 项目交付，我建议你用这 6 个问题“照妖镜式自查”（越多“否”，越容易高流失）：
- 你的 AI 能力是“每个客户重做一套”，还是“组件化复用”？
- 客户换模型/换供应商的成本，是“改配置”，还是“要重做流程 + 权限 + 审计 + 监控”？
- 你是否能把能力发布成稳定 API，被业务系统长期调用？
- 你有没有调用观测：成功率、时延、成本、失败原因分布？
- 你有没有权限隔离/审计留痕/合规能力？
- 你能不能在 1–2 周交付一个可上线业务场景（而不是 PPT 和 Demo）？
我想听听大家的真实经验（欢迎拍砖）：
- 你们 AI 项目最大的“留存杀手”是什么？模型效果、数据集成，还是交付治理？
- 你更认同“模型是入口”，还是“模型本身能成为长期产品”？
- 如果模型继续降价，你觉得 SaaS/PaaS 的真正溢价点会落在哪些能力上？（治理？集成？行业知识？交付效率？）
