用途：为 AI 产品定价提供系统化方法，覆盖计费指标选择、定价分层设计、毛利目标设定与打包策略，强调 AI 产品算力成本可变、毛利低于传统 SaaS 的经济特性。
主要能力：
- 三种计费指标：按用量（token、API 调用、算力分钟、积分）、按工作流（每次自动化运行、每个智能体任务、每份文档）、按结果（每张解决工单、每个合格线索、每次成功匹配），并给出选择决策框架。
- 积分体系：作为用量与客户之间的抽象层，便于在底层模型成本变化时无需重新定价。
- 三类产品原型：Copilot（按席位，目标毛利 70-80%）、Agent（按结果或工作流，50-65%）、AI 赋能服务（项目费、月费或按交付物，60-75%）。
- 混合定价：平台费加用量/结果组件，含基础费、包含额度、超额定价、分层断点与承诺折扣设计。
- BYOK 定价：客户自带模型密钥，软件层单独收费，并给出适用与不适用场景。
- 毛利管理：需跟踪 CPT、CPR、CPAM、token 效率、模型成本占比等指标，以及模型路由、提示缓存、批处理、微调小模型、提示优化、响应缓存、基础设施优化等七类改善杠杆。
使用方式：技能以提问开场，先确认 AI 产品类型、目标买家、现有定价、底层成本结构、客户关注的价值指标、竞争格局、销售模式与既有合同限制，再据此给出建议。
适用场景：AI 产品定价、计费指标选择、定价分层设计、毛利优化。
限制：资料未提供具体实施工具、安装命令或代码示例；文中价格与数据为示例性参考，实际定价需结合自身成本与市场验证。