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當 AI SaaS 的邊際成本不再為零,Cursor 是如何設計定價策略的? 原創

發布于 2025-8-15 10:22
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編者按: 當你的 AI 產品用戶量激增,卻發現每個活躍用戶都在“燒錢”時,你是否也在為如何平衡成本控制與用戶增長而徹夜難眠? 在這個 AI 算力成本高企的時代,傳統 SaaS “邊際成本幾乎為零”的美好時光已經一去不返。無數 AI 初創公司正面臨著同一個殘酷現實:用戶越活躍,虧損越嚴重。

這個問題正在讓無數 AI 創業者陷入兩難境地。 提高價格,用戶流失,降低成本,服務質量下降。按使用量計費,用戶體驗變差還要時刻擔心賬單爆炸。你是否也在為找不到那個完美的平衡點而苦惱?看著競品們要么燒錢不止,要么用戶體驗糟糕,你開始懷疑:難道 AI 時代就沒有可持續的商業模式嗎?

Cursor 用 ARR 沖破 5 億美元年收入的傳奇,給出了最有說服力的答案。 這篇深度解析將揭示 Cursor 如何通過“訂閱制+智能限額”的創新定價策略,既保證了用戶無障礙使用體驗,又構建了強大的成本防火墻。

作者 | Finn

編譯 | 岳揚

Cursor 大概是過去幾年里最令人印象深刻的初創公司:

  • 12 個月內年度經常性收入(ARR)突破 1 億美元,
  • 據報道不久后便突破了 2 億美元,
  • 緊接著 TechCrunch 稱其不到一年后就達到了 3 億美元。

這些收入數據讓它在 100 億美元的估值下融資超過 10 億美元,并僅憑 60 人左右的團隊就完成了這一切,看起來似乎輕而易舉。

據我所知,我不認識任何不使用 Cursor(或類似工具)的工程師。更令人驚嘆的是,Cursor 的爆發式增長并非靠模糊的用戶數量“增長勢頭”來衡量。

在零利率時代【譯者注:ZIRP era,指美聯儲長期維持零利率政策(Zero Interest Rate Policy) 的時期(2008金融危機后至 2022 年左右)。這期間資本成本極低,風投瘋狂撒錢,導致許多初創公司優先追求用戶增長而非盈利能力(例如 WeWork、Uber 早期的燒錢模式)。】的初創公司將用戶量轉化為收入的這個過程舉步維艱時,Cursor 從一開始就實現了出色的變現。

01 Cursor 的定價模式:簡單的訂閱制

Cursor 的定價模式采用簡單的免費增值模式(freemium):設有免費版、付費版、團隊版,并提供面向企業客戶的銷售咨詢選項。

當 AI SaaS 的邊際成本不再為零,Cursor 是如何設計定價策略的?-AI.x社區

由于 AI 公司極少提供無限制使用的服務(畢竟邊際成本擺在那兒!),大多數訂閱服務都會設定用量上限。我們始終密切關注企業用來衡量使用量的核心指標。

Cursor 的定價模式包含兩項核心計費指標:

  • Completions:即代碼自動補全功能。
  • Requests:指向 AI 發送實際提示詞(prompt)并獲取響應的過程。

Requests 消耗的 AI Token 量高于 Completions,因此其使用限制更為嚴格。兩項次要指標也值得關注:

  • Slow requests(慢速請求模式):響應較慢的 AI 服務成本更低,因此 Cursor 可將其納入免費版。同時為耗盡請求額度的訂閱用戶提供備用方案。
  • Max mode(Max 模式):該模式最大限度地釋放了 AI 編碼的能力。該模式按 Token 計費,使 Cursor 能在訂閱費用的基礎上拓展收入。

(特別說明:任何 SaaS 服務條款中的“無限制(unlimited)”通常受合理的使用條款約束,供應商保留對濫用服務者拒絕服務的權利)。

這意味著 Cursor 實際上采用了一種變相的用量計費模式:即在訂閱制框架內設置用量限制。

02 為何這種訂閱制對 Cursor 如此有效

Cursor 采用有限使用量的訂閱模式,主要有以下三大核心優勢:

2.1 (從數據看)這套模式行得通

在 AI 時代之前,SaaS 的毛利率常高達 80-90%,因為單個用戶的邊際成本近乎為零。除非你做大規模的視頻托管或直接銷售基礎設施,否則活躍用戶與休眠用戶的成本差異微乎其微。

如今,這種差異卻可能直接決定企業是陷入訂閱制導致的虧損,還是斬獲 80% 的毛利率。

Cursor 對此建立了完善的風險對沖機制,因其對算力消耗最大的功能采用按 Token 計價模式,并在 API 供應商的成本價格基礎上保持有 20% 的溢價空間。

對免費版而言,AI 的使用成本可視作用戶獲取成本。付費版的設計邏輯可能是:用戶若消耗 500 次 Requests,Cursor 仍保有利潤空間;而未用盡 500 次 Requests 的用戶則貢獻額外的利潤。

若通過訂閱制提供 AI 服務,必須建立對高活躍度用戶的防御機制 —— 這類用戶可能擊穿毛利率紅線。由于無法獲知 Cursor 的實際成本結構,其具體利潤率無從得知。

但可以確定的是,Cursor 精準把握了定價策略的又一底層邏輯。

2.2 價值的捕獲方式必須與創造方式對等

收費依據應真實反映產品的價值創造邏輯。 例如:網絡安全公司若按掃描次數收費便完全錯誤 —— 其價值主張在于持續的威脅監測,服務理應全天候運行。

對 Cursor 而言,核心價值在于提升工程師的生產力,助力開發者用更短時間產出更多代碼。實現此目標的關鍵操作正是 completions 與 requests,而 Cursor 的收費方式恰好基于此。

單純的根據用量計費可能為用戶省錢,但開發者將被迫持續監控使用量與賬單。縱使有成本控制機制,工程師仍會陷入是否值得調用某次 completions 或 requests 的糾結 —— 而這恰恰阻礙了生產力的躍升。

更重要的是,這種做法將直接違背既能讓企業盈利最大化,又能讓用戶感知公平的定價與變現體系的第三項核心原則。

2.3 考慮用戶的購買體驗

多數人認為定價策略僅關乎金額大小 —— 即在不流失客戶的前提下盡可能高價。但定價策略同樣攸關購買體驗。

從心理層面看,“是否愿意為 Cursor 支付 200 美元年費”極易決策。而面對“每百萬 Token 支付 n 美元”的定價模型,用戶需預估使用量(尤其面對 Token 等抽象計量單位),決策難度將大幅上升。

Cursor 的增長路徑與 Figma 高度相似:工程師個體率先使用 → 自費購買 → 主動推薦 → 最終推動團隊采購。 因此透明化定價與簡化購買流程至關重要。

更妙的是,20 美元/月已成為 ChatGPT、Claude 等工具的基準定價,這進一步降低了用戶的認知門檻。

03 總結

Cursor 面臨的真正挑戰,并非產品市場匹配度或盈利模式 —— 這兩點它都已完美解決。它更可能成為首個實時驗證“如何在 AI 驅動的 SaaS 業務中,構建可持續的實際利潤空間”的行業標桿案例。

END

本期互動內容 ??

?文中提到『網絡安全公司按掃描次數收費是錯的』——你見過哪些 AI 產品犯了類似的『價值計量錯配』錯誤?

本文經原作者授權,由 Baihai IDP 編譯。如需轉載譯文,請聯系獲取授權。

原文鏈接:

??https://getlago.substack.com/p/how-cursor-nails-pricing-and-what??


?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
已于2025-8-15 10:22:34修改
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