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Metronome：OpenAI、Anthropic背后的計費平臺，會是AI時代的Stripe嗎？

海外獨角獸

2025-01-01

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40 分鐘

在AI技術迅猛發展的今天，企業如何高效、準確地處理計費問題成為了一個關鍵議題。本文深入探討了Metronome，一個為企業提供計費解決方案的平臺，它背后的力量以及它在AI時代扮演的角色。

企業計費平臺作為企業運營的樞紐，不僅涉及費用計算，還深刻影響企業運營和現金流。隨著上云和 AI 這兩大趨勢推動按量計費模式，企業的定價策略和計費方式也更加動態復雜，給計費平臺帶來了機會。

目前，計費平臺尚未出現像 Salesforce、Stripe、Oracle 這樣的行業 leader ，而計費的復雜性和專業性使其難以被上下游平臺兼顧。因此，計費平臺成為軟件生態中一個關鍵但尚未完全開發的領域，Metronome 是其中的重要玩家，OpenAI、Anthropic、Databricks，英偉達等都是其客戶。

Metronome 成立于 2019 年，為企業提供計費平臺，可將客戶銷售等原始事件轉化為計費指標輸出，在 AI 驅動下收入獲得了顯著增長，每月要處理數百億個事件，在賬單運行期間每分鐘要處理數十萬張發票，去年 ARR 增長了 6 倍。在業務流程中，Metronome 上游是銷售軟件如 Salesforce，下游是財務，發票軟件如 Stripe、Quickbooks 等。在積累大量計費數據后，或許能從計費平臺切入公司運營的其他環節。

Metronome 兩位創始人是 Scott Woody 和 Kevin Liu，之前的創業公司分別被 Dropbox 收購，在 Dropbox 體會到計費的復雜和費時。兩人做了大量客戶調研后決定解決這個痛點。

雖然 Metronome 想象空間巨大，但計費領域玩家眾多，競爭非常激烈。Metronome 雖然在準確性上做得非常好，但若無法將大量一線數據積累到自己平臺上進行產品迭代或者業務拓展，那可能會被努力轉型的傳統計費軟件、向計費領域拓展的上下游軟件、公司內部自建計費平臺等對手吞并。

01.計費平臺是企業運營的樞紐

目前，各家公司都將大量資源投入到自身產品的建設、推廣等方面，而定價模式往往會被忽略。但正如 Metronome 的創始人 Kevin Liu 所說，定價模式是可以改變一家公司市場地位的最重要杠桿之一。

產品定價模式的實施依賴于公司計費平臺，計費平臺聯系著公司運營的許多方面，需要接收產品的使用、銷售情況，比如合約簽訂、交易發生，并輸出承諾付費金額、已履約金額等計費數據以供開立發票、更新看板等。SaaS 公司的產品從 building 到 GTM 等所有的環節都可能因為計費復雜性而出現延遲等變故。

例如，過去手機運營商會根據用戶通話時長和短信數量收費，而 T-Mobile 發現大多數用戶最頻繁聯系的對象往往是他們的家人，因此首創了“家庭計劃”（family plan）收費方式，鼓勵用戶將家人加入一個計劃，家庭成員之間可以免費通話和發送短信。這種模式使得 T-Mobile 獲得病毒式傳播。但 T-Mobile 的競爭對手因為計費平臺無法快速適應“家庭內免費通話和短信”的復雜計費需求，短期內無法推出類似計劃，讓 T-Mobile 成功搶占市場份額。

例如，Dropbox 在拓展日本市場時，由于內部計費平臺的限制，無法單獨為日本用戶設置本地化的價格和語言版本，這種系統上的障礙使 Dropbox 推出新的本地化產品或價格策略等戰略決策被迫延遲。

大部分公司的產品定價方式可以分成訂閱制、買斷制、企業自定義解決方案等，買斷制和訂閱制因易于理解，在 SaaS 行業早期發展時極大促進了產品銷售。但隨著市場的發展變化，尤其是 AI 的發展，收費標準逐漸從 seats 轉向用戶使用價值，基于使用量的計費方式成為新的趨勢，具體原因包括：

1. 產品成本結構隨著云、AI 的發展而變化：上云前，產品部署在用戶的服務器上，運維成本是由用戶的服務器承擔，但上云后，云平臺會按照使用量向公司收取費用；隨著 AI 產品越來越受歡迎，而 AI 大模型一般根據 token 的量計算成本，因而越來越多的產品成本結構是按量計費，若收入也是按量計費則可以更好匹配產品成本。

2. 用戶需要更公平的定價模型：基于 seats 的定價非常粗顆粒地衡量了用戶如何使用公司產品，比如用戶在購買了 seats 后，并不是每時每刻都需要使用產品，在不使用產品的時間內用戶會產生“虧了”的主觀感受。

3. 公司產品不斷地發展：隨著產品功能等的發展，定價會越來越復雜，買斷制和訂閱制需要不斷修正購買條件或價格才能使收入增加，比如在推出產品新功能的時候，就需要考慮是將新功能加入已有的訂閱套餐并提高套餐價格，還是新增一個訂閱套餐供用戶選擇等等。而基于使用量的計費方式既可以讓用戶比較容易以較低的價格開始使用，又可以在用戶深度使用的時候自然而然地增加收入。

但如 a16z 的投資人 Martin Casado 所說，構建一個能夠處理基于使用量計費的計費平臺非常困難。首先，處理大規模按量計費所需的數據是個不小的技術問題。其次，按量計費是一種相對較新的計費方式，設置新的計費方式通常需要編寫大量代碼。這兩個問題結合在一起，意味著即使對于大型計費平臺來說，推出按量計費平臺也常常需要數月的時間。而且，隨著業務的成熟，計費的復雜性會迅速增加，因為隨著用戶群和產品套件的增長，不僅數據量在增長，對數據連接的需求也呈指數級增長。所以基于使用量計費的平臺必須具有可擴展性并具有高準確性，且計費迭代的速度需要與產品迭代的速度相匹配。傳統的計費平臺已明顯無法滿足這些需求。

綜上所述，計費平臺不僅是簡單的計算費用，還影響著企業運營、現金流等諸多方面，在 AI 推動下，按量計費的興起又給計費行業帶來了全新的機遇和挑戰。相比銷售和支付等環節，計費平臺還沒有形成一個類似 Salesforce、Stripe、Oracle 這樣的領軍公司，領軍企業可作為行業標桿，提升計費的規范性和行業效率，同時，計費平臺的專業性和復雜性也使得計費平臺目前很難由上下游環節兼顧。因此企業計費平臺處于軟件生態中一個非常重要但未被充分開發的領域，這為創業公司 Metronome 提供了機會。

02.Metronome 的產品功能和用例

Metronome 提供了一個基于使用量的計費平臺，可將輸入的原始事件轉化為計費指標輸出，公司技術團隊無需花時間處理計費問題，業務團隊又可以完全控制產品的定價方式。創始人 Scott Woody 認為可以把 Metronome 想象成 Datadog，主要解決了三個核心問題：

第一，讓客戶在無需任何代碼的前提下，幾分鐘就可以啟動新的定價模型；

第二，讓計費平臺為產品服務，Metronome 可以將計費數據從計費平臺中取出，并輸出到其他系統，比如成本控制系統；

第三，計費等數據可以持續提供給公司來做決策，比如優化成本、收入預估。

Metronome 可與 Stripe、AWS、Salesforce 等集成。

在業務流程中，Metronome 上游是 Salesforce 等銷售軟件，下游是 Stripe、Quickbooks 等財務軟件和數據平臺。例如，客戶在 Salesforce 中完成定價，通過 Metronome 計費后，最終進入 Quickbooks，Metronome 也會自動將用戶承諾的支付金額、購買產品的使用量以及被兌現的數據等傳到 Salesforce 或 Metronome 內置的數據看板，來幫助團隊及時發起追加銷售、交叉銷售等；例如，公司與用戶發生交易后，在發票結算期結束時，Metronome 會自動在 Stripe 中創建相應的發票以收取付款。

以 OpenAI 為例

2021 年，OpenAI 意識到需要一個可擴展的計費基礎設施，來匹配自身產品快速創新和增長。最初，OpenAI 使用的是內部開發的計費平臺，這個平臺依靠人工維護特定的程序腳本，需要手動處理很多工作，比如跟蹤用戶的使用情況、生成發票等。而且在定價管理上也非常耗時，無法迅速支持新產品的發布以及客戶需求的拓展。

OpenAI 收入運營高級經理 Lauren Workman 曾表示，在引入 Metronome 之前，調整價格或新增產品是一件非常耗時且繁瑣的手動操作。OpenAI 應用工程團隊負責人 Evan Morikawa 也認為內部的系統缺乏靈活性和自定義能力，無法支持基于使用量的定價模式或企業合同的復雜性。因此，OpenAI 需要一個全新的計費平臺來支持產品發布等，并實現從編碼腳本到自動計費的飛躍。由于 Metronome 易于部署且全面支持 OpenAI 的業務模式，所以 OpenAI 選擇了與 Metronome 進行合作。

Metronome 用了不到兩周時間就完成了部署并投入運營，可以支持復雜的企業合同和自助式隨用隨付模式，并且能夠跟上 OpenAI 每月多款產品的發布步伐。Metronome 對于 OpenAI 的幫助具體包括：

1. 引入 Metronome 之前，在 OpenAI 只有 1-1.5 萬名用戶的時候，當時工程師中有大約一半的人員需要負責計費，如今 OpenAI 用戶數大幅增長，但在 Metronome 的幫助下，只有不到 10 位工程師負責計費。

2. 與 Metronome 合作之前，OpenAI 需要花費大約 6-8 周的時間才能推出新的定價模型，而接入 Metronome 之后只需要大約六分鐘，這有助于 OpenAI 業務的快速變化。

3. 通過采用 Metronome，OpenAI 能夠將工程資源從計費轉移到核心產品開發。

4. Metronome 還顯著簡化了 OpenAI 的發票管理，收入運營團隊之前需要每月花費數小時在 Excel 中管理發票，現在在 Metronome UI 中只需幾分鐘即可進行更改。

5. OpenAI 還利用 Metronome 的 API 為客戶儀表板提供支持，客戶可以在組織和個人層面跟蹤每日使用情況情況。

產品特點

Metronome 計費平臺的特點包括定價靈活、專業準確、易于使用。

1）定價靈活

Metronome 提供 Modular pricing engine（模塊化定價引擎）和 Granular customer configuration（精細的用戶配置），可自定義按使用量、seats 等不同的計費模式，以適應多樣化的業務，避免計費錯誤。
定價更新可以立即生效、將來生效或追溯生效。

2）專業準確

專業：Metronome 專注于使用量計費，有專家稱相比于 Salesforce，Metronome 是一個更適合審計、更符合法規要求的系統。
準確：按量計費最重要的就是準確性，客戶會為了準確性付費，對于客戶來說，知道自己沒有因為錯開賬單等而損失數十萬美元是非常重要的。Metronome 的平臺是 High throughput data platform（高吞吐量數據平臺），可測量并存儲所有原始收入相關的事件以支持當前和未來的定價，有極大規模的準確性和可靠。
實時：Metronome 提供 Embedded real-time data（嵌入式實時數據），可將實時使用情況和支出數據輸出到業務系統。

3）易于使用

集成性強：Metronome 集成了大量的工作軟件，從而能夠在系統中容納許多計費方案。Metronome 集成的軟件種類可分成 Invoicing and accounting（如 Stripe）、Cloud marketplaces（如 AWS）、CRM（如 Saleforce）、Tax（如 Anrok）和 Data export（如 Databricks、Snowflake、MySQL）這 5 類。

開箱即用：官網的宣傳語之一就是“World-class billing，out of the box”。有用戶反饋 Metronome 啟動成本較低，“開箱即用”做的很好。

03.創始團隊

Metronome 創始人是 Scott Woody 和 Kevin Liu，兩人之前的創業公司均成功被 Dropbox 收購。Kevin Liu 在采訪中自述這一次創業非常慎重，雖然兩人早在 Dropbox 就共事并建立了深厚的友誼，二人仍花了數年時間通過共同討論、實踐和探索，來驗證彼此是否適合作為創業合伙人。前期市場調研時，二人也做了充足的準備。

為了更好地了解目標市場，Kevin Liu 與 Scott Woody 曾假扮斯坦福學生來進行實地調查，并設定目標——必須經歷 50 次直接拒絕再考慮停止調研。在確立痛點時，Kevin Liu 和Scott Woody 也與數百家公司反復討論了他們的計費需求才確定下 Metronome 的業務方向。

Scott Woody（ Metronome CTO ?? CEO）

Scott Woody 博士畢業于斯坦福大學商學院，曾于 2011 年創立 Foundry（Applicant Tracking System）。2013 年 Foundry 被 Dropbox 收購后，Scott Woody 也加入了 Dropbox 并擔任 Engineer。Scott Woody 稱 Metronome 的創業想法開始于自己在 Dropbox 的工作，他在 Dropbox 領導增長和貨幣化團隊，需要發布一系列新產品的定價，每次更改價格都要花 3-6 個月，甚至 12 個月，才能生效，所以 2019 年他從 Dropbox 辭職并創立 Metronome，希望能幫助業務團隊控制產品的定價。

Kevin Liu（ Metronome CEO ?? Chairman）

Kevin Liu 本科畢業于美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院，曾于 2010 年創立 Predictive Edge 并擔任 CEO，Predictive Edge 是斯坦福 StartX 創業社區的一部分，致力于電子商務產品的動態定價方法，以便營銷人員發送給用戶進行 A/B 測試。2014 年 Predictive Edge 被 Dropbox 收購后，Kevin Liu 也加入 Dropbox 擔任 Enterprise Marketing，參與到 Dropbox 企業產品的早期營銷工作中，2016 年離職后作為個人 investor 幫初創公司創始人進行融資、產品、GTM 和運營，更加深入了解到了企業定價的痛點，因此 2019 年創立 Metronome。

04.經營情況

1. 商業模式

官網顯示具體定價需聯系 Metronome，有新聞表示 Metronome 本身也采用了基于使用量的定價模式。另有專家稱 Metronome 是按使用成本收費，還要支付額外的平臺費和賬單費，價格相對偏貴。

2. 收入

得益于 AI 的大力發展，越來越多的公司從訂閱制轉向基于使用量的模式或兩者的結合，Metronome 表示去年 ARR 增長了 6 倍，每天處理的事件數量突破了 10 億，每月需要處理數百億個事件，在賬單運行期間每分鐘要處理數十萬張發票。

3. 客戶群

24 年 6 月，Scott Woody 表示 Metronome 累計已有數億使用者。目前客戶既包括 OpenAI 和 Anthropic 等初創公司，也有 Databricks 和 Nvidia 等相對更大、更成熟的企業。Metronome 的客戶群體可以大致分成三類：

1）目前使用傳統方式計費，但希望轉型為按量計費的客戶，比如數據轉換工具 dbt，希望在現有業務模式中逐步引入按量計費；

2）已使用按量計費，但自建系統存在瓶頸的客戶，比如 Confluent、Databricks，需要更高效、靈活的按量計費解決方案；

3）大量 AI 相關公司，比如 OpenAI、Anthropic、Anyscale、LangChain、Replicate 等。

創業初期，Metronome 的客戶多為初創公司，從去年開始擴展到了更大的企業領域。Metronome 甚至在還沒有產出產品 demo 的時候就得到了第一批客戶，Kevin Liu 認為是因為 Metronome 找準了客戶痛點，并展示了高度的專業，從而贏得了客戶的信任。Metronome 價值觀就是以客戶為中心，相比之下 Metronome 并不太在意自己的成本，而是選擇先滿足客戶的需求。比如在和 OpenAI 合作的時候，OpenAI 會發送大量的數據給 Metronome，這讓 Metronome 承擔了很多成本，但 Kevin Liu 認為相比收入，更重要的是讓 OpenAI 的業務保持連續，以及跟上 OpenAI 的業務拓展進程。

05.市場與競爭

按量計費的機遇與挑戰

1. 機遇

如前文所述，隨著 AI 的發展，按量計費逐漸流行。按量計費可以：

1）使得產品收益與云、AI 的成本對應；

2）給用戶更公平的定價模型；

3）可以讓用戶比較容易開始使用產品，又可以隨著用戶使用的增長自然而然地增加收入。

除此之外，還可以解決由于 AI 發展帶來的人工需求減少而進一步導致用戶所需 seats 減少的問題，即隨著產品自動化的深入發展，尤其是AI的大力發展，產品越成功，用戶所需的 seats 越少。已經規?；褂冒戳坑嬞M的公司，比如 Snowflake，也證明按量計費的可行性。

有研究表明，目前基于使用量定價的 SaaS 產品自 2018 年以來一直呈上升趨勢，但 2023 年按量計費的采用率同比略有下降。與此同時有 17 %公司正在積極測試基于使用量計費。

2. 挑戰

但按量計費也存在著挑戰：

1）相比訂閱制每月固定 seats 費用的支出，按量計費使得用戶或公司無法精確預計費用開支，尤其是對于計劃外支出較為敏感的群體。有研究表明，大多數按使用量計費的企業采用的是混合模式，而非純粹按使用量計費，尤其是小型企業。

2）按量收費需要對大量的使用數量進行計算，對于數據計算要求較高，對于計費平臺的要求也隨之增加。

3）雖然現實生活中已經存在電信公司流量計費、日常生活中水電收費等按量計費的方式，但相比訂閱制，用戶對于 SaaS 產品按量收費方式較為陌生。

4）雖然用戶可以給自己的使用量設置上限來控制費用支出（這可能需要額外去搭建一個產品），但仍可能導致用戶在使用的過程中較為“小心謹慎”。

5）適用的場景較為有限，通常只適用于業務單一或易于數據化的產品，比如郵件、短信發送次數等場景。

3. 競爭對手

在計費平臺這個領域，客戶除了關注實時性、成本等許多因素之外，最關注的就是準確性。如果計費不準確，那就需要報錯、重新檢查等操作，會延長客戶的收費時間，影響公司現金流。因此能抓住準確性就能最大程度地占領市場和客戶。Metronome 的競爭對手可大致分成四類。

1）傳統計費軟件，比如 Chargebee、Chargify、Zuora

傳統計費軟件配置復雜，缺乏靈活定制化的能力，成本高昂。在宣傳上，傳統軟件一般不會很大力度地對客戶進行電話或者短信營銷，但傳統計費軟件目前也在努力向新興玩家學習。

以 Zuora 為例，Zuora 的計費平臺通過云計算提供定價、計量、計費服務。Zuora 的功能和集成組件比 Metronome 更多，比如收入核算、CPQ（Configure, Price, Quote）、客戶流失管理、多支付提供商集成等，但是 Zuora 在計費方面智能程度不如 Metronome，且 Zuora 月度結算的節奏太慢，不能實時反饋用戶的使用情況。但有專家反饋 Zuora 產品的改進速度很快且非常顯著，比如 Zuora 原先專注于訂閱制計費并做得非常好，后來才轉向基于使用量的計費，目前即使產品不如 Metronome，但已經可以提供按量計費的模型來滿足用戶的基礎需求。

2）上下游軟件，比如 Stripe、NetSuite、Saleforce

在業務層面，Metronome 的上下游軟件包括 Stripe、NetSuite、Saleforce 等。這些企業的主營領域不在計費，因此在計費上往往不夠靈活，目前一般與 Metronome 在流程上形成上下游的共存、互補局面。未來這些上下游的領頭企業在尋求業務拓展的時候，可能會憑借資金、規模優勢，創造出在計費上更完善的產品來取代 Metronome，或者會通過收購 Metronome 來填補功能空白。與此同時，Metronome 則希望從計費角度切入，讓公司在 Metronome 平臺上管理其他上下游軟件，有專家認為公司已經花費了部署、自定義的時間讓 Metronome 按照需要的方式工作，那一定會想讓 Metronome 兼做一些上下游的事情來增大效益。

以 Stripe 為例，Stripe 專注于為企業提供支付服務。在計費上，Stripe 只提供了一組 API 供構建，明顯不夠靈活，而且目前若要在 Stripe 中做 Metronome 的計費工作，工作量會很大，但未來 Stripe 若從支付出發，向計費領域拓展業務，存在取代 Metronome 的可能性，Stripe 也有可能直接收購 Metronome。

3）其他初創公司產品，比如 Orb、M3ter

計費領域的其他初創公司產品與 Metronome 有相似之處，但各家公司產品的功能側重點、針對人群略有不同。

以 Orb 為例，Orb 致力于幫助企業自動處理各種計費任務，包括基于使用量計費、訂閱模式或混合模式。Orb 與 Metronome 在用戶體驗、計費指標、設置計劃等基本功能上有相似之處。但兩家側重有不同：

1）目標用戶：Orb 更適合開發人員使用；Metronome 對于會計、銷售和運營等非技術團隊更加友好。

2）商業模式：Metronome 是按使用成本收費，還要支付額外的平臺費和賬單費；Orb 不會收取事件費用，但會收取平臺費和賬單費。有專家稱，當考慮 10-12 個 SKU 時，使用 Metronome 的成本會是使用 Orb 的成本的 10 倍。

3）業務重點：Metronome 專注于發送更多的事件，擁有更多計費和合規性功能，能夠理解地理位置，計費模式和數據導出也比 Orb 更成熟；Orb 關注如何節省成本。

4）公司自建軟件

對于初創公司或中小公司來說，幾乎不會自建計費平臺，因為對數據、人員、資源、時間要求太高。但大公司可能會出于費用考慮選擇自建，因此 Metronome 需要提供更高性價比的產品。

06.Metronome 的優勢與局限

為什么看好？

從計費平臺切入，精準洞察 AI 產品計費趨勢

隨著 AI 產品的普及，按量計費模式逐漸成為主流。如創始人 Kevin Liu 所說，Metronome 可以視為是支持企業向按量計費模型過渡的理想工具，能將實際發生的業務事件轉化為結構化數據，從而方便分析與結算。在未來，Metronome 可能成為公司運營的核心樞紐，甚至有潛力作為按量計費領域的行業標桿，提升該領域的規范性與效率。

且 Metronome 在轉化的過程中可積累大量有關用戶如何使用產品的數據，可以為公司改進產品提供參考，為業務收入做預測，即 Metronome 可以從計費平臺切入，逐步滲透到公司運行的各個環節，實現在 Metronome 內部平臺上管理公司的其他軟件系統。比如沒有 Metronome 的時候，公司一般只能依靠 Saleforce 來展示收入預測，但用 Metronome 基于使用量計費后，Saleforce 不再是唯一的數據來源，且公司收入一般和用戶使用量是直接掛鉤，通過觀測 Metronome 的數據可以更精確地定位問題，比如到底是哪一個環節的收入降低了。

立足準確性，跑通商業模式，在行業里獲得先發優勢

在計費平臺領域，客戶最關注的就是準確性，Metronome 精準抓住了準確性。創始人 Kevin Liu 認為今天的 SaaS 產品有三個和以往不同的部分，分別是數據、計費和反饋。在數據上，特別是在計費速度快、有復雜的價格模型時，公司需要了解用戶在產品內部做什么，Metronome 更像一家基礎設施公司，直接與公司的事件流集成，可以實時調整信息并計算指標，使得公司始終知道客戶使用產品的情況。在計費上，Kevin Liu 堅定立足準確性，不允許出現任何差錯。在反饋上，Metronome 已經有復雜的集成，Metronome 會運行這些復雜的集成來實現用戶端到端的工作，Metronome 會實時查看數據、計費、導出數據到客戶的其他系統。

得益于極強的準確性等因素，Metronome 的收入和客戶數都在不斷增加，且獲得了包括 OpenAI 在內的大量頭部公司作為自己的標志性客戶，證明 Metronome 的商業模式已經跑通，且可利用標志性客戶來進一步增大 Metronome 在按量計費領域的市場占有率，鞏固先發優勢。

兩位創始人在計費領域非常專業，已有成功創業的經驗

Metronome 的兩位創始人 Scott Woody 和 Kevin Liu 在計費相關領域經驗豐富。二人之前創立的 Foundry 和 Predictive Edge 均與數據跟蹤、動態計費相關，二人在 Dropbox 的工作也涉及定價計費，在對按量計費的痛點把握上也非常專業。

二人在創立 Metronome 之前都有過成功的創業經歷，經驗較為豐富，人脈廣闊。Kevin Liu 自述 Metronome 的天使投資人很多都是兩位創始人在 Dropbox 認識的人和之前創立的公司的投資人返回來投資。兩位創始人對此次創業非常慎重，準備得非常充分。除了前文所說的之外，Kevin Liu 對董事會成員的選擇也非常認真，確定一個董事會成員都需要打 30 多次問詢電話，這已遠超出了行業平均數量。

風險與局限

按量計費場景有限，會降低 Metronome 天花板和利潤空間

雖然按量計費有很多訂閱制沒有的優勢，但訂閱制幾乎可以在所有計費場景使用，而按量收費通常只適用于業務較為單一或易于數據化的產品，比如發送郵件、短信等發送成功的次數，手機流量消耗的數量，大模型 token 消耗的數量等等，這也是 Metronome 客戶群體集中于 AI 或者數據領域的原因之一。

若按量計費場景無法全面普及到 SaaS 產品的所有計費模式中，那按量計費的行業空間會降低，Metronome 的天花板也會降低。而且隨著客戶拓展，按量計費涉及的數據處理會越來越多、越來越復雜，會對 Metronome 的利潤造成壓力。雖然 Metronome 目前為了獲得更大量的客戶，并不太在意自己的成本，但若要持續地發展，利潤仍然是需要考慮的重要因素。

上下游軟件、傳統軟件等的競爭會擠壓 Metronome 生存空間

按使用量計費領域的玩家眾多，產品替代性高，Metronome 雖然準確性做得非常好，有客戶認為部署 Metronome 的回報率非常高，但也要適當兼顧性價比，已有客戶因 Metronome 收費較貴而轉向其他競品。

而且若Metronome 無法將一線的數據積累到自己的平臺上進行產品的迭代或者業務的拓展，形成數據壁壘，那可能會被努力轉型的傳統計費軟件、向計費領域拓展的上下游軟件、公司內部自建計費平臺等競爭對手所吞并。

07.融資與未來發展

融資

2024 年 1 月 31 日，Metronome 宣布已在 B 輪融資中籌集了超過 4300 萬美元，由 NEA 領投，a16z 和 General Catalyst 跟投。New Relic 和 Salesforce 前總裁 Hilarie Koplow-McAdams 加入董事會。至此，Metronome 的融資金額超過 7800 萬美元。