硅谷的故事由许多工程师书写，他们在大型科技公司起步，看到改进的机会，创办了自己的公司，改变了商业运作的方式。这就是Metronome公司联合创始人兼首席执行官Scott Woody所走的道路。

Woody曾在文件托管服务提供商Dropbox公司工作，他在软件即服务领域中发现了从订阅和座位模式转向混合使用模式的机会。Metronome向投资者和早期用户推介其技术可以显著减少计费系统的工程时间和费用。

“实际上在Dropbox更改商业模式在技术上相当困难，”Woody告诉SiliconANGLE。“因此，Metronome的首要原则是建立一个超级灵活的计费系统，允许您以自助方式定价和打包，而无需编写任何代码。几分钟内更改价格，而不是几个月。这真的很关键。”

事实证明，Metronome的方法对于新兴的人工智能时代来说是及时的。企业如何从其在生成式AI技术上的大量投入中获得投资回报仍不确定。Metronome的服务为企业提供了更好的可见性，让他们更好地衡量AI的支出回报。

正是这样的工具可能为许多其他初创公司提供机会，让他们在不直接与OpenAI、Anthropic PBC、Google LLC和Microsoft Corp.等AI巨头或像Salesforce Inc.这样迅速在其服务中采用AI的软件即服务公司竞争的情况下，提供生成式AI服务。

转向实时计费

Woody还着手解决他在Dropbox经历的另一个问题。当座位许可证的价格在一个月中途发生变化时，客户直到计费周期结束时才意识到新的费用。

Metronome的首席执行官Scott Woody正在寻求改变基于使用的计费世界。

“这就像你的电力公司在月初第三天更改价格，但你直到31号才发现，然后你会想，‘等等，这是什么情况？’”Woody说。“根本的技术问题是计费系统不是一个在线系统。它是一个批处理的、更新不频繁的东西。Metronome解决这个问题的方法是我们所有的计费和操作都是实时进行的，然后我们提供发票和计费系统的数据。”

使用OpenAI服务的用户可能没有意识到，但当他们查看在ChatGPT上的支出时，实际上是Metronome的引擎在提供数据。Metronome的客户包括AI提供商Anthropic，以及企业技术巨头Nvidia公司、Databricks公司和Snowflake公司。

“如果你是OpenAI的客户并登录到仪表板，所有这些数据都是Metronome的数据，实时从我们的服务器获取，”Woody解释道。“如果你运行一个大任务，你会在完成任务后的几秒钟或几分钟内看到它出现在你的账单上。你总是可以实时查看你的账单。”

Woody将Metronome的工作描述为“通过设计重新定义计费。”当被问及设计在其基于使用的模型中扮演的角色时，公司首席执行官描述了Metronome的方法如何为其客户的用户带来更好的整体体验。

“我们的许多客户正在构建这些产品体验，允许[他们的]客户控制他们的支出，”Woody说。“对我来说，这是一个设计问题。这是你如何为你的产品或服务构建一个货币化体验，激励客户让你尝试和使用你所有的产品和服务，并且能够安心入睡，知道他们不会意外花费大量金钱。”

需要控制AI支出

根据Woody的说法，这种方法在AI服务用户中引起了共鸣。AI在众多产品中的整合激发了对Metronome基于使用的平台的兴趣。

“AI正像一吨砖头一样冲击着地球上的每家公司”Woody说。“AI的运行成本非常高。如果你有一个运行成本非常高的产品或服务，并且使用越多，花费越多，你需要采用一种商业模式来捕捉增量价值。”

AI不断变化的格局推动了对不同定价模型的兴趣的一个典型例子是代理的日益使用，这些是设计用于执行特定任务的智能软件。Salesforce在这个秋天推出其Agentforce平台，成为新兴代理AI世界的主要参与者。

Agentforce的定价遵循基于对话的模型，目前为每次AI交互2美元，并为批量使用提供折扣。Woody认为这将导致对成本监控的更大需求。

“在一个基于代理的世界中，Agentforce或Salesforce与代理的价值将会转变”Woody指出。“这将不再是有多少人可以访问数据，而是有多少这些代理在你的业务中自由运行。”

超大规模数据管理工具

Metronome是一家云原生企业，建立在亚马逊网络服务公司平台上。作为一个在线金融系统，公司每天必须处理数十亿个事件，并且不能丢失任何一个。它依赖于许多开源工具，如分布式事件流平台Apache Kafka，来驱动其引擎。

“Apache Kafka是我们的好朋友，它是允许我们横向扩展以适应几乎任何数量的传入事件的工具之一，并且有强有力的保证我们永远不会丢失一个事件，”Woody说。“我们也需要完全可审计。我们每月为数亿终端客户生成使用记录和发票。我们需要能够重建每一个事件或每一张发票，以便通过审计。”

除了强大的记录保存，Metronome还依赖于能够处理其流媒体需求的技术。这包括与数据流平台Confluent公司合作，并使用Apache Flink，开源大数据处理框架。

“我们面临的许多挑战是超大规模数据问题，但更重要的是，它们是实时流媒体问题，”Woody解释道。“事实上，我们的系统完全围绕实时处理数据的概念进行架构，我认为这与其他计费供应商显著不同，也使我们能够以超低延迟完成我们所做的一切。”

Metronome以音乐家的完美节拍工具命名，于2019年成立，并吸引了硅谷知名投资者的兴趣。公司的A轮融资3000万美元由Andreessen Horowitz在2022年领投，并在今年早些时候完成了4300万美元的第二轮融资，由NEA领投。

Metronome 2.0于10月推出。最新功能包括能够推出具有复杂企业合同的新产品和产品内计费仪表板，以赋予用户可配置的支出控制。这是Woody对Metronome的愿景的一部分，因为它寻求重塑计费格局。

“我们希望成为通用计费系统，帮助引领这波消费和基于AI的定价浪潮，”Woody说。“对于这些大公司来说，这种转变是一个多年的业务转型。但我认为随着AI的发展，几乎所有公司都将不得不进行这种转变，而我们希望Metronome在这个领域成为领先者。”