Die richtige KI-Tool für Ihr Kundensupport-Team auszuwählen, ist eine große Sache, und seien wir ehrlich, die Preisgestaltung ist normalerweise der verwirrendste Teil. Sie benötigen etwas, das tatsächlich funktioniert, einfach einzurichten ist und Sie am Monatsende nicht mit einer Überraschungsrechnung zurücklässt. Sie haben wahrscheinlich den Namen Labelf gesehen, eine KI-Plattform, die bei der Ticket-Automatisierung hilft.
Aber wie sieht die Preisgestaltung von Labelf wirklich aus? Ihr Modell dreht sich um API-Aufrufe und den Aufbau eigener benutzerdefinierter Modelle. Das kann großartig sein, wenn Sie Datenwissenschaftler zur Hand haben, aber für viele Teams fügt es nur eine Schicht der Komplexität hinzu und macht es schwierig, die Kosten vorherzusagen.
In diesem Leitfaden kommen wir direkt zur Sache: Wir werden die Preisgestaltung von Labelf aufschlüsseln, die Vor- und Nachteile der Bezahlung pro API-Aufruf betrachten und Ihnen eine einfachere, vorhersehbare Alternative zeigen.
Was ist Labelf AI und wie funktioniert es?
Bevor wir zu den Zahlen kommen, lassen Sie uns kurz klären, was Labelf eigentlich macht. Es ist eine No-Code-KI-Plattform, auf der Unternehmen ihre eigenen Natural Language Processing (NLP)-Modelle erstellen können. Das Hauptziel ist es, Kundensupport-Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. herauszufinden, worum es in einem Ticket geht, Feedback zu analysieren oder eine Anfrage an die richtige Person zu senden.
Die Nutzung von Labelf sieht normalerweise so aus:
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Verbinden Sie Ihre Tools: Zuerst verbinden Sie Labelf mit Ihrer Helpdesk- oder Kontaktcenter-Software.
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Erstellen Sie Ihre Modelle: Sie müssen der KI sagen, wonach sie suchen soll, indem Sie Kategorien und Klassifikationen definieren.
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Trainieren Sie die Modelle: Das ist der große Punkt. Sie füttern die KI mit gekennzeichneten Daten, damit sie lernen kann, verschiedene Kundenprobleme zu erkennen. Möglicherweise haben Sie diese Daten bereits, oder Sie müssen sie manuell in ihrem System kennzeichnen.
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Setzen Sie es ein: Sobald Sie mit dem Training zufrieden sind, können Sie das Modell in die Produktion bringen, um Tickets mit seiner API zu analysieren und zu automatisieren.
Dieser DIY-Ansatz gibt Ihnen eine Menge Kontrolle, was schön ist, aber es bedeutet auch, dass Ihr Team für das gesamte Training und Testen verantwortlich ist. Das ist ein wichtiger Faktor, den Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie die tatsächlichen Kosten berechnen, die immer mehr sind als nur der monatliche Preis.
Eine vollständige Aufschlüsselung der Labelf-Preismodelle
Labelf hat einige Preisklassen, die mit Ihrer Nutzung wachsen. Ihre Kosten sind hauptsächlich an zwei Dinge gebunden: wie viele KI-Modelle Sie erstellen können und wie viele monatliche API-Aufrufe Sie tätigen. Ein API-Aufruf ist einfach eine einzelne Anfrage, die an Ihr Labelf-Modell gesendet wird, um etwas zu tun, wie z.B. ein Ticket zu analysieren.
Erklärung der Labelf-Preisklassen
Hier ist ein Blick auf ihre Pläne, basierend auf den Informationen auf ihrer Preisseite.
| Funktion | Einstieg | Pro | Enterprise |
|---|---|---|---|
| Preis | $199/Monat | $499/Monat | Ab $1,499/Monat |
| Produktionsmodelle | 1 | Bis zu 3 | Unbegrenzt |
| API-Aufrufe/Monat | 1.000 | 25.000 | Benutzerdefiniert |
| Am besten geeignet für | Ihr erstes KI-Modell in Produktion bringen | Ihre KI-Implementierung skalieren | Benutzerdefinierte Bedürfnisse mit dediziertem Support |
| Der Einstiegsplan scheint auf Teams abzuzielen, die gerade erst in die KI einsteigen und Ihnen genug Leistung für eine einzige, fokussierte Aufgabe geben. Der Pro-Plan ermöglicht es Ihnen, mehr mit mehreren Modellen und viel mehr API-Aufrufen zu bewältigen. Der Enterprise-Plan ist für große Unternehmen mit komplexen Bedürfnissen gedacht und bietet unbegrenzte Modelle und eine dedizierte Person, die Ihnen hilft. |
Die Vor- und Nachteile des Labelf-Preismodells pro API-Aufruf
Die Preisgestaltung basierend auf API-Aufrufen klingt auf den ersten Blick einfach, hat aber ihre eigenen Kopfschmerzen und Vorteile.
Die guten Teile:
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Zahlen Sie für das, was Sie nutzen: Wenn Sie einen ruhigen Monat mit weniger Tickets haben, sind Ihre Nutzung und Kosten niedriger. Es ist direkt an die Aktivität gebunden.
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Klare Nachverfolgung für Technik-Teams: Entwickler können genau sehen, wie oft die KI genutzt wird, was für sie hilfreich sein kann.
Die nicht so guten Teile:
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Unvorhersehbare Kosten: Ihr Support-Volumen kann sehr unterschiedlich sein. Ein plötzlicher Fehler in Ihrem Produkt oder eine große Marketingkampagne könnte Ihr Ticketvolumen in die Höhe treiben und Ihre Rechnung gleich mit.
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Es kann Automatisierung entmutigen: Wenn Sie sich Sorgen machen, Ihr API-Aufruflimit zu erreichen, könnten Sie zweimal darüber nachdenken, einen weiteren Workflow zu automatisieren. Es kann sich anfühlen, als würden Sie dafür bestraft, das Tool mehr zu nutzen.
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Es ist eine Entwickler-Metrik: Seien wir ehrlich, ein Head of Support denkt nicht in "API-Aufrufen." Sie denken in "gelösten Tickets" oder "zufriedenen Kunden." Die Preis-Metrik stimmt nicht mit den Geschäftszielen überein.
Die versteckten Kosten der Labelf-API-Aufruf-basierten Modelle
Diese monatliche Abonnementgebühr ist nur der Anfang. Wenn Sie ein Pay-per-API-Modell mit einer "Do-it-yourself"-KI-Plattform kombinieren, können einige versteckte Kosten auf Sie zukommen.
Warum Ihre monatliche Labelf-Rechnung eine Überraschung sein kann
Das größte Problem bei nutzungsbasierter Preisgestaltung ist, dass sie stark schwanken kann. Die 25.000 API-Aufrufe des Pro-Plans mögen wie eine große Zahl erscheinen, aber sie können schneller aufgebraucht werden, als Sie denken. Zum Beispiel, wenn ein einzelnes Ticket Ihr Modell dreimal auslöst (einmal zur Analyse, einmal zur Kategorisierung und einmal für eine abschließende Überprüfung), haben Sie gerade drei API-Aufrufe für ein Ticket verwendet. Dies macht es fast unmöglich, genau zu budgetieren, und kann Reibungen zwischen dem Support-Team, das effizient sein möchte, und dem Finanzteam, das die Kosten stabil halten möchte, verursachen.
Der Zeitaufwand für Modelltraining und Einrichtung: Ein versteckter Labelf-Preisfaktor
Bevor Sie einen einzigen API-Aufruf tätigen, müssen Sie Ihre KI-Modelle in Labelf erstellen und trainieren. Dies kostet Sie nicht direkt Geld, aber es kostet Sie etwas viel Wichtigeres: die Zeit Ihres Teams.
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Datenkennzeichnung: Um die KI zu lehren, muss jemand sich hinsetzen und manuell Hunderte oder sogar Tausende alter Tickets durchgehen, um sie korrekt zu kennzeichnen. Es ist mühsame, zeitaufwändige Arbeit.
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Modellbewertung: Sobald es trainiert ist, müssen Sie das Modell testen, um zu sehen, ob es gut ist. Wenn die Genauigkeit nicht stimmt, geht es zurück ans Reißbrett, um ihm mehr Daten zu geben und es erneut zu trainieren. Dieses Hin und Her kann Wochen oder Monate dauern.
All diese Einrichtung ist eine ernsthafte Vorabinvestition der Energie Ihres Teams, bevor Sie überhaupt anfangen, irgendwelche Vorteile zu sehen. Moderne KI-Tools bewegen sich davon weg und neigen zu Systemen, die selbstständig lernen können.
Eine bessere Alternative: Vorhersehbare, wertbasierte Preisgestaltung mit eesel AI
Wenn der Gedanke, API-Aufrufe zu zählen und Wochen mit dem Training eines KI-Modells zu verbringen, Ihnen Kopfschmerzen bereitet, sind Sie nicht allein. Genau deshalb haben wir eesel AI entwickelt, um anders zu sein, mit Fokus auf Einfachheit, vorhersehbare Kosten und sofortige Ergebnisse.
eesel AI ist eine wirklich selbstbedienbare KI-Plattform, die sich direkt mit den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Freshdesk, Slack und Confluence. Es lernt sofort aus Ihren vergangenen Gesprächen und Wissensdatenbank-Artikeln, sodass Sie in Minuten, nicht Monaten, einen fähigen KI-Agenten bereit haben können.
Warum "KI-Interaktionen" mehr Sinn machen als API-Aufrufe
Anstatt pro API-Aufruf abzurechnen, basiert die Preisgestaltung von eesel AI auf "KI-Interaktionen." Eine Interaktion ist nicht nur eine technische Anfrage; es ist ein echtes Ereignis, bei dem die KI tatsächlich etwas Nützliches getan hat. Dies könnte sein:
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Eine Kundenfrage vollständig beantworten.
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Ein Ticket taggen und an die richtige Abteilung senden.
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Ein schwieriges Problem an einen menschlichen Agenten eskalieren.
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Den Bestellstatus eines Kunden mit einem benutzerdefinierten Tool abfragen.
Dieser Ansatz bedeutet, dass Ihre Kosten direkt an den Wert gebunden sind, den Sie erhalten. Unsere Pläne beinhalten eine festgelegte Anzahl von Interaktionen zu einem festen Preis, sodass Sie immer wissen, was Sie zahlen.
| Plan | Preis (jährlich abgerechnet) | Monatliche KI-Interaktionen | Hauptmerkmale |
|---|---|---|---|
| Team | $239/Monat | Bis zu 1.000 | Training auf Dokumenten, Slack/Teams-Integration, Copilot für Agenten. |
| Business | $639/Monat | Bis zu 3.000 | Training auf vergangenen Tickets, KI-Aktionen (Triage/API-Aufrufe), Massensimulation. |
| Benutzerdefiniert | Kontaktieren Sie den Vertrieb | Unbegrenzt | Erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen. |
In Minuten live gehen, nicht in Monaten
Der größte Unterschied ist, wie schnell Sie einsatzbereit sind. Mit eesel AI gibt es kein manuelles Modellieren oder mühsames Training.
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Ein-Klick-Integrationen: Sie können Ihre Helpdesk- und Wissensquellen in nur wenigen Sekunden sicher verbinden.
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Sofortiges Lernen: Ab dem ersten Tag beginnt eesel AI, Ihre alten Tickets zu analysieren, um den Tonfall Ihres Unternehmens, häufige Probleme und wie eine gute Antwort aussieht, zu lernen.
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Leistungsstarke Simulation: Bevor Sie die KI mit Kunden sprechen lassen, können Sie eine Simulation auf Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Dies zeigt Ihnen genau, wie gut es funktionieren wird und wie hoch Ihre Automatisierungsrate sein wird, alles ohne Risiko.
Transparente Preisgestaltung, die mit Ihnen wächst
Mit eesel AI ist das, was Sie sehen, das, was Sie bekommen. Sie wählen einen Plan, und das ist, was Sie zahlen. Keine versteckten Gebühren. Unsere Preisgestaltung ist so konzipiert, dass sie ein vorhersehbarer Teil Ihres Budgets ist, nicht eine Variable, die explodiert, wenn Sie einen geschäftigen Monat haben. Auf diese Weise können Sie Ihre Support-Operationen ausbauen, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass Ihre Kosten außer Kontrolle geraten.
Zusammengefasst
Wenn Sie sich die Preisgestaltung von Labelf ansehen, ist es ein solides Tool für Teams, die über die technischen Ressourcen verfügen und sich wohl dabei fühlen, ihre eigenen KI-Modelle von Grund auf zu erstellen. Aber sein Pay-per-API-Call-Modell kann zu unvorhersehbaren Rechnungen führen und erfordert viel Vorarbeit, bevor Sie Ergebnisse sehen.
Die meisten Support-Teams möchten einfach nur effizienter arbeiten und Kunden so schnell und vorhersehbar wie möglich zufriedenstellen. Eine Alternative wie eesel AI bringt Sie schneller dorthin. Mit einer Plattform, die sofort aus Ihren Daten lernt und klare, wertbasierte Preise bietet, ermöglicht eesel AI Ihnen, den Support zu automatisieren, Ihre Agenten zu unterstützen und in Minuten eine echte Rendite auf Ihre Investition zu sehen.
Bereit zu sehen, wie eine einfachere, vorhersehbarere KI für Ihr Team funktionieren könnte? Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion oder buchen Sie eine Demo noch heute und führen Sie eine Simulation mit Ihren eigenen Daten durch.
Häufig gestellte Fragen
Das größte Risiko sind unvorhersehbare Kosten. Da Ihre Rechnung an die Anzahl der API-Aufrufe gebunden ist, kann ein plötzlicher Anstieg der Kundenanfragen dazu führen, dass Ihre monatliche Rechnung unerwartet steigt, was es schwierig macht, genau zu budgetieren.
Ja, die bedeutendste versteckte Kosten sind die Zeit Ihres Teams. Die Plattform erfordert umfangreiche manuelle Arbeit, um Daten zu kennzeichnen und die KI-Modelle zu trainieren, was Wochen oder Monate dauern kann, bevor Sie einen Nutzen aus Ihrem Abonnement ziehen.
Dieses Modell wird als Entwickler-Metrik betrachtet, nicht als geschäftliche. Support-Leiter messen den Erfolg an gelösten Tickets und Kundenzufriedenheit, während API-Aufrufe eine technische Einheit sind, die den Wert, den die KI bietet, nicht direkt widerspiegeln.
Labelf eignet sich am besten für Unternehmen mit technischen Ressourcen, wie Datenwissenschaftler oder Entwickler, die Zeit investieren können, um benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen und zu pflegen. Es bietet ein hohes Maß an Kontrolle für Teams, die dies benötigen und mit variablen Kosten vertraut sind.
Wenn Sie ständig Ihr API-Aufruflimit im Auge behalten, zögern Sie möglicherweise, Automatisierung auf neue Arbeitsabläufe anzuwenden. Dies schafft einen Konflikt, bei dem Sie im Grunde dafür bestraft werden, das Tool mehr zu nutzen, was dem Ziel der Effizienzsteigerung entgegenwirkt.
