L’avant-dernier jour, c’était la fin du mois. Je sirotais un café avec un ami.
Il lançait sans cesse des prompts à l’IA. Pas parce qu’il en avait besoin tout de suite. Juste parce que demain, c’était la date de reset du monthly quota.
« Si on n’utilise pas tout en fin de mois, on paie des frais. »
Cette phrase m’a fait penser à OpenGradient Chat.
Certains produits IA utilisent un abonnement : paiement mensuel, quota mensuel, et quand le cycle arrive à expiration, tout est remis à zéro. Ce modèle facilite la mesure de l’usage, mais il crée aussi une forme de pression chez l’utilisateur, alimentée par la peur de gaspiller.
L’utilisateur n’agit pas parce que la sortie est vraiment nécessaire. Il agit parce que la sensation lui vient que ce qu’il a payé va disparaître.
OpenGradient Chat va dans une autre direction.
L’utilisateur achète des crédits, puis on déduit autant qu’il consomme. Les crédits ne se réinitialisent pas chaque mois. Ils restent là, comme un budget de travail : pas de course effrénée de fin de période.
Ce mécanisme m’a amené à voir que le crédit n’est pas seulement une unité de paiement.
C’est un « Credit as a User Filter ».
À chaque action, le solde baisse : un prompt de trop, un appel de modèle… tout ne peut plus être caché derrière le ressenti « de toute façon, j’ai payé mon abonnement ».
Le coût apparaît immédiatement dans le geste.
Celui qui veut juste “brûler” du temps pour s’amuser va ralentir tout seul, parce qu’à chaque fois qu’il bidouille, le crédit diminue. Celui qui a un vrai workflow saura comment répartir : tests légers quand il faut, affinement quand ça vaut vraiment le coup, gros spend quand la sortie est suffisamment importante.
Ainsi, OpenGradient Chat n’a pas besoin d’annoncer qui est un « utilisateur sérieux ».
Les crédits laissent l’utilisateur se révéler à travers sa manière de consommer.
C’est là que je vois @OpenGradient choisir une voie plus difficile : ne pas essayer de maintenir toutes les activités en jouant sur l’anxiété du monthly quota.
Le projet consiste à laisser les usages vides tomber d’eux-mêmes quand le coût du crédit devient clairement visible, puis à conserver le groupe d’utilisateurs qui a de vraies raisons suffisamment fortes de revenir.
Pour moi, « Credit as a User Filter » est la stratégie de filtrage d’utilisateurs réels, durable, d’OpenGradient Chat. Regardez qui continue à utiliser le produit quand chaque action a un coût.
$BTW $OPG #opg
Il lançait sans cesse des prompts à l’IA. Pas parce qu’il en avait besoin tout de suite. Juste parce que demain, c’était la date de reset du monthly quota.
« Si on n’utilise pas tout en fin de mois, on paie des frais. »
Cette phrase m’a fait penser à OpenGradient Chat.
Certains produits IA utilisent un abonnement : paiement mensuel, quota mensuel, et quand le cycle arrive à expiration, tout est remis à zéro. Ce modèle facilite la mesure de l’usage, mais il crée aussi une forme de pression chez l’utilisateur, alimentée par la peur de gaspiller.
L’utilisateur n’agit pas parce que la sortie est vraiment nécessaire. Il agit parce que la sensation lui vient que ce qu’il a payé va disparaître.
OpenGradient Chat va dans une autre direction.
L’utilisateur achète des crédits, puis on déduit autant qu’il consomme. Les crédits ne se réinitialisent pas chaque mois. Ils restent là, comme un budget de travail : pas de course effrénée de fin de période.
Ce mécanisme m’a amené à voir que le crédit n’est pas seulement une unité de paiement.
C’est un « Credit as a User Filter ».
À chaque action, le solde baisse : un prompt de trop, un appel de modèle… tout ne peut plus être caché derrière le ressenti « de toute façon, j’ai payé mon abonnement ».
Le coût apparaît immédiatement dans le geste.
Celui qui veut juste “brûler” du temps pour s’amuser va ralentir tout seul, parce qu’à chaque fois qu’il bidouille, le crédit diminue. Celui qui a un vrai workflow saura comment répartir : tests légers quand il faut, affinement quand ça vaut vraiment le coup, gros spend quand la sortie est suffisamment importante.
Ainsi, OpenGradient Chat n’a pas besoin d’annoncer qui est un « utilisateur sérieux ».
Les crédits laissent l’utilisateur se révéler à travers sa manière de consommer.
C’est là que je vois @OpenGradient choisir une voie plus difficile : ne pas essayer de maintenir toutes les activités en jouant sur l’anxiété du monthly quota.
Le projet consiste à laisser les usages vides tomber d’eux-mêmes quand le coût du crédit devient clairement visible, puis à conserver le groupe d’utilisateurs qui a de vraies raisons suffisamment fortes de revenir.
Pour moi, « Credit as a User Filter » est la stratégie de filtrage d’utilisateurs réels, durable, d’OpenGradient Chat. Regardez qui continue à utiliser le produit quand chaque action a un coût.
$BTW $OPG #opg