空谷 Arvin Xu（@arvin17x）のスレッド

[1/9] パブリックベータ版のリリースから1ヶ月が経っlobechat.comtps://t.co/z4k5TITVKc) は月間経常収益（MRR）1,000ドル超という最初のマイルストーンを達成し、収益は30,000人民元（4,000ドル超）に達しました。今月の取り組みから得られた新たな学びと洞察をいくつかご紹介します。

[2/9] まず、収益データの詳細についてお話ししましょう。開始からわずか30日余りで、MRR（月間経常収益）が正式に1,000ドルを突破し、総収益は約4,000ドル（人民元3万元強）を超えました。順調なスタートを切ったと感じています。驚くべきことに、MRR 1,000ドル達成に必要な登録者数はわずか58人でした。このデータを見て、壮大な物語のベールが剥がれたような気がしました。従来のインターネット業界では、数千万、あるいは数億人のユーザーに到達した製品だけが成功と見なされ、数百万、数十万のユーザーに到達した製品はほとんど成功とは見なされないようです。しかし、私たちにとっては、月間アクティブユーザー数で数百万、数千万を達成する必要はありません。1,000人から2,000人のユーザーが継続的にサービスに料金を支払ってくれるだけで、長期的にチームを円滑に運営できるのです。 LobeChatのオープンソース化は、もはや情熱に突き動かされた単なる趣味ではなく、真に献身的で持続的な取り組みになり得ると考えています。オープンソースに関する話は数多く耳にしてきましたが、実際にこの方向で取り組み、肯定的なフィードバックを得られるようになったことで、その思いはさらに強くなりました。

[3/9] 楽観的な未来について話し合った後、今直面している課題について話しましょう。現在のROIは良くありません。過去1ヶ月でクラウドの登録ユーザー数は7,000人を超えましたが、有料会員は60人強にとどまっています。これは、チャット市場には競合他社が多すぎて、誰もが選択肢に困っているため、当社のクラウドの競争力が現時点ではそれほど高くないことが原因かもしれません。また、初月のユーザーのほとんどはオープンソースコミュニティから来ており、皆がただサポートを示すためにクラウドに登録しただけかもしれません🤣 つまり、現在の有料会員への転換率は100%を下回っており、これが私たちが直面している最大の問題です。LobeChatの総合的な製品体験はオープンソース版の中でトップクラスですが、ChatGPT/Claude/Poeなどの成熟した商用製品と比較すると、当社のクラウドはまだ弟分であり、学ぶべきことがたくさんあります。

[4/9] LobeChatのコードはすべてオープンソース化しているため、有料版へのコンバージョン率が低いのは当然のことです。実は、オープンソース化を決めた当初、GitHubでオープンソースソリューションを探している人はおそらくフリーローダー（私たち自身も🤡）であり、収益化は難しいだろうと考えていました。🤑 さらに、最近の調査で、有料クラウドユーザーの多くはオープンソースコミュニティのユーザーではないことが分かりました。これは当初の想定と一致しています。したがって、機能面では、ユーザーベースが全く異なるため、コア機能をオープンソース化してもクラウド版の収益に大きな影響を与えることはないと考えられます。そのため、この原則に基づき、近日リリース予定の「ファイルアップロード/ナレッジベース会話」機能（スパイ写真はこちら～）も完全にオープンソース化します。現在クラウド版限定の検索プラグインも、適切な時期にコミュニティ版にオープンソース化する予定です。また、付加価値サービスの提供とアシスタント市場での事業展開に注力し、クラウドの差別化を継続することで、コミュニティのオープンソースバージョンとの統合モデルを段階的に形成していきます。

[5/9] 製品リリース後に遭遇した落とし穴を挙げるとすれば、おそらく最大のものは固定使用量サブスクリプションモデルの採用でした。リリース前は、AIチャット製品では固定使用量サブスクリプションが主流なので、簡単に模倣できると考えていました。しかし、現実には、固定使用量サブスクリプションは現在のトークンベースの価格モデルには適合しませんでした。リリース後、ベーシックプランを購入したヘビーユーザーの中には、数日でトークンを使い果たしてしまい、製品の使用を継続できなくなり、アップグレードを余儀なくされるケースが見られました。プロフェッショナルプランにアップグレードした後、トークンを使い果たしてしまうと、その月は製品を丸々使用できなくなっていました。つまり、当社の製品機能はすでにきめ細かなトークンベースの課金をサポートしているものの、固定使用量サブスクリプションモデルではこの利点を十分に活用できていないということです。そのため、次のステップとして、比較的低い基本サービスのサブスクリプション料金とオンデマンドのトークン購入を組み合わせたサブスクリプションモデルを最適化し、サブスクリプションと使用のプレッシャーを軽減したいと考えています。

[6月9日] フロントエンド、バックエンド、そして決済チェーンを徹底的に見直した結果、LobeChatの製品設計に多くの欠陥があることが分かりました。例えば、トークンベースの決済モデルでは、複数の会話を経るごとにトークン使用量が蓄積されますが、新規ユーザーはこの事実に気付いていないケースが少なくありません。ユーザーの質問1件あたりのトークン消費量は多くないかもしれませんが、蓄積されたコンテキストは膨大な量にまで達することがあり、最終的には1回の会話リクエストで10万トークン以上が消費される可能性があります。その結果、高度なモデルを3,000件の会話まで有効としていたにもかかわらず、わずか数十件の会話で上限に達してしまう可能性があり、ユーザーエクスペリエンスの低下や騙されたという感覚につながっていました。オープンソース版では、製品サービスがクローズドループではなかったため、これらの問題は発生しませんでした。ユーザーは自身のAPIキーを入力し、使用量に応じて料金を支払うだけで、私たちからのフィードバックはありませんでした。しかし、クラウド版では、固定消費量のサブスクリプションモデルによってこの問題が深刻化しました。そのため、製品設計上の欠陥に起因するこれらの問題についてユーザーからお問い合わせをいただいた際、直ちに制限をリセットいたしました。クラウドサービスにご加入いただいており、日常的なご利用中にこの問題に遭遇された場合は、お気軽にご連絡ください。制限の再設定をお手伝いいたします。これらの追加の利用損失は当社が負担いたします。

[7/9] 現在、多くの国内オンライン小売プラットフォームは、APIキー管理にOneAPIまたはNewAPIを採用し、ユーザーが選択できる様々なWeb UIを提供しています。しかし、私たちはユーザーに一貫性のある製品体験を提供し、より正当性を感じさせる、完結したクローズドループのユーザーエクスペリエンスを提供したいと考えていました。そのため、クラウド導入においては、Stripeとの連携に多大な労力を費やし、その決済戦略は非常に効果的であることが証明されました(https://t.co/ooSkW6rNqE)。調査の結果、AIゲートウェイと統計機能においてより優れた適合性と強力な機能を持つLiteLLMを選択しました。しかし、LiteLLMは当社のバックエンド管理インターフェースと互換性がないことが判明しました。そこで、日常的なクラウド管理ニーズを満たすCloud Adminの構築を開始しました。これにより、不正行為を早期に防止することができました。管理ニーズの進化に合わせて、Cloud Adminの機能を継続的に強化していきます。基本的なユーザー管理に加え、サブスクリプション管理、トークン使用状況の統計と分析、GUIベースのAIインターフェース、負荷分散、その他の設定機能も統合していく予定です。このソリューションをクラウド上で完成させれば、会話型AIアプリケーションのワンストップソリューションになる可能性を秘めています。ご興味のある方はいらっしゃいますか？これらは、純粋なフロントエンドのチャットWebUIを開発していた時には触れることのなかった興味深い分野ですが、クラウドで開発を進める中で、興味深い分野を発見することができました。

[8/9] 最後にコストについてお話しましょう。MRRが1,000ドルというのは高額に感じるかもしれませんが、今のところはかろうじて損益分岐点に達しており、わずかな利益が出ている状態です。AI API費用だけで全体の半分以上を占めており、まるで大手モデルベンダーと仕事をしているような気分です。🤣 事業維持に必要な各種インフラの運用コストは月額数百ドルかかるため、全体としてはそれほど利益は出ていません。私たちがMRRを重視しているのは、AI API費用が無視できないからです。毎月のトークン使用量は大きく、MRRだけが私たちの収益性を客観的に反映できるからです。（現在の月間総収入は4,000ドルを超えていますが、これは毎月のAPI費用に分散されています。）パートナーであるAiHubMix @akakenleについても触れておかなければなりません。私たちは彼らのサービスをクラウド上で直接利用しており、彼らは100％公式なので、インターフェースの品質と安定性は保証されています。彼らのAPIは、Sonnet 3.5 Tools Callingを直接サポートする市場でも数少ないAPIの一つでしょう。LobeChatと組み合わせると、全体的なエクスペリエンスは完璧です。公式な譲渡だったにもかかわらず、少額ではありましたが割引をしていただき、少し利益を得ることができました。

[9/9] スペースの都合上、今回は技術的なトピックは取り上げません。ご興味があれば、ナレッジベースを公開後にこのトピックについて議論するための専用スレッドを開設します。例えば、数日前に@idoubiccさんのVercelの請求額が法外な額だったのを目にしましたが、私たちの他のプレビューサイトは同じトラフィック量でも30ドル程度しかかかりませんでした。こうした最適化の経験は、詳細に議論する価値があると感じています。ということで、今月の私の学びは以上です。本当に貴重な経験でした。オープンソース版でもクラウド版でも、LobeChatをぜひお試しください。ご意見やご批判を歓迎し、より良い製品を目指して尽力いたします。これは私たちの製品開発におけるゼロからの道のりでもあります。ぜひ一緒にその道のりを共に見届けてください。