空谷 Arvin Xu（@arvin17x）のスレッド

[1/7] LobeChat Cloud (hlobechat.com はパブリックベータ版として3ヶ月以上運用され、2つ目の🏁収益マイルストーンを達成しました〜🥳 (不安を煽るような言い方にならないように具体的な数字は伏せます🤣)。それx.com/arvin17x/statu…ましょう！それでは〜🚀

[2/7] まず製品についてお話します。この3ヶ月間、私が最も強く感じたのは、もっと多くの新機能を開発すべきだということです！ それぞれの主要機能は、新しいユーザー層を獲得することができます。8月にリリースした新しいナレッジベースと9月にリリースしたアーティファクトは、どちらも大きなユーザー層の獲得につながりました。しかし、10月は新機能がなく、サブスクリプション関連の最適化のみを行い、プロモーションも比較的少なかったため、成長率は大幅に鈍化しました。そこで、製品の進化を直感的に感じていただけるよう、毎月1つの主要機能というイテレーションのリズムを目指します。今月の機能は、多くの方が楽しみにしている「ブランチダイアログ」です～（ずっと前から欲しかったんです😆）

[3/7] この間、私たちの最大の進歩の一つは、APIゲートウェイ機能の包括的な強化だと考えています。トップレベルのオープンソースプロジェクトLiteLLMを活用することで、AI APIの安定性を大幅に向上させました。LiteLLMは、マルチチャネルのロードバランシングとオンデマンドのトラフィックスイッチング制御をサポートするだけでなく、障害発生時の再試行とフォールバックもシームレスにサポートします。👍 例えば、Claude 3.5 sonnetでは、現在、ロードバランシングに2つのTier 4公式ダイレクトAPIキーを使用しています。負荷が不足した場合は、自動的に公式AiHubMixチャネルにフォールバックします。現時点では、Claude公式がクラッシュしない限り、Claudeのモデルチャンネルの安定性は100%に達することを保証できます😎（そして、公式APIがクラッシュする可能性がある問題を解決するために、最近GCPの担当者に連絡してアカウントを開設し、将来Anthropicの公式APIのバックアップチャンネルとして機能する準備を整えました😏）同時に、先月はAIモデルモニタリングをフル装備したKumaの構築にも時間を費やし、各モデルの実際のリクエストのハートビートモニタリングを実施しました。ほとんどのチャンネルは公式APIに直接接続されているため、ハートビートテストを通じて平均リクエスト遅延が約1秒⚡️と非常に短いことがわかります。エンドユーザーの会話体験は効果的に保証されています😆

[4/7] 次に、製品コストについてお話しましょう。多くのインターネット起業家とは異なり、私たちは実はかなりコスト意識が高いです。そもそも、小規模なチームだったため、投資に充てる余裕があまりなかったため、初期段階でコスト構造の計算を徹底的に行いました。例えば、新規ユーザーが10万人増えたと仮定しましょう。トラフィック、コンピューティングコスト、認証コスト、ストレージコストはそれぞれどれくらい消費されるでしょうか？Vercel、Neon、Clerk、Cloudflareなどのプラットフォームでは、どれくらいのコストになるでしょうか？そのコストにどれくらいの利益率を掛ければ、最終的に販売価格がいくらになるでしょうか？こうすることで、製品トラフィックが突然10倍に急増したとしても、既存のインフラストラクチャでそのトラフィックに対応でき、利益を10倍に増やせるという自信を持つことができます。

[5/7] Clerkを例に挙げましょう。クラウド上で運用した結果、Clerkは海外展開におけるSaaS認証のベストプラクティスとして実用化されており、その課金も多くの人が考えるほど高額ではないことがわかりました。Clerkの月間アクティブユーザー数（MAU）が0.02ドルというのは、途方もなく高いと考える人が多いようです。MAUが20,000人なら月額100ドル、100,000人なら月額2,000ドルです。つまり、実質的にClerkのために働いていると言えるのでしょうか？しかし、それは全く違います。Clerkの実際の課金対象MAUは、「2回目のログイン」に基づいて計算されます。ほとんどのユーザーは、あなたの製品を初めて訪れただけで、その後は離脱し、二度と戻ってきません。これらのユーザーはClerkによって課金されることはありません。MAUとしてカウントされるのは、真にアクティブなユーザーだけです。例えば、Cloudでは現在24,000人の登録ユーザーがいますが、Clerkからの請求は月間アクティブユーザー数（MAU）3,000人分のみです。つまり、Clerkの目標である月間アクティブユーザー数10,000人を達成するには、ユーザーベースを合計80,000人まで増やす必要があるでしょう。現在の課金率では、ユーザーベースを3倍に増やせば、安定した収益性の高いキャッシュフローを生み出すのに十分すぎるほどです。さらに、Clerkのコストモデルでは、ユーザー行動ファネル（登録→アクティブ→有料）における重要なデータポイントを自然に取得できます。このファネルデータに自社構築の認証システムを使用すると、追加コストが発生する可能性があります。Neon、Vercelなどの他の基盤サービスにかかるコストの内訳については、後日別のスレッドで議論する予定ですので、どうぞお楽しみに！

[6/7] 最後に、決済についてお話しします。8月に初めてリスク管理上の問題が発生しました。2件の支払い注文に異議申し立てが発生し、その後、誰かがクレジットカードを盗んだことが判明しました。現在までに同様のケースは3件発生しています。海外の決済環境は中国ほど安全ではありません。盗難クレジットカードに関するこの3件の異議申し立てで、私たちは100ドル以上もの損失を被りました🥲。そのため、StripeのRadarをオンにすることを強くお勧めします。そうしないと、盗難支払いや異議申し立てなどの問題が発生する可能性が高くなります。Stripeから特定の支払い注文の確認が必要であるというメッセージが表示された場合は、できるだけ早く該当のアカウントにメールで問い合わせることをお勧めします。一定期間内に返信がない場合は、直接返金手続きを開始し、不正行為としてマークしてください。これにより、後続の異議申し立ての可能性を大幅に減らすことができます。また、税務も注意が必要な問題になり始めています。現在、英国、EUなど、1件ずつ登録を進めており、経験が積めば皆様と共有させていただきます。

[7/7] ということで、この3ヶ月で得た新たな知見と学びは以上です。道のりは思ったほど平坦ではありませんでしたが、おかげさまで乗り越えることができました。最後に、オープンソース版でもlobechat.comださい (https://t.co/z4k5TITVKc)。皆様からのご意見やご提案をお待ちしております。より良いサービスを目指し、日々努力してまいります。💪 次のマイルストーン⛳️に到達したら、新たな知見を皆様と共有させていただきます。