Thread de 空谷 Arvin Xu (@arvin17x)

[1/7] O LobeChat Cloud lobechat.comc) está em beta público há mais de três meses e atingimos nosso segundo marco de receitx.com/arvin17x/statu…harei os números específicos para não parecer que estou vendendo ansiedade 🤣), então vamos falar sobre nossa experiência prática nos últimos três meses! Vamos lá~ 🚀

[2/7] Deixe-me falar primeiro sobre o produto. Nos últimos três meses, meu forte sentimento é que devemos desenvolver mais recursos novos! Cada recurso principal pode trazer novos grupos de usuários: a nova base de conhecimento lançada em agosto e os Artefatos lançados em setembro trouxeram uma grande onda de usuários incrementais. No entanto, como não houve novos recursos em outubro e fizemos apenas otimizações relacionadas a assinaturas, e houve relativamente pouca promoção, a taxa de crescimento diminuiu significativamente. Portanto, nos esforçaremos para aumentar o ritmo de iteração para um recurso principal por mês, para que todos possam sentir intuitivamente o progresso do produto. O recurso deste mês será o "diálogo de ramificação" que muitas pessoas aguardam ansiosamente ~ (Eu queria isso há muito tempo 😆)

[3/7] Durante este período, acredito que um dos nossos maiores avanços foi o aprimoramento abrangente dos recursos do nosso API Gateway. Aproveitando o projeto de código aberto de primeira linha LiteLLM, aprimoramos significativamente a estabilidade de nossas APIs de IA. O LiteLLM não apenas suporta balanceamento de carga multicanal e controle sob demanda da comutação de tráfego, mas também oferece suporte perfeito para novas tentativas e fallback em caso de falha. 👍 Por exemplo, usando o Claude 3.5 sonnet, atualmente usamos duas chaves de API diretas oficiais de nível 4 para balanceamento de carga. Se houver carga insuficiente, retornamos automaticamente para o canal oficial AiHubMix. Atualmente, contanto que o canal oficial do Claude não trave, podemos garantir que a estabilidade do canal do modelo do Claude pode chegar a 100% 😎 (e para resolver o problema de que a API oficial pode travar, contatamos recentemente os funcionários do GCP para abrir uma conta, pronta para servir como canal de backup para a API oficial da Anthropic no futuro 😏). Ao mesmo tempo, também investimos algum tempo no mês passado para construir um Kuma, equipado com monitoramento completo de modelos de IA, e realizamos o monitoramento de pulsação de solicitações reais para cada modelo. Como a maioria dos nossos canais está diretamente conectada à API oficial, podemos ver através do teste de pulsação que o atraso médio da solicitação é de apenas 1s ⚡️. A experiência de conversação dos usuários finais é efetivamente garantida 😆

[4/7] A seguir, vamos falar sobre os custos dos produtos. Ao contrário de muitos empreendedores da internet, na verdade, somos bastante conscientes dos custos. Afinal, como uma equipe pequena, não tínhamos muito investimento para gastar, então fizemos muitos cálculos de estrutura de custos desde o início. Vamos supor que adicionamos 100.000 novos usuários. Quanto tráfego, custos de computação, custos de autenticação e custos de armazenamento seriam consumidos? Quanto isso se traduziria em plataformas como Vercel, Neon, Clerk e Cloudflare? Quanto multiplicaríamos esse preço para criar nossa margem de lucro e, por fim, nosso preço de venda. Dessa forma, podemos ter certeza de que, se o tráfego de nossos produtos explodir repentinamente dez vezes, nossa infraestrutura existente ainda será capaz de lidar com esse tráfego e aumentar nossos lucros dez vezes.

[5/7] Tomemos o Clerk como exemplo. Após executá-lo na nuvem, descobrimos que o Clerk é praticamente uma prática recomendada para autenticação SaaS em implantações no exterior, e seu faturamento não é tão exorbitante quanto muitas pessoas pensam. Muitas pessoas acham que o MAU de US$ 0,02 do Clerk é ridiculamente caro. Se você tiver 20.000 MAUs, terá que pagar US$ 100 por mês. 100.000 MAUs, terá que pagar US$ 2.000 por mês. Então, você está essencialmente trabalhando para o Clerk? Mas esse não é o caso. Os MAUs faturáveis ​​reais do Clerk são calculados com base em um "segundo login". A maioria dos usuários pode simplesmente visitar seu produto pela primeira vez e depois sair, sem nunca mais retornar. Esses usuários não são cobrados pelo Clerk. Apenas usuários verdadeiramente ativos são contados como MAUs. Por exemplo, na Cloud, atualmente temos 24.000 usuários registrados, mas a Clerk nos cobra apenas cerca de 3.000 MAUs. Isso significa que, para realmente atingir a meta da Clerk de 10.000 MAUs, nossa base total de usuários provavelmente precisaria chegar a 80.000. Com nossa taxa de pagamento atual, triplicar nossa base de usuários seria mais do que suficiente para gerar um fluxo de caixa estável e lucrativo. Além disso, com o modelo de custo da Clerk, capturamos naturalmente os principais pontos de dados no funil de comportamento do usuário (cadastro -> ativo -> pago). Usar autenticação própria para esses dados de funil provavelmente incorreria em custos adicionais. Quanto ao detalhamento de custos de outros serviços básicos (Neon, Vercel, etc.), pretendo abrir um tópico separado para discutir isso mais tarde, então fique ligado!

[6/7] Por fim, vamos falar sobre pagamentos. Enfrentamos nosso primeiro problema de controle de risco em agosto. Duas ordens de pagamento foram contestadas. Mais tarde, descobrimos que alguém havia roubado cartões de crédito. Até agora, houve três casos semelhantes. O ambiente de pagamento no exterior não é tão seguro quanto na China. Essas três disputas envolvendo cartões de crédito roubados nos fizeram perder quase US$ 100+ 🥲. Portanto, é altamente recomendável que todos ativem o Radar do Stripe, caso contrário, há uma grande probabilidade de encontrar problemas como pagamentos roubados e disputas. Quando o Stripe solicitar que você revise determinadas ordens de pagamento, é recomendável enviar uma solicitação por e-mail para a conta o mais rápido possível. Se não houver resposta dentro de um determinado período, inicie diretamente um reembolso e marque-o como fraude. Isso pode reduzir significativamente a possibilidade de disputas subsequentes. Além disso, a tributação começou a se tornar uma questão à qual precisamos prestar atenção. No momento, estamos registrando um por um (Reino Unido, UE, etc.) e compartilharemos com todos assim que tivermos experiência completa~

[7/7] Então, esses são todos os novos insights e aprendizados que adquiri nos últimos três mlobechat.comfoi tão tranquilo quanto esperávamos, mas, felizmente, conseguimos superá-lo. Por fim, convidamos todos a experimentar o LobeChat, seja a versão de código aberto ou a versão em nuvem (https://t.co/z4k5TITVKc). Aceitamos críticas e sugestões e nos esforçamos para torná-lo ainda melhor. 💪 Quando atingirmos o próximo marco ⛳️, compartilharemos nossos novos insights com todos.