Cloudflare 推出 Pay Per Use 與 Monetization Gateway：AI 流量管理邁向內容授權與 Agent 付費

一、Pay Per Use 與 Monetization Gateway 有什麼不同？

Cloudflare 的兩項產品都在處理 AI 使用網路資源後的付費問題，但對應的情境並不相同。

簡單來說，Pay Per Use 著重於內容使用後的計量與結算；Monetization Gateway 則讓 AI Agent 在存取服務時，依照條件完成付款。

兩者都希望降低交易雙方自行建立身分識別、授權、計量與結算系統的負擔，讓網路內容與數位服務能以更標準化的方式進行交易。

二、Pay Per Use：讓內容使用與收益建立連結

為什麼只按照抓取次數收費還不夠？

AI 搜尋服務可能讀取大量網頁，最後只將部分內容呈現在搜尋結果中；購物 Agent 也可能讀取大量商品評論，最後只選取其中幾則作為推薦依據。

如果一律按照抓取次數收費，AI 公司可能必須為大量尚未實際使用的內容支付費用。另一方面，內容擁有者即使提供了有價值的資訊，也不一定能透過 AI 的使用獲得相應收益。

Pay Per Use 嘗試將計價基礎從「內容是否被抓取」延伸至「內容是否被用於特定用途」。由 AI 公司定義哪些使用行為符合計費條件、願意支付多少，再由內容擁有者決定是否接受。

例如：

• 搜尋服務：當服務將已註冊頁面的內容摘錄呈現給使用者時，可依雙方約定將該事件列為付費使用。

• 購物 Agent：當商品評論實際被納入推薦依據時，即使消費者沒有直接造訪原始文章，也可能符合事先約定的計費條件。

這種模式讓內容價值不再完全取決於網站流量或點擊次數，而是有機會與內容對特定 AI 產品的實際效用建立連結。

不過，並非 AI 每次讀取、引用或使用內容都會自動產生費用。實際是否計費，仍取決於買方設定的方案、雙方接受的條件，以及使用事件的定義。

Pay Per Use 如何運作？

Pay Per Use 的交易流程可分為四個階段。

第一步：AI 公司建立付費方案

買方在 Cloudflare 設定自己的 Verified Bot、願意付費的內容使用情境、報價與付款帳戶。使用情境由買方定義，而不是由 Cloudflare 統一規定所有內容的價格。

第二步：內容擁有者選擇是否參與

內容擁有者可以查看哪些 AI 公司提出方案、哪些用途會產生費用，以及相應報價，再決定接受或退出。這讓內容擁有者有機會透過平台參與交易，減少逐一與不同 AI 公司進行技術整合的需求。

第三步：AI 公司回報使用量

買方透過 API 回報符合方案條件的使用事件，資料包括使用時間、內容網址及事件識別碼。Cloudflare 會檢查回報是否對應到已註冊的內容擁有者，再依方案處理帳務。

第四步：Cloudflare 協助統一結算

Cloudflare 彙整買方回報的使用量，向 AI 公司計費，再依相關機制向內容擁有者支付款項，並提供使用量與收益報表。

這套流程將方案設定、使用量回報、帳務與付款整合起來，降低買賣雙方自行處理交易的負擔。

Pay Per Crawl 與 Pay Per Use 的差別

Cloudflare 先前推出的 Pay Per Crawl，主要讓網站針對 AI 爬蟲的存取行為設定條件與費用；Pay Per Use 則進一步將計價概念延伸至內容後續被使用的情境。

兩種模式對應不同的內容管理策略。網站可以透過存取政策管理 AI 爬蟲，也可以針對特定 AI 產品或用途參與內容授權與收益分配。

使用量如何驗證？仍是重要課題

Pay Per Use 的一項關鍵設計，是由買方依照方案回報使用量。

Cloudflare 提供使用事件回報、網域對應檢查、帳務與結算機制，但依目前公開說明，尚不能認定平台能獨立確認每一筆內容使用事件是否都已完整回報。

因此，制度的可信度仍取決於買方是否遵守方案條款，以及雙方是否認同使用量報表足以作為付款依據。

對內容擁有者而言，仍有幾項問題值得觀察：

• AI 公司是否完整回報所有符合條件的使用事件？

• 同一篇內容被用於不同功能時，如何判定是否構成不同的付費用途？

• 如何確認收益報表與實際內容價值相符？

• 如果買方與內容擁有者對「一次使用」的定義不同，應如何處理爭議？

因此，Pay Per Use 提供了一種新的內容計價與結算機制，但不代表內容擁有者已完全掌握 AI 內容的定價權。實際收益與制度可信度，仍有待市場驗證。

三、Monetization Gateway：讓 AI Agent 在請求資源時直接付款

為什麼 AI Agent 需要新的付款方式？

傳統 API 服務通常透過帳號、API Key、訂閱或預付點數管理使用權限。然而，AI Agent 的使用情境可能更零碎：有時只需要查詢一次資料、產生一份 PDF，或呼叫某個工具完成單一任務。

若每次使用都必須註冊帳號、申請 API Key 或購買固定方案，就可能增加使用門檻。對服務提供者而言，也需要思考如何向大量、分散且不一定會持續使用服務的 Agent 收費。

Monetization Gateway 嘗試將付款流程整合至 HTTP 請求中，使服務提供者能依請求內容設定價格，讓 Agent 在需要資源時完成付款，再取得相應服務。

技術機制：HTTP 402、x402 與穩定幣結算

Monetization Gateway 主要採用 HTTP 402 Payment Required 與 x402 協定。

基本流程如下：

1. Agent 請求資源：AI Agent 向 API 或服務端點發出請求。

2. 服務端回傳付款條件：若資源需要付費，服務可回傳 HTTP 402 狀態碼與相關付款要求。

3. Agent 完成付款授權：Agent 依付款條件產生相應的付款資料。

4. 驗證付款並取得資源：付款資料經驗證或處理後，Agent 可在符合條件時取得所請求的服務。

這種方式將付款機制嵌入 HTTP 請求流程，不必依賴傳統網站結帳頁面，適合需要程式化呼叫的 API 與數位服務。

在 Cloudflare 公布的設計中，賣方可依網址、標頭或查詢參數設定計價規則，並支援兩種主要方式：

• 固定定價：對符合條件的請求收取固定費用。

• 變動定價：事先告知最高可能費用，再依實際使用量結算。

在結算方面，官方文件描述使用 Base 區塊鏈上的 USDC 穩定幣，並透過 Coinbase 的 x402 Facilitator 處理相關付款流程。Cloudflare 則提供付款條件整合、驗證、重試與分析等機制。

Monetization Gateway 不只是替 API 加上價格標籤，而是嘗試將身分、存取、計價與付款連結成一套可由程式執行的交易流程。

四個官方公布的應用案例

Cloudflare 公布的案例涵蓋模型推論、搜尋、金融資訊與文件產生，呈現按次付款可能應用的不同情境。

這些案例顯示，按次付款不只可能用於網頁內容，也可能延伸至搜尋服務、模型推論、金融資訊與文件處理等數位資源。

不過，官方公布的案例主要說明技術整合方式，尚未提供足以判斷商業成效的營收、轉換率或長期採用數據，因此仍需觀察實際市場需求。

Monetization Gateway 的限制與導入門檻

目前 Monetization Gateway 仍處於封閉 Beta 階段，官方公告所述參與資格以美國買賣雙方為主。企業在評估導入時，還需要考量幾項限制：

• 市場開放範圍：尚不能假設所有地區與服務商都能使用。

• 支付方式：目前設計涉及 x402 與 USDC 等機制，未必符合所有企業既有的付款與收款流程。

• 帳務與法遵：企業仍需評估對帳、稅務、會計認列、採購規範及相關法規要求。

• 單次交易成本：按次付款雖可能降低使用門檻，但仍需確認支付與管理成本不會抵銷服務收入。

• 市場需求：服務能夠被 Agent 直接付費使用，不代表一定有足夠的買方需求或可持續營收。

因此，Monetization Gateway 目前仍是 AI Agent 商業化的一項早期基礎設施，其適用範圍與商業模式仍有待發展。

四、從流量管理到 AI 資源交易：市場將如何變化？

Pay Per Use 與 Monetization Gateway 處理不同階段的交易，但背後的方向相近：Cloudflare 希望將身分識別、存取控制、使用量計量、定價與分析整合在同一個平台。

Pay Per Use 著重於內容使用後的回報與結算；Monetization Gateway 則著重於服務存取時的付款授權。前者讓內容擁有者有機會依特定用途取得報酬，後者則讓 API 與數位服務提供者能向 AI Agent 收取單次或依用量計算的費用。

這項發展對不同產業角色可能帶來以下影響。

對內容擁有者：增加新的收益可能

Pay Per Use 提供內容擁有者一個不同於廣告、訂閱與傳統授權合約的選項。內容即使沒有帶來直接點擊，也可能因符合特定 AI 使用情境而產生收益。

但實際是否值得參與，仍取決於 AI 公司提供的價格、內容被使用的頻率、回報機制的可信度，以及最終收益是否足以補償內容製作與維護成本。這種機制目前更像是值得測試的新收入來源，未必能取代既有商業模式。

對 API 與資料服務商：降低使用門檻，也增加成本管理需求

按次付款有機會讓服務提供者接觸原本不值得建立帳號或簽訂長期合約的零星使用者，並讓 Agent 依任務需求直接購買服務。

但服務商也必須重新評估計價單位、每次請求的運算成本、付款處理費用及異常使用風險。若定價不合理，或大量請求產生的收入低於資源消耗，按次交易不一定能帶來正向收益。

對 CDN 與雲端業者：AI 流量治理成為新的發展方向

AI Agent 不只是另一種自動化請求來源。它可能持續搜尋資料、呼叫不同 API，甚至串接多個工具完成任務，讓網站與服務端需要面對更複雜的請求型態。

未來的網路平台除了傳統的內容傳輸、網站防護與流量管理，也可能進一步發展 AI Agent 識別、流量分類、存取政策、使用量計量與服務授權等能力。

這並不代表傳統 CDN、WAF 與 DDoS 防護的重要性降低，而是企業除了確保服務效能與安全，也需要更清楚地管理 AI 帶來的存取需求。

五、SkyCloud 觀點：AI 流量成長，效能與資安管理同樣重要

AI 搜尋與 AI Agent 的發展，讓網站與 API 面對更多自動化請求。企業除了思考內容如何被 AI 發現與使用，也需要關注這些請求是否造成頻寬、源站與應用程式的額外負擔。

AI 流量管理不只是判斷請求應該允許或封鎖，也涉及請求來源辨識、存取權限、流量頻率與資源使用狀況。尤其當 AI Agent 能夠連續呼叫 API 或串接多種工具時，企業更需要掌握自動化流量的行為，避免服務資源遭到異常消耗。

對網站與數位服務而言，流量治理應同時考量效能、可用性與安全性。例如，透過 CDN 改善內容傳輸效率，搭配 WAF 管理網站與應用程式的存取風險，並透過 Anti-DDoS 防護降低大量異常流量對服務可用性的影響。

SkyCloud 騰雲運算提供 CDN、SkyWAF、Anti-DDoS 與 Smart DNS 等網路效能及資安服務，協助企業管理網站流量、提升服務可用性並降低網路攻擊風險。

隨著 AI Bot 與 AI Agent 持續發展，企業也應逐步建立更清楚的自動化流量辨識與管理機制，依照不同服務的需求制定存取政策，在開放 AI 應用的同時，兼顧網站效能、資安與營運穩定。

結語：AI 時代的下一步，是管理流量如何被使用

Cloudflare 的 Pay Per Use 與 Monetization Gateway，分別嘗試解決 AI 使用內容後如何計費，以及 AI Agent 如何在存取服務時直接付款。兩者共同反映出網路服務的管理範圍，正從傳輸與防護，逐步延伸至 AI 流量治理與資源交易。

然而，兩項產品目前仍處於 Beta 階段，使用量回報的可信度、付費需求、交易成本與市場採用程度都還有待驗證。內容授權與 Agent 按次付款能否成為普遍的商業模式，仍取決於後續的技術發展與市場接受度。

對企業而言，無論是否採用新的內容授權或付款機制，掌握網站與 API 的自動化流量、建立適當的存取控制，並維持服務效能與安全，都是因應 AI 時代不可忽視的課題。