01Core pain point and demand
AI 大模型厂商（如 Google Gemini）的模型命名与套餐层级（Ultra/Pro/Flash 等）混乱且不透明，用户难以判断自己实际可用的模型版本、如何升级订阅，甚至无法确认自己是否已在某个套餐中；同时厂商频繁发布 benchmark 却不开放模型，信息价值低。
02Product solution
开发一个 AI 订阅管理助手，通过对接各厂商 API 和账户系统，自动识别用户当前套餐、可用模型及配额，提供清晰的模型对比和升级建议，并聚合官方更新与 benchmark 信息，过滤无效公告。
03Monetization and business model
采用 Freemium 模式：基础功能免费（查看当前套餐和可用模型），高级功能订阅制（多账户管理、自动升级提醒、历史用量分析、团队协作）。同时可向企业提供定制化 API 监控和成本优化服务。
04Action steps
- 1调研主流 AI 厂商（Google、OpenAI、Anthropic 等）的套餐结构和 API 文档，建立模型-套餐映射数据库。
- 2开发 MVP：通过 OAuth 连接用户账户，自动识别当前订阅和可用模型，生成可视化报告。
- 3集成官方更新和 benchmark 信息源，提供摘要和相关性过滤。
- 4邀请种子用户（开发者社区）测试，收集反馈并迭代。
- 5上线付费订阅功能，支持多账户和团队管理。
- 6与 AI 厂商建立合作，获取官方数据接口，提升准确性。
- 7拓展市场，增加对更多 AI 服务的支持，并推出企业定制方案。
05Risk notice
主要风险包括：厂商 API 变更或限制访问导致数据不准；用户隐私和账户安全顾虑；市场竞争加剧（大厂可能自行优化界面）；初期数据源单一，需快速拓展。建议通过加密存储和透明隐私政策降低安全风险，并持续监控厂商动态。