同一间房，老客户比挂牌价贵了一倍。法律不缺条文，缺的是把“我觉得贵了”变成证据的那一步。
2021年7月，浙江绍兴。胡女士是携程的钻石贵宾，通过App订了舟山希尔顿一间豪华湖景大床房，付了2889元。退房时她看到酒店的实际挂牌价：1377.63元。
老客户，比挂牌价贵了一倍。
她起诉携程。绍兴市柯桥区人民法院一审判决：携程赔偿她投诉后未完全赔付的差价243.37元，以及订房差价1511.37元的三倍，共计4777.48元；同时判令携程App增加“不同意现有服务协议和隐私政策仍可使用”的选项。案子后来上诉到绍兴市中级人民法院，案号（2021）浙06民终3129号。
判决书里有一句话，比结果更值得琢磨：胡女士怀疑平台“大数据杀熟”，有一定道理；但“杀熟”能否确证，并不影响本案的实体处理。法院最终按价格欺诈判的钱，没有对“算法杀熟”本身作出认定。
这就是这类纠纷的真实处境。你觉得被算计了，法律也给了武器，可最难的一步，是把“我觉得”变成“能证明”。
▎“杀熟”在法律上到底指什么
不是所有“我的价格更高”都叫杀熟。法律上看三件事：是不是同一商品或服务，是不是同等交易条件，你是不是知情。
《消费者权益保护法实施条例》2024年7月1日施行，第九条第二款写得很直白：经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或者收费标准。这是行政法规层面第一次把差异化定价单独拎出来规范。
《个人信息保护法》第二十四条从算法入手：利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇；通过自动化决策作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求说明，并有权拒绝仅通过自动化决策的方式作出决定。
《互联网信息服务算法推荐管理规定》第二十一条又补了一句：不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇。
三条规则指向同一个核心——“同等交易条件”。新客优惠、会员等级、淡旺季、不同城市的运营成本，这些是正当的商业差异。真正被禁止的，是在条件基本相同时，只因为“这个人老、不比价、着急买”，就把价格调高，还不告诉你。
▎为什么大部分“杀熟”官司打输了
郑育高诉携程案，（2020）沪0105民初9010号；刘权诉北京三快（美团）案，（2019）湘01民终9501号。两案原告都输了。
输在举证。平台掌握定价规则、用户画像、分组测试记录；消费者手里往往只有一张订单截图。要证明“同一时间、同一房型或同一路线、两个条件相当的账号，价格不同”，还要排除优惠券、会员权益、库存变化，单靠感觉做不到。
所以实务里，法院更常见的做法是绕开“杀熟”这个标签，直接看有没有多收钱、有没有价格欺诈。标签难证，钱好算。
▎真想维权，先把证据做成“对照实验”
第一步，锁定同一标的。同一平台、同一商品或服务、同一时间段、同一房型、舱位或配送地址。差别越少，可比性越强。
第二步，做两组对照。用老账号——有历史订单、有会员等级——和一个干净的新账号，在同一网络环境下分别打开同一页面。录屏，不要只截图。录屏能连续呈现时间、账号、页面和价格的对应关系，截图做不到。
第三步，记全变量。下单时间精确到分，登录账号、设备型号、App版本、定位权限、优惠券使用情况一并记下。平台一定会拿“你有券”“库存变了”来抗辩，这些口子要提前堵上。
第四步，固定证据。网页和App页面随时会变。可以用可信时间戳、区块链存证或者公证处，对录屏和当时的页面做固定。这一步花几十到几百块，但决定了你手里的东西是“截图”还是“证据”。
▎三条路径，不一定要打官司
第一条，12315。依据《消费者权益保护法实施条例》，市场监管部门可以对未告知的差别定价进行查处。投诉时附上对照录屏和订单，别只写一句“我被杀熟了”。
第二条，向网信部门举报算法问题。自动化决策不透明，或者平台不提供关闭个性化推荐的便捷方式，都属于算法治理的范围。《算法推荐管理规定》第二十二条要求平台设置申诉和投诉入口。
第三条，起诉。案由通常是网络服务合同纠纷或者侵权。诉讼请求可以主张退还多收的价款；如果能证明平台故意隐瞒真实价格，可以依《消费者权益保护法》第五十五条主张三倍赔偿。还可以依《个人信息保护法》第二十四条，要求平台就自动化决策作出说明——这一步往往比赔偿更有意义，因为它把黑箱推到了法庭上。
▎写在最后
算法定价本身不是原罪。航空公司按供需浮动票价，酒店淡季打折，都是市场常识。问题出在“只对你一个人涨，还不让你知道”。
平台要做的其实不复杂：把差别定价的理由说清楚，给出不针对个人特征的选项，留下自动化决策的影响评估记录。消费者也不用把维权想得太玄，把一次“我觉得贵了”，变成一组时间、账号、页面都能对得上的证据就够了。
证据做实了，算法才肯开口。
你遇到过同一件商品、两个账号两个价的情况吗？当时是怎么处理的？
觉得有用的话关注一下，下一篇接着讲算法时代的电子数据取证。