Fórmulas de ahorro y puntos críticos en Vibe Coding

Establecer modelos de coste para tres tipos de facturación (token, número de llamadas a la API, número de prompts) utilizando variables unificadas, proporcionando fórmulas de puntos críticos y sugerencias de métodos de trabajo.

Wednesday, January 07, 2026

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Opinión

Los modelos de facturación de las herramientas de codificación con IA se pueden clasificar en tres categorías:

Por token: Incluye varias API, Claude Code (Claude Pro), Codex Cli (ChatGPT Plus), Zhipu Lite/Pro, nueva versión de Cursor, etc. En esencia, todos se facturan por token, y algunos productos ofrecen descuentos por paquetes.
Por número de llamadas a la API: Como OpenRouter (cuota gratuita), ModelScope, Gemini Code Assistant (1000 veces gratis al día), Chutes, etc.
Por número de prompts: Como la versión antigua de Cursor (500 veces), Github Copilot (300 veces), etc.

Estos tres modelos esencialmente pagan por la inferencia del modelo y el procesamiento del contexto, con diferencias reflejadas en la granularidad de precios y la forma de los límites.

Este artículo establece un modelo de coste unificado, proporciona definiciones de variables operables y fórmulas de cálculo, y determina los puntos críticos para la selección de herramientas bajo diferentes cargas de trabajo y métodos. La consideración de costos cubre el gasto en efectivo, el consumo de tiempo y el riesgo de retrabajo.

Función de coste total unificada

Para cualquier herramienta i, el coste total en un ciclo de facturación se puede escribir como:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Total}_i &= \mathrm{Cash}_i + \mathrm{Time}_i + \mathrm{Risk}_i \ \mathrm{Time}_i &= R \cdot \mathrm{Hours}_i \ \mathrm{Risk}_i &= R \cdot \mathrm{ReworkHours}_i \end{aligned} $$

Donde R es tu valor por hora (CNY/hora). Si no quieres contar el tiempo, puedes establecer R en 0, y la fórmula se degrada a una comparación de coste de solo efectivo.

Convención de variables

Para unificar los tres modelos de facturación, la carga de trabajo se divide en dos niveles: “sesión” y “iteración”. El escaneo y indexado al entrar en un nuevo proyecto es una operación única, mientras que el diálogo continuo y las modificaciones de código en el mismo contexto son operaciones repetibles.

Definir variables:

$S_i$: Tarifa fija de la herramienta i (cuota de suscripción o consumo mínimo mensual)
$N_s$: Número de nuevas sesiones en este ciclo (cambiar de proyecto, limpiar el contexto, iniciar una nueva sesión se cuentan todas)
$N_{it}$: Número de iteraciones válidas en este ciclo (aclaración de requisitos, modificación de código, corrección de errores, etc.)
$R$: Valor por hora (CNY/hora)
$h0_i$: Tiempo de arranque en frío para cada nueva sesión (horas)
$h1_i$: Tiempo promedio por iteración (horas)
$p_{\mathrm{fail},i}$: Probabilidad de que falle cada iteración y necesite retrabajo (0 a 1)
$h_{\mathrm{re},i}$: Tiempo promedio de una sola sesión de retrabajo (horas)

Por lo tanto, los términos de tiempo y riesgo se pueden escribir como:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Hours}i &= N_s \cdot h0_i + N{it} \cdot h1_i \ \mathrm{ReworkHours}i &= N{it} \cdot p_{\mathrm{fail},i} \cdot h_{\mathrm{re},i} \end{aligned} $$

A continuación, solo necesitamos escribir $Cash_i$ para los tres métodos de facturación.

Coste de efectivo por facturación por token

Las herramientas facturadas por token generalmente se dividen en tres niveles: entrada, entrada que alcanza el caché y salida. Un error común es contabilizar el mismo lote de tokens de entrada tanto en el ítem de entrada como en el ítem de caché. Se recomienda estimar primero el total de tokens de entrada y luego dividirlo según la proporción de aciertos de caché.

Definir variables:

$Tin0_i$: Cantidad total de tokens de entrada para cada nueva sesión
$r0_i \in [0,1]$: Proporción de aciertos de caché en la entrada de nuevas sesiones
$Tin1_i$: Cantidad total de tokens de entrada para cada iteración
$r1_i \in [0,1]$: Proporción de aciertos de caché en la entrada de iteraciones
$Tout0_i, Tout1_i$: Cantidad de tokens de salida
$Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: Parámetros de precio (CNY/millón de tokens)

Para herramientas que no soportan facturación por caché, se puede establecer $r0_i=r1_i=0$ o $Pcache_i=Pin_i$.

Entonces:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Cash}^{(\mathrm{token})}i &= S_i + \frac{1}{10^6}\Bigl[ N_s \cdot \bigl(Pin_i \cdot (1-r0_i)\cdot Tin0_i + Pcache_i \cdot r0_i\cdot Tin0_i + Pout_i \cdot Tout0_i\bigr) \ &\qquad + N{it} \cdot \bigl(Pin_i \cdot (1-r1_i)\cdot Tin1_i + Pcache_i \cdot r1_i\cdot Tin1_i + Pout_i \cdot Tout1_i\bigr) \Bigr] \end{aligned} $$

Esta fórmula explica directamente una conclusión empírica: al trabajar inmersivamente de forma continua en la misma sesión, $N_{it}$ aumenta pero $Tin0_i$ solo se paga una vez, por lo que el coste promedio por iteración disminuirá. Cambiar frecuentemente de proyecto o limpiar el contexto con frecuencia hará que $Tin0_i$ se pague repetidamente.

Coste de efectivo por facturación por número de llamadas a la API

La clave de la facturación por número de llamadas a la API es que “una llamada” cubre operaciones como diálogo, llamadas a herramientas, lectura de archivos, búsqueda, ejecución de comandos, etc. Se necesita estimar:

$A0_i$: Número de llamadas a la API para cada nueva sesión
$A1_i$: Número de llamadas a la API para cada iteración
$Ccall_i$: Precio unitario por llamada (CNY/vez)

Fórmula de coste de efectivo:

$$ \mathrm{Cash}^{(\mathrm{call})}i = S_i + Ccall_i \cdot (N_s \cdot A0_i + N{it} \cdot A1_i) $$

Si la herramienta proporciona una cuota gratuita Q (veces/ciclo) y es necesario esperar en lugar de pagar después de exceder el límite, el tiempo de espera se puede incluir en el coste de tiempo, convertir las llamadas excesivas a $Hours_i$ y aún usar $Total_i$ para la comparación.

Coste de efectivo por facturación por número de prompts

La facturación por número de prompts equivale a un “prompt” a un envío de tarea. Se necesita estimar:

$P0_i$: Número de prompts para cada nueva sesión
$P1_i$: Número de prompts para cada iteración
$Cprompt_i$: Precio unitario por prompt (CNY/vez)

Fórmula de coste de efectivo:

$$ \mathrm{Cash}^{(\mathrm{prompt})}i = S_i + Cprompt_i \cdot (N_s \cdot P0_i + N{it} \cdot P1_i) $$

Para productos de “N veces incluidas en la suscripción mensual”, se puede usar el precio sombra (shadow price) como aproximación: si la tarifa de suscripción del ciclo es $S_i$ y la cuota es $Q_i$, entonces $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. Aunque no es estrictamente un coste marginal de efectivo, puede convertir la “escasez de cuota” en un coste de oportunidad calculable.

Punto crítico: Fórmula del límite entre dos herramientas

Escriba las fórmulas anteriores en una forma unificada. Para la herramienta i:

$$ \mathrm{Total}_i = S_i

N_s \cdot (c0_i + R \cdot h0_i)
N_{it} \cdot (c1_i + R \cdot h1_i + R \cdot p_{\mathrm{fail},i} \cdot h_{\mathrm{re},i}) $$

Donde $c0_i$ y $c1_i$ representan respectivamente el coste de efectivo de arranque en frío y de una sola iteración, correspondientes a diferentes expansiones en los tres modelos de facturación.

Dadas dos herramientas A y B, con $N_s$ fijo, haciendo $Total_A$ = $Total_B$, se puede resolver el punto crítico del número de iteraciones:

$$ N_{it}^{\ast}

\frac{ (S_B - S_A) + N_s \cdot \bigl((c0_B - c0_A) + R \cdot (h0_B - h0_A)\bigr) }{ (c1_A - c1_B) + R \cdot (h1_A - h1_B)

R \cdot \bigl(p_{\mathrm{fail},A} \cdot h_{\mathrm{re},A} - p_{\mathrm{fail},B} \cdot h_{\mathrm{re},B}\bigr) } $$

Explicación:

Cuando el denominador es positivo, si $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ entonces A es más rentable, si $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ entonces B es más rentable. Cuando el denominador es negativo, la dirección de la desigualdad se invierte. Cuando el denominador está cerca de 0, significa que el coste marginal integral de cada iteración de ambos es casi el mismo, y la elección depende principalmente de la tarifa fija y el coste de arranque en frío.

Puedes usar esta fórmula para calcular tres puntos críticos típicos: herramienta por token vs herramienta por prompt, herramienta por token vs herramienta por llamadas a la API, y herramienta por llamadas a la API vs herramienta por prompt. Simplemente expande sus respectivos $c0, c1$ en tokens, número de llamadas o número de prompts según el texto anterior.

Estrategias prácticas: Métodos para reducir costes

1. Desarrollo inmersivo: Estrategia de optimización de facturación por token

Para herramientas facturadas por token (como Codex Cli), la estrategia central es mantener estable el contexto de trabajo.

Principio: Evitar el pago repetido de $Tin0_i$. Trabajar continuamente en el mismo proyecto puede amortizar el coste de carga del contexto inicial, mientras que un aumento en la tasa de aciertos de caché puede acelerar significativamente la velocidad de respuesta.

Práctica: Evita cambiar frecuentemente de proyecto o limpiar el contexto. Si solo necesitas corregir un solo bug y luego cerrar el proyecto, el valor de la lectura masiva de archivos en la etapa inicial no se puede aprovechar plenamente.

2. Consolidación de requisitos: Estrategia de optimización de facturación por llamadas a la API

Para herramientas facturadas por número de llamadas (como Gemini Code Assistant), la estrategia central es aprovechar al máximo el número de llamadas para “establecer contexto”.

Principio: Amortizar el coste de $A0_i$. Las operaciones como llamadas a herramientas, lectura de archivos, etc., se contarán en el número de llamadas.

Práctica: Concéntrate en procesar múltiples requisitos relacionados en una sola sesión, mejorando la densidad de valor de operaciones como la lectura de archivos en la etapa inicial. Evita desconectar la conexión inmediatamente después de completar tareas pequeñas.

3. Manejo de tareas grandes: Estrategia de optimización de facturación por prompts

Para herramientas facturadas por número de prompts (como la versión antigua de Cursor), son adecuadas para procesar tareas grandes o mantenimiento de arranque en frío.

Principio: Fijar el coste marginal. Independientemente de la longitud del contexto, la tarifa por prompt es fija.

Práctica: Las “tareas grandes” se refieren a tareas que consumen una gran cantidad de tokens (lectura de muchos archivos, contexto muy largo) pero con salida limitada, o tareas que requieren modelos de alta calidad para el control. Estas tareas son las más rentables con herramientas de facturación por uso. El uso de herramientas de facturación por uso para tareas pequeñas tiene una eficiencia de coste menor.

Un flujo de selección calculable

El siguiente diagrama de flujo asigna las variables a la lógica de selección. Después de estimar el orden de magnitud de $N_s$ y $N_{it}$, simplemente use la fórmula del punto crítico para comparar y determinar la solución óptima.

flowchart TD
    A[Definir la carga de trabajo del ciclo actual] --> B[Estimar N_s: número de nuevas sesiones]
    B --> C[Estimar N_it: iteraciones por sesión]
    C --> D[Estimar c0, c1 para cada tipo de herramienta]
    D --> E[Sustituir en la fórmula N_it*]
    E --> F{¿Forma principal de carga?}
    F -->|N_s grande, N_it pequeño| G[Prioridad: facturación por prompt o por llamadas]
    F -->|N_s pequeño, N_it grande| H[Prioridad: facturación por token]
    F -->|Ambos grandes| I[Dividir el flujo de trabajo: arranque en frío con prompt/llamadas, fase profunda con token]

    classDef in fill:#2c3e50,stroke:#ecf0f1,stroke-width:2px,color:#ecf0f1
    classDef calc fill:#3498db,stroke:#2980b9,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef decide fill:#f39c12,stroke:#d35400,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef out fill:#27ae60,stroke:#229954,stroke-width:2px,color:#fff

    class A,B,C in
    class D,E calc
    class F decide
    class G,H,I out