Wzory oszczędności i punkty krytyczne dla Vibe Coding

Ustanawia model kosztów dla trzech rodzajów rozliczeń: token, liczba wywołań API, liczba promptów, używając zunifikowanych zmiennych, i podaje wzory punktów krytycznych oraz zalecenia dotyczące metod pracy.

Wednesday, January 07, 2026

Categories:

Opinie

Modele rozliczeń narzędzi do kodowania AI można podzielić na trzy kategorie:

Rozliczenie według tokenów: Obejmuje różne API, Claude Code (Claude Pro), Codex Cli (ChatGPT Plus), Zhipu Lite/Pro, nowa wersja Cursora itp. Istotnie wszystkie oparte są na rozliczeniu za tokeny, a niektóre produkty oferują pakietowe zniżki.
Rozliczenie według liczby wywołań API: Np. OpenRouter (darmowy limit), ModelScope, Gemini Code Assistant (1000 darmowych dziennie), Chutes itp.
Rozliczenie według liczby promptów: Np. stara wersja Cursora (500 razy), Github Copilot (300 razy) itp.

Te trzy modele zasadniczo wiążą się z opłatami za wnioskowanie modelu i przetwarzanie kontekstu, a różnice polegają na granulacji rozliczeń i formie limitów.

W tym artykule tworzony jest zunifikowany model kosztów, dostarczając operacyjnych definicji zmiennych i wzorów obliczeniowych, co pozwala określić punkty krytyczne wyboru narzędzia przy różnych obciążeniach i metodach pracy. Rozważania kosztowe uwzględniają wydatki gotówkowe, zużycie czasu i ryzyko ponownego wykonania pracy.

Zunifikowana funkcja całkowitego kosztu

Dla dowolnego narzędzia i, całkowity koszt w jednym cyklu rozliczeniowym można zapisać jako:

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

Gdzie R to Twoja stawka godzinowa (yuan/godzina). Jeśli nie chcesz uwzględniać czasu, możesz ustawić R na 0, a wzór zredukuje się do porównania czystych kosztów gotówkowych.

Konwencje zmiennych

Aby zunifikować trzy modele rozliczeń, obciążenie pracy dzieli się na dwa poziomy: “sesja (session)” i “iteracja (iteration)”. Skanowanie i indeksowanie przy wejściu do nowego projektu są operacjami jednorazowymi, podczas gdy ciągła rozmowa i modyfikacja kodu w tym samym kontekście są operacjami powtarzalnymi.

Definicja zmiennych:

$S_i$: Stały koszt narzędzia $i$ (opłata subskrypcyjna lub minimalny miesięczny wydatek)
$N_s$: Liczba nowych sesji w obecnym cyklu (przełączanie projektów, czyszczenie kontekstu, otwieranie nowych sesji są wliczane)
$N_{it}$: Liczba efektywnych iteracji w obecnym cyklu (doprecyzowanie wymagań, modyfikacja kodu, naprawianie błędów itp.)
$R$: Stawka godzinowa (yuan/godzina)
$h0_i$: Czas rozruchu (zimnego startu) każdej nowej sesji (w godzinach)
$h1_i$: Średni czas każdej iteracji (w godzinach)
$p_{\mathrm{fail},i}$: Prawdopodobieństwo niepowodzenia każdej iteracji wymagającego ponownego wykonania (od 0 do 1)
$h_{\mathrm{re},i}$: Średni czasu jednego ponownego wykonania (w godzinach)

W ten sposób czynniki czasu i ryzyka można zapisać jako:

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

Następnie wystarczy zapisać $Cash_i$ dla trzech metod rozliczenia.

Koszt gotówkowy rozliczany według tokenów

Narzędzia rozliczane według tokenów są zwykle podzielone na trzy poziomy: wejście, wejście z trafieniem w pamięć podręczną (cache), wyjście. Powszechnym błędem jest wielokrotne liczenie tej samej grupy tokenów wejściowych w pozycji wejściowej i pozycji pamięci podręcznej. Zaleca się najpierw oszacowanie całkowitej liczby tokenów wejściowych, a następnie podział ich w zależności od proporcji trafień w pamięć podręczną.

Definicja zmiennych:

$Tin0_i$: Całkowita liczba tokenów wejściowych dla każdej nowej sesji
$r0_i \in [0,1]$: Proporcja trafień w pamięć podręczną dla wejścia nowej sesji
$Tin1_i$: Całkowita liczba tokenów wejściowych dla każdej iteracji
$r1_i \in [0,1]$: Proporcja trafień w pamięć podręczną dla wejścia iteracji
$Tout0_i, Tout1_i$: Liczba tokenów wyjściowych
$Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: Parametry cenowe (yuan/milion tokenów)

Dla narzędzi nieobsługujących rozliczeń z pamięcią podręczną można przyjąć $r0_i=r1_i=0$ lub $Pcache_i=Pin_i$.

Wtedy:

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

Ten wzór bezpośrednio wyjaśnia empiryczny wniosek: przy ciągłej pracy immersyjnej w tej samej sesji, $N_{it}$ rośnie, ale $Tin0_i$ jest płacone tylko raz, więc średni koszt pojedynczej iteracji spada. Częste przełączanie projektów lub czyszczenie kontekstu spowoduje wielokrotne płacenie za $Tin0_i$.

Koszt gotówkowy rozliczany według liczby wywołań API

Kluczem w rozliczeniu według liczby wywołań API jest to, że “jedno wywołanie” obejmuje rozmowę, wywołanie narzędzia, odczyt pliku, wyszukiwanie, wykonanie polecenia itp. Należy oszacować:

$A0_i$: Liczba wywołań API dla każdej nowej sesji
$A1_i$: Liczba wywołań API dla każdej iteracji
$Ccall_i$: Cena za jedno wywołanie (yuan/raz)

Wzór kosztu gotówkowego:

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

Jeśli narzędzie zapewnia darmowy limit Q (razy/cykl) i po przekroczeniu limitu trzeba czekać, a nie płacić, czas oczekiwania można wliczyć do kosztu czasu, a wywołania ponadlimitowe przeliczyć na $Hours_i$, nadal używając $Total_i$ do porównania.

Koszt gotówkowy rozliczany według liczby promptów

Rozliczenie według liczby promptów traktuje jeden “prompt” jako równoznaczny z jednym przesłaniem zadania. Należy oszacować:

$P0_i$: Liczba promptów dla każdej nowej sesji
$P1_i$: Liczba promptów dla każdej iteracji
$Cprompt_i$: Cena za jeden prompt (yuan/raz)

Wzór kosztu gotówkowego:

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

Dla produktów typu “pakiet miesięczny zawierający N razy”, można użyć przybliżenia ceny cieniowej (shadow price): niech opłata subskrypcyjna cyklu wynosi $S_i$, a limit wynosi $Q_i$, wtedy $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. Choć nie jest to ścisły koszt krańcowy w gotówce, pozwala przekształcić “skąpość limitu” w obliczalny koszt alternatywny.

Punkt krytyczny: Wzór graniczny dla dwóch narzędzi

Powyższe wzory można ujednolicić do jednej formy. Dla narzędzia 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}) $$

Gdzie $c0_i$, $c1_i$ reprezentują odpowiednio koszt gotówkowy zimnego startu i pojedynczej iteracji, odpowiadając różnym rozwinięciom w trzech metodach rozliczenia.

Dając dwa narzędzia A i B, przy ustalonym $N_s, $Total_A$ = $Total_B$, można rozwiązać punkt krytyczny liczby iteracji:

$$ 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) } $$

Wyjaśnienie:

Gdy mianownik jest dodatni, jeśli $N_{it} > N_{it}^{\ast}$, A jest bardziej opłacalne, a jeśli $N_{it} < N_{it}^{\ast}$, B jest bardziej opłacalne. Gdy mianownik jest ujemny, kierunek nierówności jest odwrotny. Gdy mianownik jest bliski 0, oznacza to, że całkowity koszt krańcowy każdej iteracji w obu przypadkach jest prawie taki sam, a wybór zależy głównie od opłaty stałej i kosztu zimnego startu.

Możesz użyć tego wzoru, aby obliczyć trzy typowe punkty krytyczne: narzędzie rozliczane według tokenów vs narzędzie rozliczane według promptów, narzędzie rozliczane według tokenów vs narzędzie rozliczane według wywołań API oraz narzędzie rozliczane według wywołań API vs narzędzie rozliczane według promptów. Wystarczy rozwijać ich odpowiednie $c0, c1$ zgodnie z powyższym opisem na tokeny, liczbę wywołań lub liczbę promptów.

Strategia praktyczna: Metody obniżania kosztów

1. Praca immersyjna: Strategia optymalizacji kosztów według tokenów

Dla narzędzi rozliczanych według tokenów (np. Codex Cli), kluczową strategią jest utrzymanie stabilności kontekstu pracy.

Zasada: Unikanie wielokrotnego płacenia za $Tin0_i$. Ciągła pracy w tym samym projekcie pozwala rozłożyć początkowy koszt załadowania kontekstu, a jednocześnie zwiększona liczba trafień w pamięć podręczną znacząco przyspiesza czas odpowiedzi.

Praktyka: Unikaj częstego przełączania projektów lub czyszczenia kontekstu. Jeśli potrzebujesz tylko naprawić pojedynczego błęda i zamknąć projekt, wartość wstępnego odczytu dużej liczby plików nie zostanie w pełni wykorzystana.

2. Konsolidacja wymagań: Strategia optymalizacji kosztów według wywołań API

Dla narzędzi rozliczanych według liczby wywołań (np. Gemini Code Assistant), kluczową strategią jest pełne wykorzystanie liczby wywołań do “ustalenia kontekstu”.

Zasada: Rozłożenie kosztu $A0_i$. Wywołania narzędzi, odczyt plików itp. są wliczane w liczbę wywołań.

Praktyka: Skoncentruj się na obsługiwaniu wielu powiązanych wymagań w jednej sesji, aby zwiększyć gęstość wartości wstępnych operacji, takich jak odczyt plików. Unikaj rozłączania natychmiast po wykonaniu małych zadań.

3. Obsługa dużych zadań: Strategia optymalizacji kosztów według promptów

Narzędzia rozliczane według liczby promptów (np. stara wersja Cursora) nadają się do obsługi dużych zadań lub konserwacji zimnego startu.

Zasada: Ustalenie kosztu krańcowego. Niezależnie od długości kontekstu, koszt pojedynczego promptu jest stały.

Praktyka: “Duże zadania” oznaczają tasks o ogromnym zużyciu tokenów (odczyt dużej liczby plików, bardzo długi kontekst), ale ograniczonym wyniku, lub tasks wymagające wysokiej jakości modelu. Tego typu zadania są najbardziej opłacalne przy użyciu narzędzi rozliczanych według liczby. Używanie narzędzi rozliczanych według liczby do małych zadań ma niską efektywność kosztową.

Obliczalny proces wyboru

Poniższy schemat przepływu mapuje zmienne na logikę wyboru. Po oszacowaniu rzędów wielkości $N_s$ i $N_{it}$, można określić optymalne rozwiązanie, używając wzoru punktu krytycznego do porównania.

flowchart TD
    A[Zdefiniuj obciążenie pracą w tym cyklu] --> B[Oszacuj N_s: liczbę nowych sesji]
    B --> C[Oszacuj N_it: liczbę iteracji na sesję]
    C --> D[Oszacuj c0, c1 dla każdej kategorii narzędzi]
    D --> E[Podstaw we wzór N_it*]
    E --> F{Główny typ obciążenia?}
    F -->|Duże N_s, małe N_it| G[Priorytet: rozliczenie według promptów lub liczby wywołań]
    F -->|Małe N_s, duże N_it| H[Priorytet: rozliczenie według tokenów]
    F -->|Oba duże| I[Podziel workflow: zimny start na promptach/wywołaniach, faza głęboka na tokenach]

    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