Fórmulas de Economia e Pontos Críticos do Vibe Coding

Usar variáveis unificadas para estabelecer modelos de custo para três tipos de cobrança: tokens, chamadas de API, contagem de prompts, fornecendo fórmulas de pontos críticos e sugestões de fluxo de trabalho.

Wednesday, January 07, 2026

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Opinião

Os modelos de cobrança das ferramentas de codificação com IA podem ser resumidos em três categorias:

Cobrança por token: Inclui várias APIs, Claude Code (Claude Pro), Codex Cli (ChatGPT Plus), Zhipu Lite/Pro, nova versão do Cursor, etc. Essencialmente baseados em token, com alguns produtos oferecendo descontos em pacotes.
Cobrança por número de chamadas de API: Como OpenRouter (cota gratuita), ModelScope, Gemini Code Assistant (1000 vezes gratuitas por dia), Chutes, etc.
Cobrança por número de prompts: Como versão antiga do Cursor (500 vezes), Github Copilot (300 vezes), etc.

Esses três modelos são essencialmente pagos pela inferência do modelo e processamento de contexto, com diferenças refletidas na granularidade de precificação e na forma dos limites.

Este artigo estabelece um modelo de custo unificado, fornece definições de variáveis acionáveis e fórmulas de cálculo, e determina os pontos críticos de escolha de ferramentas sob diferentes cargas de trabalho e métodos. A consideração de custos abrange despesas em dinheiro, consumo de tempo e risco de retrabalho.

Função de Custo Total Unificada

Para qualquer ferramenta $i$, o custo total em um ciclo de cobrança pode ser escrito como:

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

Onde $R$ é o seu custo horário (yuan/hora). Se você não quiser contar o tempo, pode definir $R$ como 0, e a fórmula se degrada para uma comparação de custo puramente em dinheiro.

Convenção de Variáveis

Para unificar os três modelos de cobrança, a carga de trabalho é dividida em dois níveis: “sessão (session)” e “iteração (iteration)”. A varredura e indexação ao entrar em um novo projeto são operações únicas, enquanto o diálogo contínuo e modificações de código dentro do mesmo contexto são operações repetíveis.

Defina as variáveis:

$S_i$: Custo fixo da ferramenta $i$ (taxa de assinatura ou consumo mensal mínimo)
$N_s$: Número de novas sessões neste ciclo (troca de projeto, limpeza de contexto, abertura de nova sessão são contadas)
$N_{it}$: Número de iterações válidas neste ciclo (esclarecimento de requisitos, modificação de código, correção de erros, etc.)
$R$: Custo horário (yuan/hora)
$h0_i$: Tempo de inicialização a frio para cada nova sessão (horas)
$h1_i$: Tempo médio por iteração (horas)
$p_{\mathrm{fail},i}$: Probabilidade de falha em cada iteração exigindo retrabalho (0 a 1)
$h_{\mathrm{re},i}$: Tempo médio de um único retrabalho (horas)

Assim, os termos de tempo e risco podem ser escritos 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 seguir, basta escrever $\mathrm{Cash}_i$ para os três métodos de cobrança.

Custo em Dinheiro por Token

As ferramentas cobradas por token geralmente são divididas em três faixas: entrada, entrada com acerto no cache de entrada, e saída. Um equívoco comum é contar repetidamente o mesmo lote de tokens de entrada no item de entrada e no item de cache. Recomenda-se estimar primeiro o total de tokens de entrada e depois dividir com base na proporção de acertos no cache.

Defina as variáveis:

$Tin0_i$: Quantidade total de tokens de entrada para cada nova sessão
$r0_i \in [0,1]$: Proporção de acertos no cache de entrada da nova sessão
$Tin1_i$: Quantidade total de tokens de entrada para cada iteração
$r1_i \in [0,1]$: Proporção de acertos no cache de entrada da iteração
$Tout0_i, Tout1_i$: Quantidade de tokens de saída
$Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: Parâmetros de preço (yuan/milhão de tokens)

Para ferramentas que não suportam cobrança de cache, pode-se definir $r0_i=r1_i=0$ ou $Pcache_i=Pin_i$.

Então:

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

Esta fórmula explica diretamente uma conclusão empírica: trabalhar de forma imersiva e contínua na mesma sessão, onde $N_{it}$ aumenta mas $Tin0_i$ é pago apenas uma vez, faz com que o custo médio por iteração diminua. Trocar frequentemente de projeto ou limpar o contexto fará com que $Tin0_i$ seja pago repetidamente.

Custo em Dinheiro por Chamadas de API

A chave para a cobrança por número de chamadas de API é que “uma chamada” cobre operações como diálogo, chamada de ferramenta, leitura de arquivo, busca, execução de comando, etc. É necessário estimar:

$A0_i$: Número de chamadas de API para cada nova sessão
$A1_i$: Número de chamadas de API para cada iteração
$Ccall_i$: Preço unitário por chamada (yuan/vez)

Fórmula de custo em dinheiro:

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

Se a ferramenta fornecer uma cota gratuita $Q$ (vezes/ciclo) e exigir espera em vez de pagamento após exceder o limite, o tempo de espera pode ser contabilizado no custo de tempo, convertendo as chamadas excedentes para $Hours_i$, e ainda usar $\mathrm{Total}_i$ para comparação.

Custo em Dinheiro por Prompts

A cobrança por número de prompts equivale uma vez de “prompt” a uma submissão de tarefa. É necessário estimar:

$P0_i$: Número de prompts para cada nova sessão
$P1_i$: Número de prompts para cada iteração
$Cprompt_i$: Preço unitário por prompt (yuan/vez)

Fórmula de custo em dinheiro:

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

Para produtos de “assinatura mensal incluindo N vezes”, pode-se usar o preço sombra (shadow price) como aproximação: se a taxa de assinatura do ciclo for $S_i$ e a cota for $Q_i$, então $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. Embora não seja estritamente um custo marginal em dinheiro, converte a “escassez de cota” em um custo de oportunidade calculável.

Ponto Crítico: Fórmula do Lim Entre Duas Ferramentas

Escreva as fórmulas acima em uma forma unificada. Para a ferramenta $i$:

$$ \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}) $$

Onde $c0_i$, $c1_i$ representam respectivamente o custo em dinheiro de inicialização a frio e de uma única iteração, correspondendo a diferentes expansões nos três modelos de cobrança.

Dadas duas ferramentas A e B, com $N_s$ fixo, fazendo $\mathrm{Total}_A$ = $\mathrm{Total}_B$, pode-se resolver o ponto crítico do número de iterações:

$$ 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) } $$

Explicação:

Quando o denominador for positivo, se $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ então A é mais vantajoso, se $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ então B é mais vantajoso. Quando o denominador for negativo, a direção da desigualdade é invertida. Quando o denominador se aproxima de 0, indica que o custo marginal geral por iteração de ambos é quase o mesmo, e a escolha depende principalmente dos custos fixos e dos custos de inicialização a frio.

Você pode usar esta fórmula para calcular três pontos críticos típicos: ferramenta por token vs ferramenta por prompt, ferramenta por token vs ferramenta por chamadas de API, e ferramenta por chamadas de API vs ferramenta por prompt. Basta expandir seus respectivos $c0, c1$ em tokens, número de chamadas ou número de prompts conforme descrito acima.

Estratégia Prática: Métodos Práticos para Reduzir Custos

1. Desenvolvimento Imersivo: Estratégia de Otimização por Token

Para ferramentas cobradas por token (como Codex Cli), a estratégia central é manter o contexto de trabalho estável.

Princípio: Evitar o pagamento repetido de $Tin0_i$. Trabalhar continuamente no mesmo projeto pode diluir o custo de carregamento do contexto inicial, e o aumento da taxa de acertos no cache pode acelerar significativamente a velocidade de resposta.

Prática: Evite trocar frequentemente de projeto ou limpar o contexto. Se você fechar o projeto apenas após corrigir um único bug, o valor da leitura antecipada de um grande número de arquivos não pode ser totalmente utilizado.

2. Mesclar Requisitos: Estratégia de Otimização por Chamadas de API

Para ferramentas cobradas por número de chamadas (como Gemini Code Assistant), a estratégia central é aproveitar ao máximo o número de chamadas para “estabelecer contexto”.

Princípio: Diluir o custo de $A0_i$. Operações como chamadas de ferramentas e leitura de arquivos são contabilizadas no número de chamadas.

Prática: Concentre-se no processamento de vários requisitos relacionados em uma única sessão, aumentando a densidade de valor das operações de leitura inicial de arquivos. Evite desconectar imediatamente após concluir pequenas tarefas.

3. Processamento de Grandes Tarefas: Estratégia de Otimização por Prompt

Para ferramentas cobradas por número de prompts (como versão antiga do Cursor), são adequadas para processar grandes tarefas ou manutenção de inicialização a frio.

Princípio: Fixar o custo marginal. Independentemente do tamanho do contexto, o custo de um único prompt é fixo.

Prática: “Grandes tarefas” referem-se a tarefas com consumo massivo de tokens (leitura de muitos arquivos, contexto extremamente longo) mas saída limitada, ou tarefas que exigem modelos de alta qualidade para controle. Tais tarefas são as mais econômicas ao usar ferramentas cobradas por vez. Pequenas tarefas usando ferramentas cobradas por vez têm menor custo-benefício.

Um Processo de Seleção Calculável

O fluxograma abaixo mapeia as variáveis para a lógica de seleção. Após estimar a ordem de grandeza de $N_s$ e $N_{it}$, use a fórmula do ponto crítico para comparar e determinar o plano ideal.

flowchart TD
    A[Definir carga de trabalho do período] --> B[Estimar N_s: quantidade de novas sessões]
    B --> C[Estimar N_it: iterações por sessão]
    C --> D[Estimar c0, c1 para cada tipo de ferramenta]
    D --> E[Substituir na fórmula N_it*]
    E --> F{Forma principal da carga?}
    F -->|N_s grande, N_it pequeno| G[Prioridade: prompt ou contagem de chamadas]
    F -->|N_s pequeno, N_it grande| H[Prioridade: token]
    F -->|Ambos grandes| I[Dividir fluxo: usar prompt/chamada na inicialização, token na fase profunda]

    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