Vibe Coding 的省錢公式與臨界點

用統一變量建立 token, API 調用次數, 提示詞次數三類計費的成本模型, 給出臨界點公式與工作方式建議.

Wednesday, January 07, 2026

統一的總成本函數

對任意工具 i, 在一個計費週期內的總成本可以寫成:

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

其中 R 是你的時間單價(元/小時). 如果你不想把時間算進來, 可以把 R 設為 0, 公式退化為純現金成本比較.

變量約定

為統一三類計費模式, 將工作負載劃分為"會話(session)“與"迭代(iteration)“兩個層級. 進入新工程時的掃描與索引為一次性操作, 同一上下文內的持續對話與代碼修改為可重複操作.

定義變量:

$S_i$: 工具 $i$ 的固定費用(訂閱費或月度最低消費)
$N_s$: 本週期內新會話數量(切換工程, 清空上下文, 新開會話均計入)
$N_{it}$: 本週期內有效迭代次數(需求澄清, 代碼修改, 錯誤修復等)
$R$: 時間單價(元/小時)
$h0_i$: 每次新會話的冷啟動耗時(小時)
$h1_i$: 每次迭代的平均耗時(小時)
$p_{\mathrm{fail},i}$: 每次迭代失敗需返工的概率(0 到 1)
$h_{\mathrm{re},i}$: 單次返工的平均耗時(小時)

於是時間與風險項可以寫成:

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

接下來只需要為三種計費方式寫出 $Cash_i$.

按 token 計費的現金成本

按 token 計費工具通常分為三檔: 輸入, 命中輸入緩存的輸入, 輸出. 常見誤區是將同一筆輸入 token 重複計入輸入項與緩存項. 建議先估算輸入 token 總量, 再根據緩存命中比例拆分.

定義變量:

$Tin0_i$: 每次新會話的輸入 token 總量
$r0_i \in [0,1]$: 新會話輸入緩存命中比例
$Tin1_i$: 每次迭代的輸入 token 總量
$r1_i \in [0,1]$: 迭代輸入緩存命中比例
$Tout0_i, Tout1_i$: 輸出 token 量
$Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: 價格參數(元/百萬 token)

不支持緩存計價的工具可設 $r0_i=r1_i=0$ 或 $Pcache_i=Pin_i$.

則:

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

這個式子直接解釋了一個經驗結論: 在同一會話裡沉浸式連續工作, $N_{it}$ 增大但 $Tin0_i$ 只支付一次, 單次迭代的平均成本會下降. 頻繁切換工程或頻繁清空上下文會讓 $Tin0_i$ 被重複支付.

按 API 調用次數計費的現金成本

API 調用次數計費的關鍵在於, “一次調用"涵蓋對話, 工具調用, 文件讀取, 搜索, 命令執行等操作. 需估算:

$A0_i$: 每次新會話的 API 調用次數
$A1_i$: 每次迭代的 API 調用次數
$Ccall_i$: 每次調用的單價(元/次)

現金成本公式:

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

若工具提供免費額度 Q(次/週期)且超限後需等待而非付費, 可將等待時間計入時間成本, 將超額調用折算至 $Hours_i$, 仍使用 $Total_i$ 進行比較.

按提示詞次數計費的現金成本

按提示詞次數計費將一次"提示詞"等價為一次任務提交. 需估算:

$P0_i$: 每次新會話的提示詞次數
$P1_i$: 每次迭代的提示詞次數
$Cprompt_i$: 每次提示詞的單價(元/次)

現金成本公式:

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

對"包月含 N 次"的產品, 可使用影子單價(shadow price)近似: 設週期訂閱費為 $S_i$, 配額為 $Q_i$, 則 $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. 雖非嚴格邊際現金成本, 但可將"額度稀缺"轉化為可計算的機會成本.

臨界點: 兩種工具的分界線公式

把上面的式子統一寫成一類形式. 對工具 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}) $$

其中 $c0_i$, $c1_i$ 分別代表冷啟動與單次迭代的現金成本, 對應三種計費方式裡的不同展開.

給定兩個工具 A 與 B, 在 $N_s$ 固定時, 讓 $Total_A$ = $Total_B$, 可以解出迭代次數的臨界點:

$$ 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) } $$

解釋:

當分母為正時, 若 $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ 則 A 更划算, 若 $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ 則 B 更划算. 當分母為負時, 不等號方向相反. 當分母接近 0 時, 表示兩者每次迭代的綜合邊際成本幾乎一樣, 選擇主要取決於固定費用與冷啟動成本.

你可以用這個式子計算三個典型臨界點, 分別是 token 計費工具 vs prompt 計費工具, token 計費工具 vs API 調用計費工具, 以及 API 調用計費工具 vs prompt 計費工具. 只要把各自的 $c0, c1$ 按上文展開成 token, 調用次數, 或提示詞次數即可.

實戰策略: 降低成本的實踐方法

1. 沉浸式開發: Token 計費優化策略

對按 token 計費的工具 (如 Codex Cli), 核心策略是保持工作上下文穩定.

原理: 避免 $Tin0_i$ 重複支付. 同一工程中持續工作可分攤初始上下文加載成本, 同時緩存命中率提升能顯著加快響應速度.

實踐: 避免頻繁切換工程或清空上下文. 若僅需修復單個 bug 後關閉工程, 前期大量文件讀取的價值無法充分利用.

2. 合併需求: API 調用計費優化策略

對按調用次數計費的工具 (如 Gemini Code Assistant), 核心策略是充分利用"建立上下文"的調用次數.

原理: 攤薄 $A0_i$ 成本. 工具調用, 文件讀取等操作均會計入調用次數.

實踐: 單個會話中集中處理多個相關需求, 提升前期文件讀取等操作的價值密度. 避免完成小任務後立即斷開連接.

3. 大任務處理: Prompt 計費優化策略

對按提示詞次數計費的工具 (如 Cursor 老版), 適合處理大任務或冷啟動維護.

原理: 鎖定邊際成本. 無論上下文多長, 單次提示詞費用固定.

實踐: “大任務"指 token 消耗巨大 (大量文件讀取, 極長上下文) 但輸出有限, 或需要高品質模型把控的任務. 此類任務使用按次計費工具最具性價比. 小型任務使用按次計費工具則成本效益較低.

一個可計算的選擇流程

下述流程圖將變量映射至選擇邏輯. 估算 $N_s$ 與 $N_{it}$ 量級後, 使用臨界點公式進行比較即可確定最優方案.

flowchart TD
    A[定義本週期工作負載] --> B[估算 N_s: 新會話數量]
    B --> C[估算 N_it: 每會話迭代次數]
    C --> D[估算每類工具的 c0, c1]
    D --> E[代入 N_it* 公式]
    E --> F{主要負載形態?}
    F -->|N_s 大, N_it 小| G[優先: prompt 或調用次數計費]
    F -->|N_s 小, N_it 大| H[優先: token 計費]
    F -->|兩者都大| I[拆分工作流: 冷啟動用 prompt/調用, 深入階段用 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