Rumus Hemat Biaya dan Titik Kritis Vibe Coding

Membangun model biaya untuk tiga jenis penagihan (token, jumlah panggilan API, jumlah prompt) menggunakan variabel terpadu, memberikan rumus titik kritis dan saran cara kerja.
Tags:
Categories:

Model penagihan alat pengkodean AI dapat diringkas menjadi tiga kategori:

  1. Berdasarkan Token: Termasuk berbagai API, Claude Code (Claude Pro), Codex Cli (ChatGPT Plus), Zhipu Lite/Pro, Cursor versi baru, dll. Pada dasarnya semuanya menggunakan penagihan berbasis token, dan sebagian produk menawarkan diskon paket.
  2. Berdasarkan Jumlah Panggilan API: Seperti OpenRouter (kuota gratis), ModelScope, Gemini Code Assistant (1000 kali gratis per hari), Chutes, dll.
  3. Berdasarkan Jumlah Prompt: Seperti Cursor versi lama (500 kali), Github Copilot (300 kali), dll.

Ketiga mode ini pada dasarnya sama-sama membayar untuk inferensi model dan pemrosesan konteks, perbedaannya terletak pada granularity penetapan harga dan bentuk batas.

Artikel ini membangun model biaya yang terpadu, memberikan definisi variabel yang dapat ditindaklanjuti dan rumus perhitungan, serta menentukan titik kritis pemilihan alat di bawah beban kerja dan cara yang berbeda. Pertimbangan biaya mencakup pengeluaran tunai, konsumsi waktu, dan risiko pengerjaan ulang.

Fungsi Biaya Total Terpadu

Untuk alat i mana pun, biaya total dalam satu siklus penagihan dapat ditulis sebagai:

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

Dimana R adalah tarif waktu Anda (RMB/jam). Jika Anda tidak ingin memasukkan waktu ke dalam perhitungan, Anda dapat mengatur R ke 0, dan rumus akan mereduksi menjadi perbandingan biaya tunai murni.

Konvensi Variabel

Untuk menyatukan tiga mode penagihan, beban kerja dibagi menjadi dua tingkatan: “sesi (session)” dan “iterasi”. Pemindaian dan pengindeksan saat memasukkan proyek baru adalah operasi satu kali, sementara percakapan berkelanjutan dan modifikasi kode dalam konteks yang sama adalah operasi yang dapat diulang.

Mendefinisikan variabel:

  • $S_i$: Biaya tetap alat $i$ (biaya berlangganan atau konsumsi bulanan minimum)
  • $N_s$: Jumlah sesi baru dalam satu siklus (beralih proyek, menghapus konteks, memulai sesi baru semuanya dihitung)
  • $N_{it}$: Jumlah iterasi yang efektif dalam satu siklus (klarifikasi kebutuhan, modifikasi kode, perbaikan kesalahan, dll.)
  • $R$: Tarif waktu (RMB/jam)
  • $h0_i$: Waktu yang dibutuhkan untuk cold start setiap sesi baru (jam)
  • $h1_i$: Waktu rata-rata setiap iterasi (jam)
  • $p_{\mathrm{fail},i}$: Probabilitas kegagalan setiap iterasi yang memerlukan pengerjaan ulang (0 sampai 1)
  • $h_{\mathrm{re},i}$: Waktu rata-rata untuk satu kali pengerjaan ulang (jam)

Maka item waktu dan risiko dapat ditulis sebagai:

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

Selanjutnya, kita hanya perlu menuliskan $Cash_i$ untuk tiga metode penagihan.

Biaya Tunai Berdasarkan Token

Alat penagihan berbasis token biasanya dibagi menjadi tiga tingkat: input, input yang mencapai cache input, dan output. Kesalahan umum adalah menghitung satu batch token input yang sama berulang kali ke item input dan item cache. Disarankan untuk memperkirakan total token input terlebih dahulu, lalu membaginya berdasarkan proporsi hit cache.

Mendefinisikan variabel:

  • $Tin0_i$: Total token input setiap sesi baru
  • $r0_i \in [0,1]$: Proporsi hit cache input sesi baru
  • $Tin1_i$: Total token input setiap iterasi
  • $r1_i \in [0,1]$: Proporsi hit cache input iterasi
  • $Tout0_i, Tout1_i$: Jumlah token output
  • $Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: Parameter harga (RMB/juta token)

Untuk alat yang tidak mendukung penagihan cache, dapat diatur $r0_i=r1_i=0$ atau $Pcache_i=Pin_i$.

Maka:

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

Persamaan ini secara langsung menjelaskan kesimpulan empiris: saat bekerja secara berkelanjutan dan mendalam dalam satu sesi, $N_{it}$ meningkat tetapi $Tin0_i$ hanya dibayar sekali, sehingga biaya rata-rata per iterasi akan turun. Sering beralih proyek atau sering menghapus konteks akan menyebabkan $Tin0_i$ dibayar berulang kali.

Biaya Tunai Berdasarkan Jumlah Panggilan API

Kunci penagihan berdasarkan jumlah panggilan API adalah bahwa “satu panggilan” mencakup operasi seperti percakapan, pemanggilan alat, pembacaan file, pencarian, eksekusi perintah, dll. Perlu diperkirakan:

  • $A0_i$: Jumlah panggilan API setiap sesi baru
  • $A1_i$: Jumlah panggilan API setiap iterasi
  • $Ccall_i$: Harga per panggilan (RMB/panggilan)

Rumus biaya tunai:

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

Jika alat menyediakan kuota gratis Q (kali/siklus) dan melebihi batas mengharuskan menunggu alih-alih membayar, waktu tunggu dapat dimasukkan ke dalam biaya waktu, dan panggilan berlebih dapat dikonversi ke $Hours_i$, serta tetap menggunakan $Total_i$ untuk perbandingan.

Biaya Tunai Berdasarkan Jumlah Prompt

Penagihan berdasarkan jumlah prompt menyamakan satu “prompt” dengan satu pengiriman tugas. Perlu diperkirakan:

  • $P0_i$: Jumlah prompt setiap sesi baru
  • $P1_i$: Jumlah prompt setiap iterasi
  • $Cprompt_i$: Harga per prompt (RMB/prompt)

Rumus biaya tunai:

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

Untuk produk “berlangganan bulanan termasuk N kali”, dapat menggunakan harga bayangan (shadow price) sebagai pendekatan: misalkan biaya berlangganan siklus adalah $S_i$, dan kuotanya adalah $Q_i$, maka $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. Meskipun bukan biaya tunai marginal yang ketat, ini dapat mengubah “kelangkaan kuota” menjadi biaya peluang yang dapat dihitung.

Titik Kritis: Rumus Garis Batas Antara Dua Alat

Menuliskan persamaan di atas ke dalam satu bentuk. Untuk alat 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}) $$

Dimana $c0_i$, $c1_i$ masing-masing mewakili biaya tunai cold start dan biaya tunai satu iterasi, sesuai dengan ekspansi yang berbeda dalam tiga metode penagihan.

Diberikan dua alat A dan B, ketika $N_s$ tetap, dengan membuat $Total_A$ = $Total_B$, kita dapat menyelesaikan titik kritis jumlah iterasi:

$$ 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) } $$

Penjelasan:

Ketika penyebut positif, jika $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ maka A lebih hemat, jika $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ maka B lebih hemat. Ketika penyebut negatif, arah tanda pertidaksamaan berbalik. Ketika penyebut mendekati 0, itu menunjukkan bahwa biaya marginal komprehensif per iterasi keduanya hampir sama, dan pilihan terutama bergantung pada biaya tetap dan biaya cold start.

Anda dapat menggunakan persamaan ini untuk menghitung tiga titik kritis khas, yaitu alat penagihan token vs alat penagihan prompt, alat penagihan token vs alat penagihan panggilan API, serta alat penagihan panggilan API vs alat penagihan prompt. Cukup kembangkan $c0, c1$ masing-masing menjadi token, jumlah panggilan, atau jumlah prompt sesuai teks di atas.

Strategi Praktis: Metode Praktis untuk Menurunkan Biaya

1. Pengembangan Imersif: Strategi Optimasi Penagihan Token

Untuk alat yang ditagih berdasarkan token (seperti Codex Cli), strategi intinya adalah menjaga stabilitas konteks kerja.

Prinsip: Menghindari pembayaran berulang $Tin0_i$. Bekerja secara berkelanjutan dalam proyek yang sama dapat membagi biaya pemuatan konteks awal, sekaligus peningkatan rasio hit cache dapat secara signifikan mempercepat kecepatan respons.

Praktik: Hindari sering beralih proyek atau menghapus konteks. Jika Anda hanya perlu memperbaiki satu bug lalu menutup proyek, nilai pembacaan file dalam jumlah besar di awal tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya.

2. Penggabungan Kebutuhan: Strategi Optimasi Penagihan Panggilan API

Untuk alat yang ditagih berdasarkan jumlah panggilan (seperti Gemini Code Assistant), strategi intinya adalah memanfaatkan jumlah panggilan untuk “membangun konteks” secara maksimal.

Prinsip: Menipiskan biaya $A0_i$. Operasi seperti pemanggilan alat, pembacaan file, dll., semuanya akan dihitung ke dalam jumlah panggilan.

Praktik: Pusatkan pemrosesan beberapa kebutuhan terkait dalam satu sesi untuk meningkatkan kepadatan nilai operasi seperti pembacaan file di awal. Hindari segera memutuskan koneksi setelah menyelesaikan tugas kecil.

3. Pemrosesan Tugas Besar: Strategi Optimasi Penagihan Prompt

Untuk alat yang ditagih berdasarkan jumlah prompt (seperti Cursor versi lama), cocok untuk menangani tugas besar atau pemeliharaan cold start.

Prinsip: Mengunci biaya marginal. Terlepas dari seberapa panjang konteksnya, biaya per prompt tetap.

Praktik: “Tugas besar” merujuk pada tugas dengan konsumsi token yang sangat besar (pembacaan banyak file, konteks yang sangat panjang) tetapi keluaran terbatas, atau tugas yang membutuhkan kontrol model berkualitas tinggi. Menggunakan alat penagihan per kali untuk tugas semacam ini memiliki rasio biaya-manfaat terbaik. Menggunakan alat penagihan per kali untuk tugas kecil memiliki efisiensi biaya yang lebih rendah.

Alur Pemilihan yang Dapat Dihitung

Diagram alur berikut memetakan variabel ke logika pemilihan. Setelah memperkirakan besaran $N_s$ dan $N_{it}$, gunakan rumus titik kritis untuk membandingkan dan menentukan skema optimal.

flowchart TD
    A[Definisikan Beban Kerja Siklus Ini] --> B[Perkirakan N_s: Jumlah Sesi Baru]
    B --> C[Perkirakan N_it: Jumlah Iterasi per Sesi]
    C --> D[Perkirakan c0, c1 untuk Setiap Jenis Alat]
    D --> E[Substitusikan ke Rumus N_it*]
    E --> F{Bentuk Beban Utama?}
    F -->|N_s besar, N_it kecil| G[Prioritas: penagihan prompt atau jumlah panggilan]
    F -->|N_s kecil, N_it besar| H[Prioritas: penagihan token]
    F -->|Keduanya besar| I[Pisahkan Alur Kerja: cold start gunakan prompt/panggilan, tahap mendalam gunakan 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