Vibe Coding 的省钱公式与临界点

用统一变量建立 token, API 调用次数, 提示词次数三类计费的成本模型, 给出临界点公式与工作方式建议.

Wednesday, January 07, 2026

统一的总成本函数

对任意工具 i, 在一个计费周期内的总成本可以写成:

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

其中 R 是你的时间单价(元/小时). 如果你不想把时间算进来, 可以把 R 设为 0, 公式退化为纯现金成本比较.

变量约定

为统一三类计费模式, 将工作负载划分为"会话(session)“与"迭代(iteration)“两个层级. 进入新工程时的扫描与索引为一次性操作, 同一上下文内的持续对话与代码修改为可重复操作.

定义变量:

$S_i$: 工具 $i$ 的固定费用(订阅费或月度最低消费)
$N_s$: 本周期内新会话数量(切换工程, 清空上下文, 新开会话均计入)
$N_{it}$: 本周期内有效迭代次数(需求澄清, 代码修改, 错误修复等)
$R$: 时间单价(元/小时)
$h0_i$: 每次新会话的冷启动耗时(小时)
$h1_i$: 每次迭代的平均耗时(小时)
$p_{\mathrm{fail},i}$: 每次迭代失败需返工的概率(0 到 1)
$h_{\mathrm{re},i}$: 单次返工的平均耗时(小时)

于是时间与风险项可以写成:

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

接下来只需要为三种计费方式写出 $Cash_i$.

按 token 计费的现金成本

按 token 计费工具通常分为三档: 输入, 命中输入缓存的输入, 输出. 常见误区是将同一批输入 token 重复计入输入项与缓存项. 建议先估算输入 token 总量, 再根据缓存命中比例拆分.

定义变量:

$Tin0_i$: 每次新会话的输入 token 总量
$r0_i \in [0,1]$: 新会话输入缓存命中比例
$Tin1_i$: 每次迭代的输入 token 总量
$r1_i \in [0,1]$: 迭代输入缓存命中比例
$Tout0_i, Tout1_i$: 输出 token 量
$Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: 价格参数(元/百万 token)

不支持缓存计价的工具可设 $r0_i=r1_i=0$ 或 $Pcache_i=Pin_i$.

则:

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

这个式子直接解释了一个经验结论: 在同一会话里沉浸式连续工作, $N_{it}$ 增大但 $Tin0_i$ 只支付一次, 单次迭代的平均成本会下降. 频繁切换工程或频繁清空上下文会让 $Tin0_i$ 被重复支付.

按 API 调用次数计费的现金成本

API 调用次数计费的关键在于, “一次调用"涵盖对话, 工具调用, 文件读取, 搜索, 命令执行等操作. 需估算:

$A0_i$: 每次新会话的 API 调用次数
$A1_i$: 每次迭代的 API 调用次数
$Ccall_i$: 每次调用的单价(元/次)

现金成本公式:

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

若工具提供免费额度 Q(次/周期)且超限后需等待而非付费, 可将等待时间计入时间成本, 将超额调用折算至 $Hours_i$, 仍使用 $Total_i$ 进行比较.

按提示词次数计费的现金成本

按提示词次数计费将一次"提示词"等价为一次任务提交. 需估算:

$P0_i$: 每次新会话的提示词次数
$P1_i$: 每次迭代的提示词次数
$Cprompt_i$: 每次提示词的单价(元/次)

现金成本公式:

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

对"包月含 N 次"的产品, 可使用影子单价(shadow price)近似: 设周期订阅费为 $S_i$, 配额为 $Q_i$, 则 $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. 虽非严格边际现金成本, 但可将"额度稀缺"转化为可计算的机会成本.

临界点: 两种工具的分界线公式

把上面的式子统一写成一类形式. 对工具 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 $c0_i$, $c1_i$ 分别代表冷启动与单次迭代的现金成本, 对应三种计费方式里的不同展开.

给定两个工具 A 与 B, 在 $N_s$ 固定时, 让 $Total_A$ = $Total_B$, 可以解出迭代次数的临界点:

$$ 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) } $$

解释:

当分母为正时, 若 $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ 则 A 更划算, 若 $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ 则 B 更划算. 当分母为负时, 不等号方向相反. 当分母接近 0 时, 表示两者每次迭代的综合边际成本几乎一样, 选择主要取决于固定费用与冷启动成本.

你可以用这个式子计算三个典型临界点, 分别是 token 计费工具 vs prompt 计费工具, token 计费工具 vs API 调用计费工具, 以及 API 调用计费工具 vs prompt 计费工具. 只要把各自的 $c0, c1$ 按上文展开成 token, 调用次数, 或提示词次数即可.

实战策略: 降低成本的实践方法

1. 沉浸式开发: Token 计费优化策略

对按 token 计费的工具 (如 Codex Cli), 核心策略是保持工作上下文稳定.

原理: 避免 $Tin0_i$ 重复支付. 同一工程中持续工作可分摊初始上下文加载成本, 同时缓存命中率提升能显著加快响应速度.

实践: 避免频繁切换工程或清空上下文. 若仅需修复单个 bug 后关闭工程, 前期大量文件读取的价值无法充分利用.

2. 合并需求: API 调用计费优化策略

对按调用次数计费的工具 (如 Gemini Code Assistant), 核心策略是充分利用"建立上下文"的调用次数.

原理: 摊薄 $A0_i$ 成本. 工具调用, 文件读取等操作均会计入调用次数.

实践: 单个会话中集中处理多个相关需求, 提升前期文件读取等操作的价值密度. 避免完成小任务后立即断开连接.

3. 大任务处理: Prompt 计费优化策略

对按提示词次数计费的工具 (如 Cursor 老版), 适合处理大任务或冷启动维护.

原理: 锁定边际成本. 无论上下文多长, 单次提示词费用固定.

实践: “大任务"指 token 消耗巨大 (大量文件读取, 极长上下文) 但输出有限, 或需要高质量模型把控的任务. 此类任务使用按次计费工具最具性价比. 小型任务使用按次计费工具则成本效益较低.

一个可计算的选择流程

下述流程图将变量映射至选择逻辑. 估算 $N_s$ 与 $N_{it}$ 量级后, 使用临界点公式进行比较即可确定最优方案.

flowchart TD
    A[定义本周期工作负载] --> B[估算 N_s: 新会话数量]
    B --> C[估算 N_it: 每会话迭代次数]
    C --> D[估算每类工具的 c0, c1]
    D --> E[代入 N_it* 公式]
    E --> F{主要负载形态?}
    F -->|N_s 大, N_it 小| G[优先: prompt 或调用次数计费]
    F -->|N_s 小, N_it 大| H[优先: token 计费]
    F -->|两者都大| I[拆分工作流: 冷启动用 prompt/调用, 深入阶段用 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