¿Quemar mil millones de tokens al día? La factura de IA de los programadores está castigando a los 'vagos'

Público objetivo: Desarrolladores que utilizan herramientas de programación con IA (como Cursor, Windsurf, trae...), y gestores técnicos que carecen de conciencia sobre los costos de la IA.

Punto clave: Los tokens no son solo una unidad de facturación simple, sino un 'recurso de atención' y una 'moneda de poder computacional'. Abusar del modo Agente e ignorar la gestión del contexto es, en realidad, usar la diligencia táctica (dejar que la IA haga desastres) para ocultar la pereza estratégica (no pensar por uno mismo).

Tu 'gasto en IA' podría ser más alto que tu salario

Hace unos días, revisé mi factura de tokens. Cuando vi esa cifra, me sorprendí un poco: 10 millones de tokens. Ojo, este no es el consumo de un mes, es de un día.

Pensé que mi caso era exagerado. Luego, publiqué un video corto relacionado con el cálculo de tokens.

El resultado: los comentarios me hicieron ver lo que significa 'siempre hay alguien mejor'.

La siguiente imagen es una captura de pantalla del registro de consumo de 200 millones de tokens en un día del usuario 'La vida diaria de Lao K':

Al principio pensé que podría ser un caso aislado, pero cuando muchos usuarios comentaron que consumían 100 millones al día, entendí que es un fenómeno muy común.

¿Qué significa 100 millones de tokens? Si lo calculamos según el nivel de facturación común de 'algunos modelos comerciales principales' (facturación separada de entrada/salida, estimación aproximada combinada de 10 dólares por millón de tokens), eso significa quemar 1000 dólares en un día. Quemar 7000 yuanes (aproximadamente 1000 USD) en un día. El salario mensual de muchos programadores junior podría no ser suficiente para que la IA 'piense' durante ese día.

(Nota: Los precios varían mucho entre diferentes modelos/proveedores, y el precio unitario de entrada y salida también suele ser diferente. El propósito aquí no es calcular con precisión hasta dos decimales, sino establecer primero una 'sensación de magnitud').

Si quieres calcularlo tú mismo, generalmente es con esta fórmula (ignorando reglas especiales como caché/descuentos): costo ≈ (tokens de entrada / 1,000,000) × precio_in + (tokens de salida / 1,000,000) × precio_out

Esto es muy contraintuitivo. Siempre pensamos que la IA es barata, incluso OpenAI va a bajar los precios. Pero, ¿por qué en la ingeniería práctica, el consumo de tokens explota de manera exponencial?

Hoy, los llevaré a desglosar en profundidad la lógica detrás de este 'agujero negro de tokens', y cómo podemos detener las pérdidas.

1. ¿Por qué los tokens 'explotan exponencialmente'?

Muchos hermanos no tienen idea de la magnitud de los tokens. Piensan: 'Ay, ¿no es solo enviar unos fragmentos de código? ¿Cuánto puede ser?'

1.1 Hagamos un cálculo claro

Primero, establezcamos una percepción cuantitativa suficiente para la ingeniería. Seamos claros: Los tokens no son palabras, ni caracteres. Son 'fragmentos codificados' después de que el modelo divide el texto. Diferentes modelos usan tokenizadores diferentes, así que solo podemos dar un rango, no una 'constante universal'.

Toma estos números como una 'regla de estimación' (el propósito es juzgar la magnitud, estimar costos, tomar decisiones para detener pérdidas):

• 1 carácter chino: Comúnmente 1–2 tokens (los caracteres de alta frecuencia se acercan más a 1, los caracteres raros/combinaciones fácilmente llegan a 2–3)
• 1 palabra en inglés: Comúnmente alrededor de 1.2–1.5 tokens (para estimaciones aproximadas, usar 1.3 también está bien)
• 1 línea de código ≈ 10–50 tokens (incluye sangría, comentarios, declaraciones de tipo)
• Lógica de negocio concisa ≈ 12–20 tokens
• Con anotaciones de tipo, interface, JSDoc, sangría de 4 espacios ≈ 20–35 tokens
• Con muchos import / decoradores / comentarios ≈ 30–50+ tokens
• 1 archivo fuente (400–600 líneas, proyecto moderno de TS/Java) ≈ 4,000–24,000 tokens es común (mediana ≈ 12,000–18,000)
• 1 proyecto mediano (100–200 archivos fuente, solo contando src/, sin node_modules/ / código generado)
• 'Leer' todo el código fuente central a menudo comienza en un millón de tokens
• Si además metemos pruebas, configuraciones, scripts, declaraciones de dependencias, logs, no es raro superar los 10 millones de tokens

Los proyectos frontend actuales son en TypeScript, llenos de definiciones complejas de Interface; o en Java, con importaciones de decenas de líneas. Este 'código boilerplate' es, en realidad, un asesino de tokens. Un proyecto mediano, si tiene 100 archivos, solo hacer que la IA 'lea el código una vez' fácilmente puede consumir 1 millón de tokens.

1.2 El efecto 'bola de nieve' de los tokens

Lo más aterrador del consumo de tokens no es una conversación única, sino la acumulación de contexto en conversaciones de múltiples turnos.

El mecanismo de los LLM es sin estado. Para que la IA recuerde lo que dijiste antes, el sistema generalmente empaqueta y envía al modelo 'el prompt del sistema + el historial de conversación + los fragmentos de archivo/código que citaste + la salida de llamadas a herramientas (por ejemplo, resultados de búsqueda, logs de error)'. Crees que solo hiciste una pregunta, pero en realidad estás pagando repetidamente por 'todo el paquete de contexto'.

• Turno 1: Envías 10,000 tokens, la IA responde 1,000.
• Turno 2: Envías (10,000 + 1,000 + nueva pregunta), la IA responde...
• Turno 10: Tu Contexto puede haberse inflado hasta 200,000 tokens.

En este punto, incluso si solo preguntas 'ayúdame a cambiar un nombre de variable', consumes el costo de 200,000 tokens. Por eso sientes que no hiciste mucho, pero la factura se dispara.

Lo peor es: El modo Agente 'lee archivos activamente'. Con una orden como 'ayúdame a optimizar el módulo de usuario', puede primero escanear el directorio relevante, luego seguir las dependencias, luego la configuración, luego las pruebas... No está siendo flojo, está 'cumpliendo con su deber según la estrategia por defecto', y la estrategia por defecto suele ser: leer más, probar más, iterar más.

2. Dos tipos de 'pereza' están arruinando tu capacidad de ingeniería

Después de analizar a esos 'hermanos de los 100 millones' en los comentarios, descubrí que la raíz de la explosión de tokens no solo está en el mecanismo de consumo de la IA, sino que también está estrechamente relacionada con la pereza de las personas.

Aquí hay dos tipos típicos de 'pereza mental'.

Pereza 1: El tipo 'gerente desentendido'

¿También tienes esta mentalidad?

• 'Este proyecto antiguo está muy desordenado, no me da pereza revisar la lógica, se lo tiro directamente a la IA.'
• 'Cursor tiene modo Agente, genial, que él mismo repare los Bugs.'

Entonces, le entregas toda la carpeta src al Agente, y das una instrucción vaga: 'Ayúdame a optimizar el módulo de usuario.' El Agente comienza a trabajar:

• Lee 50 archivos (consume 500,000).
• Descubre que hace referencia a utils, va a leer las clases de utilidad (consume 200,000).
• Intenta modificar, da error, lee el log de error (consume 100,000).
• Intenta reparar, da error otra vez...

Está probando frenéticamente, consumiendo tokens frenéticamente. ¿Y tú? Estás revisando el móvil, pensando que tu eficiencia es muy alta. La verdad es: Estás intercambiando dinero por una 'pseudo-eficiencia', produciendo un montón de código que no podrás mantener después.

De manera más profesional, hay dos niveles de pérdida aquí:

• Nivel de costo: Los tokens de entrada aumentan, las iteraciones se multiplican, los costos se suman linealmente.
• Nivel de ingeniería: Pierdes el contexto y el poder de decisión, al final solo queda un sistema incontrolable que 'funcione como pueda'.

Pereza 2: El tipo 'arrojar todo sin filtrar'

Cuando encuentras un Bug, ¿cómo se lo pasas a la IA? ¿Copias directamente Ctrl+A toda la consola de error, o directamente @Codebase para que la IA lo busque sola?

Esto se llama 'arrojar todo sin filtrar'. Te da pereza localizar el núcleo del problema, te da pereza filtrar los fragmentos de código clave. Arrojas el 99% de información inválida (ruido) y el 1% de información válida (señal) de golpe a la IA.

La IA es como un amplificador.

• Si le das lógica clara (señal), amplifica tu inteligencia, usa pocos tokens, buen resultado.
• Si le das caos y ambigüedad, amplifica tu caos, los tokens se disparan, produce basura.

3. Solución: Cómo usar la IA eficientemente y reducir el consumo de tokens

Para proteger tu billetera, y lo más importante, proteger tu control de ingeniería, debemos cambiar el modo de colaboración con la IA.

3.1 Principio de contexto mínimo

Este es el primer principio de la programación con IA. Siempre dale a la IA solo el conjunto mínimo de código correspondiente al problema actual.

En Cursor, aprovecha bien estos operadores:

• @File: Solo referencia los archivos relevantes, no toda la carpeta.
• Ctrl+L para seleccionar código: Solo envía al Chat las 50 líneas de código seleccionadas con el cursor, no todo el archivo.
• @Docs: Para bibliotecas de terceros, referencia la documentación en lugar de hacerla adivinar.

Este es el SOP (Procedimiento Operativo Estándar) estructurado y reutilizable que uso frecuentemente (si lo sigues, verás caer los tokens a simple vista):

El significado de este párrafo es: Al colaborar con la IA, presta atención a la eficiencia y precisión. Los métodos específicos son los siguientes:

• Primero, aclarar el objetivo: Explica de manera concisa y clara a la IA el problema actual y el resultado deseado, no dejes que adivine por sí sola.
• Reproducir el problema de manera simplificada: Si puedes reproducir el problema de la manera más simple, no uses métodos complejos; pega el código mínimo y clave, no apiles un montón de contenido irrelevante.
• Proporcionar la información mínima necesaria: Solo da los 1-3 archivos relevantes, las funciones clave y las primeras líneas del stack trace de error, no información completa.
• Pedir que devuelva los puntos de modificación: Haz que la IA solo te diga qué cambiar y por qué, no que reescriba todo el código extensamente.
• Finalmente, tú mismo verifica: Haz una verificación muy breve para asegurarte de que los cambios no afecten otros lugares.

En resumen, usa la información mínima y más crucial para que la IA haga el trabajo, y conserva el control final y el poder de juicio.

3.2 También lo más importante: Primero pensar, luego hacer el Prompt, primero planificar, luego actuar

Antes de presionar Enter, oblígate a hacer una pausa de 10 segundos y pregúntate tres cosas:

• ¿Qué problema estoy resolviendo? (Definir límites)
• ¿Qué módulos clave involucra este problema? (Filtrar Contexto)
• Si yo mismo lo escribiera, ¿cómo lo haría? (Proporcionar ideas)

Tú eres el 1, la IA son los ceros que siguen. Si el 1 no se sostiene, por muchos ceros que haya después, solo será consumo sin sentido.

Unas palabras sinceras

La historia de '100 millones de tokens al día' quizás no le suceda a todos. Pero el comportamiento de desperdiciar tokens, casi todos los programadores que usan IA para programar lo han experimentado.

Aunque la IA ha hecho que programar sea más fácil, todavía existen barreras. Solo aquellos que realmente saben usarla obtendrán una ventaja poderosa.

Antes, tu código malo solo 'fastidiaba' a tus colegas. Ahora, la pereza que tengas se convertirá directamente en números en la factura, castigándote a ti mismo con costos en aumento.

Así que, no seas un 'gerente desentendido'. Sé un arquitecto de IA que piense en profundidad, se exprese con precisión y planifique antes de actuar. Esta es también nuestra mayor irreemplazabilidad en esta era.