Habis Satu Hari Satu Miliar Token? Tagihan AI Programmer Sedang Menghukum "Orang Malas"

Target pembaca: Pengembang yang sedang menggunakan alat pemrograman AI (seperti Cursor, Windsurf, trae...), serta manajer teknis yang kurang memahami biaya AI.

Pandangan inti: Token bukan hanya unit penagihan sederhana, melainkan "sumber daya perhatian" dan "mata uang komputasi". Menyalahgunakan mode Agen, mengabaikan manajemen konteks, sebenarnya adalah menyembunyikan kemalasan strategis (tidak berpikir sendiri) dengan ketekunan taktis (membiarkan AI berusaha tanpa arah).

"Pengeluaran AI" Anda Mungkin Lebih Tinggi dari Gaji

Beberapa hari lalu, saya memeriksa tagihan Token saya. Saat melihat angka itu, saya agak terkejut: 10 juta Token. Perhatikan, ini bukan penggunaan sebulan, tapi satu hari.

Saya pikir ini sudah keterlaluan. Kemudian saya memposting video pendek terkait perhitungan Token.

Hasilnya, komentar membuat saya menyadari apa itu "di luar langit masih ada langit".

Gambar di bawah ini adalah tangkapan layar catatan konsumsi Token 200 juta dalam satu hari oleh netizen "Harian Lao K":

Awalnya saya pikir mungkin ini kasus individual, tetapi ketika banyak netizen berkomentar bahwa mereka mengonsumsi 100 juta per hari, saya mengerti, ini adalah fenomena yang sangat umum.

Apa artinya satu miliar Token? Jika dihitung berdasarkan tingkat penagihan umum "beberapa model komersial utama" (input/output ditagih terpisah, digabungkan secara kasar dengan perkiraan tingkat 10 USD / juta Token), maka dalam satu hari itu menghabiskan 1000 USD. Satu hari menghabiskan 7000 RMB. Gaji bulanan banyak programmer pemula mungkin tidak cukup untuk AI "berpikir" dalam satu hari ini.

(Catatan: Harga model/pemasok berbeda-beda, harga per unit input dan output juga sering berbeda. Tujuan di sini bukan menghitung hingga dua desimal, melainkan pertama-tama membangun "rasa tingkat".)

Jika Anda ingin menghitung ulang sendiri, umumnya hanya dengan satu rumus ini (abaikan aturan khusus seperti cache/diskon): biaya ≈ (Token input / 1.000.000) × harga_in + (Token output / 1.000.000) × harga_out

Ini sangat kontra-intuitif. Kita selalu merasa AI murah, OpenAI bahkan akan menurunkan harga. Tapi mengapa dalam rekayasa praktis, konsumsi Token bisa meledak secara eksponensial?

Hari ini, mari kita bongkar logika di balik "lubang hitam Token" ini, serta bagaimana kita bisa menghentikan kerugian.

Satu. Mengapa Token Bisa "Meledak Secara Eksponensial"?

Banyak teman sama sekali tidak punya konsep tentang volume Token. Berpikir: "Ah, cuma kirim beberapa baris kode kan? Bisa berapa banyak?"

1. Hitunglah dengan Jelas

Pertama, mari kita bangun persepsi kuantitatif yang cukup untuk rekayasa. Mari kita katakan dengan tegas: Token bukan jumlah kata, juga bukan jumlah karakter. Ini adalah "potongan pengkodean" setelah model memotong teks, tokenizer yang digunakan model berbeda, jadi hanya bisa memberikan rentang, bukan "konstanta yang berlaku universal".

Angka-angka di bawah ini, anggap saja sebagai "penggaris perkiraan" (tujuannya untuk menilai tingkat, memperkirakan biaya, membuat keputusan penghentian kerugian):

• 1 karakter bahasa Mandarin: Umumnya 1–2 Token (karakter frekuensi tinggi mendekati 1, karakter langka/kombinasi lebih mudah mencapai 2–3)
• 1 kata bahasa Inggris: Umumnya sekitar 1.2–1.5 Token (perkiraan kasar bisa pakai 1.3 juga)
• 1 baris kode ≈ 10–50 Token (termasuk indentasi, komentar, deklarasi tipe)
• Logika bisnis ringkas ≈ 12–20 Token
• Dengan anotasi tipe, interface, JSDoc, indentasi 4 spasi ≈ 20–35 Token
• Dengan banyak import / dekorator / komentar ≈ 30–50+ Token
• 1 file sumber (400–600 baris, proyek TS/Java modern) ≈ 4.000–24.000 Token sangat umum (median ≈ 12.000–18.000)
• 1 proyek menengah (100–200 file sumber, hanya hitung src/, tidak termasuk node_modules/ / kode hasil generate)
• "Membaca sekilas" kode inti seringkali dimulai dari jutaan Token
• Jika ditambah dengan pengujian, konfigurasi, skrip, deklarasi dependensi, log, tidak aneh mencapai puluhan juta Token

Proyek frontend sekarang banyak yang TypeScript, penuh dengan definisi Interface yang kompleks; atau Java, import puluhan baris. "Kode template" ini sebenarnya adalah pembunuh Token. Sebuah proyek menengah, jika ada 100 file, hanya dengan meminta AI "membaca kode sekali", kemungkinan langsung menghabiskan 1 juta Token.

2. Efek "Bola Salju" Token

Yang paling menakutkan dari konsumsi Token bukanlah percakapan tunggal, melainkan akumulasi konteks dalam percakapan multi-ronde.

Mekanisme LLM adalah tanpa status. Agar AI ingat apa yang Anda katakan sebelumnya, sistem biasanya akan mengemas "prompt sistem + riwayat percakapan + file/fragmen kode yang Anda kutip + output panggilan alat (misalnya hasil pencarian, log error)" bersama-sama dan mengirimkannya ke model. Anda pikir Anda hanya bertanya satu kalimat, padahal Anda berulang kali membayar untuk "paket konteks keseluruhan".

• Ronde 1: Kirim 10.000 Token, AI balas 1.000.
• Ronde 2: Kirim (10.000 + 1.000 + pertanyaan baru), AI balas...
• Ronde 10: Konteks Anda mungkin sudah membengkak menjadi 200.000 Token.

Saat ini, meskipun Anda hanya bertanya "bantu ubah nama variabel", yang dikonsumsi adalah biaya 200.000 Token. Inilah mengapa Anda merasa tidak melakukan apa-apa, tetapi tagihan melonjak.

Yang lebih parah: Mode Agen akan "secara aktif membaca file". Satu kalimat Anda "bantu optimalkan modul pengguna", mungkin pertama-tama ia akan memindai direktori terkait, lalu mengejar dependensi, lalu mengejar konfigurasi, lalu mengejar pengujian... Ia tidak malas, ia sedang "bertanggung jawab sesuai strategi default", dan strategi default seringkali adalah: banyak membaca, banyak mencoba, banyak iterasi.

Dua. Dua Jenis "Kemalasan" Sedang Menghancurkan Kemampuan Rekayasa Anda

Setelah meninjau ulang beberapa "kakak satu miliar" di kolom komentar, saya menemukan akar penyebab melonjaknya Token tidak hanya masalah mekanisme konsumsi AI, tetapi juga erat kaitannya dengan kemalasan manusia.

Di bawah ini ada dua jenis "kemalasan berpikir" yang khas.

Kemalasan Pertama: Tipe Lepas Tangan

Apakah Anda juga punya mentalitas seperti ini:

• "Proyek lama ini terlalu berantakan, saya malas melihat logikanya, langsung serahkan ke AI saja."
• "Cursor punya mode Agen, bagus, biarkan dia sendiri yang perbaiki Bug."

Kemudian, Anda melempar seluruh folder src ke Agen, memberikan instruksi yang kabur: "Bantu optimalkan modul pengguna." Agen mulai bekerja:

• Ia membaca 50 file (menghabiskan 500.000).
• Ia menemukan referensi ke utils, lalu membaca kelas utilitas (menghabiskan 200.000).
• Ia mencoba mengubah, error, membaca log error (menghabiskan 100.000).
• Ia mencoba memperbaiki, error lagi...

Ia sedang mencoba-coba dengan gila-gilaan, menghabiskan Token dengan gila-gilaan. Dan Anda? Anda sedang main ponsel, merasa efisiensi Anda sangat tinggi. Kenyataannya: Anda menukar uang dengan "efisiensi palsu", menghasilkan tumpukan kode yang tidak bisa Anda rawat nantinya.

Lebih profesionalnya, ada dua lapisan kerugian di sini:

• Lapisan biaya: Token input membesar, iterasi bertambah banyak, biaya bertambah linear
• Lapisan rekayasa: Anda kehilangan konteks dan hak keputusan, akhirnya hanya tersisa sistem tak terkendali yang "asal bisa jalan"

Kemalasan Kedua: Tipe Serampangan

Saat menemukan Bug, bagaimana Anda melemparkannya ke AI? Apakah langsung Ctrl+A menyalin seluruh konsol error, atau langsung @Codebase membiarkan AI mencari sendiri?

Ini disebut "serampangan". Anda malas mencari inti masalah, malas menyaring fragmen kode kunci. Anda memberikan 99% informasi tidak valid (noise) dan 1% informasi valid (sinyal) sekaligus ke AI.

AI seperti penguat.

• Anda memberinya logika yang jelas (sinyal), ia menguatkan kecerdasan Anda, Token sedikit digunakan, hasilnya bagus.
• Anda memberinya kekacauan dan ketidakjelasan, ia menguatkan kekacauan Anda, Token melonjak, menghasilkan sampah.

Tiga. Solusi: Bagaimana Menggunakan AI Secara Efisien, Mengurangi Konsumsi Token

Ingin menjaga dompet Anda, lebih penting lagi menjaga kendali rekayasa Anda, kita harus mengubah mode kolaborasi dengan AI.

1. Prinsip Konteks Minimal

Ini adalah prinsip pertama pemrograman AI. Selalu berikan AI hanya kumpulan kode minimal yang sesuai untuk menyelesaikan masalah saat ini.

Di Cursor, manfaatkan operator-operator ini:

• @File: Hanya kutip file terkait, bukan seluruh folder.
• Ctrl+L pilih kode: Hanya kirim 50 baris kode yang dipilih kursor ke Chat, bukan seluruh file.
• @Docs: Untuk pustaka pihak ketiga, kutip dokumentasi daripada membiarkannya menebak.

Ini yang sering saya gunakan, SOP terstruktur dan dapat digunakan kembali (Anda ikuti, Token akan turun terlihat jelas):

Maksud dari paragraf ini adalah: Saat berkolaborasi dengan AI, perhatikan efisiensi dan ketepatan. Cara spesifiknya sebagai berikut:

• Pertama tentukan tujuan: Beri tahu AI dengan ringkas dan jelas masalah saat ini dan hasil yang diharapkan, jangan biarkan dia menebak sendiri.
• Sederhanakan reproduksi masalah: Gunakan cara paling sederhana untuk mereproduksi masalah daripada cara rumit, tempelkan kode minimal dan kunci, jangan menumpuk banyak konten tidak relevan.
• Berikan informasi minimal yang diperlukan: Hanya berikan 1-3 file terkait, fungsi kunci, dan beberapa baris pertama stack error, tidak perlu informasi lengkap.
• Minta kembalikan titik perubahan: Minta AI hanya memberi tahu di mana mengubah, mengapa mengubah, jangan biarkan dia menulis ulang semua kode dengan panjang lebar.
• Terakhir Anda sendiri yang mengawasi: Lakukan verifikasi paling ringkas, pastikan perubahan tidak mempengaruhi tempat lain.

Singkatnya, gunakan informasi paling sedikit dan paling kunci untuk membuat AI bekerja, dan pertahankan kendali serta hak penilaian akhir.

2. Yang Paling Penting Juga: Berpikir Dulu, Lalu Prompt, Rencanakan Dulu, Lalu Bertindak

Sebelum menekan enter, paksa diri Anda berhenti 10 detik, tanyakan tiga pertanyaan pada diri sendiri:

• Apa masalah yang saya selesaikan? (Tentukan batasan)
• Masalah ini melibatkan modul inti apa saja? (Saring Konteks)
• Jika saya sendiri yang menulis, bagaimana saya akan menulisnya? (Berikan ide)

Anda adalah 1, AI adalah 0 di belakangnya. Jika 1 tidak berdiri, 0 di belakangnya sebanyak apa pun, hanyalah konsumsi tanpa makna.

Ungkapan Hati

Kisah "satu hari satu miliar Token" mungkin tidak terjadi pada setiap orang. Tapi perilaku menyia-nyiakan Token, hampir dialami setiap programmer yang menggunakan pemrograman AI.

AI meskipun membuat pemrograman menjadi lebih mudah, tapi masih ada hambatannya. Orang yang benar-benar bisa menggunakannya baru akan seperti harimau bersayap.

Dulu, kode buruk yang Anda tulis hanya akan "memuakkan" rekan kerja. Sekarang, kemalasan yang Anda curangi, akan langsung berubah menjadi angka di tagihan, menghukum diri sendiri dengan biaya yang melonjak.

Jadi, jangan jadi "lepas tangan". Jadilah arsitek AI yang berpikir mendalam, ekspresif tepat, merencanakan dulu baru bertindak. Ini juga ketidaktergantungan terbesar kita di era ini.