Un miliardo di Token bruciati in un giorno? La fattura AI dei programmatori sta punendo i "pigri"

Destinatari: sviluppatori che utilizzano strumenti di programmazione AI (come Cursor, Windsurf, trae...) e manager tecnici con scarsa consapevolezza dei costi dell'AI.

Punto centrale: Il Token non è solo una semplice unità di fatturazione, ma una "risorsa di attenzione" e una "moneta di potenza di calcolo". Abusare della modalità Agent e trascurare la gestione del contesto significa in realtà mascherare la pigrizia strategica (non pensare da soli) con la diligenza tattica (far pasticciare l'AI).

Le tue "spese AI" potrebbero superare il tuo stipendio

Qualche giorno fa, ho controllato la mia fattura dei Token. Quando ho visto quel numero, sono rimasto sorpreso: 10 milioni di Token. Attenzione, non è il consumo di un mese, ma di un giorno.

Pensavo fosse assurdo. Poi ho pubblicato un breve video sui calcoli dei Token.

I commenti mi hanno mostrato cosa significa "c'è sempre qualcuno più bravo".

L'immagine qui sotto è uno screenshot del consumo di 200 milioni di Token in un giorno dell'utente "La vita quotidiana di Lao K":

All'inizio pensavo fosse un caso isolato, ma quando molti utenti hanno commentato dicendo di consumare 100 milioni al giorno, ho capito che è un fenomeno molto diffuso.

Cosa significa un miliardo di Token? Se prendiamo come riferimento il tipico livello di fatturazione di "alcuni modelli commerciali mainstream" (input/output fatturati separatamente, sommati approssimativamente a 10 dollari per milione di Token per una stima di ordine di grandezza), significa bruciare 1000 dollari in un giorno. 7000 yuan bruciati in un giorno. Lo stipendio mensile di molti programmatori junior potrebbe non essere sufficiente per far "pensare" l'AI per un solo giorno.

(Nota: i prezzi variano notevolmente tra modelli/fornitori, e il costo per input e output è spesso diverso. L'obiettivo qui non è calcolare fino all'ultimo centesimo, ma prima di tutto dare un'idea dell'"ordine di grandezza".)

Se vuoi verificare tu stesso, generalmente c'è questa formula (ignorando regole speciali come cache/sconti): costo ≈ (Token_input / 1.000.000) × prezzo_in + (Token_output / 1.000.000) × prezzo_out

È controintuitivo. Tendiamo a pensare che l'AI sia economica, OpenAI addirittura abbassa i prezzi. Ma perché nell'ingegneria pratica il consumo di Token esplode esponenzialmente?

Oggi, analizzeremo a fondo la logica dietro questo "buco nero dei Token" e come possiamo limitare i danni.

Perché i Token "esplodono esponenzialmente"?

Molti non hanno idea dell'entità dei Token. Pensano: "Beh, sono solo qualche riga di codice, quanto potranno mai essere?"

1. Facciamo un calcolo chiaro

Prima di tutto, creiamo una percezione quantitativa sufficiente per l'ingegneria. Siamo chiari: i Token non sono parole, né caratteri. Sono "frammenti di codifica" in cui il modello suddivide il testo, tokenizer diversi usano metodi diversi, quindi possiamo dare solo un intervallo, non una costante "universale".

Prendi questi numeri come un "metro di stima" (per giudicare l'ordine di grandezza, stimare i costi, prendere decisioni per limitare i danni):

• 1 carattere cinese: di solito 1–2 Token (i caratteri comuni tendono a 1, quelli rari/combinazioni possono arrivare a 2–3)
• 1 parola inglese: di solito circa 1.2–1.5 Token (per stime approssimative va bene anche 1.3)
• 1 riga di codice ≈ 10–50 Token (inclusi rientri, commenti, dichiarazioni di tipo)
  • Logica di business concisa ≈ 12–20 Token
  • Con annotazioni di tipo, interface, JSDoc, rientro di 4 spazi ≈ 20–35 Token
  • Con molti import / decoratori / commenti ≈ 30–50+ Token
• 1 file sorgente (400–600 righe, progetto moderno TS/Java) ≈ 4.000–24.000 Token è comune (mediana ≈ 12.000–18.000)
• 1 progetto medio (100–200 file sorgente, solo src/, esclusi node_modules/ / codice generato)
  • "Leggere" il codice sorgente principale spesso parte da un milione di Token
  • Se aggiungi test, configurazioni, script, dichiarazioni di dipendenze, log, non è strano superare i 10 milioni di Token

I progetti frontend moderni sono in TypeScript, pieni di definizioni di Interface complesse; o in Java, con import di decine di righe. Questo "codice boilerplate" è un killer di Token. Un progetto medio, con 100 file, solo per far "leggere il codice" all'AI, potrebbe consumare facilmente 1 milione di Token.

2. L'effetto "palla di neve" dei Token

Il consumo di Token non è spaventoso per la singola conversazione, ma per l'accumulo di contesto nelle conversazioni multiple.

Il meccanismo degli LLM è senza stato. Per far ricordare all'AI cosa hai detto prima, il sistema di solito invia al modello un pacchetto con "prompt di sistema + cronologia della conversazione + file/frammenti di codice che hai citato + output delle chiamate agli strumenti (ad esempio risultati di ricerca, log di errori)". Pensi di aver fatto solo una domanda, ma in realtà stai pagando ripetutamente per "l'intero pacchetto di contesto".

• Turno 1: invii 10.000 Token, l'AI risponde con 1.000.
• Turno 2: invii (10.000 + 1.000 + nuova domanda), l'AI risponde...
• Turno 10: il tuo Context potrebbe essersi espanso a 200.000 Token.

A questo punto, anche se chiedi solo "cambiami il nome di una variabile", consumi il costo di 200.000 Token. Ecco perché ti sembra di non fare nulla, ma la fattura schizza alle stelle.

Ancora peggio: la modalità Agent "legge attivamente i file". Con un "ottimizzami il modulo utente", potrebbe prima scansionare la directory relativa, poi seguire le dipendenze, poi le configurazioni, poi i test... Non sta pigliando, sta "facendo il suo dovere secondo la strategia predefinita", e la strategia predefinita spesso è: leggi di più, prova di più, itera di più.

Due tipi di "pigrizia" stanno distruggendo le tue capacità ingegneristiche

Analizzando i commenti di quei "fratelli da un miliardo", ho scoperto che l'esplosione dei Token non è solo un problema del meccanismo di consumo dell'AI, ma è strettamente legata alla pigrizia delle persone.

Ecco due tipici "pigrizie mentali".

Pigrizia uno: il tipo "lasciar fare"

Hai mai avuto questo atteggiamento:

• "Questo vecchio progetto è troppo confusionario, non ho voglia di guardare la logica, lo butto all'AI."
• "Cursor ha la modalità Agent, perfetto, che sistemi i bug da solo."

Così, butti l'intera cartella src all'Agent, dando un'istruzione vaga: "ottimizzami il modulo utente". L'Agent inizia a lavorare:

• Legge 50 file (consuma 500.000).
• Vede che fa riferimento a utils, va a leggere le classi di utilità (consuma 200.000).
• Prova a modificare, errore, legge il log degli errori (consuma 100.000).
• Prova a sistemare, altro errore...

Sta provando freneticamente, consumando Token a raffica. E tu? Stai scrollando il telefono, pensando di essere efficiente. La verità è: stai scambiando denaro per una "pseudo-efficienza", producendo codice che poi non potrai mantenere.

Più professionalmente, ci sono due livelli di perdita:

• Livello costo: i Token di input aumentano, le iterazioni si moltiplicano, i costi si sommano linearmente
• Livello ingegneristico: perdi contesto e potere decisionale, rimane solo un sistema incontrollabile che "funziona e basta"

Pigrizia due: il tipo "tutto insieme"

Quando incontri un Bug, come lo butti all'AI? Copi incolli l'intera console degli errori con Ctrl+A, o usi direttamente @Codebase per far cercare all'AI?

Questo si chiama "gettare tutto insieme". Non hai voglia di individuare il cuore del problema, di filtrare i frammenti di codice chiave. Butti all'AI il 99% di informazioni inutili (rumore) e l'1% di informazioni utili (segnale).

L'AI è un amplificatore.

• Se gli dai logica chiara (segnale), amplifica la tua intelligenza, usa pochi Token, risultato ottimo.
• Se gli dai confusione e vaghezza, amplifica la tua confusione, i Token schizzano, produce spazzatura.

Soluzione: come usare l'AI in modo efficiente e ridurre il consumo di Token

Per proteggere il tuo portafoglio, e soprattutto il tuo controllo ingegneristico, dobbiamo cambiare il modo di collaborare con l'AI.

1. Principio del contesto minimo

Questo è il primo principio della programmazione AI. Dai sempre all'AI solo il set minimo di codice necessario per risolvere il problema attuale.

In Cursor, usa bene questi operatori:

• @File: cita solo i file rilevanti, non l'intera cartella.
• Ctrl+L seleziona codice: invia alla Chat solo le 50 righe di codice selezionate con il cursore, non l'intero file.
• @Docs: per le librerie di terze parti, cita la documentazione invece di fargliele indovinare.

Questo è il SOP strutturato e riutilizzabile che uso spesso (se lo segui, i Token diminuiranno visibilmente):

Il significato di questo paragrafo è: quando collabori con l'AI, presta attenzione all'efficienza e alla precisione. Ecco come fare:

• Prima definisci l'obiettivo: spiega all'AI in modo conciso il problema attuale e il risultato desiderato, non farglielo indovinare.
• Semplifica la riproduzione del problema: usa il metodo più semplice per riprodurre il problema, incolla il codice minimo e chiave, non accumulare montagne di contenuti irrilevanti.
• Fornisci le informazioni minime necessarie: solo i file rilevanti (1-3), le funzioni chiave e le prime righe dello stack trace degli errori, non informazioni complete.
• Chiedi di restituire i punti di modifica: fai sì che l'AI ti dica solo cosa cambiare e perché, non riscrivere tutto il codice in lungo e largo.
• Infine, verifica tu stesso: fai una verifica molto breve, assicurandoti che le modifiche non influenzino altre parti.

In breve, usa le informazioni minime e più cruciali per far lavorare l'AI, e mantieni il controllo finale e il potere di giudizio.

2. La cosa più importante: prima pensa, poi Prompt, prima pianifica, poi agisci

Prima di premere Invio, costringiti a fermarti 10 secondi e chiediti tre domande:

• Che problema sto risolvendo? (definisci i confini)
• Quali moduli core coinvolge questo problema? (filtra il Context)
• Se lo scrivessi io, come lo farei? (fornisci una linea di pensiero)

Tu sei l'1, l'AI sono gli 0 che seguono. Se l'1 non regge, tutti gli 0 che seguono sono solo consumo senza senso.

Qualche parola sincera

La storia del "miliardo di Token al giorno" forse non accadrà a tutti. Ma il comportamento di sprecare Token, quasi ogni programmatore che usa l'AI per programmare l'ha vissuto.

L'AI rende la programmazione più semplice, ma esistono ancora barriere. Solo chi sa usarla veramente avrà un'arma in più.

Prima, il tuo codice scritto male "faceva schifo" solo ai colleghi. Ora, la pigrizia che rubi si trasforma direttamente in cifre sulla fattura, punendoti con costi alle stelle.

Quindi, non fare il "lasciar fare". Sii un architetto AI che pensa in profondità, si esprime con precisione, pianifica prima di agire. Questa è anche la nostra più grande irripetibilità in questa era.