Um bilhão de Tokens queimados em um dia? A conta de IA dos programadores está punindo os "preguiçosos"

Público-alvo: Desenvolvedores que utilizam ferramentas de programação com IA (como Cursor, Windsurf, trae...), e gestores técnicos que não têm consciência dos custos da IA.

Ponto central: Token não é apenas uma unidade simples de cobrança, mas um "recurso de atenção" e uma "moeda de poder computacional". Abusar do modo Agente e negligenciar o gerenciamento de contexto é, na verdade, usar a diligência tática (deixar a IA fazer bagunça) para mascarar a preguiça estratégica (não pensar por si mesmo).

Sua "despesa com IA" pode ser maior que seu salário

Há alguns dias, verifiquei minha fatura de Tokens. Quando vi o número, fiquei surpreso: 10 milhões de Tokens. Atenção, não é o consumo de um mês, é de um dia.

Pensei que meu caso fosse absurdo. Depois, publiquei um vídeo curto relacionado ao cálculo de Tokens.

O resultado foi que os comentários me mostraram o que é "há sempre alguém melhor".

A imagem abaixo é um print do registro de consumo de 200 milhões de Tokens em um dia do usuário "老K的日常":

No começo, achei que fosse um caso isolado, mas quando muitos usuários comentaram consumindo 100 milhões por dia, entendi que é um fenômeno bastante comum.

O que significa 100 milhões de Tokens? Se considerarmos o nível de cobrança comum de "alguns modelos comerciais principais" (entrada/saída cobrados separadamente, somados e estimados grosseiramente em US$ 10 / milhão de Tokens), isso significa queimar US$ 1000 em um dia. Queimar 7000 yuans em um dia. O salário mensal de muitos programadores juniores pode não ser suficiente para a IA "pensar" por um dia.

(Observação: os preços variam muito entre diferentes modelos/fornecedores, e os valores unitários de entrada e saída também costumam ser diferentes. O objetivo aqui não é calcular com precisão até a segunda casa decimal, mas primeiro estabelecer a "sensação de magnitude".)

Se quiser recalcular, geralmente é esta fórmula (ignorando regras especiais como cache/descontos): custo ≈ (Tokens de entrada / 1.000.000) × preço_in + (Tokens de saída / 1.000.000) × preço_out

Isso é muito contra-intuitivo. Sempre achamos que a IA é barata, a OpenAI até reduz preços. Mas por que, na prática de engenharia, o consumo de Tokens explode exponencialmente?

Hoje, vamos desmontar profundamente a lógica por trás desse "buraco negro de Tokens" e como podemos reduzir as perdas.

1. Por que os Tokens "explodem exponencialmente"?

Muitos colegas não têm noção do volume de Tokens. Pensam: "Ah, é só enviar algumas linhas de código, quanto pode ser?"

1.1 Façamos uma conta clara

Primeiro, vamos estabelecer uma percepção quantitativa suficiente para a engenharia. Para deixar claro: Token não é número de palavras, nem de caracteres. É um "fragmento de codificação" após o modelo dividir o texto. Diferentes modelos usam tokenizers diferentes, então só podemos dar um intervalo, não uma constante "universal".

Considere os números abaixo como uma "régua de estimativa" (o objetivo é julgar a magnitude, estimar custos e tomar decisões para reduzir perdas):

• 1 caractere chinês: geralmente entre 1–2 Tokens (caracteres comuns mais próximos de 1, caracteres raros/combinações podem chegar a 2–3)
• 1 palavra em inglês: geralmente em torno de 1.2–1.5 Tokens (pode usar 1.3 para estimativa grosseira)
• 1 linha de código ≈ 10–50 Tokens (incluindo indentação, comentários, declarações de tipo)
• Lógica de negócios concisa ≈ 12–20 Tokens
• Com anotações de tipo, interface, JSDoc, indentação de 4 espaços ≈ 20–35 Tokens
• Com muitos imports / decoradores / comentários ≈ 30–50+ Tokens
• 1 arquivo fonte (400–600 linhas, projeto moderno TS/Java) ≈ 4.000–24.000 Tokens é comum (mediana ≈ 12.000–18.000)
• 1 projeto médio (100–200 arquivos fonte, considerando apenas src/, excluindo node_modules/ / código gerado)
• "Ler completamente" o código-fonte principal frequentemente começa em milhões de Tokens
• Se adicionarmos testes, configurações, scripts, declarações de dependência, logs, não é estranho ultrapassar dezenas de milhões de Tokens

Os projetos front-end atuais são em TypeScript, cheios de definições complexas de Interface; ou Java, com dezenas de linhas de Import. Esses "códigos boilerplate" são verdadeiros assassinos de Tokens. Um projeto médio, com 100 arquivos, apenas para a IA "ler o código uma vez", pode facilmente consumir 1 milhão de Tokens.

1.2 O efeito "bola de neve" dos Tokens

O mais assustador no consumo de Tokens não é uma única conversa, mas a acumulação de contexto em múltiplos turnos de diálogo.

O mecanismo do LLM é sem estado. Para que a IA lembre o que você disse anteriormente, o sistema geralmente empacota e envia ao modelo: "prompt do sistema + histórico da conversa + trechos de arquivos/código que você referenciou + saídas de chamadas de ferramentas (por exemplo, resultados de busca, logs de erro)". Você acha que fez apenas uma pergunta, mas na verdade está pagando repetidamente pelo "pacote de contexto inteiro".

• Turno 1: envia 10 mil Tokens, IA responde 1 mil.
• Turno 2: envia (10 mil + 1 mil + nova pergunta), IA responde...
• Turno 10: seu Contexto pode ter inflado para 200 mil Tokens.

Nesse ponto, mesmo que você apenas pergunte "ajude-me a mudar o nome de uma variável", o custo será de 200 mil Tokens. É por isso que você sente que não fez nada, mas a fatura dispara.

Pior ainda: o modo Agente "lê arquivos ativamente". Com um comando como "ajude-me a otimizar o módulo de usuários", ele pode primeiro escanear o diretório relevante, depois seguir dependências, configurações, testes... Ele não está sendo preguiçoso, está "cumprindo seu dever conforme a estratégia padrão", e a estratégia padrão geralmente é: ler mais, tentar mais, iterar mais.

2. Dois tipos de "preguiça" estão destruindo sua capacidade de engenharia

Após analisar os casos dos "irmãos de 100 milhões" nos comentários, descobri que a raiz da explosão de Tokens não está apenas no mecanismo de consumo da IA, mas também está intimamente relacionada à preguiça das pessoas.

Abaixo estão dois tipos típicos de "preguiça mental".

Preguiça um: o tipo "delegador total"

Você também tem essa mentalidade?

• "Esse projeto antigo está muito bagunçado, não quero entender a lógica, vou jogar para a IA."
• "O Cursor tem modo Agente, ótimo, deixe ele consertar os bugs sozinho."

Então, você joga toda a pasta src para o Agente e dá uma instrução vaga: "Ajude-me a otimizar o módulo de usuários." O Agente começa a trabalhar:

• Lê 50 arquivos (consome 500 mil).
• Descobre referências a utils, vai ler as classes utilitárias (consome 200 mil).
• Tenta modificar, dá erro, lê os logs de erro (consome 100 mil).
• Tenta corrigir, dá erro novamente...

Ele está tentando loucamente, consumindo Tokens loucamente. E você? Está no celular, achando que sua eficiência é alta. A verdade é: você está trocando dinheiro por "pseudo-eficiência", produzindo código que não conseguirá manter depois.

Mais profissionalmente, há duas camadas de perda:

• Camada de custo: Tokens de entrada aumentam, número de iterações aumenta, custos se somam linearmente.
• Camada de engenharia: você perde contexto e poder de decisão, restando apenas um sistema incontrolável que "funciona, mas só isso".

Preguiça dois: o tipo "tudo junto e misturado"

Quando encontra um Bug, como você joga para a IA? Copia todo o console de erro com Ctrl+A, ou simplesmente usa @Codebase para a IA procurar sozinha?

Isso se chama "tudo junto e misturado". Você é preguiçoso para localizar o núcleo do problema, para filtrar os trechos de código-chave. Você joga 99% de informação inválida (ruído) e 1% de informação válida (sinal) para a IA de uma vez.

A IA é como um amplificador.

• Se você der lógica clara (sinal), ela amplifica sua inteligência, usa poucos Tokens, resultado bom.
• Se você der confusão e ambiguidade, ela amplifica sua confusão, Tokens disparam, produz lixo.

3. Solução: como usar a IA com eficiência e reduzir o consumo de Tokens

Para proteger sua carteira e, mais importante, seu controle de engenharia, devemos mudar o modo de colaboração com a IA.

3.1 Princípio do contexto mínimo

Este é o primeiro princípio da programação com IA. Sempre forneça à IA apenas o conjunto mínimo de código necessário para resolver o problema atual.

No Cursor, use bem estes operadores:

• @File: referencie apenas os arquivos relevantes, não a pasta inteira.
• Ctrl+L para selecionar código: envie para o Chat apenas as 50 linhas de código selecionadas pelo cursor, não o arquivo inteiro.
• @Docs: para bibliotecas de terceiros, referencie a documentação em vez de deixá-la adivinhar.

Este é o SOP (Procedimento Operacional Padrão) estruturado e reutilizável que uso frequentemente (seguindo isso, você verá o consumo de Tokens cair visivelmente):

O significado deste parágrafo é: ao colaborar com a IA, preste atenção à eficiência e precisão. As práticas específicas são as seguintes:

• Primeiro, defina o objetivo: explique de forma concisa e clara à IA o problema atual e o resultado desejado, não deixe que ela adivinhe.
• Simplifique a reprodução do problema: use o método mais simples para reproduzir o problema, cole o mínimo de código crucial, não acumule um monte de conteúdo irrelevante.
• Forneça as informações mínimas necessárias: apenas 1-3 arquivos relevantes, funções-chave e as primeiras linhas do stack trace de erro, não informações completas.
• Peça para retornar os pontos de modificação: peça à IA para apenas dizer onde modificar e por quê, não para reescrever todo o código extensivamente.
• Por fim, você mesmo valida: faça uma verificação breve para garantir que as alterações não afetem outras partes.

Em resumo, use as informações mínimas e mais cruciais para que a IA faça o trabalho, e mantenha o controle final e o poder de julgamento.

3.2 E o mais importante: pense primeiro, depois faça o Prompt, planeje primeiro, depois aja

Antes de pressionar Enter, force-se a pausar por 10 segundos e pergunte a si mesmo três questões:

• Que problema estou resolvendo? (definir limites)
• Quais módulos centrais este problema envolve? (filtrar Contexto)
• Se eu fosse escrever sozinho, como faria? (fornecer linha de pensamento)

Você é o 1, a IA são os zeros seguintes. Se o 1 não se sustentar, por mais zeros que venham depois, será apenas consumo sem sentido.

Algumas palavras sinceras

A história de "100 milhões de Tokens em um dia" talvez não aconteça com todos. Mas o comportamento de desperdiçar Tokens é algo que quase todo programador que usa IA para programação já experimentou.

A IA tornou a programação mais fácil, mas ainda há barreiras. Apenas quem sabe usar realmente terá uma vantagem poderosa.

Antes, seu código ruim apenas "incomodava" os colegas. Agora, sua preguiça se transforma diretamente em números na fatura, punindo você mesmo com custos crescentes.

Portanto, não seja um "delegador total". Seja um arquiteto de IA que pensa profundamente, se expressa com precisão, planeja antes de agir. Esta também é nossa maior irreplaceabilidade nesta era.