Estimativa de custos de builds com IA simplificada: preveja créditos e tokens por recurso, defina prompts e evite retrabalho para manter o app dentro do orçamento.
Construir com ajuda de IA parece barato até que, de repente, não é. Isso acontece porque você não está pagando por um preço fixo do recurso. Você paga por tentativas: mensagens, código gerado, revisões, testes e retrabalho. Quando o plano está vago, o número de tentativas sobe rápido.
A maioria dos picos de custo vem de alguns padrões recorrentes:
Ao estimar, seja claro sobre o que você está realmente orçando:
Trate qualquer estimativa como um intervalo, não um único número. Um recurso pode parecer pequeno na UI e grande na lógica, ou o contrário. O melhor caso é um primeiro rascunho forte. O pior caso são várias voltas de correção.
O resto deste guia usa buckets de recursos repetíveis: auth, CRUD, integrações e redesenhos de UI. Se você usa uma plataforma baseada em créditos tipo Koder.ai (koder.ai), vai sentir isso rápido: começar com "construir um dashboard" e depois adicionar papéis, logs de auditoria e um novo layout consome muito mais créditos do que escrever essas restrições desde o início.
As pessoas costumam misturar três ideias diferentes: tokens, créditos e etapas de build. Separá-las deixa os custos mais fáceis de prever.
Um token é um pequeno pedaço de texto que o modelo lê ou escreve. Seu prompt usa tokens, a resposta do modelo usa tokens, e um histórico de chat longo usa tokens porque o modelo precisa relê-lo.
Um crédito é a unidade de cobrança da sua plataforma. Em ferramentas como Koder.ai, créditos geralmente cobrem o uso do modelo mais o trabalho da plataforma por trás do chat (por exemplo, agentes executando tarefas, criando arquivos e verificando resultados). Você não precisa dos detalhes internos para orçar, mas precisa reconhecer o que faz o uso crescer.
Uma etapa de build é uma mudança significativa no projeto: "adicionar login por e-mail", "criar a tabela users" ou "ligar esta tela a um endpoint." Um único recurso costuma precisar de muitas etapas, e cada etapa pode disparar múltiplas chamadas ao modelo.
O uso sobe mais rápido quando você tem contexto longo (grandes specs, histórico de chat extenso, muitos arquivos referenciados), muitas iterações, saídas grandes (reescritas completas de arquivos, blocos de código grandes) ou pedidos ambíguos que forçam o modelo a adivinhar.
Pequenas mudanças no prompt podem alterar muito o custo porque mudam quantas tentativas você precisa. "Um sistema de auth completo" convida opções que você não pediu. "Email e senha apenas, sem login social, exatamente duas telas" corta peças móveis.
Uma regra que funciona: menos peças móveis significa menos retries.
Pare de estimar em "telas" ou "mensagens." Estime em recursos que um usuário nomearia em voz alta. Isso vincula o orçamento a resultados, não a quão falador o build fica.
Para cada recurso, estime três partes:
A maioria dos estouros acontece em teste e revisão, não no primeiro rascunho.
Use um intervalo para cada parte: baixo (direto), típico (algum vai-e-volta), alto (surpresas). Se sua plataforma é baseada em créditos, acompanhe em créditos. Se você rastreia tokens diretamente, acompanhe em tokens. O ponto é o mesmo: uma previsão que permanece honesta quando a realidade muda.
Duas linhas ajudam a evitar estouros auto-infligidos:
Buffer de desconhecidos (10–20%) como linha própria. Não esconda dentro dos recursos.
Mudanças solicitadas depois como um bucket separado para ideias novas após um recurso ser aceite ("também adicionar times", "fazer o dashboard parecer X"). Se não separar, você acaba culpando a estimativa original pelo crescimento normal.
Aqui vai um template leve que você pode copiar:
Feature: Password login
- Build: low 30 | typical 60 | high 120
- Test: low 15 | typical 30 | high 60
- Revise: low 10 | typical 20 | high 40
Subtotal (typical): 110
Buffer (15%): 17
Later changes (held): 50
Repita isso para cada recurso (auth, CRUD, uma integração, um refresh de UI). Some usando "typical" para seu plano e "high" como checagem de pior caso.
Auth e CRUD parecem básicos, mas ficam caros quando o escopo é vago. Trate-os como um menu: cada opção adiciona custo.
Anote o que significa "feito" para controle de acesso. Os maiores direcionadores são o número de métodos de login e o número de caminhos de permissão.
Seja específico sobre:
Se você só disser "adicionar auth", receberá uma solução genérica e depois pagará para corrigir edge cases. Decidir a forma desde o início é mais barato.
O custo de CRUD é dirigido por quantas entidades você tem e quanto comportamento cada uma precisa. Um modelo prático: cada entidade costuma implicar 3–6 telas (lista, detalhe, criar, editar, às vezes admin ou views de auditoria), mais trabalho de API e validação.
Ao definir CRUD, nomeie as entidades e inclua campos, tipos e regras de validação (required, unique, ranges). Depois defina comportamento de lista: filtros, ordenação, paginação e busca. "Busca" pode ser um simples filtro contains ou algo bem mais pesado.
Decida também se telas admin diferem das telas do usuário. Layouts separados, campos extras e ações em massa podem dobrar o trabalho.
Edge cases que aumentam custo rapidamente incluem permissões por linha, logs de auditoria, importação/exportação CSV, soft delete e workflows de aprovação. Tudo isso é viável, mas o orçamento permanece previsível quando você escolhe explicitamente o que quer antes de gerar o recurso.
Integrações parecem caras porque escondem trabalho. A correção é quebrá-las em pedaços pequenos e testáveis em vez de "conectar ao X." Isso torna a estimativa mais previsível e traz prompts mais limpos.
Um escopo sólido de integração geralmente inclui:
Antes de promptar, trave o contrato de dados. Liste os objetos e campos exatos que precisa. "Sincronizar customers" é vago. "Sync Customer{id, email, status} e Order{id, total, updated_at}" evita que o modelo invente tabelas, telas e endpoints extras.
Depois, decida direção e frequência. Um sync unidirecional (apenas import) é bem mais barato que bidirecional porque o bidirecional precisa de regras de conflito e mais testes. Se precisar bidirecional, escolha a regra vencedora desde o início (fonte da verdade, last-write-wins ou revisão manual).
Planeje a falha como garantida. Decida o que acontece quando a API cai. Um registro de log + alerta e um botão "re-executar sync" manual muitas vezes é suficiente. Manter mínimo evita pagar por um sistema ops completo que você não pediu.
Por fim, adicione buffer para esquisitices de terceiros e testes. Mesmo APIs "simples" trazem paginação, enums estranhos, docs inconsistentes e limites de taxa. Orçar 20–40% extra para testes e correções de integração é realista.
O trabalho de UI é onde os orçamentos vazam silenciosamente. "Redesign" pode significar trocar cores ou reconstruir todo o fluxo, então diga o que muda: layout, componentes, copy ou passos do usuário.
Separe mudanças apenas visuais de mudanças que afetam comportamento. Visual-only altera estilos, espaçamento e estrutura de componentes. Assim que você muda o que um botão faz, como a validação funciona ou como os dados carregam, é trabalho de recurso.
Evite "redesenhar o app todo." Liste as telas e estados exatos. Se não consegue listar as páginas, não consegue estimar.
Mantenha o escopo curto e concreto:
Esse tipo de prompt impede o modelo de chutar design por toda a base de código, que é o que gera ida-e-volta.
Mudanças de UI geralmente precisam de pelo menos duas checagens: desktop e mobile. Adicione uma verificação básica de acessibilidade (contraste, estados de foco, navegação por teclado), mesmo sem uma auditoria completa.
Um método prático de estimativa é:
(número de páginas) x (profundidade da mudança) x (número de passes)
Exemplo: 3 páginas x profundidade média (novo layout + ajustes de componentes) x 2 passes (build + polimento) é um bloco previsível de créditos. Se também mudar o fluxo de onboarding, trate como linha separada.
A maneira mais barata de controlar créditos é saber o que você quer antes de pedir ao modelo para construir. Retrabalho é onde os custos saltam.
Comece com um parágrafo que diz o usuário e o objetivo. Por exemplo: "Uma recepcionista de uma pequena clínica faz login, adiciona pacientes, agenda consultas e vê a lista do dia." Isso estabelece limites e desencoraja o modelo de inventar papéis, telas ou fluxos extras.
Depois descreva o produto como telas e ações, não módulos vagos. Em vez de "módulo de consultas", escreva "Tela Calendário: criar, reagendar, cancelar, buscar." Torna o trabalho contável.
Inclua apenas os dados essenciais. Você não precisa de todos os campos ainda, apenas o que torna o recurso real. Um prompt forte geralmente contém:
Checks de aceite evitam pagar duas vezes. Para cada recurso, escreva 2–4 checks como "Usuário pode resetar senha via e-mail" ou "Criar consulta previne double booking." Se você usa Koder.ai, esses checks também se encaixam naturalmente no modo de Planejamento antes de gerar código.
Seja explícito sobre itens fora do escopo: "sem dashboard admin", "sem pagamentos", "sem multi-idioma", "sem sincronização com calendário externo." Isso evita trabalho “bonitinho” surpresa.
Construa em pedaços pequenos e re-estime após cada pedaço. Um ritmo simples: gerar uma tela ou endpoint, rodar, consertar problemas, então seguir. Se um pedaço custa mais que o esperado, corte escopo ou reduza o próximo antes de se desviar.
A maioria dos picos de custo vem de fazer demais numa única mensagem. Trate o modelo como um colega: apresente-o em passos pequenos e claros.
Comece com um plano, não com código. Peça um plano curto com suposições e perguntas em aberto, confirme-o e então solicite o primeiro passo de implementação pequeno. Quando você combina planejamento, construção, testes, copy e styling num só prompt, convida saídas longas e mais erros.
Mantenha o contexto enxuto. Inclua apenas telas, componentes ou notas de API que importem para a mudança. Se estiver usando Koder.ai, selecione os arquivos específicos envolvidos e refira-se a eles pelo nome. Arquivos extras aumentam tokens e puxam edições para áreas não relacionadas.
Peça diffs pequenos. Um prompt deve mudar uma coisa quando possível: um único endpoint, um formulário, um estado de erro, uma tela. Mudanças pequenas são mais fáceis de revisar e, se algo der errado, você não paga para refazer partes não relacionadas.
Um conjunto simples de regras de trabalho:
Pare loops cedo. Se a segunda tentativa ainda estiver errada, mude o input, não só a redação. Adicione o detalhe que falta, remova requisitos conflitantes ou mostre o caso exato que falha. Repetir "tente de novo" muitas vezes queima tokens sem aproximar-se do objetivo.
Exemplo: você quer "login + esqueci a senha" e um layout melhor. Faça em três prompts: (1) esboçar fluxos e telas necessárias, (2) implementar só o fluxo de auth, (3) ajustar espaçamento e cores da UI. Cada passo fica revisável e barato.
A maioria dos estouros não vem de grandes features. Vem de lacunas pequenas de escopo que multiplicam em rodadas extras de prompt, mais código gerado e mais consertos.
Construir antes de concordar com o "pronto"
Se você gerar código sem checks de aceite, vai pagar por reescritas. Escreva 3–5 checks primeiro: o que um usuário pode fazer, quais erros aparecem, quais dados devem ser armazenados.
Usar palavras vagas
"Moderno", "bonito" e "melhorar" convidam ida-e-volta. Troque por específicos como "layout duas colunas no desktop, coluna única no mobile" ou "cor do botão primário #1F6FEB."
Juntar múltiplos recursos num prompt só
"Adicionar auth, adicionar cobrança, adicionar dashboard admin" torna difícil rastrear mudanças e estimar retrabalhos. Faça um recurso por vez e peça um resumo curto dos arquivos tocados.
Mudar o modelo de dados tarde
Renomear tabelas, trocar relacionamentos ou mudar IDs no meio força edição em UI, API e migrations. Trave entidades principais cedo, mesmo que alguns campos fiquem para "futuro."
Pular testes até o fim
Bugs viram loops de regenerar-corrigir-regenerar. Peça um pequeno conjunto de testes por recurso, não um grande passe de testes no fim.
Um exemplo concreto: você pede a Koder.ai para "melhorar o CRM" e ele muda layouts, renomeia campos e ajusta endpoints num só passo. Depois a integração quebra e você gasta créditos só para encontrar o que mudou. Se em vez disso você disser "mantenha o modelo de dados inalterado, só atualize a página de listagem, não toque nas rotas de API, e passe nestes 4 checks", você limita churn e mantém os custos estáveis.
Trate o orçamento como planejar um pequeno projeto, não um prompt mágico único. Um check de 2 minutos pega a maioria dos problemas de overspend cedo.
Passe por estes itens e corrija qualquer "não" antes de gerar mais código:
Se você usa Koder.ai, trate cada pedaço como um ponto de snapshot: gere uma parte, teste, e só então continue. Snapshots e rollback são mais valiosos antes de mudanças arriscadas (edições no modelo de dados, refactors amplos de UI ou reescritas de integração).
Um exemplo simples: em vez de promptar "Construir gerenciamento de usuários", faça "Login por email apenas, reset de senha incluído, sem login social, admin pode desativar usuários, deve haver testes para login e reset." Checks claros reduzem retrabalhos, e retrabalhos são onde tokens e créditos desaparecem.
Aqui vai um pequeno exemplo realista que você pode copiar. O app é uma ferramenta interna: login, dois módulos simples e uma integração.
Assuma que um "ciclo de build" é: plano curto, gerar/atualizar código, revisão rápida e correção. Seus créditos rastreiam principalmente quantos ciclos você roda e quão grande cada ciclo é.
Lista de recursos para a ferramenta interna:
| Feature | O que inclui | Low | Typical | High |
|---|---|---|---|---|
| Login + papéis | Sign in, sign out, dois papéis (Admin, User), páginas protegidas | 1 ciclo | 2 ciclos | 4 ciclos |
| CRUD módulo 1 | "Employees" lista, criar/editar, validação básica, busca | 2 ciclos | 3 ciclos | 6 ciclos |
| CRUD módulo 2 | "Assets" lista, criar/editar, atribuir a employee, campos de auditoria | 2 ciclos | 4 ciclos | 7 ciclos |
| Uma integração | Enviar um evento a um serviço externo quando um asset é atribuído | 1 ciclo | 2 ciclos | 5 ciclos |
Uma sequência de prompts que mantém checkpoints:
Os custos sobem quando você muda decisões depois que o código existe. Gatilhos comuns: mudanças de papéis (novos papéis ou caminhos de permissão), campos tardios (especialmente os que tocam múltiplos módulos e a integração), erros de integração (falha de auth, payloads incompatíveis) e redesign de UI depois que os formulários já existem.
Próximos passos: planeje feature a feature, construa em ciclos e reverifique créditos após cada ciclo. Use snapshots antes de mudanças arriscadas para poder reverter rápido e manter o projeto dentro da sua faixa típica.
Orce como um intervalo porque você está pagando por tentativas, não por um preço fixo do recurso. Os custos aumentam com:
Uma mudança “pequena” na UI pode ficar cara se alterar lógica, dados ou fluxos.
Tokens são pedaços de texto que o modelo lê/escreve (seu prompt, a resposta e qualquer histórico de chat que precise ser relido).
Créditos são a unidade de cobrança da sua plataforma (costumam cobrir uso do modelo mais tarefas da plataforma como agentes e edição de arquivos).
Etapas de build são mudanças significativas no projeto (adicionar uma tabela, ligar uma tela, criar um endpoint). Um recurso geralmente tem muitas etapas, e cada etapa pode disparar várias chamadas ao modelo.
Estimule por recursos que um usuário nomearia ("login por senha", "lista de funcionários", "atribuir ativo") em vez de “telas” ou “mensagens”. Para cada recurso, separe três partes:
Atribua faixas baixo/typical/alto e some. Use "typical" para o plano normal e "high" como verificação de pior caso.
Adicione duas linhas explícitas:
Manter “mudanças depois” separado evita culpar a estimativa original pelo crescimento normal do escopo.
Descreva o que significa “pronto” para auth. Os maiores motores de custo são:
Padrão: um método (email/senha) e 1–2 papéis para custo previsível.
O custo de CRUD acompanha comportamento, não só tabelas. Para cada entidade, defina:
Importações CSV, logs de auditoria, aprovações e permissões por linha devem ser orçadas como linhas separadas.
Quebre “conectar ao X” em pedaços pequenos e testáveis:
Trave o contrato de dados (campos exatos) antes de gerar código para evitar que o modelo invente tabelas e telas extras.
Modele o escopo de UI como uma lista de páginas com estados:
Se o redesign altera validação, carregamento de dados ou passos do usuário, trate como trabalho de recurso, não “só UI”.
Use uma estrutura de prompt enxuta:
Depois, construa em pedaços pequenos (um endpoint ou uma tela por vez) e re-estime após cada trecho.
Pare após duas tentativas falhadas e mude o input, não só as palavras. Correções típicas:
Peça um resumo breve dos arquivos alterados ao final de cada passo para detectar churn indesejado cedo.