19 जुल॰ 2025·4 मिनट
फ़ीचर के हिसाब से AI बिल्ड लागत का अनुमान: एक सरल बजट तरीका
AI निर्माण लागत का अनुमान आसान बनाएं: प्रति फ़ीचर क्रेडिट और टोकन का अनुमान लगाएँ, प्रॉम्प्ट का स्कोप तय करें और रीवर्क से बचें ताकि आपका ऐप बजट में रहे।
AI निर्माण लागत का अनुमान आसान बनाएं: प्रति फ़ीचर क्रेडिट और टोकन का अनुमान लगाएँ, प्रॉम्प्ट का स्कोप तय करें और रीवर्क से बचें ताकि आपका ऐप बजट में रहे।
AI-सहायता से बनाना तब तक सस्ता लगता है जब तक कि अचानक महंगा न हो जाए। इसका कारण यह है कि आप किसी फ़ीचर की निश्चित कीमत नहीं दे रहे होते—आप प्रयासों के लिए भुगतान करते हैं: संदेश, जेनरेट किया गया कोड, संशोधन, टेस्ट और रीवर्क। जब योजना अस्पष्ट होती है, प्रयासों की संख्या तेज़ी से बढ़ती है।
ज्यादातर लागत के तेज़ उछाल वही कुछ पैटर्न बनाते हैं:
जब आप अनुमान लगाते हैं, तो स्पष्ट रहें कि आप वास्तव में किसके लिए बजट बना रहे हैं:
किसी भी अनुमान को एक सीमा के रूप में देखें, एक अकेला नंबर नहीं। एक फ़ीचर UI में छोटा दिख सकता है पर लॉजिक में बड़ा हो सकता है, या इसके विपरीत। बेस्ट‑केस में मजबूत पहला मसौदा है। वर्स्ट‑केस में कई सुधार चक्र होते हैं।
नीचे यह गाइड रिपीटेबल फ़ीचर बकेट्स का उपयोग करती है: auth, CRUD, integrations, और UI redesigns. अगर आप क्रेडिट‑आधारित vibe‑coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai (koder.ai) का उपयोग कर रहे हैं, तो आप जल्दी महसूस करेंगे: "build a dashboard" से शुरू करके बाद में роли, ऑडिट लॉग और नया लेआउट जोड़ना उन क्रेडिट्स की तुलना में बहुत ज़्यादा खर्च करता है जो पहले से सीमाएँ लिखकर बचाए जा सकते थे।
लोग अक्सर तीन अलग विचारों को मिलाते हैं: टोकन, क्रेडिट, और बिल्ड स्टेप्स। इन्हें अलग करना लागत की भविष्यवाणी को आसान बनाता है।
एक टोकन टेक्स्ट का एक छोटा हिस्सा है जिसे मॉडल पढ़ता या लिखता है। आपका प्रॉम्प्ट टोकन उपयोग करता है, मॉडल की प्रतिक्रिया टोकन उपयोग करती है, और लंबी चैट हिस्ट्री भी टोकन लेती है क्योंकि मॉडल को उसे फिर से पढ़ना होता है।
एक क्रेडिट आपका प्लेटफ़ॉर्म बिलिंग यूनिट है। Koder.ai जैसे टूल्स पर, क्रेडिट आमतौर पर मॉडल उपयोग और चैट के पीछे के प्लेटफ़ॉर्म काम (उदाहरण के लिए, एजेंट्स द्वारा टास्क चलाना, फाइल बनाना, और परिणाम चेक करना) को कवर करते हैं। बजट के लिए आपको आंतरिक विवरण की ज़रूरत नहीं, पर यह पहचानना ज़रूरी है कि उपयोग कब बढ़ता है।
एक बिल्ड स्टेप प्रोजेक्ट में एक महत्वपूर्ण बदलाव है: "email login जोड़ो," "users टेबल बनाओ," या "इस स्क्रीन को एक endpoint से जोड़ो।" एक फ़ीचर को अक्सर कई स्टेप्स की ज़रूरत होती है, और हर स्टेप कई मॉडल कॉल ट्रिगर कर सकता है।
उपयोग सबसे तेज़ी से बढ़ता है जब आपके पास लंबा संदर्भ हो (बड़े स्पेक्स, भारी चैट हिस्ट्री, बहुत सी फाइलें संदर्भित), बहुत सी इटरशन हों, बड़े आउटपुट हों (फुल फाइल री‑राइट्स, बड़े कोड ब्लॉक्स), या अस्पष्ट अनुरोध हों जो मॉडल को अंदाज़ा लगाने पर मजबूर करें।
छोटे प्रॉम्प्ट परिवर्तन लागत को बड़ा सकते हैं क्योंकि वे यह बदलते हैं कि आपको कितने रीट्राइज़ चाहिए। "A complete auth system" विकल्पों को आमंत्रित करता है जिन्हें आपने नहीं मांगा। "Email and password only, no social login, exactly two screens" घटकों को घटाता है।
एक नियम जो काम करता है: कम चलती हुई चीज़ें = कम रीट्राइज़।
"स्क्रीन" या "मैसेज" में अनुमान लगाना बंद करें। उन फ़ीचर्स में अनुमान लगाएँ जिन्हें उपयोगकर्ता जोर से नाम दे सके। यह बजट को परिणामों से जोड़ता है, न कि कि बिल्ड कितना बातूनी होगा।
प्रत्येक फ़ीचर के लिए तीन हिस्सों का अनुमान लगाएँ:
अधिकतर ओवररन टेस्टिंग और संशोधन में होते हैं, न कि पहले ड्राफ्ट में।
हर हिस्से के लिए एक रेंज इस्तेमाल करें: low (सीधा साधा), typical (कुछ बैक‑एंड‑फर्थ), high (सरप्राइज़)। अगर आपका प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट‑आधारित है तो इसे क्रेडिट्स में ट्रैक करें। अगर आप टोकन सीधे ट्रैक करते हैं तो टोकन में ट्रैक करें। मकसद वही है: एक ऐसा पूर्वानुमान जो वास्तविकता बदलने पर भी सच्चा रहे।
दो लाइनें स्व‑निहित ओवररन रोकने में मदद करती हैं:
Unknowns buffer (10-20%) को अपनी अलग लाइन बनाएं। इसे फ़ीचर्स के भीतर छिपाएँ नहीं।
Later changes requested को नई आइडियाज़ के लिए अलग बकेट बनाएं ("also add teams", "make the dashboard look like X"). अगर आप इसे अलग नहीं रखते तो आप सामान्य परिवर्तन को मूल अनुमान का दोष देते हैं।
यहाँ एक हल्का‑फुल्का टेम्पलेट है जिसे आप कॉपी कर सकते हैं:
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
इसे प्रत्येक फ़ीचर (auth, CRUD, एक integration, एक UI refresh) के लिए दोहराएँ। "typical" को अपने योजना के लिए जोड़ें और "high" को worst‑case चेक के लिए रखें।
Auth और CRUD बेसिक दिखते हैं, पर वे महंगे हो जाते हैं जब स्कोप अस्पष्ट हो। उन्हें मेनू की तरह ट्रीट करें: हर विकल्प लागत जोड़ता है।
लिखें कि एक्सेस कंट्रोल के लिए "होना" का क्या मतलब है। सबसे बड़े ड्राइवर लॉगिन विधियों की संख्या और परमिशन पाथ्स की संख्या हैं।
निश्चित रूप से लिखें:
अगर आप सिर्फ कहेंगे "add auth," आपको एक सामान्य समाधान मिलेगा और बाद में एज केस पॅच करने के लिए भुगतान करना पड़ेगा। पहले से आकार तय करना सस्ता पड़ता है।
CRUD लागत इस बात से तय होती है कि कितनी एंटिटीज़ हैं और प्रत्येक को कितना व्यवहार चाहिए। एक प्रैक्टिकल मॉडल: हर एंटिटी अक्सर 3-6 स्क्रीन के बराबर होती है (list, detail, create, edit, कभी-कभी admin या audit views), साथ में API काम और वैलिडेशन।
CRUD का स्कोप करते समय एंटिटीज़ का नाम लें और फ़ील्ड्स, टाइप्स, और वैलिडेशन नियम शामिल करें (required, unique, ranges)। फिर सूची व्यवहार पर निर्णय लें: filters, sorting, pagination, और search। "Search" सरल contains फ़िल्टर से लेकर बहुत भारी कुछ भी हो सकती है।
यह भी तय करें कि क्या admin स्क्रीन यूज़र स्क्रीन से अलग होंगी। अलग लेआउट, अतिरिक्त फ़ील्ड, और bulk actions काम को दुगना कर सकते हैं।
ऐसे एज केस जो लागत तेजी से बढ़ाते हैं उनमें row‑level permissions, audit logs, CSV import/export, soft delete, और approval workflows शामिल हैं। ये सब संभव हैं, पर बजट तब ही पूर्वानुमानिय रहता है जब आप स्पष्ट रूप से चुनें कि आप क्या चाहते हैं।
Integrations महंगे इसलिए लगते हैं क्योंकि वे काम को छिपाते हैं। समाधान यह है कि उन्हें छोटे, टेस्टेबल हिस्सों में विभाजित करें न कि "connect to X." इससे अनुमान अधिक पूर्वानुमान योग्य बनता है और प्रॉम्प्ट साफ़ रहता है।
एक ठोस integration स्कोप आमतौर पर शामिल करता है:
प्रॉम्प्ट करने से पहले डेटा कॉन्ट्रैक्ट लॉक करें। ऑब्जेक्ट्स और सटीक फ़ील्ड्स की सूची बनाएं जिनकी आपको ज़रूरत है। "Sync customers" vague है। "Sync Customer{id, email, status} and Order{id, total, updated_at}" मॉडल को अतिरिक्त टेबल्स, स्क्रीन और एंडपॉइंट्स बनाने से रोकता है।
अगला, दिशा और आवृत्ति तय करें। एक‑तरफ़ा सिंक (import only) दो‑तरफ़ा सिंक से बहुत सस्ता है क्योंकि दो‑तरफ़ा में conflict rules और अधिक परीक्षण चाहिए। अगर आपको दो‑तरफ़ा करना ही है, तो पहले से winner rule चुन लें (source of truth, last‑write‑wins, या manual review)।
फेल्यर के लिए योजना बनाएं मानो यह निश्चित है। जब API डाउन हो तो क्या होगा, यह तय करें। एक लॉग एंट्री के साथ अलर्ट और एक मैन्युअल "re‑run sync" बटन अक्सर काफी होता है। इसे मिनिमल रखने से आप एक पूरा ops सिस्टम बनाने के लिए भुगतान नहीं करेंगे जिसे आपने नहीं माँगा।
अंत में, थर्ड‑पार्टी क्विर्क्स और टेस्टिंग के लिए 20–40% अतिरिक्त बफ़र जोड़ें। यहां तक कि "सिंपल" APIs भी pagination, अजीब enums, inconsistent docs, और rate limits लाते हैं।
Budget a range because you’re paying for attempts, not a fixed feature price. Costs rise with:
A “small” UI change can be expensive if it changes logic, data, or flows.
Tokens are chunks of text the model reads/writes (your prompt, its output, and any chat history it needs to reread).
Credits are your platform’s billing unit (often covering model usage plus platform tasks like file edits and agent runs).
Build steps are meaningful project changes (add a table, wire a screen, add an endpoint). One feature usually has many steps, and each step can trigger multiple model calls.
Estimate in features a user would name ("password login", "employees list", "assign asset") instead of screens or messages. For each feature, budget three parts:
Then assign low/typical/high ranges and add them up.
Add two explicit lines:
Keeping “later changes” separate stops you from blaming the original estimate for normal scope growth.
Write what “done” means for auth. The biggest cost drivers are:
Default to one method (email/password) and 1–2 roles if you want predictable cost.
CRUD cost tracks behavior, not just tables. For each entity, define:
If you add CSV import/export, audit logs, approvals, or row-level permissions, budget them as separate feature lines.
Break “connect to X” into small chunks you can test:
Also lock the data contract (exact fields) before generating code so the model doesn’t invent extra tables and flows.
Scope UI work like a page list with states:
If a redesign changes validation, data loading, or user steps, treat it as feature work, not “just UI.”
Use a tight prompt structure:
Then build in small chunks (one endpoint or one screen at a time) and re-estimate after each chunk.
Stop after two failed retries and change the input, not just the wording. Typical fixes:
End each step by requesting a brief summary of files changed so you can spot unintended churn early.