ROI da IA: o que seus agentes realmente entregam
Tokens gastos dizem pouco sozinhos; o que importa é quantas tarefas foram realmente concluídas e quanto acompanhamento elas exigiram. A aba AI ROI na página Details de um projeto cruza as conversas dos agentes com dados do Verify, da revisão de código, do git, do CI e dos PRs. Tudo é calculado no seu computador.
Números principais
Calculados para 7 dias, 30 dias, 90 dias ou 1 ano.
- Tarefas (conversas de agentes), total de tokens e tempo ativo; além do Claude Code e do Codex, as conversas dos outros agentes CLI também contam, como “Other agents”.
- Taxa de sucesso: tarefas aprovadas pelo Verify ou pela revisão de código, mais as que passaram na primeira verificação ou revisão.
- Tokens por tarefa concluída, tempo mediano por tarefa e mensagens depois do primeiro prompt.
- Tokens economizados pelas ferramentas inteligentes e pelo RTK.
Comparações
Os cards separam o que funciona do que não funciona.
- Por modelo: sucesso, aprovação de primeira, tokens por tarefa concluída e tempo de cada modelo.
- Impacto do mapa do projeto: conversas que usaram o mapa contra as que não usaram.
- Commits que precisaram de correção: commits de agentes contra commits humanos; contam os commits de fix ou revert nos mesmos arquivos em até 14 dias.
- PRs reabertos: PRs de agentes contra os demais.
Contexto e gasto
Cada chamada envia a conversa inteira de novo ao modelo, então o tamanho do contexto das chamadas define a maior parte do gasto. O card Context and spend mostra isso.
- O gasto por tamanho de contexto das chamadas e a parcela acima de 200k de contexto.
- O gasto com reconstruções do cache e quantas vieram depois de uma pausa de mais de uma hora.
- Compactações: vezes em que uma conversa encolheu mais da metade.
- A divisão entre leituras de cache, gravações de cache, entrada sem cache e saída.
- Quando contextos grandes ficam com 40% do gasto ou mais, o card sugere auto-compact e conversas novas.
Cache, linha de tarefas e entrega
O card de cache de prompt mostra a parcela da entrada lida do cache, os tokens que ele economizou e por que o cache foi reescrito (esperas de mais de 5 minutos ou mudanças de modelo e de contexto), e lista as conversas grandes que menos o aproveitaram. Você também vê os achados da revisão de código, as tarefas concluídas e devolvidas na linha de tarefas, a taxa de falha do CI nas branches dos agentes e as migrations arriscadas encontradas pelo DB Guard.
Perguntas
Mostra o custo em dinheiro?
Não. O custo aparece em tokens: tokens por tarefa concluída e tokens economizados.
Como o sucesso é medido?
Pelo resultado do Verify quando a tarefa foi verificada; caso contrário, pelo veredito da revisão de código.
Como os commits dos agentes são reconhecidos?
Pelas linhas Co-Authored-By (Claude, Codex, Gemini, Copilot, Cursor, Aider, opencode…) ou por uma nota “Generated with”.
Algum dado é enviado para fora?
Os números são calculados no seu computador. Algumas requisições vão ao GitHub para buscar dados dos PRs.
Recursos relacionados
Termos relacionados:TokenPrompt caching
Reúna seus agentes em uma só mesa.
Comece no plano gratuito. Baixe, adicione a pasta de um projeto e abra seu primeiro agente.