Tisícikorunový tokenový den: neoficiální měrná jednotka AI vývoje

Ve chvíli psaní působím v sedmi firmách, které používají AI při programování. Vzorek není náhodný ani reprezentativní a nejde o externě ověřený výzkum. Přesto se v něm opakuje pozoruhodně podobná provozní zkušenost: vývojář, který coding agenty používá průběžně, volí model podle obtížnosti, dává mu dostatek kontextu, spouští testy a skutečně s ním celý den vyrábí software, spotřebuje modelové služby přibližně za 1 000 až 1 200 Kč.

Nemyslím tím otevřený chat vedle editoru. Jde o agentní práci nad repozitářem: čtení kódu, plánování změny, úpravy více souborů, opakované testování, opravy po review a někdy i několik paralelních úloh. Při takovém režimu už AI není drobný benefit v licenci. Stává se proměnným výrobním vstupem.

Nejde o benchmark. Je to rozpočtová pomůcka

Číslo nelze použít k hodnocení jednotlivce a už vůbec ne jako normu, kterou má každý povinně „propálit“. Firmy se liší typem práce, kvalitou repozitářů, cenou modelů, mírou cache i smluvními slevami. Význam pozorování je jinde: pokud podnik počítá s intenzivním agentním vývojem, potřebuje vedle licencí plánovat také denní spotřebu výpočetní kapacity.

Přepočet na tokeny vyžaduje přiznat předpoklady

Při kurzu ČNB 20,670 Kč za dolar odpovídá 1 000 až 1 200 Kč přibližně 48,4 až 58,1 dolaru. Standardní API cena GPT-5.6 Sol pro požadavky do 272 tisíc vstupních tokenů je v době psaní 5 dolarů za milion vstupních a 30 dolarů za milion výstupních tokenů. U požadavků nad touto hranicí se celý požadavek účtuje dvojnásobnou vstupní a jedenapůlnásobnou výstupní sazbou. Při čistě ilustračním mixu 80 % vstupu a 20 % výstupu jde přibližně o 4,8 až 5,8 milionu tokenů denně; při mixu 90/10 o 6,5 až 7,7 milionu.

Skutečný počet může být podstatně vyšší, pokud velká část kontextu využívá levnější cached input, nebo nižší při dražším modelu, dlouhém kontextu, vyšším reasoning effort či rychlejším režimu. OpenAI samo uvádí, že spotřebu ovlivňuje model, kontext, reasoning a použité nástroje. Proto je pro provozní řízení stabilnější sledovat náklad na aktivní vývojářský den a tokenový ekvivalent používat pouze jako normalizaci.

Nízká útrata není automaticky efektivita

Vidím také dny, kdy vývojář spotřebuje přibližně 200 Kč a nevytvoří nic použitelného. To neznamená, že každý levný den je špatně: u malé opravy může být právě nízký náklad známkou dobré práce. Problém vzniká, když se nízká útrata zamění za úsporu, přestože AI zůstala jen dražším autocomplete a výsledek se nedostavil.

NÁKLAD A VÝSLEDEK JE POTŘEBA ČÍST SPOLEČNĚ

Co z toho může použít technologické vedení

• Plánujte variabilní rozpočet. Při 20 intenzivních dnech jde orientačně o 20 až 24 tisíc Kč měsíčně na vývojáře; u deseti lidí o 200 až 240 tisíc Kč.

• Nastavte upozornění, ne slepý strop. Tvrdý limit může pouze přesunout práci zpět na člověka nebo přerušit nejhodnotnější úlohu těsně před dokončením.

• Směrujte úlohy podle obtížnosti. Levnější modely mohou řešit opakovatelnou práci, silnější model má smysl pro nejasné zásahy, architekturu a obtížné ladění.

• Měřte výsledek spolu s nákladem. Vedle náklad na vývojářský den sledujte přijaté změny, opravy po review, čas k průchodu testy a chyby uniklé do produkce.

• Vyšetřujte odchylky. Výrazně nižší i vyšší spotřeba může být v pořádku; důležité je, zda ji vysvětluje typ práce a dosažený výsledek.

Měrná jednotka se pravděpodobně bude měnit

S klesající cenou modelů může stejná práce stát méně. Současně mohou agenti přebírat delší a složitější úkoly, takže spotřeba na člověka naopak poroste. Přesná hranice 1 000 až 1 200 Kč proto může za rok vypadat jinak. Důležité není číslo samotné, ale změna kategorie: AI se ve vývoji přesouvá z fixní licence do měřitelného provozního vstupu.