Optimasi biayaPanduan
Berapa biaya Cline? Anggaran token untuk satu sesi
Cline sendiri gratis; tagihannya adalah token model. Perkirakan sesi semalaman, pisahkan model Plan dan Act, dan jaga totalnya tetap rendah.
Di halaman ini
Cline sendiri tidak memakan biaya; Anda membayar token yang dibaca dan ditulis model Anda. Menurut repositori Cline (diperiksa 27 Oktober 2026) ekstensi ini berlisensi Apache 2.0, dan menurut dokumentasinya ekstensi ini bekerja dengan kredensial penyedia Anda sendiri untuk penyedia cloud atau runtime lokal. Jadi pertanyaan sebenarnya adalah berapa banyak token yang dihabiskan satu sesi, dan model mana yang menghabiskannya.
Anda menjalankan Cline untuk refactor semalaman, agen terus membaca file dan mengedit, dan sekarang Anda bertanya-tanya berapa nilainya. Mari kita beri angka.
Ke mana uang pergi dalam sesi Cline#
Cline bekerja dalam langkah-langkah: baca file, usulkan edit, jalankan perintah, lihat hasilnya. Setiap langkah adalah satu permintaan API. Menurut dokumentasi Cline tentang Plan and Act, riwayat percakapan terbawa antar mode, dan API mengirim ulang riwayat pada setiap permintaan. Artinya langkah ke-30 jauh lebih berat pada input daripada langkah ke-3. Mekanismenya dijelaskan di mengapa obrolan panjang lebih mahal.
Polanya sederhana: banyak langkah, input besar setiap kali, output pendek. Input adalah sisi tagihan yang besar, jawabannya yang kecil.
Penyedia milik Cline sendiri bersifat bayar sesuai pemakaian melalui kredit, dan ada juga paket bulanan tetap (lihat situs Cline untuk ketentuan terkininya). Dengan kunci Anda sendiri tidak ada paket: Anda mengisi saldo dan sesi akan mengurasnya.
Anggaran untuk satu malam#
Katakan Anda menjalankan refactor 40 langkah. Asumsi, bukan pengukuran: sekitar 30.000 token input dan 1.500 token output per langkah. Itu berarti 40 × 30.000 = 1.200.000 token input dan 40 × 1.500 = 60.000 token output untuk sesi tersebut.
Pada DeepSeek-V4-Flash, seluruh malam itu $0.024. Berikut sesi yang sama di seluruh model kami, dengan input dan output dihitung bersama dan kolom OpenRouter sebagai pembanding:
| Model | Input $/1Jt | Output $/1Jt | Per permintaan | 40 permintaan | OpenRouter, 40 permintaan |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.00066 | $0.0264 | $0.0541 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.0006 | $0.024 | $0.0664 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0017 | $0.069 | $0.432 |
30.000 token input dan 1.500 token output per permintaan. Harga per 1 juta token adalah harga saat ini dan berubah seiring tarif kami; kolom OpenRouter menunjukkan harga referensi untuk beban kerja yang sama.
Secara total, dengan input dan output digabung, harga-harga ini berada di bawah OpenRouter. Untuk sesi agen yang panjang, itulah angka yang penting. Ukuran langkah Anda sendiri akan berbeda, jadi ubah kedua angka itu agar sesuai dengan yang Anda lihat di sesi Anda.
Cek cepat
Sisi mana dari sesi Cline yang biasanya lebih besar?
Tampilkan jawaban
Jawaban: Input: riwayat dan file dikirim ulang pada setiap langkah
Input bertambah setiap langkah karena riwayat dikirim ulang, sementara setiap jawaban tetap pendek.
Rencanakan dengan satu model, bertindak dengan model lain#
Mode Plan tidak dapat mengubah file atau menjalankan perintah; mode Act bisa (dokumentasi Cline, diperiksa 27 Oktober 2026). Di Settings ada tombol, "Use different models for Plan and Act". Dokumentasinya sendiri menunjukkan pasangan optimasi biaya GLM 4.6 untuk Plan dan Grok Code Fast untuk Act, tanpa memberikan angka, jadi anggap ini sebagai ide dan bukan penghematan yang terbukti.
Di CheapTokens pembagiannya bisa seperti ini:
- Plan:
zai-, konteks 390K untuk menampung repo besar saat ia bernalar tentang perubahan.org/ GLM- 5. 3- Flash - Act:
deepseek-, konteks 380K dan hingga 32.768 token output per jawaban, dengan satu harga kapan pun sepanjang hari.ai/ DeepSeek- V4- Flash- 0731 - Base URL untuk keduanya:
https:/. Langkah penyiapannya ada di cara menghubungkan Cline ke CheapTokens./ api. cheaptokens. dev/ v1
Malam yang sama, dipisah. Asumsikan 6 langkah perencanaan dan 34 langkah tindakan, ukuran sama seperti di atas. Perencanaan adalah 6 × 30.000 = 180.000 input dan 6 × 1.500 = 9.000 output pada GLM-5.3-Flash: $0.004. Tindakan adalah 34 × 30.000 = 1.020.000 input dan 34 × 1.500 = 51.000 output pada DeepSeek-V4-Flash: $0.0204.
Intinya bukan soal receh. Intinya adalah model perencanaan hanya perlu bagus dalam berpikir, dan model yang melakukan 34 edit berulang hanya perlu stabil dan murah. MiniMax-M2.7 (konteks 180K) adalah kandidat lain untuk loop Act.
Rencanakan dulu, agar Act tidak melenceng#
Dokumentasi Cline menyarankan Act saja untuk tugas kecil, Plan lalu Act untuk tugas sedang, dan /deep-planning untuk tugas besar. Permintaan Act yang kabur adalah tempat tagihan membengkak: agen menjelajah, mengedit, membatalkan. Rencana yang ditinjau mengubahnya menjadi daftar langkah yang singkat.
Susun urutan sesi yang murah:
Urutkan
Susun sesi dalam urutan yang murah
Seret item atau gunakan panah
- Jelaskan tugas di mode Plan dan baca rencananya
- Perbaiki rencana sampai menyebutkan file yang akan disentuh
- Beralih ke Act dan setujui edit satu per satu
- Mulai tugas baru saat topiknya berubah
Persetujuan juga penting. Setiap edit file dan perintah terminal memerlukan persetujuan Anda kecuali auto-approve aktif, dan checkpoint melacak perubahan. Membiarkan persetujuan aktif selama beberapa menit pertama adalah asuransi termurah: Anda menghentikan arah yang salah setelah satu langkah, bukan setelah tiga puluh.
Jaga anggaran tetap jujur#
Mulai kecil. Jalankan satu tugas nyata, catat berapa langkah yang dibutuhkan, lalu kalikan. Dokumentasi Cline menyatakan pemakaian terlihat di Settings, View Usage, untuk penyedia miliknya sendiri; dengan kunci Anda sendiri, saldo di akun CheapTokens Anda menunjukkan apa yang sebenarnya digunakan sesi. Bandingkan dengan perkiraan di atas dan sesuaikan kedua angka itu.
Harga ada di halaman harga, dokumentasi mencakup API, dan halaman DeepSeek mencantumkan apa yang didukung DeepSeek-V4-Flash. Jika Anda juga menggunakan Aider, panduan biayanya bekerja dengan cara yang sama.
