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03. Custo e estatísticas

🎯 Objetivo

Medir e otimizar custo e tokens com opencode stats, entendendo o que mais impacta a fatura.

📊 O comando stats

opencode stats              # relatório compartilhável
opencode stats --days 7     # janela de 7 dias
opencode stats --models     # uso por modelo
opencode stats --cost       # custo e tokens
opencode stats --json       # para pipelines

💸 O que mais pesa

  1. Contexto grande — o maior fator de custo (entrada + cache)
  2. Modelo — trocar por variantes #low em tarefas mecânicas
  3. Saídas de ferramentas — logs/builds enormes inflam o histórico
  4. Warming — requisições reais de keep-alive
  5. Subagentes — cada filho consome de forma independente

🛠️ Ações que reduzem custo

{
  "compaction": { "auto": true },
  "tool_output": { "max_lines": 2000, "max_bytes": 51200 },
  "agents": {
    "ci-reviewer": { "steps": 8 }
  }
}
  • Fixe modelos por papel: barato para revisão mecânica, forte para arquitetura
  • Prefira --format json e processe fora do contexto
  • Limite steps de subagentes
  • Desligue warming se não houver ganho de cache

🧮 Estimar antes de gastar

  • Modelos têm cost (input/output/cache por 1M tokens) — confira no catálogo
  • Use opencode run --model provider/model#low para tarefas repetitivas
  • Monitore a automação: registre opencode stats --cost como artefato no CI

🔍 Auditoria

opencode stats --days 30 --models
opencode stats --cost --json | jq

Para times, o Console adiciona budgets e leaderboard.

❓ Desafio prático

  1. Meça o custo de uma refatoração longa com --cost
  2. Ative compaction + tool_output e repita — compare os números
  3. Rode a mesma tarefa com #low e #high e compare custo x qualidade
  4. Exporte --json e crie um pequeno relatório com jq

📚 Fonte oficial

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