Zurück zu Fähigkeiten

cost-model

avelikiy
Aktualisiert Yesterday
1 Ansichten
30
6
30
Auf GitHub ansehen
Designaiapidesign

Über

Diese Fähigkeit bietet einen standardisierten Kostenschätzungsrahmen für technische Pläne, der explizite Aufschlüsselungen der Kosten für LLM, Infrastruktur und menschliche Aufsicht erfordert. Sie erzwingt ein spezifisches, parsbares Ausgabeformat für die Integration mit der API des Boards und wird beim Verfassen von Plänen, bei der Prognose des LLM-Einsatzes oder bei der Geltendmachung von Einsparungen verwendet. Der Rahmen stellt sicher, dass alle Kostenschätzungen überprüfbar und vertretbar sind.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/avelikiy/great_cto
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/cost-model

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

Cost model — make cost claims defensible

great_cto reports cost numbers on the board. Those numbers MUST be auditable, because a wrong "7,638×" claim killed credibility (see docs/blog/cost-dashboard-rebuild.md). This skill defines the format.

The 4-line cost section

Every PLAN-.md and ARCH-.md cost section follows this exact template:

## Cost estimate

**LLM**: $<low>–<high> (<N> calls × $<per-call avg>)
**Human equiv**: $<low>–<high> (<hours> × $<rate>/h)
**Infra delta**: $<low>–<high>/month
**Time to ship**: <hours> agent-time, <hours> wall-clock

> Methodology: <one-sentence rationale for each range>

Why this exact format?

The board's getCostHistory() parser anchors on line-start "LLM" and "Human" labels. Mid-line references are ignored to prevent the $240-trap regression. Stick to the template.

How to estimate each line

LLM cost

For each agent in the pipeline, estimate:

  • Prompt tokens = (system prompt size) + (context the agent receives)
  • Completion tokens = (typical output for that agent type)

Quick reference for Sonnet 4 ($3/M in, $15/M out):

AgentTypical promptTypical outputPer-call cost
architect14k1.5k~$0.06
pm6k0.6k~$0.03
senior-dev8k0.8k~$0.04
qa-engineer11k0.5k~$0.04
reviewer (avg)8-12k0.6k~$0.04
security-officer12k1k~$0.05
devops9k0.8k~$0.04

For Haiku ($0.80/M / $4/M), divide by ~4. For Opus 4 ($15/M / $75/M), multiply by ~5.

Sum across the pipeline stages that actually fire (use gatesFor() and reviewersFor() from archetypes.ts to know the count).

Human equiv

The human cost to do the SAME work without agents. This is the "if I hired a senior engineer, how long would this task take, at what rate?"

  • Senior engineer: $120-180/hour (mid-market US/EU)
  • Staff engineer / specialist: $200-300/hour
  • Domain expert (security, compliance): $250-400/hour

Estimate hours conservatively. A "small feature" the LLM does in 15 minutes might take a human 2-4 hours (it's never just the typing).

Infra delta

Only count what's NEW. If the feature adds a Redis instance, count Redis. If it adds 10MB/month of S3 storage, that's noise — don't list.

Time to ship

Two numbers — both useful:

  • Agent-time: wall-clock of LLM calls (typically 5-30 min)
  • Wall-clock: actual elapsed including human gates (typically hours to days)

Sanity check before writing

Before committing the section to the plan, verify:

ratio = human_equiv / llm_cost

If ratio > 1000, something is wrong. Common bugs:

BugHow to detectFix
Wrong unit ($ vs ¢)LLM cost ends in /M tokens not $Convert: tokens / 1M × price
Counting savings not spend"Human time saved" not "Human cost"Use cost of doing it, not value of skipping
Mid-line label pollutionPlan has "$X LLM$Y human" on one line
Forecast vs actual mixedLLM forecast counts toward total_llmSeparate forecast section if needed

Cost gates

For AI archetypes (mlops, ai-system, agent-product), the pipeline opens gate:cost after architect's forecast. CTO must approve the projected monthly burn before senior-dev starts.

Use the GATE template:

## Gate:cost forecast

| Production volume | Monthly LLM cost |
|---|---|
| 1K req/day | $X |
| 10K req/day | $Y |
| 100K req/day | $Z |

Recommended monthly cap: $<cap>
Triggers above cap: <what alerts fire, who gets paged>

Anti-patterns

Round-number theatre. "$0.50 LLM | $7,500 human" — looks suspicious. Use realistic ranges: "$0.50–1.20 | $225–360".

Single point estimates. Always provide a range. Single numbers hide uncertainty.

No methodology line. Just numbers without rationale is unverifiable.

Hand-waved infra. "Some hosting cost" is not a number. Either give $, or say "infra: no change."

Example — good

## Cost estimate

**LLM**: $0.75–1.85 (3 tasks × $0.25–0.62 per Sonnet call)
**Human equiv**: $225–300 (1.5–2h × $150/h, mid-market senior)
**Infra delta**: $0/month (uses existing Express + Postgres)
**Time to ship**: ~15min agent-time, ~3h wall-clock (1 human gate)

> Methodology: tasks sized by line-count estimate; per-call cost from
> historical Sonnet 4 averages on this archetype's plans.

Ratio = 300/1.85 = 162×. Plausible. Defensible.

GitHub Repository

avelikiy/great_cto
Pfad: skills/cost-model
0
agentic-codingclaude-code-pluginclaude-code-skillsclaude-code-subagentscode-reviewcto

Verwandte Skills

executing-plans

Design

Verwenden Sie die Fähigkeit "executing-plans", wenn Sie einen vollständigen Implementierungsplan zur Ausführung in kontrollierten Batches mit Überprüfungspunkten vorliegen haben. Sie lädt den Plan und überprüft ihn kritisch, führt dann Aufgaben in kleinen Batches (standardmäßig 3 Aufgaben) aus und meldet den Fortschritt zwischen jedem Batch zur Überprüfung durch den Architekten. Dies gewährleistet eine systematische Implementierung mit integrierten Qualitätskontrollpunkten.

Skill ansehen

requesting-code-review

Design

Diese Fähigkeit sendet einen Unteragenten für Code-Review, um Codeänderungen anhand der Anforderungen zu analysieren, bevor fortgefahren wird. Sie sollte nach dem Abschließen von Aufgaben, der Implementierung größerer Funktionen oder vor dem Zusammenführen in den Hauptzweig verwendet werden. Die Überprüfung hilft dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen, indem die aktuelle Implementierung mit dem ursprünglichen Plan verglichen wird.

Skill ansehen

connect-mcp-server

Design

Diese Fähigkeit bietet Entwicklern eine umfassende Anleitung, um MCP-Server über HTTP-, stdio- oder SSE-Transports mit Claude Code zu verbinden. Sie behandelt Installation, Konfiguration, Authentifizierung und Sicherheit für die Integration externer Dienste wie GitHub, Notion und benutzerdefinierter APIs. Nutzen Sie sie beim Einrichten von MCP-Integrationen, bei der Konfiguration externer Tools oder bei der Arbeit mit Claude's Model Context Protocol.

Skill ansehen

web-cli-teleport

Design

Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler bei der Wahl zwischen Claude Code Web- und CLI-Schnittstellen basierend auf Aufgabenanalysen und ermöglicht nahtloses Session-Teleporting zwischen diesen Umgebungen. Sie optimiert den Workflow, indem sie den Sitzungsstatus und Kontext beim Wechsel zwischen Web, CLI oder Mobilgeräten verwaltet. Nutzen Sie sie für komplexe Projekte, die in verschiedenen Phasen unterschiedliche Werkzeuge erfordern.

Skill ansehen