- Cuenta las revisiones. Introduce el número de pull requests o lotes de revisión que el sistema procesará al día.
- Estima archivos por revisión. Usa la media de archivos realmente enviados al modelo, no necesariamente todos los archivos modificados.
- Mide la entrada por archivo. Incluye diff, código circundante u otros fragmentos que se manden para analizar cada archivo.
- Estima la salida por archivo. Refleja comentarios, hallazgos o explicaciones que suele generar la IA.
- Añade contexto compartido. Reserva tokens para instrucciones de revisión, descripción del cambio y reglas del repositorio que solo se contabilizan una vez por revisión.
- Comprueba el consumo. Usa el total diario y el valor por revisión para comparar políticas de contexto o tamaños de cambio.
Planificador de presupuesto de tokens para revisión de código con IA
Este planificador calcula el presupuesto de tokens asociado a revisiones de código asistidas por IA. Parte del número de revisiones diarias, los archivos analizados por revisión y los tokens medios que se envían y generan por archivo; además, reserva un bloque de contexto compartido para instrucciones, descripción del cambio, convenciones del repositorio o metadatos del pull request.
Separar el consumo por archivo del contexto común resulta especialmente útil cuando se comparan revisiones pequeñas con cambios extensos. El total permite fijar cuotas, diseñar pruebas de carga o trasladar el volumen a un modelo de costes. La estimación no presupone un lenguaje de programación ni un modelo concreto: diffs muy grandes, análisis iterativos, recuperación de archivos relacionados o varias pasadas de revisión pueden elevar los tokens reales.
Volumen de revisión de código
tokens
tokens
tokens
Resultado
—
tokens totales al día
Entrada diaria—
Salida diaria—
Tokens por revisión—
Tokens/día = Revisiones × [Archivos × (Entrada/archivo + Salida/archivo) + Contexto compartido]
La fórmula distingue el contenido repetido por archivo del contexto común a toda la revisión. Los tokens por revisión son el total diario dividido entre el número de revisiones.
El modelo supone una sola pasada por archivo. Si el sistema vuelve a analizar archivos tras comentarios, ejecuta varias etapas o consulta dependencias, esas entradas y salidas adicionales deben incorporarse a las medias.
Qué significa el resultado
El resultado aproxima el volumen diario de tokens necesario para la política de revisión y el tamaño medio de cambios introducidos.
No sustituye una medición de producción; úsalo para presupuestar y valida después las medias con registros reales.
Datos: 90 revisiones/día, 8 archivos por revisión, 1.200 tokens de entrada por archivo, 220 de salida y 1.600 de contexto compartido.
Cálculo: entrada = 90 × (8 × 1.200 + 1.600) = 1.008.000 tokens. Salida = 90 × 8 × 220 = 158.400. Total = 1.166.400 tokens/día.
Resultado: 1.166.400 tokens al día, o 12.960 tokens por revisión en promedio.
¿Conviene usar líneas de código o tokens para dimensionar la revisión?
Los tokens son más cercanos a lo que consume el modelo. Las líneas de código pueden servir como dato previo, pero su equivalencia cambia mucho según el lenguaje, los comentarios y el formato.
¿Qué entra en el contexto compartido por revisión?
Puede incluir la descripción del pull request, criterios de revisión, convenciones del repositorio o instrucciones del sistema. No incluyas ahí contenido que se repita por cada archivo si ya está contabilizado en la entrada por archivo.
¿Qué ocurre con archivos que superan la ventana de contexto?
La calculadora no aplica truncamiento automáticamente. Si tu sistema divide archivos o selecciona fragmentos, usa como entrada la cantidad de tokens que realmente llega al modelo después de ese procesamiento.
¿Debo sumar una segunda pasada de revisión?
Sí. Puedes aumentar la media de tokens por archivo o tratar las revisiones adicionales como más revisiones diarias, siempre que no dupliques el mismo consumo.
¿Cómo puedo usar el valor por revisión?
Es útil para comparar repositorios, políticas de contexto y modelos. También permite multiplicarlo por una tarifa por token para aproximar el componente variable del coste.