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O Custo de IA pra Classificar Tickets
Quanto custaria em tokens de LLM classificar alterações de ticket do Jira ou Linear com IA em vez de regras configuráveis.
O que isso cobre
Toda alteração de ticket — criado, movido, comentado, fechado — carrega uma pergunta de classificação: isso é Bug, Feature, Dívida Técnica, Toil ou Risco? O Flow Metrics e o Cost Classification do moasy.tech dependem dessa resposta, aplicada de forma consistente em todo o histórico de ticket de um time. Uma alternativa baseada em LLM responderia essa pergunta com uma chamada de modelo por alteração de ticket, em vez de uma regra configurada.
A conta
Um time de 5 engenheiros gera cerca de 60 alterações de ticket por mês (~3 por engenheiro por semana). Cada chamada de classificação custa uma estimativa de US$0,0125 (modelo de nível barato) a US$0,125 (modelo de nível topo de linha) — veja o método completo de como esse custo por evento é construído (tokens de entrada pras regras + o ticket + contexto recente, mais tokens de raciocínio/saída pra própria classificação).
| Times | Alterações de ticket/mês | Custo estimado de IA/mês |
|---|---|---|
| 1 | 60 | US$ 0,75 – 7,50 |
| 5 | 300 | US$ 3,75 – 37,50 |
| 7 | 420 | US$ 5,25 – 52,50 |
Como o moasy.tech faz isso em vez disso
A classificação de ticket roda em regras semânticas que você mesmo configura — um padrão pra empresa inteira, sobrescrevível por time — aplicadas instantaneamente e de forma consistente em todo item sincronizado, com custo zero por classificação. Veja a implementação completa nas páginas de Flow Metrics e Cost Classification, ou a comparação completa de custo, com calculadora, somando todas as categorias de integração.
Perguntas sobre essa estimativa
Isso conta todo ticket já criado, ou só a atividade deste mês?
Só a atividade mensal em andamento — tickets criados, atualizados ou fechados num determinado mês, não um custo único pra classificar todo seu backlog. Um backfill do histórico existente seria um custo separado, único, em cima desse.
Por que classificar um ticket precisa de 5.000 tokens de contexto?
A maior parte disso é o regulamento fixo (~2.000 tokens) e tickets relacionados recentes pra consistência (~3.000 tokens) — o ticket em si é uma fração pequena. Esse overhead é pago em toda chamada, e é a principal razão pela qual a classificação de IA por evento soma mais rápido do que parece à primeira vista.