Я знаю как так работать, но не буду

В целом я примерно понимаю, как тратить валюту и делать работу за команду в одно лицо.

Что нам нужно:

OpenRouter — оплата по токенам, никаких лимитов по абонементу не хватит.
Пмоделям, во-первых, минимум Claude Sonnet, а лучше сразу Opus.
- Высококачественный контекст и его размер
- На дистанции claude просто нет равных
- Какойто курсор или другой новомодный редкатор для агентов
Да, можно идти через более дешёвые аналоги, вроде GLM 4.6, но если цель — «пойти пить чай, пока LLM делает задачу»,то цены на дистанции выходят плюс-минус как у топовых моделей.

Стоимость токенов

Грубо говоря:
- $3–5 за чтение 1M токенов
- $15–30 за генерацию 1M токенов

Куда уходят деньги?

🤡В голове я умножил 10 на хрен знает что:
- 10 агентов
- Каждый тратит примерно миллион токенов во время работы и обмена контекстом
- В итоге ~ $100 за таску, примерно за час, личное ревью входит в час

10 тасок в день × 20 рабочих дней — вот и получается итоговая цифра.

Кастомный саб-агент — это обычный

md/json

файл с описанием роли.

Примеры агентов:
- Агент-планировщик
Читает тикет → планирует реализацию → распределяет задачи между агентами.
- Агент «красные тесты»
Пишет сразу ломающиеся тесты, без кода. Старый добрый TDD.
- Агент на каждый слой архитектуры
- Агент «зелёные тесты»
Чинит всё так, чтобы тесты прошли, и добавляет дополнительное покрытие.
- Агент-ревьюер
- Агент-тестировщик
- и так далее...

В итоге:
- Таска реально делается за час
- За счёт детализированных ролей агентов
- Можно доверять корректности кода, а не просто надеяться

Я думаю, что такой подход лучше всего работает в начале проекта:
- Когда требования более-менее стабильны
- Архитектура заранее продумана
- Задачи формулируются чётко и однозначно
- Быстро накидать основу
- Закрыть большой объём типовых задач
- Сделать «первую версию» системы почти без ручного кодинга

Но дальше начинается настоящая жизнь проекта:
- Требования меняются
- Бизнес «передумывает», часто вносит изменения
- Появляются исключения, костыли и легаси
- Контекст размазывается между тасками и спринтами

Делать нон-стоп задач на 40к, тратя 20к на LLM — уже выглядит сомнительно.
- Растёт цена поддержки контекста
- Агенты начинают тратить токены не на код, а на разбор изменений
- Человек всё чаще вынужден вмешиваться и принимать решения

В итоге это не «автопилот навсегда», а скорее:
- Дорогой, но очень мощный бустер
- Работает под конкретные этапы
- Подходит для конкретных рывков
- Не для бесконечного конвейера

Нету лишней тыщи валюты в день поэтому я пока так работать не буду, да и на текущих проектах стадия мвп подходит к концу.