Ada fenomena baru yang sedang merebak di kalangan developer Silicon Valley: "tokenmaxxing". Istilah ini merujuk pada praktik memaksimalkan konsumsi token AI — alias memakai model AI coding seperti Claude Code, Cursor, atau Codex sebanyak-banyaknya — untuk menghasilkan volume kode yang masif. Tapi ada masalah besar di balik tren ini.
Data dari beberapa perusahaan analitik produktivitas developer menunjukkan hasil yang mengejutkan. Waydev mencatat bahwa meskipun tingkat penerimaan kode AI awal bisa mencapai 80-90%, angka itu anjlok drastis menjadi hanya 10-30% setelah beberapa minggu — karena developer terus-menerus harus kembali memperbaiki kode yang dihasilkan AI.
GitClear, perusahaan lain di bidang yang sama, merilis laporan pada Januari 2026 yang menemukan bahwa developer yang rutin menggunakan AI mencatat tingkat code churn 9,4 kali lebih tinggi dibanding rekan mereka yang tidak menggunakan AI. Artinya, meskipun kode lebih cepat ditulis, sebagian besar harus ditulis ulang atau dihapus dalam waktu singkat.
Faros AI bahkan melaporkan angka yang lebih dramatis: code churn — rasio antara baris kode yang ditambah dan dihapus — melonjak 861% pada skenario adopsi AI tinggi. Sementara itu, Jellyfish menemukan bahwa engineer dengan budget token tinggi memang berhasil mencapai throughput 2x lipat, tapi dengan biaya 10 kali lipat lebih mahal dalam hal konsumsi token.
Masalah ini diperparah oleh perbedaan antara engineer senior dan junior. Developer junior cenderung menerima kode hasil AI tanpa pemeriksaan mendalam, yang akhirnya menciptakan tumpukan teknis debt yang jauh lebih besar dibanding engineer senior yang lebih kritis dalam meninjau output AI.
Industri mulai merespons tren ini. Atlassian mengakuisisi DX senilai $1 miliar pada 2025 untuk membantu pelanggan memahami ROI dari coding agent. Waydev juga melakukan overhaul platformnya untuk melacak metadata AI agent, berfokus pada kualitas dan biaya, bukan sekadar volume kode.
Alex Circei, CEO Waydev, menggarisbawahi bahwa ini bukan tren sementara. "Ini era baru pengembangan perangkat lunak, dan kita harus beradaptasi. Ini bukan siklus yang akan berlalu," ujarnya. Intinya jelas: mengukur input (berapa banyak token yang dihabiskan) tidak masuk akal ketika yang seharusnya diukur adalah output — apakah kode yang dihasilkan benar-benar bernilai.
Sudut Pandang Kami:
Ironi "tokenmaxxing" — developer yang justru kurang produktif karena menghabiskan terlalu banyak waktu mengoptimasi prompt — adalah pelajaran penting. AI tools itu bukan pengganti skill fundamental. Developer Indonesia harus ingat: prompt engineering yang baik datang dari understanding masalah yang baik, bukan dari prompt yang panjang.
