Solo una parte del costo de una transacción L2 escala con el precio del gas L1. El resto es ejecución local y, para zk-rollups, cálculo de generación de pruebas, ambos más o menos planos independientemente de la congestión de L1. Esa división es la razón por la que elegir una L2 para una aplicación de pago no es sólo "la que es más barata hoy", sino "la que sigue siendo barata cuando la L1 aumenta".
Costo según su volumen mensual
Mismo tipo de transacción y precio de gasolina L1, ajustado a su recuento de transacciones mensuales.
| Red | $/tx | $/mes a tu volumen | vs L1 directo |
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Sensibilidad: misma transacción, aumento del precio del gas L1
Observe cuánto menos se mueve el costo de cada red en comparación con la L1 directa a medida que aumenta la congestión. zkSync es el que menos se mueve: su costo depende más de la computación que de los datos.
| L1 gwei | L1 directo | arbitraje | Base/Optimismo | Era zkSync |
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Por qué "la L2 más barata hoy en día" es la pregunta equivocada
Cada comparación de tarifas L2 que encontrará es una instantánea: una tabla de montos en dólares capturados a cualquier precio de gasolina L1 que estuviera activo cuando se cargó la página. Eso está bien hasta que el gas L1 realmente se mueve, lo que lo hace de manera constante y, a veces, violenta durante las acuñaciones de NFT, los lanzamientos de tokens o las tensiones del mercado. La pregunta útil para una dApp que elige una red de implementación no es "qué L2 es más barata en este momento", sino "qué L2 se mantiene barata cuando la L1 se congestiona", porque ese es exactamente el momento en que sus usuarios son más sensibles al precio y es más probable que abandonen una transacción ante un aumento de tarifas.
La división entre la disponibilidad de datos y su importancia
Desde la actualización de Dencun de marzo de 2024, los paquetes acumulativos publican datos de transacciones en L1 a través de blobs en lugar de datos de llamadas, un cambio que redujo los costos de publicación de datos en aproximadamente un 90 %. Lo que queda de la factura de una transacción L2 se divide en una porción de disponibilidad de datos (DA) que escala con el precio del blob/gas L1, y una porción de ejecución local que es establecida por el propio secuenciador del paquete acumulativo y apenas se mueve con las condiciones L1. Los paquetes acumulativos optimistas como Arbitrum, Base y Optimism omiten la generación de pruebas criptográficas y se apoyan más en el costo de publicación de DA, por lo que una mayor parte de su factura aún rastrea el gas L1. zkSync Era y otros paquetes acumulativos de ZK gastan cómputo real generando una prueba de validez para cada lote (un costo pagado a los probadores, no a L1), por lo que una mayor parte de su factura es fija independientemente de la congestión de L1. Esa es la razón estructural por la que la tabla de sensibilidad anterior muestra que la línea de zkSync apenas se dobla mientras Arbitrum y Base aún suben, aunque mucho más lentamente que la propia L1.
Qué significa esto para una decisión de implementación
Para una herramienta interna de bajo volumen y que no cobra tarifas, la cifra más barata hoy en día probablemente sea suficiente. Para una aplicación orientada al consumidor con condiciones L1 impredecibles y usuarios sensibles al precio (una billetera, un juego, una aplicación social), la curva de sensibilidad importa más que la línea de base: una red que es simplemente "barata" a 15 gwei pero que sigue de cerca a L1 puede volverse "no lo suficientemente barata" exactamente durante los eventos de congestión que también generan la mayor parte del tráfico de usuarios. Para conocer el costo subyacente de API/infraestructura de ejecutar un backend detrás de su dApp, consulte la calculadora de costos de funciones sin servidor; para realizar comparaciones no relacionadas con el gas en cadena, consulte Ferrocarril vs Render vs Fly.io.