Seule une partie du coût d’une transaction L2 évolue avec le prix du gaz L1. Le reste est une exécution locale et, pour les zk-rollups, un calcul de génération de preuves – les deux étant à peu près plats quelle que soit la congestion L1. Cette division explique pourquoi le choix d'un L2 pour une application sensible aux frais ne consiste pas seulement à « ce qui est le moins cher aujourd'hui » mais « qui reste bon marché lorsque le L1 augmente ».
Coût à votre volume mensuel
Même type de transaction et même prix du gaz L1, adaptés à votre nombre de transactions mensuel.
| Réseau | $/tx | $/mois à votre volume | contre L1 direct |
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Sensibilité – même transaction, hausse du prix du gaz L1
Observez à quel point le coût de chaque réseau évolue par rapport au L1 direct à mesure que la congestion augmente. zkSync est celui qui bouge le moins : son coût est davantage lié au calcul qu'aux données.
| L1 gwei | L1 directe | Arbitrage | Base/Optimisme | L'ère zkSync |
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Pourquoi « L2 la moins chère aujourd’hui » n’est pas la bonne question
Chaque comparaison des frais L2 que vous trouverez est un instantané : un tableau des montants en dollars capturés quel que soit le prix du gaz L1 qui était en ligne au moment du chargement de la page. C'est bien jusqu'à ce que le gaz L1 bouge réellement, ce qu'il fait constamment et parfois violemment lors des frappes NFT, des lancements de jetons ou des tensions du marché. La question utile pour un dApp qui choisit un réseau de déploiement n'est pas "quel L2 est le moins cher en ce moment" - mais "quel L2 reste bon marché lorsque L1 est encombré", car c'est exactement le moment où vos utilisateurs sont les plus sensibles aux prix et les plus susceptibles d'abandonner une transaction en raison d'une hausse des frais.
La répartition de la disponibilité des données et pourquoi c'est important
Depuis la mise à niveau de Dencun de mars 2024, les cumuls publient les données de transaction vers L1 via des blobs plutôt que des données d'appel – un changement qui a réduit les coûts de publication des données d'environ 90 %. Ce qui reste de la facture d'une transaction L2 se divise en une partie de disponibilité des données (DA) qui évolue avec la tarification du blob/gaz L1, et une partie d'exécution locale qui est définie par le propre séquenceur du cumul et bouge à peine avec les conditions L1. Les cumuls optimistes comme Arbitrum, Base et Optimism ignorent la génération de preuves cryptographiques et s'appuient davantage sur ce coût de publication DA, de sorte qu'une plus grande part de leur facture suit toujours le gaz L1. zkSync Era et d'autres cumuls ZK dépensent de l'argent réel pour générer une preuve de validité pour chaque lot - un coût payé aux prouveurs, et non à L1 - de sorte qu'une plus grande part de leur facture est fixe quelle que soit la congestion de L1. C'est la raison structurelle pour laquelle le tableau de sensibilité ci-dessus montre que la ligne de zkSync se plie à peine tandis qu'Arbitrum et Base continuent de grimper, bien plus lentement que L1 lui-même.
Ce que cela signifie pour une décision de déploiement
Pour un outil interne à faible volume et insensible aux frais, le numéro le moins cher aujourd’hui est probablement suffisant. Pour une application destinée aux consommateurs avec des conditions L1 imprévisibles et des utilisateurs sensibles au prix – un portefeuille, un jeu, une application sociale – la courbe de sensibilité compte plus que la ligne de base : un réseau qui est simplement « bon marché » à 15 gwei mais qui suit de près L1 peut devenir « pas assez bon marché » précisément pendant les événements de congestion qui génèrent également le plus de trafic d'utilisateurs. Pour connaître le coût API/infra sous-jacent de l’exécution d’un backend derrière votre dApp, consultez le calculateur de coût de fonction sans serveur; pour héberger des comparaisons sans rapport avec le gaz en chaîne, voir Chemin de fer, rendu et Fly.io.