Apenas parte dos custos de uma transação L2 varia com o preço do gás L1. O resto é execução local e, para zk-rollups, computação de geração de prova – ambas praticamente planas, independentemente do congestionamento L1. Essa divisão é a razão pela qual escolher um L2 para um aplicativo sensível a taxas não é apenas “o que é mais barato hoje”, mas “o que permanece barato quando o L1 aumenta”.

L1 Ethereum direto / tx
Arbitragem / tx
Base / Otimismo / tx
Era zkSync / tx

Custo no seu volume mensal

Mesmo tipo de transação e preço do gás L1, dimensionado de acordo com sua contagem mensal de transações.

Rede$/tx$/mês no seu volumevs L1 direto

Sensibilidade – mesma transação, aumento do preço do gás L1

Observe quanto menos o custo de cada rede se move em comparação com o L1 direto à medida que o congestionamento aumenta. zkSync é o que menos move – seu custo é mais vinculado à computação do que aos dados.

L1 gweiL1 diretoArbitragemBase/OtimismoEra zkSync
⚠️ Estime usando custos de referência representativos de 2026 por rede/tipo de tx em uma linha de base de 15 gwei, dimensionados pela parcela aproximada de custos de disponibilidade de dados de cada rede — não um oráculo de gás vivo. Os custos reais variam de acordo com as condições do sequenciador em tempo real, a compactação de dados de chamada e os preços do mercado de blob. Confirme com o estimador de gás de cada rede antes de tomar uma decisão de implantação da produção. · Informar preço desatualizado →

Por que “L2 mais barato hoje” é a pergunta errada

Cada comparação de taxas L2 que você encontrará é um instantâneo - uma tabela de valores em dólares capturados em qualquer preço do gás L1 que estava ativo quando a página foi carregada. Tudo bem até que o gás L1 realmente se mova, o que acontece constantemente e às vezes de forma violenta durante cunhagens de NFT, lançamentos de tokens ou estresse do mercado. A questão útil para um dApp escolher uma rede de implantação não é “qual L2 é mais barato no momento” – é “qual L2 permanece barato quando L1 fica congestionado”, porque esse é exatamente o momento em que seus usuários são mais sensíveis ao preço e mais propensos a abandonar uma transação devido a um aumento nas taxas.

A divisão da disponibilidade de dados e por que isso é importante

Desde a atualização do Dencun de março de 2024, os rollups publicam dados de transação em L1 por meio de blobs em vez de calldata – uma mudança que reduziu os custos de publicação de dados em cerca de 90%. O que resta da fatura de uma transação L2 se divide em uma parte de disponibilidade de dados (DA) que se adapta ao preço do blob/gás L1 e uma parte de execução local que é definida pelo próprio sequenciador do rollup e quase não se move com as condições L1. Rollups otimistas como Arbitrum, Base e Optimism ignoram a geração de provas criptográficas e dependem mais fortemente do custo de postagem do DA, de modo que uma parcela maior de sua conta ainda rastreia o gás L1. O zkSync Era e outros ZK-rollups gastam computação real gerando uma prova de validade para cada lote – um custo pago aos provadores, não ao L1 – portanto, uma parcela maior de sua conta é fixa, independentemente do congestionamento do L1. Essa é a razão estrutural pela qual a tabela de sensibilidade acima mostra a linha do zkSync quase não dobrando enquanto o Arbitrum e o Base ainda sobem, apenas muito mais lentamente que o próprio L1.

O que isso significa para uma decisão de implantação

Para uma ferramenta interna de baixo volume e insensível a taxas, o número mais barato hoje é provavelmente bom o suficiente. Para um aplicativo voltado para o consumidor com condições L1 imprevisíveis e usuários sensíveis ao preço – uma carteira, um jogo, um aplicativo social – a curva de sensibilidade é mais importante do que a linha de base: uma rede que é meramente “barata” a 15 gwei, mas rastreia L1 de perto pode se tornar “não barata o suficiente” exatamente durante os eventos de congestionamento que também geram a maior parte do tráfego de usuários. Para saber o custo subjacente de API/infraestrutura da execução de um back-end por trás de seu dApp, consulte o calculadora de custo de função sem servidor; para comparações de hospedagem não relacionadas ao gás on-chain, consulte Ferrovia vs Render vs Fly.io.

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Ferrovia vs Render vs Fly.ioCusto da função sem servidorCusto do servidor MCPCusto da nuvem GPU