在打造智能车牌识别与VIN解析接口的开发过程中，费用构成是一个需要认真考虑的问题。在解析这两个功能的开发示例中，主要的费用构成包括以下几个方面：

1. 人力成本：这是开发过程中最主要的费用之一。需要一支专业的开发团队，包括软件工程师、数据科学家、算法工程师等，来设计、开发和测试智能车牌识别和VIN解析接口。人力成本占据了总体费用的大部分比例。

2. 技术支持成本：在开发过程中，可能需要购买一些第三方的技术支持，比如使用一些开源的算法库、租用云服务器等，这些成本也是不可忽视的。

3. 数据采集成本：智能车牌识别和VIN解析接口需要大量的数据来进行训练和测试，因此数据采集的成本也是需要考虑的。

4. 设备成本：如果需要额外的硬件设备来支持接口的运行，比如高性能的服务器、摄像头、传感器等，这些设备的成本也需要计入费用构成。

5. 维护与更新成本：一旦接口上线运行，还需要不断进行维护与更新，以适应不断变化的需求和环境。这部分成本也需要纳入考虑范围。

总体来说，打造智能车牌识别与VIN解析接口的开发成本是比较高的，主要集中在人力成本、技术支持成本、数据采集成本、设备成本以及维护与更新成本上。但是，考虑到这两个功能对智能交通系统的重要性和实用性，投入这些费用是值得的。