Kalkulator Biaya AI/LLM

Bagaimana cara menghitung biaya API AI/LLM?

Sebagian besar penyedia model AI (large language model/LLM) mengenakan biaya berdasarkan jumlah token yang diproses, bukan biaya tetap per bulan. Token adalah satuan pemrosesan teks — secara kasar, satu token setara sekitar 0,75 kata dalam bahasa Inggris, namun untuk bahasa Indonesia jumlah token per kata bisa sedikit berbeda tergantung tokenizer yang digunakan model tersebut.

Token input (teks yang Anda kirim ke model, termasuk prompt dan riwayat percakapan) dan token output (teks yang dihasilkan model) biasanya dihargai berbeda, dengan token output umumnya lebih mahal daripada token input. Kalkulator ini menghitung estimasi biaya harian, bulanan, dan tahunan berdasarkan rata-rata jumlah token per request dan harga per 1 juta token yang Anda masukkan sendiri.

Rumus

Biaya Input per Request  = (Token Input ÷ 1.000.000) × Harga per Juta Token Input
Biaya Output per Request = (Token Output ÷ 1.000.000) × Harga per Juta Token Output
Biaya per Request         = Biaya Input per Request + Biaya Output per Request
Biaya Harian               = Biaya per Request × Jumlah Request per Hari
Biaya Bulanan               = Biaya Harian × 30
Biaya Tahunan                = Biaya Bulanan × 12

Contoh perhitungan

Misalnya rata-rata setiap request memakai 1.000 token input dan 500 token output, dengan harga ilustratif Rp15.000 per 1 juta token input dan Rp60.000 per 1 juta token output, serta 1.000 request per hari (angka-angka harga ini hanya contoh, bukan harga resmi dari penyedia manapun):

Biaya Input per Request  = (1.000 ÷ 1.000.000) × 15.000 = Rp 15
Biaya Output per Request = (500 ÷ 1.000.000) × 60.000 = Rp 30
Biaya per Request          = Rp 45
Biaya Harian                = 45 × 1.000 = Rp 45.000
Biaya Bulanan                = Rp 45.000 × 30 = Rp 1.350.000
Biaya Tahunan                 = Rp 1.350.000 × 12 = Rp 16.200.000

Tips mengurangi biaya API AI

• Manfaatkan prompt caching jika penyedia model Anda mendukungnya — bagian prompt yang berulang (misalnya instruksi sistem yang sama) bisa dikenakan biaya lebih murah pada pemanggilan berikutnya.
• Buat prompt yang lebih ringkas. Instruksi yang padat dan relevan mengurangi jumlah token input tanpa mengurangi kualitas hasil.
• Pilih model sesuai kebutuhan. Model yang lebih besar dan mahal tidak selalu diperlukan untuk semua tugas — gunakan model yang lebih kecil/murah untuk tugas sederhana.
• Batasi panjang konteks/riwayat percakapan yang dikirim ulang di setiap request, terutama pada aplikasi chat yang menyimpan seluruh riwayat sebelumnya.
• Batasi panjang output (misalnya dengan parameter max tokens) jika jawaban panjang tidak diperlukan, karena token output umumnya dihargai lebih mahal dari token input.

Asumsi dan keterbatasan

• Kalkulator ini murni menghitung berdasarkan angka yang Anda masukkan sendiri. Harga aktual setiap penyedia API berubah-ubah dari waktu ke waktu dan berbeda-beda antar model — selalu cek halaman pricing resmi penyedia yang Anda gunakan sebelum membuat keputusan anggaran.
• Estimasi ini mengasumsikan jumlah token dan pola pemakaian yang konsisten setiap hari. Pada praktiknya, pemakaian nyata biasanya berfluktuasi dari hari ke hari.
• Beberapa penyedia memiliki skema harga tambahan (misalnya diskon volume, batch processing, atau biaya fine-tuning) yang tidak dihitung di kalkulator ini.