0
Token (GPT, akurat)
0
Kata
0
Karakter
—
Karakter per token

Harga standar per 1 juta token, dicek pada 2026-09-25. Ubah harga apa pun agar sesuai paket Anda. Jumlah token Claude dan Gemini adalah perkiraan.

Harga API LLM per juta token

ModelInputOutputPrompt 1.000 kata*
Claude Fable 5.1 · Anthropic$10.00$50.00$0.0133
Claude Opus 5 · Anthropic$5.00$25.00$0.0067
Claude Sonnet 5 · Anthropic$2.00$10.00$0.0027
Claude Haiku 4.5 · Anthropic$1.00$5.00$0.0013
GPT-6 Astra · OpenAI$10.00$50.00$0.0133
GPT-6 Sol · OpenAI$2.00$10.00$0.0027
GPT-6 Luna · OpenAI$0.10$0.50$0.0001
Gemini 3.1 Pro · Google$2.00$12.00$0.0027
Gemini 3.8 Flash · Google$0.75$3.75$0.0010
Gemini 3.5 Flash-Lite · Google$0.30$2.50$0.0004

*Sekitar 1.333 token input bahasa Inggris. Harga sesuai yang dicantumkan tiap penyedia pada 2026-09-25; tarif batch, cache, dan konteks panjang berbeda.

Cara kerjanya

Teks Anda dipecah dengan tokenizer byte-pair o200k yang dipublikasikan OpenAI. Biaya = token input × harga input + token output × harga output, dikalikan jumlah permintaan. Tokenizer (sekitar 1 MB) dimuat saat pertama dipakai dan semuanya berjalan di browser Anda.

Apa itu token?

Token adalah satuan yang dibaca dan ditulis model bahasa — dalam bahasa Inggris biasanya potongan kata sepanjang tiga sampai empat karakter. “Tokenisasi” memecah teks menjadi potongan-potongan ini; kode, angka, dan teks non-Inggris sering membutuhkan lebih banyak token per kata.

Apakah jumlah token ini akurat?

Angka OpenAI menggunakan tokenizer open-source o200k dan akurat untuk model yang dibangun di atasnya. Anthropic dan Google memakai tokenizer sendiri, jadi angka Claude dan Gemini di sini adalah perkiraan dan bisa berbeda cukup jauh, terutama untuk kode dan teks non-Inggris. Untuk angka yang sama persis dengan tagihan, gunakan endpoint penghitung token dari masing-masing penyedia.

Apakah teks saya dikirim ke mana pun?

Tidak. Tokenisasi berjalan sepenuhnya di browser Anda. Tidak ada yang Anda tempel yang diunggah, dicatat, atau disimpan.

Kenapa token output lebih mahal?

Menghasilkan teks membutuhkan komputasi lebih besar daripada membacanya, sehingga penyedia mengenakan biaya beberapa kali lipat untuk tiap token output. Jawaban panjang — dan token penalaran atau berpikir, yang ditagih sebagai output — sering mendominasi biaya sebuah permintaan.