Cara memilih model AI untuk aplikasi kamu
Kebanyakan tim memilih model dari daftar "siapa yang paling pintar". Setelah beberapa minggu di lapangan, urutannya hampir selalu terbalik: biaya per jawaban, panjang konteks, dan kecepatan lebih sering menentukan produk terasa layak atau tidak.
Halaman ini bukan daftar juara. Isinya empat pertanyaan yang bisa kamu jawab sendiri dengan angka yang tersedia publik hari ini, plus cara membacanya di katalog GenZi AI.
Semua contoh di bawah diambil langsung dari katalog yang sama dengan yang menagih pemakaian kamu. Kalau katalognya berubah, halamannya ikut berubah.
1. Mulai dari biaya per jawaban, bukan biaya per token
Harga yang ditampilkan katalog adalah tarif per 1 juta token input dan output. Angka itu baru berguna setelah kamu tahu rasio input:output aplikasimu. Chatbot tanya-jawab pendek umumnya sekitar 4:1, sementara agen yang membaca dokumen lalu menulis ringkasan bisa 20:1 atau lebih.
Hitung satu skenario nyata: satu percakapan 8.000 token input dan 800 token output. Kalikan dengan tarif katalog, dan kamu sudah punya biaya per percakapan yang bisa dibandingkan antar model sebelum menulis satu baris kode.
| Model | Vendor | Input /1M | Output /1M | 8k in + 800 out |
|---|---|---|---|---|
| LingDT-3.0-flash | AntDigital | $0.03 | $0.07 | $0.0003 |
| google/gemma-3-27b-it | $0.046 | $0.172 | $0.0005 | |
| qwen-mt-flash | Qwen | $0.098 | $0.273 | $0.0010 |
| mimo-v2.6-flash | Xiaomi | $0.15 | $0.29 | $0.0014 |
| openai/gpt-5-nano | OpenAI | $0.05 | $0.4 | $0.0007 |
| gpt-4.1-nano | OpenAI | $0.1 | $0.4 | $0.0011 |
2. Konteks menentukan bentuk produk, bukan sekadar plafon
Batas konteks 1 juta token terdengar seperti nilai jual, sampai kamu menghitung biaya mengirim dokumen besar di setiap panggilan. Dua pola yang paling sering dipakai: potong dokumen jadi bagian kecil (murah, akurasi turun kalau potongannya salah) atau kirim utuh dan bayar per panggilan.
Pakai batas konteks sebagai filter awal: model di bawah 200 ribu token biasanya tidak cocok untuk analisis dokumen panjang, apa pun skornya di leaderboard.
| Model | Vendor | Konteks | Output maks | Modalitas |
|---|---|---|---|---|
| LingDT-3.0-flash | AntDigital | 256.000 | 32.000 | teks |
| google/gemma-3-27b-it | 128.000 | 4.096 | vision | |
| qwen-mt-flash | Qwen | 16.384 | 8.192 | teks |
| mimo-v2.6-flash | Xiaomi | 1.000.000 | 128.000 | vision |
| openai/gpt-5-nano | OpenAI | 400.000 | 128.000 | vision + reasoning |
| gpt-4.1-nano | OpenAI | 1.000.000 | 4.096 | teks |
| doubao-seed-2-1-lite-260915 | ByteDance | 1.000.000 | 262.144 | teks |
| qwen3.8-omni-flash | Qwen | 1.000.000 | 128.000 | vision |
3. Kecepatan menentukan persepsi kualitas
Pengguna menilai kualitas dari seberapa cepat jawaban mulai muncul. Model kecil yang menjawab dalam hitungan detik sering terasa "lebih pintar" daripada model besar yang berpikir lama, meski hasil akhirnya lebih baik.
Pola yang bekerja untuk banyak tim: model cepat untuk langkah pencarian dan klasifikasi, model besar hanya untuk langkah penalaran yang benar-benar menentukan keputusan.
4. Cek modalitas dan bentuk harga sebelum berkomitmen
Sebagian model di katalog GenZi AI dihargai per token, sebagian lagi per unit (gambar, detik video, detik audio). Model media tidak punya kolom harga token, jadi jangan membandingkannya baris per baris dengan model chat.
Kalau pipeline kamu butuh gambar atau video, mulai dari halaman harga: di sana satuan tagihannya eksplisit, dan itulah angka yang muncul di tagihanmu.
| Model | Vendor | Satuan | Tarif | Konteks |
|---|---|---|---|---|
| cicada-customised-audio | Cicada | audio_count | $0.412 | 8192 |
| cicada-tts | Cicada | per detik audio | $0.001 | 8192 |
| cicada-video-lip-sync | Cicada | per permintaan | $0.093-$0.412 | 8192 |
| doubao-seedance-2-0-260128 | ByteDance | per detik video | $0.37 | 8192 |
| doubao-seedance-2-0-fast-260128 | ByteDance | per detik video | $0.311 | 8192 |
| doubao-seedance-2-0-mini-260615 | ByteDance | per detik video | $0.08 | 8192 |
| doubao-seedance-2-5-260628 | ByteDance | per detik video | $0.569 | 8192 |
| doubao-seedream-4.5 | ByteDance | per gambar | $0.04 | 32000 |
| doubao-seedream-5-0-260128 | ByteDance | per gambar | $0.035 | 32000 |
| doubao-seedream-5-0-pro-260628 | ByteDance | per gambar | $0.09 | 32000 |
| flux-kontext-pro | Black Forest Labs | per gambar | $0.048 | 8192 |
| flux-pro-1.1 | Black Forest Labs | per gambar | $0.048 | 8192 |
| gemini-2.5-flash-image | output_image_tokens | $0 | 1000000 | |
| gemini-3.1-flash-image | output_image_tokens | $0.0001 | 1000000 | |
| gemini-3.1-flash-lite-image | output_image_tokens | $0 | 1000000 | |
| gemini-3-pro-image | output_image_tokens | $0.0001 | 1000000 | |
| gemini-3-pro-image-batch | output_image_tokens | $0.0001 | 1000000 | |
| gemini-nano-banana-2.1 | output_image_tokens | $0 | 1000000 | |
| gpt-image-1 | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| gpt-image-1.5 | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| gpt-image-1-mini | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| gpt-image-2 | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| gpt-image-2.5-flare | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| gpt-image-2.5-sunburst | OpenAI | output_image_tokens | $0 | 128000 |
| grok-imagine-image | xAI | per gambar | $0.024 | 8192 |
| grok-imagine-image-quality | xAI | per gambar | $0.084 | 8192 |
| grok-imagine-video | xAI | per detik video | $0.07 | 8192 |
| happyhorse-1.0-i2v | HappyHorse | per detik video | $0.24 | 8192 |
| happyhorse-1.0-r2v | HappyHorse | per detik video | $0.24 | 8192 |
| happyhorse-1.0-t2v | HappyHorse | per detik video | $0.24 | 8192 |
| happyhorse-1.0-video-edit | HappyHorse | per detik video | $0.24 | 8192 |
| happyhorse-1.1-i2v | HappyHorse | per detik video | $0.18 | 8192 |
| happyhorse-1.1-r2v | HappyHorse | per detik video | $0.18 | 8192 |
| happyhorse-1.1-t2v | HappyHorse | per detik video | $0.18 | 8192 |
| kling-v2-6 | Kuaishou | per detik video | $0.168 | 8192 |
| kling-v3 | Kuaishou | per detik video | $0.42 | 8192 |
| kling-v3-omni | Kuaishou | per detik video | $0.42 | 8192 |
| kling-v4 | Kling | per detik video | $0.257 | 8192 |
| kling-video-o1 | Kuaishou | per detik video | $0.168 | 8192 |
| midjourney-fast-imagine | Midjourney | per permintaan | $0.12 | 8192 |
| midjourney-fast-reroll | Midjourney | per permintaan | $0.12 | 8192 |
| midjourney-fast-upscale | Midjourney | per permintaan | $0.06 | 8192 |
| midjourney-fast-variation | Midjourney | per permintaan | $0.12 | 8192 |
| MiniMax-H3 | MiniMax | per detik video | $0.114 | 1000000 |
| minimax-h3-lite | MiniMax | per permintaan | $0.021-$0.063 | 1000000 |
| MiniMax-H3-Max | MiniMax | per detik video | $0.08 | 1000000 |
| music-v1 | ElevenLabs | per detik audio | $0.005 | 8192 |
| music-v2.5 | ElevenLabs | per detik audio | $0.003 | 8192 |
| pixverse-v6 | PixVerse | per detik video | $0.115 | 8192 |
| qwen3-embedding-8b | Qwen | input_text_tokens | $0 | 128000 |
| qwen3-reranker-8b | Qwen | input_text_tokens | $0 | 128000 |
| qwen3-tts-flash | Qwen | per karakter input | $0 | 128000 |
| qwen-image-3.0 | Qwen | per gambar | $0.03 | 128000 |
| qwen-image-3.0-pro | Qwen | per gambar | $0.075 | 128000 |
| suno-boost-music-style | Suno | per permintaan | $0.0024 | 8192 |
| suno-generate-lyrics | Suno | per permintaan | $0.0024 | 8192 |
| suno-v4 | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v4.5 | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v4.5+ | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v4.5-all | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v5 | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v5.5 | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v6 | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v6-mini | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-v6-wild | Suno | per permintaan | $0.072 | 8192 |
| suno-vocal-separation | Suno | per permintaan | $0.06 | 8192 |
| text-embedding-3-large | OpenAI | input_text_tokens | $0 | 8192 |
| text-embedding-3-small | OpenAI | input_text_tokens | $0 | 8192 |
| text-embedding-ada-002 | OpenAI | input_text_tokens | $0 | 8192 |
| text-to-sound-v2 | ElevenLabs | per detik audio | $0.002 | 8192 |
| veo-3.1-fast-generate-001 | per detik video | $0.15 | 8192 | |
| veo-3.1-generate-001 | per detik video | $0.4 | 8192 | |
| vidu-lip-sync | Vidu | per detik video | $0.02 | 8192 |
| vidu-mv | Vidu | per detik video | $0.05 | 8192 |
| vidu-one-click-mv | Vidu | per detik video | $0.05 | 8192 |
| viduq2 | Vidu | audio_count | $0.079-$0.125 | 8192 |
| viduq2-pro | Vidu | audio_count | $0.079-$0.137 | 8192 |
| viduq2-pro-fast | Vidu | audio_count | $0.047-$0.079 | 8192 |
| viduq2-pro-fast-abroad | Vidu | audio_count | $0.047-$0.079 | 8192 |
| viduq2-turbo | Vidu | audio_count | $0.079-$0.092 | 8192 |
| viduq3-pro | Vidu | per detik video | $0.12 | 8192 |
| viduq3-turbo | Vidu | audio_count | $0.065-$0.071 | 8192 |
| wan2.6-r2v | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| wan2.6-r2v-flash | Qwen | per detik video | $0.075 | 8192 |
| wan2.7-i2v | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| wan2.7-image | Qwen | per gambar | $0.034 | 8192 |
| wan2.7-image-pro | Qwen | per gambar | $0.084 | 8192 |
| wan2.7-r2v | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| wan2.7-t2v | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| wan2.7-videoedit | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| wan3.0-video | Qwen | per detik video | $0.2 | 8192 |
| wan3.0-video-prime | Qwen | per detik video | $0.28 | 8192 |
| Wan-AI/Wan2.5-I2V | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| Wan-AI/Wan2.5-T2V | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| Wan-AI/Wan2.6-I2V | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
| Wan-AI/Wan2.6-T2V | Qwen | per detik video | $0.15 | 8192 |
Model media ditagih per unit, bukan per token. Tarif ditampilkan dari katalog aktif; rentang menunjukkan tarif antar kondisi (mis. resolusi). Lihat rincian per kondisi.
Pertanyaan yang sering muncul
Model termurah selalu pilihan terbaik?
Belum tentu. Model termurah menang pada volume besar dengan tugas sederhana seperti klasifikasi atau ekstraksi. Untuk tugas yang salahnya mahal, biaya satu kesalahan biasanya jauh lebih besar daripada selisih harga per token.
Apakah saya perlu ganti kode kalau pindah model?
Tidak. Semua model di GenZi AI dipanggil lewat satu endpoint yang kompatibel dengan API OpenAI, jadi yang berubah hanya nilai "model" pada request.
Dari mana angka di halaman ini diambil?
Dari katalog GenZi AI yang sama dengan yang dipakai untuk menagih: slug resmi, batas konteks, dan tarif aktif per model. Halaman diperbarui mengikuti katalog, dan tanggal data dicantumkan di bagian Sumber.
Sumber dan data
- Katalog GenZi AI - Sumber angka harga, konteks, dan daftar model yang dipakai di halaman ini.
- Harga GenZi AI - Tarif berlaku per model, dalam USD per 1 juta token (atau per unit untuk model media).
- Endpoint /v1/models - Sumber otoritatif yang dipakai aplikasi kamu: slug resmi, harga aktif, batas konteks.
- Artificial Analysis - Lembaga independen yang mengukur model AI lintas penyedia. Dipakai sebagai rujukan cara pandang perbandingan (intelligence index, kecepatan, harga per 1M token).
Angka harga, konteks, dan daftar model di halaman ini dibaca langsung dari katalog GenZi AI (213 model aktif: 117 model berharga per token, 96 model media berharga per unit). Referensi pihak ketiga (kalau disebut) dipakai untuk cara pandang perbandingan, bukan untuk angka harga. Harga katalog mengacu tarif list resmi supplier dan berlaku sampai ada perubahan.
Data katalog per 9 Nov 2026. Halaman diperbarui otomatis mengikuti katalog; untuk angka yang mengikat, pakai /v1/models.