Browser Use pada model murah: setup base_url dan biaya run

Browser Use menerima endpoint apa pun yang kompatibel dengan OpenAI, jadi menghubungkannya ke CheapTokens membutuhkan tiga nilai: base_url, key Anda, dan id model lengkap. Di bawah ini adalah agent.py yang membuka halaman produk, membaca harga dan melaporkannya, plus perkiraan biaya satu kali jalan berdasarkan harga live.

Agen browser mengirim ulang teks halaman ke model pada setiap langkah, jadi perkiraan biaya datang sebelum jadwal.

Instal dan arahkan ke API#

README Browser Use (dicek 8 November 2026) menginstalnya dengan uv; library ini membutuhkan Python 3.11+ dan berlisensi MIT. Halaman supported-models di dokumentasinya menunjukkan pola untuk endpoint kustom: ChatOpenAI dengan base_url, lalu Agent(task=..., llm=llm).

uv init --python 3.12
uv add browser-use

Letakkan key di file .env di samping skrip, jangan pernah di dalam kode:

CHEAPTOKENS_API_KEY=your-key-here

Lalu agent.py:

import asyncio
import os

from dotenv import load_dotenv
from browser_use import Agent, ChatOpenAI

load_dotenv()

llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731',
    base_url='https://api.cheaptokens.dev/v1',
    api_key=os.getenv('CHEAPTOKENS_API_KEY'),
)

task = (
    'Open https://shop.example/laptop-x (replace with your product page). '
    'Find the current price and whether it is in stock. '
    'Reply with one line: price, currency, in stock yes/no. '
    'Do not click Buy or add anything to the cart.'
)

agent = Agent(task=task, llm=llm)
asyncio.run(agent.run())

Jalankan dengan uv run agent.py. Jika run pertama mengeluh tentang browser yang hilang, instal seperti yang ditunjukkan Browser Use quickstart (uvx browser-use install, dicek 8 November 2026).

Mengapa model ini: run browser adalah banyak panggilan dengan konteks halaman yang panjang. DeepSeek-V4-Flash memiliki jendela konteks 380K, hingga 32.768 token output per jawaban, dan satu harga di jam berapa pun. Id-nya harus deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 lengkap — nama pendek dari tabel harga tidak diterima oleh API. Id lain dan dasar-dasar koneksi ada di dokumentasi CheapTokens.

Apa yang sebenarnya dilakukan agen di halaman harga#

Misalkan tugas Anda adalah "berapa harga laptop ini hari ini". Agen menjalankan loop: ia mengambil teks halaman, bertanya ke model apa yang harus dilakukan selanjutnya, melakukan aksi di browser (buka, scroll, klik), dan menerima teks halaman baru. Ia mengulanginya sampai model memutuskan sudah punya jawabannya.

Panah terakhir itulah pemicu biaya. Halaman produk bisa berisi ribuan token teks, dan teks itu ikut terkirim pada setiap panggilan. Sebuah posting kanal pada 6 November mencantumkan Browser Use sebagai lapisan browser dari agen belanja yang membandingkan penawaran dan melacak penurunan harga; ide yang sama cocok untuk pengecekan harian satu atau dua halaman, seperti pada tugas di atas.

Satu peringatan sebelum Anda menjadwalkan apa pun: agen membaca apa pun yang dikatakan halaman, dan halaman bisa berisi instruksi yang ditujukan ke agen. Checklist prompt injection membahas apa yang harus dilakukan, dan tugas di atas melarang pembelian untuk alasan yang sama.

Berapa biaya satu kali jalan#

Jangan menebak; asumsikan. Katakanlah satu run memakan 15 langkah. Setiap langkah mengirim tugas, riwayat, dan halaman saat ini: sekitar 12.000 token input, dan model menjawab dengan aksi singkat sekitar 600 token.

15 × 12.000 = 180.000 token input dan 15 × 600 = 9.000 token output per run. Pada DeepSeek-V4-Flash run itu berbiaya $0.0036, input sebesar $0.015 per 1M token. Input di sini 20 kali output, yang tipikal untuk pekerjaan browser, dan jika dihitung bersama secara total, harganya di bawah referensi OpenRouter untuk model ini.

Tabel di bawah menggunakan angka per langkah yang sama untuk 15 langkah, sehingga Anda bisa melihat setiap model berdampingan:

Lalu skalakan ke jadwal Anda. Tiga halaman dicek sekali sehari adalah 45 langkah; geser slider ke angka Anda sendiri.

Versi 50 langkah dari aritmetika ini pada tiga model ada di biaya sesi agen. Jika Anda lebih suka GLM-5.3-Flash (konteks 390K, hingga 8.192 token output), barisnya ada di tabel di atas; jawaban aksi singkat di sini jauh di bawah batas itu. Harga terkini untuk setiap model ada di halaman harga.

Jika tidak berhasil#

Mulai dari teks error. Ketiganya adalah tersangka biasa:

Yang terakhir dijelaskan di halaman supported-models Browser Use (dicek 8 November 2026) untuk model Qwen yang lebih kecil: mereka bisa mengembalikan skema aksi yang salah. Perbaikan yang disarankan dokumentasi adalah menaruh contoh format aksi yang benar ke dalam prompt. Tambahkan ke teks tugas, misalnya:

Actions are JSON objects like {"navigate": {"url": "https://..."}}.
Always put the url inside the object.

Jika run terus berputar-putar, buat tugasnya lebih sempit: satu halaman, satu pertanyaan, jawaban satu baris. Tugas pendek selesai dalam lebih sedikit langkah, dan lebih sedikit langkah adalah perbaikan termurah yang ada.

Selanjutnya: LangChain dengan base_url kustom menggunakan ide base_url yang sama jika Anda membangun chain sendiri di sekitar agen browser.