Berita AIPembaruan
Harga API GPT-6.1 Terra: $1 masuk, $5 keluar per 1 juta token
Apa arti harga GPT-6.1 Terra yang baru dari OpenAI untuk tugas agen 20 langkah, dibandingkan dengan harga GPT-5.6 Terra yang lama dan model yang lebih murah.

Di halaman ini
GPT-6.1 Terra tercantum seharga $1,00 per 1 juta token input dan $5,00 per 1 juta token output di halaman harga API OpenAI (dicek 27 Oktober 2026). Terra sebelumnya, GPT-5.6 Terra, tercantum di halaman yang sama seharga $2,00 dan $12,00. Jika agen coding Anda berjalan di GPT-5.6 Terra, memindahkannya ke GPT-6.1 Terra kurang lebih memangkas tagihan menjadi separuh untuk tugas yang sama. Berikut: seberapa besar penghematannya untuk tugas agen tipikal, dan di mana model yang lebih murah membawa Anda lebih jauh.
Apa yang berubah di halaman harga#
GPT-6.1 Terra tercantum di halaman harga OpenAI (dicek 27 Oktober 2026) dengan id API gpt-6.1-terra. Harga input turun menjadi separuh dari harga lama. Output turun dari $12,00 menjadi $5,00. Angka kedua itu lebih penting daripada kelihatannya: agen banyak menulis, dan output adalah sisi yang mahal.
Namun halaman itu punya lebih dari satu baris, dan memilih baris yang salah adalah cara termudah untuk terkejut oleh tagihan:
Cocokkan pasangan
Cocokkan setiap tier di halaman harga dengan tarifnya
Ketuk item di kiri, lalu pasangannya
- Standard, input hingga 272K token$1,00 masuk, $5,00 keluar per 1 juta
- Input di atas 272K token$2,00 masuk, $7,50 keluar per 1 juta
- Batch / Flex$0,50 masuk, $2,50 keluar per 1 juta
- Fast$2,00 masuk, $10,00 keluar per 1 juta
Input yang di-cache tercantum terpisah seharga $0,05 per 1 juta di tier standard, yang membantu ketika setiap langkah agen mengirim ulang prefix panjang yang sama. Sisa artikel ini menggunakan tier standard dan tanpa caching, jadi angkanya mudah dihitung ulang.

Berapa biaya tugas agen 20 langkah#
Misalkan agen Anda menyelesaikan satu tiket dalam 20 langkah. Setiap langkah mengirim tugas, file yang telah dibuka dan hasil tool sejauh ini, rata-rata sekitar 30.000 token input, dan menulis sekitar 1.500 token kembali (rencana, patch, perintah). Itu asumsi yang tampak biasa, dan justru itulah yang membuat agen mahal: input dikirim ulang setiap langkah. (Jika bagian itu baru bagi Anda, mengapa agen AI memakai begitu banyak token membahasnya.)
Satu tugas kemudian berjumlah 20 × 30.000 = 600.000 token input dan 20 × 1.500 = 30.000 token output. Setiap langkah tetap jauh di bawah batas 272K, jadi tarif standard berlaku.
- GPT-6.1 Terra: 0,6 × $1,00 = $0,60 untuk input, 0,03 × $5,00 = $0,15 untuk output, $0,60 + $0,15 = $0,75 per tugas.
- GPT-5.6 Terra: 0,6 × $2,00 = $1,20 untuk input, 0,03 × $12,00 = $0,36 untuk output, $1,20 + $0,36 = $1,56 per tugas.
Sekarang skalakan. Tim yang menyelesaikan 100 tugas seperti itu sehari membayar 100 × $0,75 = $75 sehari pada model baru dibandingkan 100 × $1,56 = $156 pada model lama. Penghematan nyata, dan tidak ada perubahan pada kode Anda selain id model.
Tugas yang sama pada model yang kami layani, dengan harga live (satu langkah adalah 30.000 masuk dan 1.500 keluar, dikali 20 langkah):
| Model | Input $/1Jt | Output $/1Jt | Per permintaan | 20 permintaan | OpenRouter, 20 permintaan |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.00066 | $0.0132 | $0.0271 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.0006 | $0.012 | $0.0332 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0017 | $0.0345 | $0.216 |
30.000 token input dan 1.500 token output per permintaan. Harga per 1 juta token adalah harga saat ini dan berubah seiring tarif kami; kolom OpenRouter menunjukkan harga referensi untuk beban kerja yang sama.
Untuk satu tugas utuh, DeepSeek-V4-Flash menjadi $0.012, GLM-5.3-Flash menjadi $0.0132 dan MiniMax-M2.7 menjadi $0.0345. Tabel juga menunjukkan harga OpenRouter untuk masing-masingnya, dan secara total, dengan input dan output dihitung bersama, CheapTokens adalah sisi yang lebih murah.
Sebelum memindahkan seluruh pipeline, kirim beberapa tiket Anda sendiri ke model kandidat dan bandingkan jumlah token di blok usage dengan tabel di atas.
Model mana untuk pekerjaan mana#
Jika penurunan harga membuat Anda tertarik ke Terra, tanyakan dulu apa yang sebenarnya dibutuhkan loop Anda. Riwayat panjang, jawaban panjang, anggaran ketat: itu tiga pekerjaan berbeda, dan kami punya model untuk masing-masing.
Pilih kasus Anda
Pilih pekerjaan yang paling dekat dengan Anda
Pilih opsi untuk melihat jawabannya
Loop agen coding yang panjang
Ambil DeepSeek-V4-Flash. Model ini memiliki konteks 380K, menulis hingga 32.768 token output per jawaban, dan biayanya sama pada jam berapa pun. Itu cocok untuk agen yang membaca banyak file lalu menulis patch besar.
Coding dan chat sehari-hari
Ambil GLM-5.3-Flash. Model ini memiliki konteks 390K dan menjawab hingga 8.192 token, dan secara total lebih murah daripada OpenRouter untuk token yang sama.
Pekerjaan agen dengan anggaran ketat
Ambil MiniMax-M2.7. Model ini memiliki konteks 180K dan menjawab hingga 8.192 token, dan secara total lebih murah daripada OpenRouter untuk token yang sama.
Ketiganya berada di bawah satu saldo dan mendukung API OpenAI maupun Anthropic, jadi beralih di antara mereka cukup dengan mengubah satu baris id model.
Coba pada tugas Anda sendiri#
Kirim salah satu prompt asli Anda ke model yang lebih murah dan baca blok usage di jawabannya. Blok itu memberi tahu Anda jumlah token input dan output yang tepat, yang dapat Anda bandingkan dengan asumsi 30.000 masuk / 1.500 keluar per langkah di atas. Contoh permintaan (alamat dan id model adalah yang perlu disalin; simpan kunci Anda di variabel lingkungan):
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a unit test for a function that parses ISO dates."}],
"max_tokens": 800
}'Penyiapan lengkapnya ada di dokumentasi CheapTokens, daftar harga live ada di halaman harga, dan cara memperkirakan biaya agen AI menunjukkan cara mengubah log Anda sendiri menjadi dua angka yang menjadi dasar artikel ini.



