Industri kecerdasan buatan menghadapi dilema harga yang semakin besar yang memaksa perusahaan untuk meninggalkan model berlangganan unlimited dan mendorong biaya yang lebih tinggi bagi pengguna. Meskipun perusahaan AI berjanji bahwa token akan menjadi lebih murah dari waktu ke waktu, kenyataannya terbukti jauh lebih kompleks karena pola permintaan dan perilaku penggunaan menciptakan ekonomi yang tidak berkelanjutan.
Masalah Paket Unlimited
Inti masalahnya terletak pada bagaimana orang benar-benar menggunakan layanan AI. Perusahaan awalnya menawarkan paket unlimited atau batas tinggi dengan mengharapkan penggunaan yang moderat, tetapi mereka menemukan kenyataan yang keras: sejumlah kecil pengguna power mengonsumsi sumber daya jauh lebih banyak dari yang diantisipasi. Ini menciptakan apa yang disebut para ahli sebagai distribusi seperti Zipf di mana ribuan pengguna kasual mungkin menggunakan beberapa ratus token setiap hari, sementara sekelompok kecil pengguna yang berat otomasi melahap puluhan juta token.
Perubahan terbaru Claude pada paket bulanan 200 dolar Amerika mereka mencontohkan tantangan ini. Meskipun tidak pernah benar-benar unlimited, batas yang murah hati dari paket tersebut terbukti tidak berkelanjutan ketika pengguna mulai menjalankan sesi coding intensif dan tugas pemrosesan dokumen besar. Perusahaan terpaksa menerapkan kontrol yang lebih ketat, membuat banyak pengguna frustrasi dengan pembatasan penggunaan yang tiba-tiba.
Pola Distribusi Penggunaan:
- Ribuan pengguna kasual: Beberapa ratus token harian
- Kelompok kecil pengguna intensif: Puluhan juta token bulanan
- Contoh penggunaan ekstrem: 10 miliar token per bulan (setara dengan 12.500 salinan War and Peace )
- Distribusi mengikuti kurva mirip Zipf yang membuat penetapan harga tetap tidak berkelanjutan
Biaya Sebenarnya di Balik Harga Token
Meskipun model AI yang lebih lama memang menjadi lebih murah untuk dijalankan dari waktu ke waktu, komunitas secara konsisten bermigrasi ke model terbaru dan paling mampu segera setelah dirilis. Ini menciptakan target yang bergerak untuk strategi harga. Perusahaan menemukan diri mereka dalam posisi di mana mereka harus menetapkan harga berdasarkan model terbaru dan paling mahal mereka daripada model lama yang lebih murah yang sebenarnya jarang digunakan orang.
Situasi menjadi lebih kompleks dengan asisten coding dan agen AI yang membakar token dengan kecepatan yang belum pernah ada sebelumnya. Pengguna melaporkan menghabiskan 5 dolar Amerika hanya dalam 15 menit menggunakan alat seperti Claude Code , karena aplikasi ini menghasilkan sejumlah besar konteks dan interaksi bolak-balik yang dengan cepat mengakumulasi biaya.
Perbandingan Harga Token:
- Claude Opus : $75 USD per juta token
- Claude Sonnet : $15 USD per juta token
- Claude Haiku : Tingkat biaya lebih rendah untuk tugas-tugas sederhana
- Contoh penggunaan: $5 USD terpakai dalam 15 menit selama sesi coding intensif
Masalah Transparansi
Sumber frustrasi pengguna yang signifikan berasal dari ketidakjelasan sistem penagihan berbasis token. Banyak pengguna kesulitan memahami persis berapa banyak yang mereka habiskan atau memprediksi biaya bulanan mereka. Masalah ini meluas melampaui AI ke layanan cloud secara umum, di mana perusahaan seperti Amazon Web Services telah menciptakan sistem penagihan yang sangat kompleks sehingga bisnis sering perlu menyewa spesialis hanya untuk memahami faktur mereka.
Anda dapat mengatur peringatan penagihan dan menulis fungsi lambda untuk merespons dan menonaktifkan sumber daya. Tentu saja mereka tidak membuatnya mudah tetapi jika Anda tidak belajar cara menggunakan batas apa yang Anda harapkan?
Pendekatan industri gaming terhadap mata uang virtual memberikan paralel yang menarik - perusahaan sengaja mengaburkan biaya sebenarnya dengan menggunakan token atau kredit alih-alih jumlah dolar langsung, membuat pengguna lebih sulit melacak pengeluaran aktual mereka.
Pencarian Model yang Berkelanjutan
Perusahaan bereksperimen dengan berbagai pendekatan untuk menyelesaikan krisis harga. Beberapa menerapkan sistem bertingkat yang secara otomatis beralih antara model AI yang berbeda berdasarkan kompleksitas tugas - menggunakan model mahal seperti Opus untuk penalaran kompleks dan alternatif yang lebih murah seperti Haiku untuk tugas sederhana. Yang lain mengeksplorasi pendekatan hibrida yang menggabungkan pemrosesan AI dengan metode komputasi tradisional untuk mengurangi konsumsi token.
Pasar enterprise menyajikan tantangan yang berbeda, karena bisnis sering lebih memilih harga flat-rate yang dapat diprediksi daripada model berbasis penggunaan, bahkan jika mereka akhirnya membayar lebih. Namun, varians ekstrem dalam pola penggunaan membuat hampir tidak mungkin bagi perusahaan AI untuk menawarkan paket flat-rate yang berkelanjutan tanpa kehilangan uang pada pengguna berat atau menetapkan harga yang terlalu tinggi untuk pengguna ringan.
Perubahan Paket Berlangganan:
- Claude Code : paket bulanan $20-200 USD (sama seperti Cursor )
- Paket "unlimited" sebelumnya memiliki batasan sesi 5 jam yang diberlakukan
- Batasan lunak 50 sesi per bulan (sering tidak diberlakukan)
- Paket sedang direstrukturisasi karena pola penggunaan yang tidak berkelanjutan
Melihat ke Depan
Krisis harga saat ini mencerminkan pertanyaan yang lebih dalam tentang keberlanjutan model bisnis industri AI. Ketika perusahaan membakar sejumlah besar modal untuk melatih dan melayani model yang semakin kuat, tekanan untuk mencapai profitabilitas semakin meningkat. Ketegangan antara kemampuan, biaya, dan aksesibilitas ini kemungkinan akan membentuk kembali bagaimana layanan AI dihargai dan dikemas dalam tahun-tahun mendatang.
Respons komunitas beragam, dengan beberapa pengguna menerima harga berbasis penggunaan sebagai adil sementara yang lain mencari alternatif seperti model self-hosted atau beralih antar penyedia berdasarkan biaya. Resolusi akhir mungkin memerlukan pemikiran ulang fundamental tentang bagaimana kemampuan AI dikirim dan dimonetisasi.
Referensi: tokens are getting more expensive