Kalkulator Biaya Infrastruktur AI
Estimasi gratis dan online total biaya infrastruktur aplikasi AI Anda. Modelkan biaya token API LLM, komputasi GPU, basis data vektor, penyimpanan, egress jaringan, server aplikasi, observabilitas, dan lainnya — dengan tampilan bulanan dan tahunan, rincian biaya berurutan, serta buffer kontingensi yang bisa disesuaikan.
Estimate total monthly and annual infrastructure expenses for your AI application - covering LLM APIs, GPU compute, storage, networking, orchestration, and observability.
LLM API Usage
Embedding API
GPU / Self-Hosted Compute
Total AI Infrastructure Cost (Monthly)
Compute
$412.16
42.1%
Storage
$18.80
1.9%
Networking
$9.10
0.9%
Ops + Overhead
$539.01
55.1%
All Cost Components - Ranked by Spend
Compute (LLM + GPU)
$412.16/mo
Storage
$18.80/mo
Networking
$9.10/mo
Ops + Overhead
$539.01/mo
Overhead & Contingency
Added to subtotal to cover unexpected usage spikes, support escalations, and untracked minor services.
Lapisan biaya sebuah aplikasi AI
Biaya aplikasi AI tidak hanya token LLM. Basis data vektor, komputasi, penyimpanan, egress jaringan, dan observabilitas cepat menumpuk dan sering terlupakan pada estimasi awal.
Telusuri setiap tab dan masukkan volume nyata token, instans, gigabyte, dan permintaan untuk mendapatkan gambaran lengkap pengeluaran bulanan dan tahunan.
- API LLM: token input dan output sesuai model dan volume permintaan.
- Komputasi GPU: jam instans dan utilisasi untuk inferensi sendiri atau pelatihan.
- Basis data vektor dan penyimpanan: vektor, indeks, metadata, dan payload.
- Jaringan: egress data, CDN, dan transfer antar zona.
- Server aplikasi, orkestrasi, dan observabilitas: sisa tumpukan operasional.
Cara memakai rincian biaya
Alat ini mengurutkan kategori dari pengeluaran terbesar ke terkecil, jadi mulailah dari atas untuk menemukan ruang optimalisasi terbesar.
- Masukkan volume token dan model untuk menghitung biaya API LLM.
- Tambahkan komputasi, basis data vektor, penyimpanan, jaringan, dan server aplikasi.
- Sertakan observabilitas dan buffer kontingensi 10–15 %.
- Tinjau rincian berurutan serta tampilan bulanan dan tahunan untuk menetapkan anggaran.
Memilih API terkelola atau hosting sendiri
Menghost model sendiri bisa menurunkan biaya per token secara signifikan saat utilisasi tinggi dan stabil, tetapi mahal jika GPU sering menganggur. Bandingkan kedua skenario dengan volume Anda sebelum memutuskan.
- Di bawah utilisasi GPU 60 %, API terkelola biasanya lebih murah.
- Dengan throughput tinggi dan stabil, GPU khusus bisa menekan biaya per token drastis.
- Hitung juga biaya rekayasa dan pemeliharaan hosting sendiri, bukan hanya instansnya.
- Sisihkan buffer kontingensi untuk lonjakan trafik atau bot.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Kalkulator biaya infrastruktur AI memperkirakan total biaya berulang untuk menjalankan aplikasi AI di seluruh lapisan infrastruktur: API LLM, API embedding, komputasi GPU, basis data vektor, penyimpanan objek, basis data relasional, CDN, egress jaringan, server aplikasi, orkestrasi, dan observabilitas. Alat ini membantu pengembang dan tim produk memproyeksikan anggaran bulanan dan tahunan yang realistis sebelum masuk produksi. Semuanya berjalan di browser, tanpa pendaftaran.
Persentase overhead menambahkan buffer kontingensi di atas biaya yang dimodelkan untuk mengantisipasi layanan kecil yang kurang terhitung, lonjakan pemakaian tak terduga (momen viral atau trafik bot), penyesuaian harga penyedia, eskalasi dukungan, dan biaya lain yang sulit diprediksi. Buffer 10–15 % adalah praktik terbaik rekayasa yang umum dalam estimasi biaya cloud.
Tidak. Kalkulator berjalan 100 % di sisi klien, di browser Anda. Volume token, jumlah instans, ukuran penyimpanan, dan semua input biaya diproses secara lokal di perangkat Anda dan tidak pernah dikirim ke server mana pun. Data infrastruktur Anda sepenuhnya privat dan aman.
Inferensi sendiri biasanya mulai kompetitif dengan API terkelola ketika utilisasi GPU konsisten di atas 60–70 %. Pada utilisasi rendah, Anda membayar jam GPU menganggur yang tidak muncul di harga API terkelola. Pada skala besar dengan throughput stabil, satu A100 seharga $3/jam dapat menangani volume token setara jauh lebih murah daripada harga per token terkelola. Gunakan tab komputasi untuk membandingkan kedua skenario dengan volume Anda.
Pada sistem RAG, biaya embedding berasal dari dua sumber: pengambilan korpus sekali saja (vektorisasi semua dokumen) dan vektorisasi kueri secara berkelanjutan saat runtime. Untuk biaya berkelanjutan, kalikan volume kueri harian dengan panjang kueri rata-rata dalam token, lalu terapkan tarif per juta token penyedia Anda. text-embedding-3-small dari OpenAI berbiaya $0,02/juta token — sangat murah dibanding biaya penyelesaian LLM.
Biaya egress sangat bervariasi antar penyedia. AWS mengenakan ~$0,09/GB untuk keluar ke internet, GCP ~$0,08/GB, dan Azure ~$0,087/GB. Cloudflare Workers dan R2 tidak memungut biaya egress, sehingga menarik sebagai lapisan cache. Aplikasi AI yang menstreaming jawaban panjang atau mengirim audio dan gambar hasil sintesis dapat menghasilkan 50–500 GB/bulan egress pada skala besar, yang cepat membengkak di penyedia cloud tradisional.
Perkiraan kasar: untuk 1 juta dokumen berisi 512 token dengan embedding float32 1536 dimensi, data vektor mentah sekitar 6 GB sebelum overhead indeks HNSW (yang menambah 10–30 %). Dengan metadata dan payload, siapkan ~10 GB per juta dokumen. Kuantisasi int8 (didukung Qdrant) menguranginya 4× dan biner 32×, dengan sedikit penurunan recall.
Untuk sebagian besar aplikasi AI, biaya CDN minimal dibandingkan biaya API LLM dan komputasi. CDN terutama relevan untuk menyajikan aset statis (frontend, dokumentasi), dan penyedia besar mengenakan $0,01–$1,00 per juta permintaan. Namun, jika aplikasi AI Anda menyajikan media hasil AI (gambar, audio, video) lewat CDN, biaya penyimpanan dan transfer bisa menjadi signifikan tergantung volume keluaran dan ukuran berkas.