Kalkulator Biaya Agen Riset AI
Estimasi biaya operasional agen riset AI Anda secara gratis dan online. Modelkan volume kueri pencarian, biaya scraping web, iterasi penalaran LLM, dan pembuatan laporan, lalu bandingkan 11 LLM dan proyeksikan pengeluaran harian, bulanan, serta tahunan.
Estimate the operating cost of an AI research agent. Model search query volume, web scraping, multi-step LLM reasoning loops, final report generation, and optional embedding deduplication - then forecast daily, monthly, and yearly spend.
Multi-angle topic investigation with synthesis
Search & Web Scraping (per task)
Full results API - $5/1K queries
LLM Reasoning Loop (per task)
Final Report / Summary
Model & Overhead
Monthly Research Agent Cost - GPT-4o mini
Cost / Task
$0.1329
LLM Cost
$0.0108
Search Cost
$0.0500
Scrape Cost
$0.0600
Cost Breakdown per Research Task
Forecast Summary
Daily
$3.99
30 tasks
Monthly
$119.59
900 tasks
Yearly
$1,455.04
10,950 tasks
LLM Model Comparison
Sorted by lowest cost| Model | Cost/Task | Monthly Total |
|---|---|---|
GPT-4o miniOpenAIBudget Selected $0.15/M in · $0.60/M out | $0.1329 | $119.59 |
DeepSeek-V3DeepSeekBudget $0.27/M in · $1.10/M out | $0.1426 | $128.32 |
Gemini 2.5 FlashGoogleBudget $0.30/M in · $2.50/M out | $0.1576 | $141.87 |
Claude 3.5 HaikuAnthropicBudget $0.80/M in · $4.00/M out | $0.1923 | $173.05 |
o4-miniOpenAIBudget $1.10/M in · $4.40/M out | $0.2081 | $187.31 |
Mistral LargeMistral $2.00/M in · $6.00/M out | $0.2596 | $233.64 |
Gemini 2.5 ProGoogleCapable $1.25/M in · $10.00/M out | $0.2695 | $242.55 |
o3OpenAICapable $2.00/M in · $8.00/M out | $0.2794 | $251.46 |
GPT-4oOpenAICapable $2.50/M in · $10.00/M out | $0.3190 | $287.10 |
Claude 3.7 SonnetAnthropicCapable $3.00/M in · $15.00/M out | $0.3883 | $349.47 |
Grok 3xAI $3.00/M in · $15.00/M out | $0.3883 | $349.47 |
* Search, scraping, and embedding costs are identical across all models. Only LLM costs vary.
Empat lapisan biaya agen riset
Biaya agen riset adalah jumlah dari pencarian, pengambilan halaman, iterasi penalaran, dan laporan akhir. Mengubah salah satu faktor bisa melipatgandakan pengeluaran per tugas, jadi sebaiknya dimodelkan terpisah.
Masukkan jumlah kueri per tugas, halaman per kueri, iterasi LLM, token per iterasi, dan panjang laporan untuk melihat biaya per tugas serta proyeksi periode.
- API pencarian: biaya per kueri sesuai penyedia yang dipilih.
- Scraping: biaya per halaman yang diambil dan volume per kueri.
- Loop penalaran: token input dan output pada tiap iterasi LLM.
- Laporan akhir: konteks besar dengan keluaran panjang pada tarif output.
- Deduplikasi embedding untuk melewati halaman yang nyaris sama.
Cara menekan biaya per tugas
Pengungkit terbesar biasanya jumlah iterasi dan pilihan model, bukan penyedia pencarian. Menambah satu iterasi lebih mahal daripada puluhan kueri pencarian tambahan.
- Batasi iterasi penalaran pada minimum yang dibutuhkan untuk kualitas.
- Pakai model kecil dan murah untuk klasifikasi dan ekstraksi, dan model lebih baik hanya untuk laporan.
- Pangkas konteks per iterasi dengan meringkas konten yang di-scrape alih-alih membawanya utuh.
- Aktifkan deduplikasi embedding bila mengambil banyak halaman per kueri.
Menyusun anggaran agen
Pisahkan biaya variabel per tugas dari biaya tetap platform, lalu kalikan dengan volume yang diharapkan. Dengan begitu Anda tahu apakah anggaran dibatasi model atau volume.
- Hitung biaya per tugas dan kalikan dengan perkiraan tugas harian.
- Sisakan margin untuk percobaan ulang, halaman gagal, dan variasi panjang.
- Bandingkan beberapa LLM pada alur yang sama sebelum menetapkan model default.
- Tinjau harga penyedia setiap kuartal: sering berubah.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Ini alat yang memperkirakan total biaya operasional agen otonom yang menelusuri web, membaca halaman, dan menyintesis informasi dengan LLM. Alat ini memperhitungkan biaya kueri pencarian, biaya scraping web, loop penalaran LLM multi-langkah, dan pembuatan laporan akhir, memberi proyeksi realistis per tugas dan per bulan sebelum membangun atau menskalakan.
Total biaya terdiri dari empat komponen utama: (1) biaya API pencarian per kueri, (2) biaya scraping per halaman yang diambil, (3) biaya token LLM pada setiap iterasi penalaran, termasuk konteks input dan token output, dan (4) token pembuatan laporan akhir. Komponen kelima opsional adalah deduplikasi berbasis embedding: menambah sedikit biaya API embedding tetapi menghemat token dengan melewati halaman yang nyaris sama.
Kalkulator menyediakan biaya preset untuk Brave Search API ($5/1.000), Bing Search v7 ($7/1.000), Serper.dev ($1/1.000), SerpAPI ($5/1.000), pencarian neural Exa.ai ($10/1.000), dan Tavily Research API ($4/1.000). Anda juga bisa memasukkan biaya per kueri sendiri jika memakai penyedia lain atau punya harga khusus.
Selama loop penalaran, agen mengirim konteks input besar (konten yang di-scrape + catatan kerja) dan menghasilkan keluaran antara yang lebih pendek: catatan analisis, peringkat sumber, dan ekstraksi terstruktur. Langkah laporan akhir memakai konteks input serupa tetapi menghasilkan keluaran jauh lebih panjang (laporan lengkap), yang ditagih dengan tarif token output yang biasanya lebih tinggi. Kalkulator memisahkan kedua pos biaya LLM ini agar estimasinya akurat.
Biaya sangat bervariasi sesuai konfigurasi. Pengecekan fakta cepat dengan 3 kueri, masing-masing 2 halaman, dan 2 iterasi LLM pada GPT-4o mini biasanya $0,01–0,05 per tugas. Riset mendalam dengan 10 kueri, masing-masing 3 halaman, dan 5 iterasi pada GPT-4o biasanya $0,20–1,00 per tugas. Angka tepatnya sangat bergantung pada jumlah halaman, kedalaman iterasi, panjang laporan, dan pilihan model.
Deduplikasi embedding masuk akal secara finansial saat rasio halaman per kueri tinggi (3+) dan ada tumpang tindih topik yang signifikan antar halaman. Jika agen mengambil banyak halaman dengan konten berulang, melewatinya lewat kemiripan embedding menurunkan token input LLM, yang biasanya jauh lebih mahal daripada embedding itu sendiri. Untuk volume halaman kecil atau konten yang sangat unik, deduplikasi menambah biaya tanpa penghematan berarti.
Ya. Kalkulator berjalan sepenuhnya di sisi klien, di browser Anda. Tidak ada parameter pemakaian, angka biaya, atau detail konfigurasi yang dikirim ke server mana pun. Semuanya dihitung lokal di perangkat Anda, dan tidak perlu akun atau pendaftaran. Estimasi Anda tetap 100 % privat.
Estimasi didasarkan pada tarif API publik standar saat rilis. Biaya nyata bisa berbeda karena pembaruan harga penyedia, diskon volume, penagihan regional, atau paket enterprise khusus. Kalkulator ini untuk perencanaan dan penganggaran: selalu cek halaman harga terkini penyedia Anda sebelum menetapkan anggaran.