Lompat ke konten
Aback Tools Logo

Kalkulator Biaya DeepSeek

Estimasi gratis pengeluaran API DeepSeek berdasarkan penggunaan token Anda. Mendukung perbandingan model (DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Pro, V3, R1), diskon rasio hit cache prompt, pemodelan token penalaran, dan proyeksi bulanan. Cepat, aman, dan sepenuhnya privat.

DeepSeek Cost Calculator

Estimate input/output token pricing, compare legacy and active model tiers, configure context caching hit rates, and analyze overall API forecasts locally.

Input/1M (miss): $0.1400Input/1M (hit): $0.0028Output/1M: $0.2800

Prompt & Response Tokens

tokens
tokens
tokens

Cost Optimizations

Workload Call Volume

reqs

Projected Monthly Workload Cost

$33.60for 30,000 total requests

Cost/Call

$0.001120

Input Cost

$0.000700

Output Cost

$0.000280

Reasoning Cost

$0.000140

Model Pricing Comparisons

Sorted by lowest cost
Model NameCost/CallMonthly ForecastCaching / Reasoning
DeepSeek-V3 (Legacy)$0.000980$29.40Cache Supported
DeepSeek-V4-FlashCost-Effective Selected$0.001120$33.60Cache Supported Reasoning
DeepSeek-V4-ProCapable$0.003480$104.40Cache Supported Reasoning
DeepSeek-R1 (Legacy)$0.006035$181.05Cache Supported Reasoning
Calculations Disclaimer: Estimations are computed based on standard DeepSeek API pricing sheets. Real-world API expenses may deviate slightly due to tokenization rounding differences (Word count to Token conversion ratio varies by content text), regional taxes, or custom enterprise SLAs. Cache hit rates represent the percentage of input tokens served by cache hits (billed at a massive discount). Reasoning tokens are generated internally by reasoning-capable models and are billed standardly per output token.

Empat komponen tagihan DeepSeek

Di DeepSeek, biaya tidak hanya soal input dan output. Cache bisa sangat menekan biaya token berulang, dan token penalaran menambah biaya tanpa muncul di jawaban.

Masukkan token input, cache, output, dan penalaran beserta volume kueri untuk melihat biaya nyata per kueri dan proyeksi bulanan.

  • Token output 2 sampai 4 kali lebih mahal daripada token input.
  • Token yang di-cache bisa hingga 98 % lebih murah daripada token input standar.
  • Token penalaran ditagih seperti output meski tidak muncul di jawaban.

Kapan memakai cache dan kapan memakai batch

Cache dan Batch API tidak bersaing: keduanya menyelesaikan masalah berbeda dan bisa dikombinasikan.

  • Cache: berguna saat prefiks panjang yang sama berulang di banyak kueri.
  • Batch: berguna saat Anda bisa menoleransi 24 jam dan tidak butuh respons segera.
  • Keduanya tidak membantu bila setiap kueri memakai prompt pendek yang berbeda.

Memilih model dengan cermat

Keluarga DeepSeek mencakup dari volume tinggi berbiaya rendah hingga penalaran kompleks. Memilih varian yang salah melipatgandakan tagihan tanpa memperbaiki hasil.

  1. Ukur token nyata pada satu kueri representatif, termasuk token penalaran.
  2. Hitung biaya per kueri dengan model saat ini dan volume bulanan Anda.
  3. Bandingkan dengan varian DeepSeek lain pada beban kerja yang sama.
  4. Aktifkan cache atau Batch bila pola pemakaian memungkinkan dan tinjau penghematannya.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Alat ini memperkirakan harga API DeepSeek berdasarkan jumlah token input, cache, dan output Anda, volume kueri, serta konfigurasi model. Alat ini membantu developer merencanakan anggaran dan memilih model DeepSeek paling hemat untuk bebannya. Berjalan sepenuhnya di browser tanpa pendaftaran.

Kalkulator memakai tarif Pay-As-You-Go standar dari dokumentasi resmi API DeepSeek. Namun biaya nyata bisa berbeda karena paket harga khusus, penyedia hosting pihak ketiga (seperti OpenRouter, Together AI, atau Novita), atau pembaruan harga dari DeepSeek. Selalu cek halaman harga resmi untuk tarif yang pasti.

Token input adalah teks atau media yang Anda kirim dalam prompt ke model. Token output adalah teks jawaban yang dihasilkan model. Menghasilkannya lebih berat secara komputasi, jadi harganya jauh lebih tinggi (biasanya 2 sampai 4 kali) daripada token input di semua model DeepSeek.

Cache konteks memungkinkan menyimpan blok konten besar yang berulang (seperti basis kode panjang, buku, atau instruksi sistem panjang) di cache. Saat Anda mengirim kueri, model membaca dari cache alih-alih memproses ulang seluruh prompt. Token input yang di-cache dikenai diskon besar (biasanya hingga 98 % lebih murah dari token input standar).

Model penalaran menghasilkan token rantai pemikiran internal selama fase pemrosesan. Meski token ini tidak dikembalikan dalam keluaran API, token tersebut ditagih dengan harga yang sama seperti token output standar. Masukkan perkiraan token pemikiran di kolom token penalaran kalkulator ini agar anggaran akurat.

Ya. Batch API dirancang untuk beban yang tidak sensitif latensi (seperti pemrosesan data offline). Permintaan batch otomatis mendapat diskon 50 % untuk tarif token input dan output.

Tidak. Kalkulator berjalan sepenuhnya di sisi klien, di browser Anda. Input, ukuran token, perkiraan biaya, dan hasil perbandingan diproses lokal di perangkat Anda dan tidak pernah dikirim ke server mana pun. Data Anda tetap 100 % privat dan aman.