Kalkulator Biaya Multi-Agen
Hitung pengeluaran sistem yang memakai beberapa agen AI berkolaborasi. Tambahkan setiap agen di pipeline Anda, tetapkan model, atur ukuran token dan frekuensi panggilan, lalu dapatkan total biaya sistem per tugas yang akurat - dengan proyeksi harian, bulanan, dan tahunan.
Add each agent in your pipeline, configure its model, token sizes, and call frequency per task. The calculator totals all agent costs and projects spending for any time period.
Agent Pipeline (3 agents)
Add Agent
Workload Volume
Total Monthly System Cost
Cost per Task (All Agents)
$0.1875
Active Agents
3
Agent Cost Breakdown
Per task, descending| Agent | Model | Calls | Cost/Task | Monthly Cost |
|---|---|---|---|---|
Researcher 12,000 in · 1,500 out | GPT-4o OpenAI | 3× | $0.1350 72% | $2,025.00 |
Orchestrator 8,000 in · 2,000 out | GPT-5.4 OpenAI | 1× | $0.0500 27% | $750.00 |
Executor / Worker 5,000 in · 800 out | GPT-4o Mini OpenAI | 2× | $0.00246 1% | $36.90 |
| Total | $0.1875 | $2,811.90 |
Cost Distribution
Mengapa sistem multi-agen lebih mahal dari perkiraan
Setiap agen adalah panggilan API tersendiri. Pipeline multi-langkah melipatgandakan jumlah panggilan jauh lebih cepat daripada yang terlihat.
Membuat pengali itu terlihat adalah cara mengoptimalkan sebelum scaling.
- Total panggilan = tugas per periode × panggilan per tugas × jumlah agen.
- Agen berfrekuensi tinggi paling membebani tagihan.
- Loop riset dan kritik menambah panggilan berulang.
Penetapan model berlapis
Tidak semua agen perlu model papan atas. Sisakan tenaga di tempat yang bernilai dan pakai model murah untuk pekerjaan berulang.
- Orkestrator dan perencana: model frontier.
- Agen ekstraksi, klasifikasi, dan pemformatan: model cepat dan murah.
- Cache prompt untuk konteks sistem yang besar dan stabil.
Menyiapkan perhitungan
Masukkan setiap agen dengan model, token input dan output, serta frekuensi panggilan untuk mendapat biaya per tugas yang andal.
Setelah itu proyeksikan hasilnya ke hari, bulan, dan tahun untuk melihat dampaknya pada anggaran.
- Tambahkan satu baris untuk setiap agen di pipeline.
- Tetapkan model dan ukuran prompt serta respons tipikal.
- Tentukan panggilan per tugas sesuai loop nyata tiap agen.
- Aktifkan cache pada agen dengan konteks bersama dan periksa totalnya.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Alat ini memperkirakan total pengeluaran API LLM untuk sistem di mana beberapa agen AI berkolaborasi menyelesaikan tugas. Alih-alih menghitung satu model secara terpisah, alat ini menjumlahkan biaya token setiap agen di pipeline — masing-masing dengan model, ukuran prompt, dan frekuensi panggilan sendiri — untuk memberi total biaya sistem per tugas dan per periode.
Pengaturan «panggilan per tugas» menunjukkan berapa kali agen tertentu dipanggil dalam satu eksekusi pipeline penuh. Untuk orkestrator yang merutekan sekali per tugas, gunakan 1. Untuk agen riset yang mengueri tool berkali-kali dalam loop, gunakan 3-5. Untuk kritikus yang meninjau output setiap subtugas, gunakan jumlah subtugas dalam alur Anda.
Sisihkan model frontier untuk orkestrasi, perencanaan, atau penalaran kompleks. Tetapkan model cepat dan murah (GPT-4o Mini, Claude 3.5 Haiku, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek-V4-Flash) ke agen pekerja berfrekuensi tinggi yang melakukan ekstraksi, klasifikasi, pemformatan, atau parsing tool. Pendekatan berlapis ini biasanya menurunkan biaya sistem multi-agen 70-90 %.
Agen yang berbagi system prompt besar yang sama (seperti basis pengetahuan atau skema tool bersama) sangat diuntungkan cache prompt. Aktifkan tombol «Cache Prompt» pada agen dengan konteks sistem besar dan stabil. Masukkan jumlah token yang di-cache untuk melihat penghematannya di biaya per tugas.
Setiap pemanggilan agen adalah panggilan API mandiri dengan penagihan token input dan output sendiri. Pipeline dengan 5 agen, masing-masing dipanggil 2-3 kali per tugas, menghasilkan 10-15 panggilan API per tugas penuh. Kalkulator ini membuat overhead tersebut terlihat agar Anda bisa mengoptimalkan jumlah panggilan, ukuran konteks, dan pilihan model sebelum scaling.
«Tugas per periode» adalah berapa kali pipeline lengkap Anda berjalan dari awal hingga akhir dalam jendela waktu yang dipilih. «Panggilan per tugas» adalah berapa kali agen tertentu dipanggil dalam satu eksekusi. Total panggilan API agen itu = tugas per periode × panggilan per tugas.
Tidak. Kalkulator multi-agen berjalan sepenuhnya di browser Anda memakai JavaScript sisi klien. Konfigurasi agen, pilihan model, ukuran token, dan proyeksi biaya tidak pernah diunggah ke server, dicatat, atau dibagikan. Desain sistem multi-agen Anda tetap sepenuhnya privat.
Bisa. Kalkulator ini agnostik terhadap framework. Apa pun yang Anda pakai — LangGraph, AutoGen, CrewAI, atau pipeline buatan sendiri — biaya hanya bergantung pada model yang digunakan dan volume token per pemanggilan. Petakan setiap node atau agen ke satu baris di kalkulator untuk proyeksi biaya yang akurat.