JAKARTA, CILACAP.INFO – Barantum adalah solusi aplikasi all in one CRM terbaik untuk bisnis yang menyediakan WhatsApp CRM, broadcast, chatbot, AI Agent, omnichannel, dan call center dalam satu platform terintegrasi. Kelola dan optimalkan seluruh perjalanan customer, mulai dari customer masuk, closing, dan repeat order.
Dua proposal AI Agent dapat terlihat sama-sama murah, tetapi sebenarnya memakai satuan berbeda. Penyedia pertama mengenakan biaya per respons. Penyedia kedua menghitung token input dan output. Tanpa menyamakan asumsi, angka tersebut tidak dapat dibandingkan secara adil.
Bisnis perlu memahami apa yang memengaruhi setiap unit, lalu menambahkan biaya kanal dan kebutuhan operasional. Model yang paling hemat bukan hanya yang memiliki tarif awal terendah, tetapi yang paling sesuai dengan volume, panjang jawaban, dan kompleksitas layanan.
Pahami Satuan yang Sebenarnya Dibayar
Pada model per respons, bisnis membayar setiap jawaban AI yang dikirim. Struktur ini lebih mudah diproyeksikan: jumlah respons dikalikan tarif. Namun, definisi respons perlu dibaca dengan jelas karena jawaban yang lebih panjang dapat memiliki biaya berbeda.
Pada model token, biaya dihitung dari potongan teks yang diproses AI. Token mencakup konteks percakapan, instruksi sistem, dokumen knowledge base yang dipanggil, dan output. Semakin panjang konteks serta jawaban, semakin besar pemakaian token.
Karena itu, dua chatbot dengan jumlah pesan sama belum tentu memakai token sama. Use case FAQ singkat berbeda dengan troubleshooting yang membaca histori panjang atau menghasilkan penjelasan bertahap.
Tanyakan apakah riwayat lengkap selalu dikirim ulang, apakah sistem merangkum konteks, dan bagaimana dokumen dipilih sebelum jawaban dibuat. Cara tersebut memengaruhi token jauh lebih besar daripada jumlah file knowledge base semata.
Buat Simulasi dengan Asumsi yang Sama
Rumus model per respons adalah volume respons dikalikan tarif per respons. Rumus token adalah total token input dan output dibagi satu juta, kemudian dikalikan tarif per satu juta token.
Dalam ilustrasi campaign ini, tarif US$2 per satu juta token dan penggunaan sekitar 20–25 ribu token per respons menghasilkan kira-kira 40–50 respons. Contoh tersebut tidak dikonversi ke rupiah karena kurs dapat berubah.
Perbandingan harus memakai pertanyaan, panjang knowledge base, kualitas jawaban, dan tingkat eskalasi yang sama. Lakukan simulasi ringan, normal, dan berat agar perusahaan melihat seberapa sensitif biaya terhadap konteks panjang.
Tambahkan skenario kenaikan traffic 20–30 persen dan respons yang lebih panjang. Model yang stabil pada demo dapat menjadi sulit diprediksi ketika histori percakapan bertambah atau pertanyaan membutuhkan beberapa dokumen sekaligus.
Tampilkan Semua
