Tagihan Token AI Bikin Jantung Copot: Saatnya Majikan Berakal Menjinakkan Robot Haus Cuan!
Bayangkan ini: Kamu punya asisten rumah tangga yang cerdas luar biasa, bisa mengerjakan apa saja. Tapi, setiap kali dia “berpikir,” tagihan listrik rumahmu melonjak tak terkendali. Nah, kira-kira begitulah kondisi para ‘majikan’ AI di berbagai perusahaan raksasa saat ini.
Uber, Microsoft, bahkan Priceline, semuanya menjerit melihat tagihan “token” AI mereka membengkak. Uber bahkan menghabiskan seluruh anggaran coding AI tahun 2026 hanya dalam empat bulan! Microsoft terpaksa mencabut lisensi Claude Code dari para developernya. Dan Priceline? Perpanjangan kontrak Cursor tiba-tiba melambung 4-5 kali lipat. Ini bukan lagi soal “seberapa cepat robot ini bisa bekerja,” tapi “bagaimana caranya agar dompet saya tidak kering kerontang?”
Dulu, euforia tokenmaxxing dan “gas pol” adalah mantra. Semua ingin memanfaatkan model AI terbaik seperti Anthropic Claude Opus 4.5, OpenAI GPT-5.1, atau Google Gemini 3 Pro yang memang menunjukkan peningkatan signifikan. Hasilnya? Konsumsi token meledak tak terkendali. Ada laporan perusahaan yang kaget dengan tagihan Claude $500 juta gara-gara lupa pasang batas pemakaian! Ini seperti memberi anak kecil kartu kredit tak terbatas di toko permen.
“Enam bulan lalu, obrolan dengan klien selalu tentang ‘Apa yang bisa AI lakukan? Apakah cukup bagus?'” ujar Alexander Embricos, Head of Enterprise OpenAI. “Sekarang, ceritanya beda. Sekarang semua bertanya, ‘Duh, kok pengeluaran kami banyak banget? Ada visibilitas apa? Ada kontrol token apa? Seberapa efisien model Anda?'”
Di tengah kegalauan ini, lahirlah secercah harapan: Linux Foundation berencana meluncurkan Tokenomics Foundation. Tujuan mulianya? Menciptakan standar disiplin biaya AI, layaknya FinOps untuk biaya cloud. “April dan Mei, saya mulai dengar banyak keluhan: ‘Ya ampun, anggaran token 2026 kami sudah habis 3 kali lipat padahal baru April!'” kata J.R. Storment, Executive Director FinOps Foundation. “Seluruh percakapan bergeser dari ‘gas pol’ ke ‘kami butuh rem, bagaimana cara mengendalikan ini?'”
Survei Faros AI bulan Maret lalu menemukan, meski output developer meningkat berkat AI, bug dan kebutuhan penulisan ulang juga ikut naik. Jellyfish bahkan menemukan, developer yang paling banyak memakai token bisa 2 kali lebih produktif, tapi mereka menghabiskan token 10 kali lebih banyak! Jadi, apakah robot ini benar-benar efisien atau cuma jago akal-akalan?
Baca juga artikel menarik lainnya di kategori Sidang Bot.
Nicholas Arcolano, Head of Research di Jellyfish, menjelaskan bahwa pengeluaran AI meroket sebagian besar karena fitur-fitur agentic, dengan konsumsi per developer naik 18,6 kali dalam sembilan bulan. Ini membuat kasus ROI AI menjadi lebih buram daripada yang dibayangkan. “Apakah pengeluaran ekstrem ini membuahkan hasil, semua kembali pada nilai bisnis akhir dari kode yang dikirim (misalnya, pendapatan), yang sebagian besar perusahaan masih belum bisa mengukurnya,” kata Arcolano. Ini mungkin jadi salah satu ‘dosa’ pertama para majikan yang bikin robot ngaco.
Masalahnya bukan cuma di angka, tapi juga di skala. “Melacak biaya cloud itu masalah data ratusan juta baris per bulan,” jelas Storment. “Melacak biaya token? Itu masalah data triliunan baris per bulan. Anda tidak bisa cuma memasukkannya ke spreadsheet atau alat dasar. Anda harus benar-benar memikirkan ulang tooling, spesifikasi, dan sistem akuntansi Anda.” Chris Reed dari Priceline bahkan sudah melihat adanya perbedaan antara laporan penggunaan vendor dan data internal perusahaannya. “Saya memulai karir di manajemen biaya telekomunikasi, dan saya melihat semua paralel yang sama, dari telekomunikasi ke cloud, ke AI,” katanya.
Kabar baiknya, pasar untuk mengatasi masalah ini mulai terbentuk. Ada perusahaan pure-play seperti Pay-i yang melacak, mengukur, dan mengoptimalkan biaya GenAI. Ada juga Paid yang membantu developer melacak biaya dan menagih berdasarkan nilai nyata, bukan cuma biaya langganan. Perusahaan manajemen rekayasa seperti Jellyfish, Waydev, dan Faros AI juga menawarkan pemantauan agen AI untuk membuktikan ROI alat developer. Bahkan, vendor-vendor besar seperti Ramp, Datadog, dan New Relic mulai menambahkan fitur-fitur manajemen biaya AI.
Tiffany Luck, partner di NEA, berpendapat bahwa efisiensi dan observabilitas token kemungkinan akan ditambahkan di “lapisan harness atau aplikasi.” Dia menunjuk Factory, sebuah startup yang membuat agen AI untuk perusahaan, yang baru-baru ini meluncurkan model router yang secara otomatis memilih model yang tepat untuk setiap tugas. Ini menunjukkan bahwa robot juga bisa diajarkan untuk berhemat, asalkan majikannya punya akal dan alat yang tepat.
Vitaly Gordon dari Faros AI bahkan bercerita tentang seorang CTO yang berkata, “Salah satu insinyur saya menghabiskan $40.000 untuk token bulan lalu, dan saya benar-benar tidak tahu apakah saya harus menghentikannya atau memberi tahu semua orang untuk menjadi seperti dia.” Kisah ini mirip dengan bagaimana agen AI industri terlihat hebat di kertas, namun lemah di lapangan, terutama jika tidak ada panduan yang jelas.
Namun, semua alat ini dibangun tanpa bahasa yang sama atau definisi bersama tentang berapa biaya satu token, apa yang dihasilkannya, dan bagaimana membandingkan pengeluaran antar vendor. Di sinilah Tokenomics Foundation berharap dapat menjadi solusi. Yayasan ini sedang membangun definisi kanonik dan kerangka kerja untuk “tokenomics”; standar terbuka, spesifikasi, dan metrik untuk penggunaan dan penagihan token AI; serta metrik baru untuk ekonomi AI, seperti biaya per-intelijen atau token per-watt. Mereka juga berencana untuk mendefinisikan metrik di seluruh efektivitas pabrik token dan efisiensi konsumsi.
Goldman Sachs memproyeksikan penggunaan token global akan berlipat ganda hingga 24 kali pada tahun 2030. Perusahaan yang sudah melampaui anggaran membutuhkan solusi sekarang, dan produk dari yayasan ini masih beberapa bulan lagi. “Mungkin kita menciptakan mesin uap, tetapi kita masih belum menemukan jalur perakitan,” kata Gordon. Arcolano menambahkan, “ROI terbaik berasal dari memindahkan rata-rata pengguna dari penggunaan rendah ke sedang, bukan mendorong pengguna berat lebih tinggi.” Jadi, intinya adalah penggunaan yang bijak, bukan membabi buta.
Sebagai majikan AI, kamu harus pintar memilah mana yang investasi dan mana yang cuma buang-buang token. Kendalikan AI-mu agar kamu tetap menjadi Majikan, bukan babu teknologi, dengan mengikuti AI Master! Atau jika kamu ingin menghemat budget talent untuk konten, Creative AI Pro bisa jadi solusi bikin konten mandiri yang ‘nggak robot banget’.
Ingat, sebagus apa pun algoritma, secanggih apa pun modelnya, ujung-ujungnya tetap butuh sentuhan akal manusia untuk menekan tombol ‘ON’ dan ‘OFF’. Tanpa itu, AI hanyalah tumpukan kode mati yang haus listrik dan cuan.
Sumber Berita: Artikel ini dirangkum dari sumber asli di “The token bill comes due: Inside the industry scramble to manage AI’s runaway costs | TechCrunch”
Gambar oleh: Getty Images via TechCrunch