Harga API GPT [Edisi 2026] — tarif per model dan biaya aktual per permintaan

Biaya API GPT ditagihkan berdasarkan penggunaan per token. Tidak ada biaya bulanan; input dan output memiliki tarif terpisah, dan output lebih mahal. Tarif Kunavo per 1M token pada 4 Oktober 2026 adalah gpt-5-6-terra dengan input $0,70 / output $4,20, serta gpt-5-5 dengan $2,00 / $12,00 — semuanya lebih rendah daripada harga resmi OpenAI. gpt-6-luna yang dirilis pada 22 September 2026 bertarif $0,04 / $0,20 dan merupakan GPT termurah di Kunavo.

Ada satu hal yang perlu dibedakan terlebih dahulu. Paket bulanan ChatGPT dan OpenAI API adalah produk dan sistem penagihan yang berbeda. Membayar ChatGPT tidak memberikan kunci API dan tidak mengurangi tagihan API. Halaman ini hanya membahas yang terakhir, yaitu biaya untuk pemanggilan dari kode.

Tarif diverifikasi pada 4 Oktober 2026. Angka di sisi Kunavo diambil dari katalog situs ini sehingga sesuai dengan jumlah yang benar-benar ditagihkan. Untuk harga resmi OpenAI, lihat halaman harga OpenAI.

Tabel tarif seri GPT-5 / GPT-6

USD per 1M token. “Harga resmi OpenAI” adalah tarif yang dipublikasikan untuk model yang sama. Untuk model yang sedang dipromosikan, harga yang benar-benar ditagihkan OpenAI saat ini juga dicantumkan di bawah.

Tarif terbaru selalu ditampilkan di halaman harga dan halaman setiap model. Daftar semua model tersedia di daftar model.

GPT-6 adalah generasi baru OpenAI. GPT-6 Astra dirilis sebagai model teratas OpenAI pada 3 September 2026, lalu GPT-6 Sol dan GPT-6 Luna menyusul pada 22 September 2026. OpenAI menyebut keduanya sebagai model yang “dibangun di atas kemajuan yang mendukung GPT-6 Astra”, dengan Sol untuk coding kompleks dan alur kerja agentik, serta Luna sebagai “model paling efisien untuk pemrosesan bervolume besar yang terfokus”. Keduanya memiliki konteks 1.050.000 token dan output maksimum 128.000 token.

Di Kunavo, GPT-6 Luna adalah GPT termurah dengan tarif $0,04 / $0,20. GPT-6 Sol bertarif $0,80 / $4,00, dengan tarif output lebih rendah daripada GPT-5.6 Terra ($4,20). Namun, tarif input GPT-5.6 Terra ($0,70) lebih murah, dan untuk permintaan dengan token input lebih dari 2 kali token output, GPT-5.6 Terra lebih murah (dapat dibandingkan pada tabel di bawah). Untuk permintaan dengan input lebih dari 272.000 token, seluruh permintaan ditagihkan, sama seperti GPT-5.x / GPT-6 lainnya, dengan input 2 kali lipat dan output 1,5 kali lipat sesuai ketentuan OpenAI.

Berapa biaya sebenarnya untuk satu permintaan

Jika ingin menghitung dengan angka sendiri, gunakan ini langsung.

# Kunavo の GPT 料率（1M トークンあたり USD）: (input, output)
RATES = {
    "gpt-5-6-terra": (0.70, 4.20),
    "gpt-5-5":       (2.00, 12.00),
    "gpt-5-6-sol":   (2.00, 12.00),
    "gpt-6-sol":     (0.80, 4.00),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.20),
}

def cost(model: str, in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    i, o = RATES[model]
    # 注意: GPT-5 系の推論モデルは reasoning トークンも出力料率で課金される。
    return in_tokens / 1_000_000 * i + out_tokens / 1_000_000 * o

print(cost("gpt-5-6-terra", 1_000, 300))   # 短い 1 ターン
print(cost("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))   # RAG の回答 1 件
print(cost("gpt-5-5", 20_000, 3_000))      # 難しい問題
print(cost("gpt-5-6-sol", 20_000, 3_000))  # GPT-5.6 のフラッグシップ
print(cost("gpt-6-sol", 20_000, 3_000))    # GPT-6 Sol
print(cost("gpt-6-luna", 1_000, 300))      # いちばん安い 1 ターン

Dua jebakan yang dapat mengacaukan tagihan

Yang pertama adalah token penalaran. Model penalaran seri GPT-5 menghasilkan token pemikiran secara internal sebelum memberikan jawaban. Token tersebut tidak muncul dalam isi respons, tetapi ditagihkan dengan tarif output. Tabel di atas tidak memasukkan token penalaran, sehingga semakin sulit masalahnya, semakin besar tagihan sebenarnya dibandingkan angka dalam tabel. Jumlah token output pada field usage adalah angka sebenarnya.

Yang kedua adalah percobaan ulang. Permintaan yang sudah mengonsumsi token lalu gagal di downstream tetap dikenai biaya. Dalam beban kerja agentik, satu tugas yang terlihat oleh pengguna dapat menjadi banyak putaran dalam penagihan, sehingga selisihnya paling besar di sini. Permintaan yang gagal di sisi Kunavo (= tidak pernah mencapai upstream) tidak dikenai biaya.

Menghubungkan ke kode OpenAI yang sudah ada

Yang perlu diubah hanya satu baris base_url dan kuncinya. Baik chat.completions maupun responses tetap berjalan dengan format yang sama.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",   # 変えるのはこの 1 行だけ
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Kunci yang sama juga dapat digunakan untuk memanggil Claude, gambar, dan video. Langkah-langkahnya tersedia di Mulai cepat, sedangkan daftar endpoint tersedia di dokumentasi Chat Completions.

Membayar dari Jepang

Saldo Kunavo di checkout Stripe mendukung kartu termasuk JCB (Visa, Mastercard, American Express, JCB, UnionPay), Apple Pay, Google Pay, dan Link. Sistemnya berupa dompet prabayar dengan minimum pengisian $10 dan saldo tidak memiliki masa berlaku. Tidak ada tagihan untuk bulan tanpa pemakaian. Pembayaran di minimarket dan PayPay tidak didukung. Informasi wajib sebagai pelaku usaha domestik tercantum dalam Pernyataan berdasarkan Undang-Undang Transaksi Komersial Tertentu, sedangkan detail penagihan dirangkum dalam Dokumentasi penagihan.

4 cara menurunkan biaya

1. Pilih tier berdasarkan ukuran masalah. Jangan menetapkan model teratas sebagai default. Untuk pemrosesan bervolume besar seperti klasifikasi, ekstraksi, dan pemformatan, mulai dengan gpt-6-luna termurah yang direkomendasikan OpenAI untuk penggunaan tersebut, lalu naikkan bila tidak mencukupi. Seperti terlihat pada tabel di atas, bahkan untuk satu jawaban RAG yang sama, gpt-6-luna dan gpt-5-5 berbeda sekitar 53 kali.
2. Batasi output. Output lebih mahal daripada input, sehingga max_tokens dan penentuan format output berdampak langsung. Pada model yang menggunakan penalaran, pengaruhnya menjadi dua kali lipat.
3. Aktifkan cache prompt. Jika sistem mengirim prompt sistem yang sama setiap kali, cache adalah tuas terbesar. Mekanismenya dijelaskan dalam dokumentasi cache.
4. Jangan menumpuk riwayat yang tidak relevan dalam input. Saat beralih ke tugas lain, hapus percakapan. Riwayat panjang ditagihkan sepenuhnya setiap kali.

Jika membandingkan dengan model penyedia lain, biaya Claude menyajikannya dengan metode perhitungan yang sama. Jika hanya ingin melihat biaya penggunaan Codex CLI, lihat biaya Codex.

Pertanyaan yang sering diajukan