Biaya dan penyiapan API Nanobot: provider, model, dan batasan

nanobot dari HKUDS berbiaya $0: ini adalah perangkat lunak berlisensi MIT yang Anda instal dan jalankan sendiri, dan baik repositori GitHub maupun nanobot.wiki tidak menerbitkan paket, tingkat, seat, atau layanan ter-host. Yang perlu Anda anggarkan adalah token model, mesin yang menjaga nanobot gateway tetap berjalan, serta akun channel atau alat berbayar apa pun yang Anda pasang. Dua hal kemudian menentukan biaya token: kunci penyedia mana yang Anda tulis di config.json, karena hanya kunci itulah yang memilih protokol wire, serta tugas latar belakang yang diaktifkan nanobot tanpa diminta.

Diperiksa pada 21 September 2026 terhadap API GitHub dan PyPI: rilis v0.3.5, diterbitkan pada 15 September 2026; paket nanobot-ai 0.3.5, MIT, Python 3.11 atau yang lebih baru, diunggah pada hari yang sama; repositori MIT, tidak diarsipkan, terakhir didorong pada hari pemeriksaan. Satu catatan cakupan berlaku di seluruh halaman ini: dokumentasi yang dikutip di bawah dibaca pada branch main, lima hari sebelum tag v0.3.5, sehingga pernyataan dokumentasi dan default source yang didistribusikan diberi label secara terpisah dan tidak pernah digabungkan.

Pertama, periksa nanobot mana yang sedang Anda hitung biayanya

nanobot.ai bukan halaman harga nanobot. Pada 21 September 2026, situs itu mengarahkan ke obot.ai, dengan judul "Obot | Enterprise AI Control Plane & MCP Gateway" — produk enterprise milik perusahaan lain, yang juga tidak menerbitkan harga sendiri, karena URL /pricing-nya menghasilkan 404 pada hari tersebut. Dua benturan lainnya: paket PyPI yang secara eksplisit bernama nanobot adalah 0.4.1, sebuah framework navigasi robot, sehingga pip install nanobot memasang perangkat lunak yang salah; dan obot-platform/nanobot adalah proyek Go Apache-2.0 yang README-nya dibuka dengan pernyataan bahwa proyek tersebut berada dalam mode pemeliharaan, sehingga kunci konfigurasinya tidak berlaku di sini.

Biaya nanobot, baris demi baris

Ada dua kesenjangan yang perlu disampaikan secara jujur. Referensi CLI nanobot menjelaskan koeksistensi dengan runtime "Desktop" terpisah, dan tidak ditemukan halaman unduhan, repositori, atau harga publik untuknya — jadi klaim yang dapat didukung bersifat sempit: tidak ada tingkat berbayar yang diterbitkan pada dua permukaan resmi, bukan bahwa tidak ada komponen berbayar di mana pun. Dan baris suara adalah penghentian keras, bukan soal harga. Batasannya lebih sempit daripada "tidak ada endpoint kustom": adaptor transkripsi v0.3.5 memang menerima apiBase, sehingga endpoint transkripsi berbentuk OpenAI dapat diganti, tetapi transcription.provider sendiri harus berupa nama dari registri tersebut — Anda tidak dapat menciptakan kunci penyedia untuknya seperti pada chat. Bagaimanapun, hal ini tidak relevan di sini karena Kunavo tidak menyediakan model speech-to-text.

Penyedia kustom nanobot: dua jalur, dan hanya satu yang dapat Anda namai

Inilah kesalahan yang terdapat dalam contoh generik “atur URL dasar Anda”. Di nanobot, protokol dipilih berdasarkan kunci penyedia yang Anda tulis, bukan berdasarkan kolom yang Anda tetapkan, dan kedua jalur tersebut tidak dapat saling dipertukarkan.

Jalur A — kompatibel dengan OpenAI. Buat kunci di bawah providers, atau gunakan kunci bawaan custom, lalu arahkan preset ke kunci tersebut. Menurut referensi penyedia, kunci kustom diperlakukan sebagai penyedia yang kompatibel langsung dengan OpenAI, apiBase wajib diisi karena nanobot tidak dapat mengetahui URL endpoint, dan apiKey bersifat opsional untuk server lokal atau proksi privat. Sertakan jalur versi di apiBase.

{
  "providers": {
    "kunavo": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com/v1"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "primary": {
      "provider": "kunavo",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 8192,
      "contextWindowTokens": 200000
    },
    "cheap": {
      "provider": "kunavo",
      "model": "claude-haiku-4-5",
      "maxTokens": 8192,
      "contextWindowTokens": 200000
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelPreset": "primary",
      "dream": {
        "modelOverride": "cheap"
      }
    }
  }
}

Tiga aturan menyertai blok tersebut, semuanya berasal dari referensi yang sama. Jangan berbenturan dengan nama atau alias bawaan seperti openai, openai-codex, github-copilot atau lm-studio. Jangan menetapkan apiType pada kunci kustom — properti ini hanya untuk providers.openai, dan skema v0.3.5 juga memberlakukannya. Tetapkan thinkingStyle hanya jika endpoint Anda mendokumentasikan pengalih pemikiran nonstandar, dengan nilai yang diterima berupa thinking_type, enable_thinking dan reasoning_split. ID model memerlukan pernyataan yang tepat, bukan hanya baris dokumentasi: dokumentasi menyatakan bahwa model dikirim sesuai penulisannya di bawah penyedia kustom bernama secara eksplisit, sedangkan registry 0.3.5 yang disertakan menetapkan strip_model_prefixes pada spesifikasi dinamis ke nama kunci penyedia itu sendiri dan bentuk snake_case-nya. Keduanya berlaku jika baris dokumentasi tersebut membahas prefiks asing — prefiks yang sama dengan kunci penyedia Anda akan dihapus, sedangkan prefiks lainnya akan diproses — dan inferensi penyedia berbasis prefiks hanya berjalan di bawah penyedia "auto".

Jalur B — Anthropic Messages. Tidak ada rute nama kustom ke protokol ini sama sekali: referensi menyatakan bahwa nama penyedia kustom arbitrer hanya kompatibel dengan OpenAI dan tidak menggunakan format permintaan Anthropic Messages, serta jalur kustom bernama bukan untuk endpoint yang kompatibel dengan Anthropic. Sebagai gantinya, Anda mengganti blok bawaan:

{
  "providers": {
    "anthropic": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "primary": {
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 8192,
      "contextWindowTokens": 200000
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelPreset": "primary"
    }
  }
}

Karena tindakan ini mengedit providers.anthropic itu sendiri, gateway menggantikan Anthropic langsung untuk setiap preset yang mengarah ke penyedia tersebut, bukan menempatkannya di samping penyedia itu, dan proxy tidak tersedia di sini karena backend native menolaknya. Dua konvensi URL dasar Kunavo memetakan kedua jalur ini secara tepat: referensi URL dasar memberikan origin untuk rute Messages dan bentuk /v1 untuk rute yang kompatibel dengan OpenAI. nanobot sangat toleran dalam hal ini — penyedia anthropic v0.3.5 yang disertakan menghapus /v1 di akhir sebelum meneruskan URL ke SDK — komentar di dalamnya menjelaskan alasannya, yaitu SDK Anthropic menambahkan /v1 ke jalur permintaan secara internal. Oleh karena itu, kedua penulisan tersebut berfungsi di nanobot. Jangan menerapkan kebiasaan itu pada klien yang meneruskan URL dasar Anda ke SDK Anthropic tanpa perubahan, karena /v1 yang ditambahkan akan menjadi ganda. Dua catatan terakhir tentang blok di atas: contextWindowTokens adalah default preset milik nanobot pada v0.3.5, bukan properti model mana pun, jadi ambil angka sebenarnya dari halaman model; dan entri di fallbackModels adalah nama preset, bukan ID mentah, dengan konteks yang disesuaikan dengan jendela terkecil dalam rantai.

Caching prompt di nanobot mengikuti protokol yang Anda pilih

Inilah konsekuensi biaya dari Jalur A dibandingkan Jalur B, dan hal ini terlihat dalam source yang disertakan. Pada v0.3.5, spesifikasi penyedia memiliki supports_prompt_caching, dengan nilai default false, dan tepat dua spesifikasi menetapkannya sebagai true: anthropic dan openrouter. Klien yang kompatibel dengan OpenAI menyisipkan penanda cache-control hanya jika flag tersebut diaktifkan dan ID model diawali dengan anthropic/ atau claude. Spesifikasi bawaan custom dan setiap penyedia kustom yang dibuat secara dinamis membiarkan flag tersebut bernilai false, sehingga rute kustom yang kompatibel dengan OpenAI sama sekali tidak mengirim penanda cache, sedangkan backend anthropic native menerapkannya secara default.

Pernyataan tersebut menyangkut apa yang dikirim oleh klien, bukan apa yang dilakukan endpoint di sisinya sendiri — endpoint dapat melakukan caching di sisi server terlepas dari hal itu. nanobot menyediakan sarana untuk memeriksanya, dengan menormalkan prompt_tokens_details.cached_tokens pada satu jalur dan membaca cache_creation_input_tokens serta cache_read_input_tokens pada jalur lainnya. Belum diuji apakah Kunavo mengembalikan kolom-kolom tersebut ke nanobot, jadi verifikasi penggunaan yang dikembalikan dalam satu panggilan nyata sebelum menganggarkan pekerjaan berulang sebagai pekerjaan yang di-cache; caching prompt dan dokumentasi caching menunjukkan seperti apa cache yang berfungsi.

Model terbaik untuk nanobot: vendor tidak menerbitkan peringkat

Jawaban jujurnya adalah jawaban yang diberikan nanobot sendiri: referensi penyedianya menyatakan bahwa dokumentasi menampilkan nama penyedia konkret agar JSON dapat disalin, bukan karena nanobot memberi peringkat pada penyedia. Tidak ada benchmark vendor yang dapat dijadikan rujukan. Yang disertakan hanyalah sebuah default — default agen v0.3.5 menetapkan nama anthropic/claude-opus-4-5 dengan penyedia auto, maksimum 8192 token, dan asumsi konteks 200.000 token. ID tersebut tidak ada dalam katalog Kunavo, sehingga preset yang ditujukan ke sini harus menetapkan ID yang benar-benar tercantum dalam katalog, dan ID dapat berubah: baca ID terkini dari katalog, bukan dari halaman mana pun, termasuk halaman ini.

Tarif adalah harga katalog Kunavo terkini, dan kolom pekerjaan ditentukan oleh struktur nanobot, bukan oleh peringkat kualitas yang telah diukur siapa pun. Untuk perbandingan keluarga berdasarkan kemampuan, bukan konfigurasi, lihat Opus vs Sonnet vs Haiku.

Perkiraan terperinci: giliran yang diketik, ditambah frekuensi giliran nanobot untuk Anda

Ini adalah perhitungan token ilustratif, bukan biaya tugas yang diukur dan bukan batas maksimum tagihan. Asumsikan satu asisten menangani 20 giliran yang diketik per hari selama 30 hari, dengan asumsi 10.000 token input yang tidak di-cache dan 600 token output per giliran — 6,0M token input dan 0,36M token output per bulan.

Jadwalnya adalah bagian yang bersumber; ukuran token maupun jumlah proses yang benar-benar ditagihkan bukan. Referensi konfigurasi nanobot mengaktifkan heartbeat gateway secara default pada intervalS 1800, dan konfigurasi Dream v0.3.5 diaktifkan secara default pada intervalH 2, yang menghasilkan 1.440 detak heartbeat dan 360 detak Dream dalam sebulan 30 hari. Satu detak bukan satu panggilan model. Dalam gateway v0.3.5 yang disertakan, pekerjaan heartbeat membaca HEARTBEAT.md dan berhenti sebelum permintaan model apa pun ketika file tersebut tidak ada atau tidak memiliki isi di bawah heading ## Active Tasks, sedangkan pekerjaan Dream mencatat "nothing to process" dan berhenti ketika tidak ada riwayat baru yang terakumulasi sejak kursornya. Jadi, instalasi yang menganggur tidak membayar apa pun untuk kedua pekerjaan tersebut, dan 1.800 adalah batas atas yang diizinkan oleh jadwal, bukan batas bawah yang pasti Anda capai. nanobot tidak menerbitkan angka token per proses untuk kedua pekerjaan tersebut, sehingga tiga ukuran di atas hanyalah placeholder yang harus diganti dengan pengukuran Anda sendiri, dan token output pada proses tersebut tidak disertakan. Jangan memasukkan angka heartbeat agen lain di sini; angka itu milik program yang berbeda.

Kedua pengungkit tersebut tidak simetris. Dream menerima modelOverride untuk menetapkan preset yang lebih murah — hanya nama preset, ID mentah ditolak — sebagai perubahan satu baris yang sudah ada di blok Jalur A di atas. Heartbeat tidak memiliki penggantian model yang terdokumentasi: opsinya adalah enabled, intervalS dan keepRecentMessages, sehingga dapat diperlambat atau dimatikan, dan karena merupakan tugas cron yang dikelola sistem, tugas ini tidak dapat dihapus dengan alat cron; nonaktifkan dalam konfigurasi lalu mulai ulang gateway. Jika memiliki tugas untuk dijalankan, evaluasi heartbeat adalah salah satu pekerjaan internal yang menurut referensi konfigurasi membuka stream model — sehingga biayanya mengikuti isi HEARTBEAT.md, dan file kosong adalah kasus yang murah. Satu penyempurnaan terhadap halaman Kunavo nanobot vs OpenClaw, yang menyatakan bahwa Dream berjalan berdasarkan jadwal cron secara default: hal itu sesuai dengan referensi memori, dan v0.3.5 lebih spesifik — setiap 2 jam sebagai jadwal interval, dengan cron sebagai penggantian lama.

Jumlah katalog Kunavo adalah batas minimum penagihan, bukan batas maksimum: ketika upstream melaporkan biayanya, tagihan adalah nilai yang lebih besar antara biaya katalog dan biaya upstream dikalikan markup yang berlaku. Biaya cache, alat, dan hosting berada di luar contoh-contoh ini. Top-up minimum adalah $10 dalam kredit prabayar — minimum pendanaan, bukan biaya tugas atau langganan. Lihat detail penagihan dan pengoptimalan biaya untuk metode pengukuran.

Tetapkan batas loop, lalu verifikasi dengan satu proses

Dua dari tiga batas per giliran nanobot sama sekali tidak terdapat dalam referensi konfigurasinya. Berdasarkan source v0.3.5 yang disertakan, default agen memiliki max_tool_iterations 200 dan max_tool_result_chars 16.000; hanya maxConcurrentSubagents, dengan default 4, yang muncul dalam referensi terdokumentasi pada main. Batas 200 iterasi adalah bentuk giliran yang dapat berjalan tanpa kendali dengan biaya mahal, jadi tetapkan dengan sengaja, bukan mewarisinya.

Kemudian verifikasi sesuai urutan yang terdokumentasi. nanobot status sengaja tidak mengirim permintaan model, sehingga mengonfirmasi konfigurasi tanpa mengeluarkan biaya apa pun, dan referensi CLI memberi tahu Anda untuk melanjutkannya dengan nanobot agent -m "Hello!". Tabel gejalanya memetakan empat kegagalan yang dihasilkan endpoint kustom: 401 berarti kunci tidak ada, kedaluwarsa, memiliki spasi tambahan, atau disimpan secara keliru; model not found berarti ID yang tidak ada untuk penyedia tersebut; connection refused berarti server penyedia lokal tidak berjalan, atau apiBase mengarah ke port yang salah; provider not found berarti penyedia dalam preset aktif salah eja.

Kemudian cocokkan dengan uang, bukan token. Pada v0.3.5, nanobot mencatat setiap panggilan penyedia dengan source yang divalidasi terhadap user, api, cron, dream dan system — pemisahan yang membedakan pengeluaran latar belakang dari pengeluaran yang diketik — tetapi tidak ada kolom biaya yang muncul di mana pun dalam modul tersebut. WebUI-nya menampilkan grafik token input per putaran dengan rasio cache hit jika dilaporkan dan menyatakan secara tegas bahwa angka tersebut bukan pernyataan penagihan, dan tidak ada perintah pengeluaran agregat yang muncul dalam referensi CLI yang dibaca pada 21 September 2026 (ketiadaan dalam dokumen tersebut, bukan bukti bahwa perintah itu tidak ada). Baca tagihan dari ledger penyedia Anda.

Jalur mana yang unggul, dan berapa biayanya bagi Anda

Dua catatan batasan. Pembuatan gambar menerima custom sebagai nilai penyedia dan secara default dinonaktifkan, tetapi belum diuji apakah endpoint gambar Kunavo sesuai dengan bentuk permintaan yang dikirim nanobot — belum terverifikasi, bukan fitur. Dan ada satu biaya yang tidak akan Anda miliki: memori persisten nanobot berupa file biasa di bawah workspace, bukan indeks vektor, yang praktis karena Kunavo tidak menyediakan model embedding.

Kunavo tidak menerbitkan halaman integrasi nanobot dan belum menguji nanobot saat runtime terhadap endpoint-nya — setiap blok di atas dibaca dari dokumentasi nanobot sendiri dan source v0.3.5 yang disertakan, jadi perlakukan sebagai referensi konfigurasi untuk dicoba, bukan hasil kompatibilitas. Pertahankan satu jalur yang berfungsi, jalankan satu tugas berbatas, lalu baca apa yang dicatat akun Anda untuk tugas tersebut. Quickstart dan referensi URL dasar mencakup kedua konvensi endpoint, dan membuat akun Kunavo adalah langkah sebelum mendanai kunci. Masih memilih programnya? nanobot vs OpenClaw membandingkan runtime, dan direktori API agen mengindeks klien berdasarkan protokol wire dan batas BYOK.

Pertanyaan umum

Sumber yang diperiksa pada 21 September 2026: API GitHub dan PyPI untuk HKUDS/nanobot dan nanobot-ai, dokumentasi penyedia, konfigurasi, memori, dan CLI nanobot pada branch main, serta source v0.3.5 yang disertakan dan diunduh dari PyPI untuk setiap default numerik. Pernyataan dokumentasi dan default source berjarak lima hari dan diberi label secara terpisah di seluruh dokumen. Kunavo belum menguji nanobot saat runtime; tarif token berasal dari katalog aktif dan setiap angka dolar adalah perhitungan ilustratif berdasarkan asumsi yang dinyatakan.