Model dan vendor: Kenali dulu model milik siapa yang Anda pilih
Pahami perbedaan antara vendor, seri model, dan ID model terlebih dahulu, ketahui kegunaan setiap jenis model, lalu pilih provider AI dan panduan alat yang tepat.
Pertama, bedakan tiga istilah ini
| Nama | Penjelasan sederhana | Hal yang perlu diperhatikan saat konfigurasi |
|---|---|---|
| Vendor | Perusahaan atau platform yang mengembangkan atau menyediakan layanan model, seperti OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Alibaba Cloud, ByteDance/Volcano Engine, dll. | Produsen menentukan kemampuan model, protokol antarmuka, harga, dan batasan; provider AI hanya meneruskan kemampuan ini ke backend mereka sendiri. |
| Seri model | Nama merek atau rumpun keluarga model, seperti GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Doubao. | Nama seri hanya membantu Anda mengetahui asal-usul dan kemampuan umumnya; nama ini tidak bisa langsung disamakan dengan ID model yang harus diisi pada konfigurasi. |
| ID Model / Nama Model | Nama persis yang harus diisi dalam permintaan API, seperti rangkaian karakter pada daftar model di backend provider. | Salin persis dari backend, jangan ubah huruf besar/kecil, tanda hubung, titik, atau nomor versi secara mandiri; jika pengambilan daftar model gagal, tambahkan ID model yang disediakan oleh backend secara manual. |
| Display Name (Nama Tampilan) | Nama atau alias yang ditampilkan di antarmuka alat atau layanan agar lebih mudah dibaca. | Nama tampilan mungkin tidak dapat dipanggil langsung melalui API; saat konfigurasi, prioritaskan bidang seperti 'Model ID', 'Model', atau 'Model Name'. |
Vendor Model Luar Negeri Populer
| Vendor | Model atau Seri Populer | Penggunaan Umum |
|---|---|---|
 OpenAI | GPT, seri o, GPT Image, Sora, dll. | Percakapan teks, kode, penalaran, pembuatan gambar, pembuatan video |
 Anthropic | Seri Claude | Membaca teks panjang, kode, penulisan, analisis |
 Google | Seri Gemini | Pemahaman multimodal, konteks panjang, kode, pemahaman gambar |
 xAI | Seri Grok | Percakapan teks, penalaran, skenario informasi real-time |
 Meta | Seri Llama | Bobot sumber terbuka (open-source), deployment mandiri, hosting pihak ketiga |
 Mistral AI | Mistral, Codestral, dll. | Percakapan teks, kode, skenario model ringan |
 Cohere | Command, Embed, Rerank, dll. | Basis pengetahuan enterprise, retrieval augmentation (RAG), vektor, dan pemeringkatan ulang (reranking) |
 Stability AI | Stable Diffusion, Stable Image, dll. | Pembuatan gambar, pengeditan gambar |
 Runway | Model video seri Gen | Pembuatan video, pengeditan video |
Vendor Model Domestik (Tiongkok) Populer
| Vendor | Model atau Seri Populer | Penggunaan Umum |
|---|---|---|
 DeepSeek | DeepSeek Chat, DeepSeek Reasoner, dll. | Percakapan teks, kode, penalaran |
 Alibaba Cloud / Qwen | Qwen, Qwen-VL, Qwen-Coder, dll. | Percakapan teks, pemahaman gambar, kode, model open-source |
 Moonshot AI | Kimi, Seri Moonshot | Membaca teks panjang, penulisan, dan analisis data |
 Zhipu AI | GLM, GLM-4, dll. | Dialog teks, penalaran, multimodal, agen cerdas (AI agent) |
 ByteDance / Volcano Engine Ark | Seri Doubao | Dialog teks, multimodal, vektor, aplikasi enterprise |
 Baidu AI Cloud / Qianfan | Seri ERNIE / Wenxin | Percakapan teks, multimodal, pencarian, dan skenario enterprise |
 Tencent Cloud | Seri Hunyuan | Obrolan teks, multimodal, akses enterprise |
 MiniMax | MiniMax, abab, model berbasis suara | Percakapan teks, teks panjang, suara, dan multimodal |
 iFlytek | Seri Spark | Percakapan teks, perkantoran edukatif, skenario berbasis suara |
 01. AI | Seri Yi | Model open-source, dialog teks, hosting pihak ketiga |
Jenis Model yang Umum
| Jenis | Fungsi | Hal yang perlu diperhatikan saat konfigurasi |
|---|---|---|
| Model Obrolan / Teks | Menjawab pertanyaan, menulis teks, menerjemahkan, merangkum, menulis kode. | Sebagian besar alat percakapan memprioritaskan konfigurasi model jenis ini, sehingga paling cocok untuk langkah pengujian pertama. |
| Model Penalaran (Reasoning) | Lebih cocok untuk analisis kompleks, matematika, penalaran kode, dan tugas bertahap. | Harga dan waktu respons mungkin lebih tinggi, jadi percakapan sederhana tidak selalu membutuhkan model jenis ini sebagai prioritas. |
| Model Kode | Lebih berfokus pada membaca kode, menulis kode, memperbaiki bug, dan menjelaskan proyek. | Pada alat bantu pemrograman, periksa juga apakah pemanggilan alat (tool call), baca/tulis berkas, dan manajemen konteks didukung. |
| Model Pemahaman Visual | Melihat gambar, mengenali tangkapan layar, memahami tabel atau antarmuka. | Alat itu sendiri harus mendukung unggah gambar, dan provider juga harus mengizinkan input visual. |
| Model Pembuatan Gambar | Membuat atau mengedit gambar berdasarkan petunjuk teks (prompt). | Biasanya bukan antarmuka obrolan standar /chat/completions, konfigurasi harus disesuaikan dengan API gambar. |
| Model Pembuatan Video | Membuat video pendek, gambar-ke-video (image-to-video), atau pengeditan video. | Alur kerjanya umumnya berupa pengiriman tugas, menunggu selesai, lalu mengambil hasilnya, bukan balasan instan seperti obrolan. |
| Model Vektor Embedding | Mengonversi teks menjadi vektor untuk pencarian basis pengetahuan dan pencocokan kemiripan. | Tidak dapat digunakan untuk mengobrol; biasanya digunakan bersama dengan basis pengetahuan, RAG, dan sistem pencarian. |
| Model Pemeringkat Ulang (Rerank) | Menyusun ulang hasil pencarian agar konten yang paling relevan ditempatkan di posisi teratas. | Umumnya digunakan untuk mengoptimalkan kinerja basis pengetahuan dan bukan model untuk menghasilkan jawaban. |
| Model Suara | Teks-ke-suara (TTS), suara-ke-teks (STT), percakapan suara real-time. | Bidang konfigurasinya berbeda dari model teks biasa; Anda perlu merujuk ke dokumentasi TTS / STT / Realtime yang sesuai. |
Bagaimana pemula harus memilih?
| Apa kebutuhan Anda? | Apa yang harus diprioritaskan? | Alasan |
|---|---|---|
| Obrolan umum, penerjemahan, perangkuman | Model obrolan yang stabil dan berbiaya rendah | Memastikan API Key, alamat API, dan nama model berfungsi dengan baik jauh lebih penting daripada langsung mengejar model tercanggih di awal. |
| Menulis kode, memodifikasi proyek | Model dengan kemampuan coding atau penalaran yang kuat | Tugas pemrograman sangat bergantung pada konteks, tool calling, dan akurasi; model yang terlalu murah rentan menghasilkan revisi berulang. |
| Membaca dokumen panjang, percakapan panjang | Model teks dengan jendela konteks lebih panjang | Konteks yang lebih panjang memungkinkan pemrosesan informasi lebih banyak, tetapi biayanya juga bisa lebih tinggi. |
| Melihat tangkapan layar, menganalisis gambar | Model multimodal yang mendukung input visual | Jika hanya model teks standar yang dikonfigurasi, pengunggahan gambar mungkin tidak didukung atau tidak dapat dipahami. |
| Membuat gambar | Model pembuatan gambar | Pembuatan gambar berbeda dengan model obrolan; biasanya Anda perlu menangani alat dan API gambar secara terpisah. |
| Membuat video | Model pembuatan video atau platform video | Model video membutuhkan kuota/biaya besar dan waktu tunggu lama; periksa skema tarif dan alur tugasnya dengan cermat terlebih dahulu. |
| Membangun basis pengetahuan | Model obrolan + Embedding + Rerank opsional | Basis pengetahuan tidak hanya bergantung pada model obrolan; efektivitas retrieval dan reranking sangat memengaruhi kualitas jawaban. |
Jika Anda mengonfigurasi alat di provider AI, urutan paling aman adalah: pilih model teks yang terjangkau terlebih dahulu dan pastikan berfungsi, lalu uji model kode, visi, gambar, atau video yang sebenarnya Anda butuhkan. Jangan mengisi nama model dari satu provider ke dalam protokol provider lain hanya karena nama seri modelnya mirip.