DEV Community: Crazy Boy

Rekap pemakaian API AI Indonesia, November 2026 (minggu 1–2)

Crazy Boy — Wed, 11 Nov 2026 15:57:19 +0000

Data dari satu gateway: Ezkielyna API. Periode 28 Oktober‚Äì11 November 2026 (dua jendela 7 hari). Snapshot diambil 11 November 2026 pukul 15.23 WIB (peringkat) dan 16.10 WIB (status model).

Rekap ini merangkum model AI apa yang dipakai developer dan pelaku usaha yang memanggil API lewat Ezkielyna, gateway independen yang kompatibel dengan format OpenAI dan Anthropic. Angkanya bukan gambaran seluruh pasar Indonesia. Ini sampel dari satu gateway, dan sebagian besar penggunanya adalah developer yang memakai alat coding berbasis agen.

DeepSeek V4.1 Flash masih memegang hampir semua lalu lintas

Pada 4‚Äì11 November, 20 model teratas melayani 99.279 request dan 11,48 miliar token. Dua varian DeepSeek V4.1 Flash berada di dua posisi teratas, sama seperti minggu sebelumnya:

#	Model	Request	Pangsa request	Pangsa token	Pengguna
1	deepseek-v4.1-flash-1017	47.492	46,64%	51,14%	44
2	deepseek-v4.1-flash	39.871	39,16%	39,99%	57
3	gpt-5.6-terra	1.971	1,94%	2,20%	10
4	deepseek-v4-pro	1.879	1,85%	3,00%	10
5	gpt-6-luna	1.794	1,76%	1,28%	14
6	gpt-5.6-luna	1.307	1,28%	0,43%	11
7	deepseek-v4-flash	853	0,84%	0,69%	10
8	claude-haiku-5-5	755	0,74%	0,27%	3
9	gpt-5.6-sol	609	0,60%	0,21%	5
10	glm-5.3-flash	356	0,35%	0,03%	7

Pangsa request mengikuti angka share_pct di halaman peringkat. Pangsa token dihitung dari total token 20 model teratas. Peringkat hanya memuat model yang dipakai minimal 3 pengguna.

Jika dikelompokkan per pembuat model, DeepSeek memegang 90,98% request dan 94,86% token di 20 model teratas. OpenAI berada di 6,24% request, Anthropic 1,34%, Zhipu AI 0,70%, Google 0,34%, MiniMax 0,24% dan xAI 0,16%.

Dalam jendela 30 hari, gambarnya serupa. Dari 723.092 request yang tercatat di halaman status, deepseek-v4.1-flash-1017 menyumbang 43,10% dan deepseek-v4.1-flash 39,07%. Berikutnya glm-5.3-flash (3,09%), alias routing auto milik gateway (2,80%) dan minimax-m3.1-flash (2,14%).

Prompt besar, jawaban pendek

Angka token menunjukkan pola pemakaian. 99,35% token adalah input (prompt), hanya 0,65% output. Rata-rata satu request ke deepseek-v4.1-flash-1017 membawa 123.608 token, dan ke deepseek-v4-pro 183.183 token. Pola ini khas alat coding berbasis agen seperti OpenCode atau Claude Code, yang mengirim isi file dan riwayat percakapan di setiap langkah. Sejak pelacakan aplikasi dimulai 10 November, OpenCode adalah satu-satunya aplikasi yang lolos ambang minimal (2.640 request; data masih parsial).

Bagi siapa pun yang menghitung biaya, artinya harga input dan diskon cache lebih menentukan daripada harga output.

Pergerakan terbesar

Total request 20 model teratas turun 48,8% dibanding minggu sebelumnya (193.933 menjadi 99.279). Data publik ini tidak menjelaskan penyebabnya. Dua varian DeepSeek V4.1 Flash masing-masing turun 51,1% dan 53,2%, glm-5.3-flash turun 69,1%, dan deepseek-v4-flash turun 56,3%.

Di tengah penurunan itu, pangsa model OpenAI naik dari 2,90% ke 6,24% request, dan Anthropic dari 0,30% ke 1,34%. Kenaikan persentase terbesar ada di model dengan basis kecil, jadi perlu dibaca hati-hati:

Model	Minggu lalu	Minggu ini	Perubahan
gpt-6.1-sol	38	193	+407,9%
gpt-6.1-terra	84	323	+284,5%
claude-sonnet-5.5	64	229	+257,8%
minimax-m2.7	68	238	+250,0%
glm-5.3	109	335	+207,3%
claude-haiku-5-5	345	755	+118,8%
gpt-5.6-luna	681	1.307	+91,9%

Di antara model bervolume lebih besar, gpt-5.6-terra naik dari peringkat 7 ke 3 (+25,7%) dan deepseek-v4-pro dari peringkat 6 ke 4 (+13,8%).

Latensi dan keandalan

Halaman status menampilkan latensi hanya untuk model dengan minimal 20 jawaban dalam 24 jam. Semua model di bawah mencatat tingkat sukses 100% dalam 24 jam terakhir (request yang tidak gagal karena error di sisi gateway atau penyedia).

Model	Waktu ke token pertama, median	p90	Kecepatan output, median	Uptime 7 hari
deepseek-v4.1-flash-1017	5,4 dtk	16,4 dtk	143 token/dtk	99,99%
deepseek-v4.1-flash	4,5 dtk	12,7 dtk	133 token/dtk	99,98%
deepseek-v4-pro	4,5 dtk	6,5 dtk	84 token/dtk	99,33%
gpt-6-luna	2,5 dtk	17,7 dtk	45 token/dtk	99,89%
gpt-5.6-sol	2,8 dtk	6,6 dtk	43 token/dtk	100%
gpt-5.6-terra	3,1 dtk	8,4 dtk	47 token/dtk	100%
glm-5.3	7,0 dtk	8,7 dtk	142 token/dtk	100%

Waktu ke token pertama pada model DeepSeek perlu dibaca bersama ukuran prompt: lebih dari 100 ribu token per request. Model GPT memulai jawaban lebih cepat, tetapi menghasilkan output sekitar sepertiga kecepatan DeepSeek V4.1 Flash. Kecepatan output adalah perkiraan, karena gateway mencatat durasi dalam detik bulat.

Harga

File publik yang dipakai rekap ini tidak memuat harga, sehingga perubahan harga tidak dihitung di edisi ini. Harga per model terkini ada di https://ezkielyna.store/harga-api-ai.

Metode

Sumber: https://api.ezkielyna.store/status/leaderboard.json (jendela 7 hari, dibandingkan dengan 7 hari sebelumnya) dan https://api.ezkielyna.store/status/models.json (24 jam, 7 hari, 30 hari). Keduanya publik dan bisa diunduh siapa saja.
Request dihitung per jawaban yang tercatat di gateway. Pangsa token dihitung dari prompt_tokens + completion_tokens.
Peringkat hanya memuat model dengan minimal 3 pengguna dalam seminggu. Latensi hanya ditampilkan untuk model dengan minimal 20 jawaban dalam 24 jam.
Sejumlah kecil model di luar kebijakan konten rekap tidak dihitung (0,38% dari request 30 hari).
Nama model ditulis persis seperti di halaman peringkat. auto dan balanced-model adalah alias routing gateway, bukan model tersendiri.
Ini data satu gateway dengan beberapa puluh pengguna aktif per model. Jangan dibaca sebagai pangsa pasar nasional.

Data: Ezkielyna, CC BY 4.0, kutip dengan tautan ke https://ezkielyna.store/peringkat?utm_source=devto&utm_medium=article&utm_campaign=rekap-2026-11

Pengungkapan: rekap ini diterbitkan oleh pemilik Ezkielyna API.

n8n + AI tanpa kartu kredit: pakai API format OpenAI yang dibayar QRIS

Crazy Boy — Wed, 11 Nov 2026 15:51:08 +0000

Disclosure: saya pengelola Ezkielyna, gateway API yang dipakai di contoh ini. Caranya sama untuk penyedia lain yang mendukung format OpenAI; cukup ganti base URL dan key.

n8n enak untuk otomasi: balas email, ringkas formulir, klasifikasi pesan WhatsApp. Begitu ditambah AI, biasanya mentok di satu hal, yaitu pembayaran API yang minta kartu kredit dan ditagih dalam dolar.

Padahal node AI di n8n tidak harus tersambung ke OpenAI. Kredensial OpenAI di n8n punya kolom Base URL, jadi bisa diarahkan ke API lain yang formatnya sama. Di artikel ini saya pakai Ezkielyna API (saldo diisi QRIS, mulai $0.5) dengan model deepseek-v4.1-flash.

1. Siapkan key

Beli saldo di halaman API Credit, bayar QRIS dari bank atau e-wallet. Kamu mendapat kode redeem.
Masuk ke api.ezkielyna.store, tempel kode di Wallet, lalu buat key di API Keys. Grup Standard cukup untuk DeepSeek, GLM, MiniMax dan Qwen. Pilih Auto kalau ingin Claude atau GPT juga.

Tes dulu dari terminal sebelum masuk n8n:

curl https://api.ezkielyna.store/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EZKIELYNA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"say ok"}]}'

2. Cara A: node AI bawaan

Credentials ‚Üí Add credential ‚Üí OpenAI

Kolom	Isi
API Key	key Ezkielyna (`sk-...`)
Base URL	`https://api.ezkielyna.store/v1`

Lalu di node OpenAI Chat Model atau AI Agent, pilih kredensial itu dan isi nama model persis seperti di daftar model, misalnya deepseek-v4.1-flash atau glm-5.3.

Kesalahan paling sering: Base URL tanpa /v1. Untuk format OpenAI, /v1 wajib ada.

3. Cara B: node HTTP Request

Cocok kalau kamu ingin kontrol penuh atas body request.

Method POST, URL https://api.ezkielyna.store/v1/chat/completions
Authentication: Header Auth, header Authorization, nilai Bearer sk-... (simpan sebagai credential)
Body JSON:

{
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "{{ $json.text }}" }]
}

Jawabannya ada di {{ $json.choices[0].message.content }}.

Workflow siap impor (Manual Trigger ‚Üí Set ‚Üí HTTP Request) ada di repo contoh:
github.com/EzkielynaGroup/ezkielyna-api-examples/tree/main/n8n.

4. Supaya tagihan tetap kecil

Pilih model sesuai tugas. Klasifikasi, ringkasan, dan ekstraksi data biasanya cukup dengan model flash. Model besar dipakai hanya di langkah yang butuh penalaran.
Jangan kirim seluruh data. Potong teks panjang dulu dengan node Code atau Set; yang ditagih adalah token yang kamu kirim.
Batasi panjang jawaban dengan max_tokens kalau kamu hanya butuh label atau satu kalimat.
Cek log. Setiap request tercatat di menu Log beserta token input, input ter-cache, output, dan biayanya. Dari situ kelihatan langkah mana yang paling boros.

Harga per 1 juta token dalam Rupiah ada di ezkielyna.store/harga-api-ai. Untuk kira-kira biaya bulanan, coba kalkulator hemat.

Ringkasan

Key dari gateway berformat OpenAI.
Kredensial OpenAI di n8n: isi Base URL dengan /v1.
Isi nama model persis.
Pantau log untuk melihat biaya.

Panduan lengkap berbahasa Indonesia: ezkielyna.store/panduan/n8n.

Empat workflow siap impor (CS toko Telegram, ringkas PDF ke Google Sheets, draf balasan Gmail, API terjemahan), MIT: EzkielynaGroup/n8n-workflows-indonesia.

Using Claude Code, Cline, n8n and Open WebUI without a credit card: one OpenAI-compatible key

Crazy Boy — Wed, 11 Nov 2026 15:50:23 +0000

Disclosure: I run Ezkielyna, the gateway used in the examples. Everything below works with any provider that speaks the OpenAI or Anthropic format; swap the base URL and key.

A lot of developers outside the US and EU hit the same wall: the tools are free or open source, but the model APIs want an international credit card and bill in dollars. In Indonesia, where I work, most people pay with QRIS (a national QR standard every bank and e-wallet supports), not cards.

The good news is that almost every AI tool lets you change the API server. You need exactly three values:

Value	OpenAI format	Anthropic format
Base URL	`https://api.ezkielyna.store/v1`	`https://api.ezkielyna.store` (no `/v1`)
API key	`sk-...`	same key
Model	e.g. `deepseek-v4.1-flash`	same names

The examples use Ezkielyna API, which you can top up from $0.50 with QRIS, USDT or Binance Pay. Copy-paste code for every tool below is in this repo.

Test the key first

curl https://api.ezkielyna.store/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EZKIELYNA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"say ok"}]}'

If this fails, no tool will work either. 401 means a wrong key or an empty balance; 404 almost always means the /v1 part is wrong.

Claude Code (Anthropic format)

Claude Code appends /v1/messages itself, so the base URL has no /v1. Set the three DEFAULT_* variables too, otherwise background calls still ask for Claude model names.

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.ezkielyna.store"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-..."
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4.1-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4.1-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4.1-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4.1-flash"
claude -p "Reply with one word: ready"

On Windows, put the same values in the env block of %USERPROFILE%\.claude\settings.json.

Cline, Roo Code, Kilo Code

Provider OpenAI Compatible, base URL https://api.ezkielyna.store/v1, your key, model ID deepseek-v4.1-flash. Agents resend the whole conversation on every step, so start a new task when you change topics. It is the single biggest cost saver.

Cursor

Settings ‚Üí Models ‚Üí OpenAI API Key, turn on Override OpenAI Base URL (https://api.ezkielyna.store/v1), click Verify, then Add model with the exact name. Your key is used for chat and agent with the models you add; Tab completion stays on Cursor's own service.

n8n

Credentials ‚Üí OpenAI ‚Üí API Key + Base URL (.../v1). Any OpenAI Chat Model or AI Agent node can then use it. There is an importable HTTP Request workflow in the repo.

Open WebUI

docker run -d -p 3000:8080 \
  -e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.ezkielyna.store/v1 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-... \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Prefer an open-source terminal agent?

Ezkielyna Agent is our MIT fork of OpenCode, preconfigured for this gateway: it lists the models your key can use, has an optional "Auto" router that picks a light or heavy model per message with a per-session cost cap, and keeps the key in the OS keychain. It is beta, and macOS on Apple Silicon is the only platform we use daily; Linux and Windows reports are welcome. Plain OpenCode works too: add an OpenAI-compatible provider with the same base URL.

Keeping the bill small

Prompt caching is your friend: keep the long, stable part of the prompt (system prompt, docs) at the start, and the gateway bills cached input at a fraction of the normal price.
Use a flash model for routine work (tests, refactors, summaries) and switch to a bigger model only for planning.
Watch the per-request log (input, cached, output tokens and cost). It shows within minutes which tool or step is burning tokens.

Live per-token prices: api.ezkielyna.store/pricing. Questions or a tool I missed? Leave a comment.