Mendadak, DeepSeek Umumkan Tarif Lembah Sepanjang Akhir Pekan, Kerja di Akhir Pekan Lebih Menguntungkan?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-23Terakhir diperbarui pada 2026-08-23

Abstrak

DeepSeek mengumumkan perubahan kebijakan tarif API mulai 23 Agustus, dengan menerapkan harga rendah (off-peak) sepanjang hari di akhir pekan (Sabtu dan Minggu) untuk model V4-Flash dan V4-Pro, tanpa lagi membedakan periode puncak. Keputusan ini mendapat sambutan positif dari para pengembang karena dapat mengurangi tagihan secara signifikan dengan menjalankan tugas-tugas berat di akhir pekan. Namun, kebijakan ini juga memicu kekhawatiran di kalangan pekerja bahwa perusahaan mungkin menyesuaikan jam kerja untuk menghemat biaya token, seperti mengharuskan kerja di akhir pekan dan libur di hari kerja. Praktik serupa sudah terjadi di industri seperti pembuatan film pendek dan sektor teknologi, di mana beberapa tim telah menggeser tugas-tugas yang membutuhkan banyak AI ke jam malam atau akhir pekan untuk memanfaatkan harga yang lebih murah. Ada spekulasi bahwa harga tinggi di jam puncak mungkin terkait dengan waktu pelatihan model internal DeepSeek, sementara akhir pekan dianggap sebagai waktu lowong. Namun, hal ini diragukan oleh beberapa pihak yang berpendapat bahwa pelatihan model bersifat otomatis dan tidak tergantung pada jam kerja karyawan. Aturan tarif baru ini telah berlaku, dan dampaknya terhadap pola kerja serta efisiensi biaya masih terus diamati.

Semalam, DeepSeek tiba-tiba menerbitkan pemberitahuan kepada pengguna API-nya: Mulai 00:00 waktu Beijing tanggal 23 Agustus, peraturan pembebanan biaya puncak-lembah akan disesuaikan. Pada akhir pekan (Sabtu, Minggu), tidak akan ada lagi pembedaan periode puncak dan lembah, tarif akan diseragamkan sesuai harga periode lembah.

Sebuah batu dilempar, gelombang pun bergulir. Pemberitahuan ini menimbulkan kegemparan di kalangan pengembang, dan juga menimbulkan kekhawatiran terselubung bagi para pekerja.

Bagi kalangan pengembang luas, ini tentu kabar baik. Sebelumnya, DeepSeek telah mengubah API V4-Flash dan V4-Pro menjadi pembebanan biaya puncak-lembah, dengan harga pada jam puncak tertinggi bisa mencapai 2 kali lipat harga jam lembah. Setelah penyesuaian tarif ini, para pengembang tidak perlu lagi menghindari jendela puncak pada akhir pekan, pekerjaan batch bisa dengan tenang dijalankan di akhir pekan, dan tagihan jelas akan turun.

Di X, ada pengguna yang langsung berkata "pekerjaan seminggu selesai dalam dua hari, tagihan langsung dipotong setengah", tetapi tagihan konkretnya tetap harus dihitung berdasarkan kondisi penggunaan masing-masing.

Namun, para pekerja juga mulai khawatir: apakah perusahaan akan menyesuaikan jam kerja sesuai periode puncak-lembah ini? Benarkah nanti ada perusahaan yang mengharuskan kerja di akhir pekan, dan mengganti hari libur di hari kerja?

Hal ini mungkin terdengar aneh, tetapi memang sedang terjadi. Yang menerapkan lebih awal adalah industri short drama. Sebelumnya ada berita yang mengatakan, platform utama secara berturut-turut menaikkan harga komputasi AI, biaya Token industri short drama dalam waktu singkat naik hampir empat kali lipat. Di bawah tekanan seperti ini, banyak tim produksi short drama AI mulai menjadwalkan tugas render yang konsumsi tinggi di malam hari, khusus untuk memanfaatkan periode komputasi yang lebih murah.

Dengan cepat, tren ini merambat ke kalangan programmer. Baru-baru ini, seorang programmer memposting bahwa perusahaannya, untuk menghemat biaya token, mulai menerapkan sistem kehadiran baru, mengharuskan kerja satu hari di akhir pekan, bahkan waktu istirahat siang juga disesuaikan mengikuti periode puncak-lembah token.

Ada yang berkomentar, setiap generasi memang punya skenario masing-masing.

Namun ada juga yang mempertanyakan, apakah pengaturan seperti ini benar-benar tidak akan menimbulkan biaya komunikasi tambahan? Benarkah lebih menguntungkan?

Mengenai alasan penyesuaian tarif ini, ada berbagai spekulasi di luar. Ada yang mengatakan harga puncak mungkin berhubungan dengan waktu DeepSeek melatih modelnya, jadi harga tinggi untuk memberi ruang komputasi bagi karyawan sendiri melakukan pelatihan. Sedangkan dua hari di akhir pekan karyawan DeepSeek tidak bekerja, jadi diubah menjadi harga lembah.

Terhadap pernyataan ini, ada yang mengajukan keraguan, berpendapat pelatihan model sangat terotomatisasi, tidak ada hubungannya dengan kerja atau tidak.

Saat ini, peraturan pembebanan biaya baru ini telah berlaku. Minggu ini, apakah Anda juga sudah mulai menjalankan tugas batch?

Editor | Zhang Qian

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Jiqizhixin" (ID: almosthuman2014), penulis: Jiqizhixin

Pertanyaan Terkait

QApa perubahan yang diumumkan DeepSeek terkait aturan tarif API mereka?

ADeepSeek mengumumkan perubahan aturan tarif peak/off-peak, mulai 23 Agustus waktu Beijing. Pada akhir pekan (Sabtu dan Minggu), tidak ada lagi perbedaan periode puncak dan lembah, semua akan dikenakan tarif periode lembah (off-peak) sepanjang hari.

QMengapa perubahan harga ini menguntungkan bagi para pengembang (developer)?

APerubahan ini menguntungkan developer karena sebelumnya harga pada periode puncak (peak) bisa mencapai dua kali lipat harga periode lembah. Sekarang, di akhir pekan, mereka dapat menjalankan tugas-tugas batch atau pekerjaan yang membutuhkan banyak token dengan biaya yang lebih murah, tanpa perlu menghindari jam sibuk, sehingga mengurangi tagihan secara signifikan.

QKekhawatiran apa yang muncul di kalangan pekerja (karyawan) terkait perubahan aturan tarif ini?

AKaryawan mulai khawatir bahwa perusahaan mereka mungkin menyesuaikan jam kerja atau jadwal shift untuk mengikuti periode tarif murah ini. Kekhawatirannya adalah perusahaan mungkin mewajibkan kerja di akhir pekan dan memberikan hari libur pada hari kerja untuk menghemat biaya token AI, seperti yang sudah terjadi di beberapa industri seperti produksi drama pendek.

QBerdasarkan artikel, apa salah satu dugaan alasan DeepSeek menerapkan perubahan tarif ini?

ASalah satu spekulasi yang disebutkan adalah bahwa harga tinggi pada periode puncak mungkin terkait dengan waktu pelatihan model internal DeepSeek yang membutuhkan banyak sumber daya komputasi. Pada akhir pekan, karyawan tidak bekerja, sehingga komputasi tersedia lebih banyak untuk pengguna API dan tarif bisa diturunkan.

QBisakah Anda menyebutkan satu contoh industri yang disebutkan dalam artikel yang sudah menyesuaikan operasionalnya dengan periode tarif murah AI?

AYa, artikel menyebutkan industri drama pendek (short video drama) sebagai salah satu yang lebih awal beradaptasi. Banyak tim produksi drama pendek AI mulai menjadwalkan tugas render yang memakan banyak token pada malam hari untuk memanfaatkan harga komputasi AI yang lebih murah pada periode off-peak.

Bacaan Terkait

Model Besar Misterius 'Ox Alpha' Viral, Gratis untuk Sementara

Model besar bernama "Ox Alpha" (dijuluki "Niu Lai" oleh pengguna Tiongkok) muncul secara anonim di platform OpenRouter, menarik perhatian karena kinerja kodingnya yang kuat dan tersedia gratis untuk sementara. Model ini mendukung konteks hingga 1 juta token, serta input teks, gambar, dan video. Dalam pengujian awal pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata (DeepSWE), Ox Alpha mencapai tingkat keberhasilan 80% dalam satu set tugas, mendekati kemampuan model koding terkemuka saat ini. Hasil lain menunjukkan angka sekitar 63%, tetap mengesankan. Identitas asli model menjadi teka-teki. Banyak bukti mengarah ke GLM (kemungkinan GLM-5.3 Flash atau versi multimodal dari智谱AI), seperti kecocokan tokenizer teks dan pola encoding video yang identik dengan model GLM. Namun, belum ada konfirmasi resmi. Bersamaan dengan itu, model anonim lain bernama "korrine" muncul di Code Arena, diduga kuat berasal dari Kimi, Qwen, atau MiMo, semakin memeriahkan "permainan tebak-tebakan" di komunitas AI. Praktik pengujian anonim seperti ini membantu mengevaluasi model secara objektif tanpa bias merek, sekaligus berfungsi sebagai uji tekanan publik dan strategi pemasaran yang menarik perhatian. Kemampuan Ox Alpha yang sudah tinggi memunculkan pertanyaan tentang seberapa kuat versi lengkap dari model yang diduga ini nantinya.

marsbit3m yang lalu

Model Besar Misterius 'Ox Alpha' Viral, Gratis untuk Sementara

marsbit3m yang lalu

Bitwise CIO Matt: Jika Anda Sekarang Mengalokasikan 0% ke Kripto, Itu Sama dengan Secara Aktif Bearish Terhadap Pasar Masa Depan

Matt Hougan, CIO Bitwise, menyatakan bahwa meskipun pasar crypto turun 50% dari puncaknya, lembaga keuangan Wall Street justru semakin "all-in". Ia memberikan bukti seperti peluncuran dana tokenisasi BlackRock di Ethereum meskipun RUU CLARITY Act tertunda, serta persetujuan ETF Solana oleh Morgan Stanley di tengah pasar yang turun. Hougan berpendapat bahwa bear market berakhir ketika aset seperti BTC tidak lagi bereaksi terhadap berita buruk. Ia menekankan bahwa alokasi 0% crypto dalam portofolio bukanlah posisi netral, melainkan sikap sangat bearish, karena bobot netral seharusnya sekitar 2% (mengingat kapitalisasi pasar global saham $110 triliun vs crypto $2,5 triliun). Rekomendasinya adalah alokasi 5%, yang dapat meningkatkan imbal hasil tanpa menambah volatilitas portofolio secara signifikan. Ia juga membahas prospek tokenisasi aset dunia nyata (RWA) yang masih sangat kecil saat ini namun berpotensi meledak, serta optimisme pada Ethereum dengan target harga $8000. Intinya, industri crypto terus bergerak maju dengan dukungan lembaga besar, terlepas dari ketidakpastian regulasi jangka pendek.

marsbit8m yang lalu

Bitwise CIO Matt: Jika Anda Sekarang Mengalokasikan 0% ke Kripto, Itu Sama dengan Secara Aktif Bearish Terhadap Pasar Masa Depan

marsbit8m yang lalu

Baru Saja, Pertandingan Tenis Manusia vs Robot Pertama di Dunia Dimulai, Robot Selamatkan Bola Ekstrem Membuat Zheng Jie Terpukau

Baru saja, pertandingan tenis manusia vs robot pertama di dunia dimulai. Dalam acara pembukaan World Humanoid Robot Olympics kedua yang disiarkan secara global, robot humanoid asal Tiongkok, "Xingzai" dari Galaxy General, bertanding melawan juara tenis manusia, Zheng Jie. Pertandingan ini menampilkan duel ganda campuran manusia-robot dan tunggal. Robot tersebut menunjukkan kemampuan luar biasa: bergerak lincah, mengembalikan pukulan forehand dan backhand, serta beradaptasi dengan taktik Zheng Jie seperti moonball dan pukulan slice. Meski sempat terjatuh, robot itu mampu bangkit dengan cepat sendiri. Ia bahkan melakukan penyelamatan spektakuler dengan langkah besar, memukau penonton. Kecepatan servenya mencapai lebih dari 100 km/jam, dengan waktu reaksi hanya sepersekian detik. Pertandingan ini bukan sekadar demonstrasi keterampilan, melainkan tes tekanan ekstrem untuk *embodied AI* (kecerdasan berwujud). Tenis menuntut integrasi real-time dari persepsi, pengambilan keputusan, kendali gerak seluruh tubuh, dan strategi melawan lawan hidup dalam lingkungan fisik yang dinamis—jauh lebih kompleks daripada permainan papan seperti Go yang dimainkan AlphaGo. Kunci keberhasilan ini adalah model AI terpadu "Galaxy Star Brain" (AstraBrain). Berbeda dengan arsitektur tradisional yang memisahkan "otak" (perencanaan) dan "otak kecil" (kendali gerak), AstraBrain menggabungkan keduanya dalam satu model, menghilangkan penundaan dan kehilangan informasi. Model ini dilatih melalui dua tahap: pertama, belajar pola gerak dasar dari data manusia yang tidak sempurna; kedua, melalui evolusi dan pertandingan melawan agen AI lain di lingkungan simulasi virtual jutaan kali. Di sinilah keterampilan seperti menyelamatkan bola atau bangkit setelah jatuh "muncul" dengan sendirinya. Momen "AstraTennis" ini menandai tonggak sejarah: AI tidak hanya berpikir, tetapi sekarang bertindak dan berinteraksi dalam dunia fisik dengan ketangkasan dan ketahanan yang menakjubkan, menunjukkan kekuatan inovasi Tiongkok di era baru kolaborasi manusia dan mesin.

marsbit45m yang lalu

Baru Saja, Pertandingan Tenis Manusia vs Robot Pertama di Dunia Dimulai, Robot Selamatkan Bola Ekstrem Membuat Zheng Jie Terpukau

marsbit45m yang lalu

Pemain Gelap Terbesar dalam Pembayaran AI, Mungkin adalah Coinbase yang Memberikan Dompet kepada Agent

Dalam perlombaan pembayaran AI, Coinbase muncul sebagai pemain tak terduga yang memimpin dalam transaksi Agent. Data menunjukkan lebih dari 90% transaksi Agent on-chain terjadi di Base, 99% transaksi bisnis Agent diselesaikan dengan USDC, dan lebih dari 97% menggunakan protokol x402. Inti dari posisi Coinbase adalah "Agentic Wallets", infrastruktur dompet yang dirilis Februari 2026, yang memberikan identitas keuangan mandiri kepada AI Agent. Berbeda dengan Visa atau Stripe yang menghubungkan Agent ke jaringan pembayaran manusia, Coinbase memberikan dompet sendiri untuk Agent, memungkinkannya memegang aset dan melakukan transaksi secara otonom dalam batasan yang ditetapkan. Kebutuhan ini muncul karena karakteristik transaksi Agent: mikro, frekuensi tinggi, dan otomatis antara mesin. Pembayaran kartu tradisional memiliki masalah biaya tinggi, kebutuhan otorisasi berulang, dan kesulitan penelusuran. Dompet berbasis stablecoin seperti USDC di Base menawarkan biaya rendah, otorisasi berbasis kode, dan identitas transaksi yang jelas. Coinbase membangun ekosistem tertutup yang lengkap: Base (jaringan Layer 2), Agentic Wallets, protokol x402, dan aset seperti cbBTC. Ini memungkinkan pengalaman pembayaran Agent yang mulus sepenuhnya dalam ekosistemnya. Posisi terdepan ini terbentuk bukan dari perencanaan khusus untuk pembayaran Agent, tetapi dari investasi bertahun-tahun dalam infrastruktur on-chain (Base, x402) yang kebetulan sangat cocok untuk kebutuhan ekonomi Agent yang meledak. Ini menunjukkan bahwa dalam adopsi teknologi baru, pihak dengan infrastruktur siap pakai yang paling matang seringkali menuai manfaat pertama, bahkan sebelum standar akhir ditetapkan. Coinbase saat ini adalah yang terdepan dalam menjalankan pembayaran Agent secara aktual.

marsbit1j yang lalu

Pemain Gelap Terbesar dalam Pembayaran AI, Mungkin adalah Coinbase yang Memberikan Dompet kepada Agent

marsbit1j yang lalu

Dalio Peringatkan Ketidakseimbangan Pasokan dan Permintaan Utang AS: Emas dan Bitcoin Bisa Jadi Aset Lindung Nilai Krisis Utang

Dalam artikelnya, Ray Dalio memperingatkan tentang ketidakseimbangan pasokan dan permintaan utang AS yang tidak berkelanjutan, sesuai dengan kerangka siklus utang besar yang dijelaskan dalam bukunya. Dia menyoroti tiga peristiwa terkini: penjualan obligasi AS oleh Jepang, kenaikan imbal hasil obligasi AS, dan pembelian obligasi oleh Departemen Keuangan AS. Dalio menjelaskan mekanisme krisis utang pemerintah: ketika pembayaran utang membebani anggaran, pasokan obligasi melebihi permintaan pasar, memaksa bank sentral mencetak uang untuk membelinya, yang menyebabkan depresiasi mata uang dan inflasi. Dia mengidentifikasi tiga indikator kunci: rasio pembayaran utang terhadap pendapatan pemerintah, pasokan obligasi versus permintaan, dan jumlah uang yang dicetak bank sentral. Situasi AS digambarkan seperti perusahaan dengan pendapatan $5,5 triliun, pengeluaran $7,5 triliun (defisit $2 triliun), utang $32 triliun, dan pembayaran bunga $1 triliun. Dalio memperkirakan utang bisa mencapai $55-60 triliun dalam sepuluh tahun. Solusinya adalah mengurangi defisit fiskal hingga 3% dari PDB melalui kombinasi pemotongan belanja, kenaikan pajak, dan penurunan suku bunga. Dalio menjawab pertanyaan umum, menekankan bahwa krisis utang adalah pola sejarah yang berulang, dan AS tidak kebal. Dia memperkirakan krisis bisa terjadi dalam sekitar tiga tahun jika tidak ada perubahan kebijakan. Sebagai contoh, dia merujuk pada pengalaman Jepang, di mana kebijakan moneter longgar menyebabkan kinerja obligasi yang buruk dan penurunan upah riil. Untuk mengelola risiko ini, dia menyarankan diversifikasi aset lintas negara dan kelas aset, memilih negara dengan kondisi fiskal dan politik yang sehat. Secara khusus, dia merekomendasikan untuk mengurangi alokasi obligasi, meningkatkan alokasi emas (sekitar 10-15% portofolio), dan mengalokasikan sedikit ke Bitcoin, karena aset-aset ini dapat berfungsi sebagai lindung nilai terhadap depresiasi mata uang pemerintah.

marsbit2j yang lalu

Dalio Peringatkan Ketidakseimbangan Pasokan dan Permintaan Utang AS: Emas dan Bitcoin Bisa Jadi Aset Lindung Nilai Krisis Utang