Menghemat 3 Miliar Token dalam Seminggu, Panduan Caching Kode Claude oleh Insinyur Anthropic

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-24Terakhir diperbarui pada 2026-05-24

Abstrak

**Panduan Menghemat Token dengan Cache di Claude Code: Tips dari Engineer Anthropic** Banyak pengguna Claude Code merasa kuota token cepat habis, terutama dalam sesi panjang. Namun, dari perspektif engineer Anthropic, biaya sebenarnya seringkali bukan ditentukan oleh banyaknya kode yang ditulis, melainkan oleh seberapa baik sistem dapat menggunakan kembali konteks yang sudah diproses. Inti artikel ini adalah cara menghemat token melalui mekanisme **cache**. Penulis berhasil menghemat lebih dari 300 juta token dalam seminggu, dengan 91 juta token di-cache dalam satu hari. Biaya token yang di-cache hanya **10%** dari biaya token input biasa, sehingga 91 juta token cache setara dengan biaya sekitar 9 juta token biasa. Sesi panjang Claude Code terasa lebih "tahan lama" karena konteks yang berulang berhasil digunakan kembali, bukan karena model bekerja gratis. **Bagaimana Cache Bekerja?** Cache beroperasi dengan prinsip **cocokkan awalan (prefix matching)**. Claude akan menyimpan lapisan konteks yang berbeda (sistem, proyek, percakapan) ke dalam cache. Selama awalan permintaan berikutnya tetap sama, Claude dapat membaca dari cache alih-alih memproses ulang seluruh konteks. **Hal Penting yang Perlu Diketahui:** * **Biaya:** Token cache hanya dikenakan biaya 10% dari token input biasa. * **Durasi Cache (TTL):** Untuk Claude Code berlangganan, cache bertahan **1 jam**. Untuk API default dan Sub-agent, TTL-nya **5 menit**. * **Lapisan Cache:** Terdiri dari lapisan sistem (in...

Catatan Editor: Banyak orang menggunakan Claude Code, kesan paling langsung adalah Token terkonsumsi terlalu cepat, sesi panjang mudah menghabiskan kuota. Tapi dari perspektif insinyur Anthropic, yang benar-benar memengaruhi biaya, seringkali bukan seberapa banyak kode yang Anda tulis, melainkan apakah sistem terus-menerus menggunakan kembali konteks yang telah diproses.

Inti dari artikel ini adalah cara menghemat Token melalui mekanisme caching. Penulis dalam seminggu menghemat lebih dari 300 juta Token melalui caching, dengan caching harian mencapai 91 juta. Karena biaya Token caching hanya 10% dari biaya Token input biasa, ini berarti 91 juta Token caching sebenarnya dikenai biaya setara dengan sekitar 9 juta Token biasa. Alasan sesi panjang Claude Code terasa lebih "awet", bukan karena model bekerja gratis, melainkan karena banyak konteks berulang berhasil digunakan kembali.

Kunci dari Prompt caching adalah "jangan mengganggu caching". Claude Code akan meng-cache prompt sistem, definisi alat, CLAUDE.md, aturan proyek, dan riwayat percakapan secara berlapis; selama awalan permintaan selanjutnya tetap konsisten, Claude dapat langsung membaca cache, bukan memproses ulang seluruh konteks. Anthropic internal juga memantau tingkat penggunaan kembali prompt cache, karena hal ini tidak hanya memengaruhi kuota pengguna, tetapi juga secara langsung terkait dengan biaya layanan model dan efisiensi operasi.

Bagi pengguna biasa, tidak perlu memahami semua detail teknis yang mendalam, hanya perlu menguasai beberapa kebiasaan kunci: jangan biarkan sesi kosong lebih dari 1 jam; lakukan session handoff saat beralih tugas; hindari sering mengganti model; dokumen besar sebaiknya dimasukkan ke dalam Projects, bukan ditempel berulang kali ke dalam percakapan.

Artikel ini lebih merupakan penyediaan cara penggunaan Claude Code yang lebih mendekati pemikiran insinyur, daripada sekadar membahas trik menghemat Token: perlakukan konteks sebagai aset, biarkan caching terus digunakan kembali, biarkan sesi panjang mengurangi perhitungan berulang.

Berikut adalah teks aslinya:

Saya menghemat 300 juta Token minggu ini, 91 juta dalam sehari, lebih dari 300 juta dalam seminggu.

Saya tidak mengubah pengaturan apa pun. Ini hanyalah prompt caching yang bekerja normal di latar belakang.

Tapi setelah saya benar-benar memahami apa itu caching, dan bagaimana menghindari "mengganggu" caching, dengan kuota penggunaan yang sama, sesi saya dapat bertahan lebih lama. Jadi, berikut panduan 80/20 untuk pemula tentang prompt caching Claude Code, tanpa melibatkan detail mendalam di tingkat API.

TL;DR

Biaya Token caching hanya 10% dari biaya Token input biasa. 91 juta Token caching, biaya sebenarnya setara dengan sekitar 9 juta Token.

TTL caching versi langganan Claude Code adalah 1 jam; API default 5 menit; Sub-agent selalu 5 menit.

Caching dibagi menjadi tiga lapisan: lapisan sistem, lapisan proyek, lapisan percakapan.

Beralih model di tengah sesi akan merusak caching, termasuk mengaktifkan mode "opus plan".

Bagaimana sebenarnya caching dihitung biayanya?

Setiap Token yang di-cache, biayanya adalah 10% dari biaya Token input biasa.

Jadi, ketika dashboard saya menunjukkan suatu hari ada 91 juta Token yang mengenai cache, biaya sebenarnya hanya setara dengan memproses 9 juta Token. Ini juga sebabnya dibandingkan tanpa caching, saat menggunakan Claude Code dalam waktu lama, terasa sesi hampir "gratis" diperpanjang.

Ada dua angka di dashboard yang patut diperhatikan:

Cache create: Biaya satu kali yang muncul saat konten ditulis ke cache. Ini akan mulai bekerja pada putaran percakapan berikutnya.
Cache read: Token yang Claude gunakan kembali dari cache, seperti CLAUDE.md Anda, definisi alat, pesan sebelumnya, dll. Dibandingkan diproses ulang sebagai input, biayanya 10 kali lebih murah.

Jika angka Cache read Anda tinggi, artinya Anda efektif memanfaatkan caching; jika angka ini rendah, berarti Anda berulang kali membayar untuk konteks yang sama.

Thariq dari Anthropic punya kalimat yang membuat saya sangat ingat: "Kami sebenarnya memantau hit rate prompt cache, begitu hit rate terlalu rendah, alarm akan terpicu, bahkan insiden level SEV akan diumumkan."

Dia juga menulis artikel X yang bagus. Ketika hit rate cache tinggi, empat hal terjadi bersamaan: Claude Code terasa lebih cepat, biaya layanan Anthropic turun, kuota langganan Anda terasa lebih tahan lama, sesi coding panjang juga menjadi lebih realistis.

Tapi jika hit rate rendah, semua pihak dirugikan.

Jadi, insentif kedua belah pihak sebenarnya sejalan: Anthropic ingin hit rate caching Anda lebih tinggi, Anda sendiri juga ingin hit rate lebih tinggi. Yang benar-benar menghambat, hanyalah beberapa kebiasaan kecil yang tampak sepele, tetapi diam-diam me-reset cache.

Bagaimana caching tumbuh dalam setiap putaran percakapan?

Caching bergantung pada prefix matching, yaitu "pencocokan awalan".

Tidak perlu terjebak dalam detail teknis yang terlalu dalam, Anda hanya perlu memahami satu hal: selama konten sebelum suatu posisi benar-benar sama dengan konten yang telah di-cache, Claude dapat menggunakan kembali Token cache ini.

Sebuah sesi baru, kira-kira berjalan seperti ini:

Berdasarkan dokumentasi Claude Code, sesi baru biasanya berjalan seperti ini:

Putaran percakapan pertama: Belum ada cache sama sekali. Prompt sistem, konteks proyek Anda (seperti CLAUDE.md, memory, aturan), serta pesan pertama Anda, semuanya akan diproses ulang, dan ditulis ke cache.

Putaran percakapan kedua: Semua konten dari putaran pertama sekarang sudah di-cache. Claude hanya perlu memproses balasan baru Anda dan pesan berikutnya. Biaya putaran ini jauh lebih rendah.

Putaran percakapan ketiga: Logikanya sama. Percakapan sebelumnya tetap disimpan di cache, hanya interaksi putaran terbaru yang perlu diproses ulang.

Caching sendiri bisa dibagi menjadi tiga lapisan:

Dari artikel X Thariq:

Lapisan sistem (System layer): Termasuk instruksi dasar, definisi alat (read, write, bash, grep, glob) dan gaya output. Lapisan ini di-cache secara global.

Lapisan proyek (Project layer): Termasuk CLAUDE.md, memory, aturan proyek. Lapisan ini di-cache per proyek.

Lapisan percakapan (Conversation): Termasuk balasan dan pesan, akan terus bertambah seiring setiap putaran percakapan.

Jika di tengah sesi, ada perubahan pada konten lapisan sistem atau lapisan proyek, semua konten harus di-cache ulang dari awal. Inilah operasi yang paling "mahal". Bayangkan: Anda sudah sampai pesan ke-16, tiba-tiba mengubah prompt sistem, atau berhenti satu jam di tengah jalan, maka semua Token dari pesan pertama harus diproses ulang.

Kebingungan 1 jam dan 5 menit

Ini adalah bagian yang paling mudah disalahpahami.

Versi langganan Claude Code: TTL default adalah 1 jam.

Claude API: TTL default adalah 5 menit. Anda bisa membayar biaya lebih tinggi untuk menaikkannya menjadi 1 jam.
Sub-agent di bawah semua rencana: Selalu 5 menit.

Obrolan web Claude.ai: Tidak ada catatan resmi yang jelas. Mungkin sama dengan versi langganan, tapi saya belum memastikannya.

Beberapa bulan lalu, banyak yang mengeluh kuota langganan Claude terlalu cepat habis. Saat itu ada yang mengira Anthropic diam-diam menurunkan TTL dari 1 jam menjadi 5 menit, tanpa memberi tahu pengguna. Tapi faktanya tidak, TTL Claude Code masih 1 jam.

Masalahnya, dokumentasi Claude Code dan API terpisah, dan keduanya memang hal yang sama sekali berbeda, sehingga menimbulkan banyak kebingungan.

Jika Anda menjalankan banyak alur kerja Sub-agent, atau langsung menggunakan API, maka angka 5 menit ini penting. Tapi bagi 95% pengguna Claude Code, yang benar-benar perlu diperhatikan, sebenarnya hanya jendela 1 jam itu.

Tiga kebiasaan yang mencakup 95% pengguna

Berikut ini adalah bagian yang menurut saya benar-benar berguna dalam penggunaan sehari-hari.

Jangan berhenti terlalu lama

Jika Anda sudah menganggur lebih dari satu jam, konten sebelumnya pada dasarnya sudah kedaluwarsa dari cache. Pesan Anda berikutnya akan membangun cache ulang. Dalam situasi seperti ini, daripada melanjutkan sesi lama yang sudah "dingin", lebih baik melakukan handoff yang jelas, lalu memulai sesi baru, biasanya biayanya lebih rendah.

Saat beralih tugas, langsung mulai ulang

/compact atau /clear memang akan merusak cache, jadi daripada pada titik ini benar-benar me-reset sekali.

Saya sendiri membuat session handoff skill, sebagai pengganti /compact. Ini akan merangkum apa yang telah kita selesaikan, keputusan apa yang masih tertunda, file mana yang paling penting, dan dari mana harus dilanjutkan. Kemudian saya jalankan /clear, tempelkan rangkuman ini, dan bisa melanjutkan seolah-olah tidak ada gangguan.

Perintah compact terkadang juga berjalan lambat. Handoff skill ini biasanya selesai dalam waktu kurang dari satu menit.

Di obrolan Claude, dokumen besar sebaiknya dimasukkan ke dalam Projects

Mekanisme caching di Claude.ai tidak dijelaskan sangat detail secara resmi, tapi jelas Projects menggunakan cara pengoptimalan yang berbeda dengan utas percakapan biasa. Jadi, jika Anda ingin menempelkan dokumen besar, sebaiknya masukkan ke Project, daripada langsung menjejalkannya ke percakapan.

Operasi apa yang diam-diam merusak cache?

Ada beberapa hal yang akan me-reset semua cache tanpa peringatan yang jelas.

Beralih model: Karena caching bergantung pada pencocokan awalan, dan setiap model memiliki cache sendiri. Begitu beralih model, permintaan berikutnya akan membaca riwayat lengkap tanpa ada hit cache.

Mode "Opus plan": Pengaturan ini akan menggunakan Opus di fase perencanaan, dan Sonnet di fase eksekusi. Saya sebelumnya merekomendasikannya di beberapa video optimisasi token, ada alasannya. Tapi perlu dipahami, setiap kali beralih plan, pada dasarnya adalah beralih model, artinya harus membangun cache ulang. Dalam jangka panjang, ini masih membantu memperpanjang kuota sesi, tapi Anda perlu tahu apa yang sebenarnya terjadi di baliknya.

Mengedit CLAUDE.md di tengah sesi diperbolehkan: Perubahan ini tidak langsung berlaku, harus menunggu restart berikutnya baru diterapkan. Jadi, cache yang sedang berjalan saat ini tidak akan terpengaruh.

Dashboard Token gratis saya

Tangkapan layar yang saya tunjukkan sebelumnya, berasal dari token dashboard.

Ini adalah repositori GitHub yang sangat sederhana. Anda berikan tautannya ke Claude Code, minta ia menyelesaikan deployment di localhost lokal, maka ia akan membaca semua rekaman sesi Anda sebelumnya, bukan menghitung dari kondisi kosong. Anda langsung bisa melihat data input, output, cache create dan cache read harian.

Tapi ada satu hal yang perlu diperhatikan: Dashboard ini menghitung data Token di perangkat lokal. Jika Anda beralih dari desktop ke laptop, angkanya tidak akan persis sama. Setiap perangkat memiliki tampilan statistiknya sendiri.

Ringkasan

Prompt caching adalah hal yang bisa diteliti sangat dalam. Artikel Thariq itu membahasnya lebih lengkap dari sini, jika Anda ingin melihat gambaran penuh, layak dibaca.

Tapi Anda tidak perlu memahami semua detail untuk mendapat manfaat darinya. Anda hanya perlu menguasai 80/20 yang paling penting: Token caching 10 kali lebih murah daripada Token biasa; TTL Claude Code adalah 1 jam; beralih model akan merusak cache; melakukan handoff yang jelas di antara tugas, biasanya lebih hemat daripada menggunakan sesi lama yang sudah "kedaluwarsa" dan dipaksa dilanjutkan.

Pertanyaan Terkait

QApa inti dari panduan caching Claude Code yang dibagikan oleh insinyur Anthropic?

AIntinya adalah dengan memanfaatkan mekanisme prompt caching, kita dapat menghemat hingga 90% biaya Token untuk konteks yang berulang. Kunci utamanya adalah menjaga agar cache tidak terputus, sehingga Claude dapat membaca ulang dari cache alih-alih memproses ulang seluruh konteks.

QBagaimana cara kerja caching Token dan mengapa biayanya jauh lebih murah?

ACache Token bekerja dengan mencocokkan prefiks. Jika konten sebelumnya sudah di-cache dan identik dengan permintaan baru, Claude akan membaca dari cache. Biayanya hanya 10% dari Token input biasa karena tidak memerlukan pemrosesan ulang oleh model.

QApa saja kebiasaan kunci yang dapat membantu meningkatkan tingkat pemanfaatan cache dalam penggunaan Claude Code sehari-hari?

ATiga kebiasaan utama: 1. Jangan membiarkan sesi menganggur lebih dari 1 jam (TTL cache). 2. Saat berganti tugas, lakukan session handoff yang jelas dan mulai sesi baru. 3. Hindari sering mengganti model, termasuk mengaktifkan mode 'opus plan', karena akan mereset cache.

QOperasi apa yang dapat secara diam-diam merusak atau mereset cache tanpa peringatan yang jelas?

ABeberapa operasi yang merusak cache: 1. Berganti model (setiap model memiliki cache sendiri). 2. Mengaktifkan mode 'opus plan' (karena melibatkan pergantian model). 3. Menggunakan perintah seperti /compact atau /clear (lebih baik mulai sesi baru dengan handoff).

QApa perbedaan TTL (Time-To-Live) cache antara Claude Code langganan, Claude API, dan Sub-agent?

AClaude Code langganan memiliki TTL cache default 1 jam. Claude API defaultnya 5 menit (dapat ditingkatkan ke 1 jam dengan biaya lebih). Sub-agent pada semua paket selalu memiliki TTL 5 menit.

Bacaan Terkait

Naik 134% Setahun, PER 75 Kali: Mengapa Pasar Mau Membayar Mahal untuk Murata yang 'Nol Pertumbuhan'?

Pada 28 Mei, saham Murata Manufacturing, produsen komponen pasif terbesar dunia, melonjak 12,36% di Bursa Efek Tokyo, mencapai rekor tertinggi baru. Lonjakan ini terjadi meskipun kinerja keuangan tahunan hingga Maret 2026 menunjukkan pertumbuhan yang datar: pendapatan hanya naik 5,0% dan laba operasi hampir tidak berubah (+0,8%). Namun, sahamnya telah naik sekitar 134,9% dalam setahun, dengan valuasi P/E mencapai sekitar 75x. Pemicu kenaikan tajam ini adalah pertemuan investor kecil pada 27 Mei, di mana manajemen Murata merevisi pandangan puncak investasi AI dari "sekitar 2028" menjadi "berlanjut hingga sekitar 2030", dan menyebut permintaan pelanggan saat ini adalah dua kali lipat dari kapasitas ("jamin volume, bukan harga"). Pernyataan ini memicu revaluasi seluruh sektor komponen pasif. Pasar membayar untuk cerita masa depan. Panduan laba operasi Murata untuk tahun fiskal hingga Maret 2027 adalah 3800 miliar yen, melonjak 34,8% dari tahun sebelumnya, dengan margin naik ke 19,4%. Pendorong utamanya adalah pendapatan terkait AI/data center, yang diproyeksikan hampir dua kali lipat menjadi sekitar 325 miliar yen (17% dari total pendapatan). Pertumbuhan ini didorong oleh peningkatan struktur produk menuju MLCC ujung tombak berukuran lebih kecil dan kapasitas lebih tinggi, di mana Murata mendominasi dengan pangsa >70%. Ini memberikan kekuatan harga berkelanjutan, bukan hanya siklus permintaan. Namun, valuasi tinggi ini juga rentan jika ritme investasi AI melambat atau panduan kuartalan tidak terpenuhi. Pasar kini melihat Murata bukan sebagai produsen komponen siklikal, melainkan sebagai pemasok kunci dengan kekuatan harga dalam revolusi AI.

marsbit4m yang lalu

Naik 134% Setahun, PER 75 Kali: Mengapa Pasar Mau Membayar Mahal untuk Murata yang 'Nol Pertumbuhan'?

marsbit4m yang lalu

a16z: Mengapa Pasar Prediksi Penting?

Pasar prediksi memungkinkan pengguna berdagang berdasarkan hasil berbagai peristiwa, dengan aset yang membayar jika suatu peristiwa tertentu terjadi. Seperti semua pasar, mereka mengagregasi informasi dari semua peserta dan mengubahnya menjadi sinyal harga—dalam hal ini, perkiraan probabilitas suatu peristiwa. Platform ini menawarkan keunggulan dibandingkan metode peramalan lain: mereka menghasilkan hasil kuantitatif yang terus diperbarui, dan insentif keuangan mendorong peserta untuk berdagang hanya berdasarkan informasi yang mereka yakini, yang meningkatkan akurasi. Cakupannya luas, mencakup topik dari geopolitik hingga kinerja AI, yang tidak tercakup oleh pasar tradisional. Namun, tantangan tetap ada. Infrastruktur perlu memastikan penyelesaian dan transparansi yang andal. Desain pasar harus menarik peserta yang berpengetahuan luas dan mencegah perdagangan orang dalam atau manipulasi yang dapat merusak integritas pasar. Jika masalah ini dapat diatasi, pasar prediksi berpotensi menjadi alat yang kuat untuk mengantisipasi ketidakpastian di masa depan.

marsbit14m yang lalu

a16z: Mengapa Pasar Prediksi Penting?

marsbit14m yang lalu

Dapatkan Pengalaman Hospitality Kelas Premium Piala Dunia! ZOOMEX World Cup Carnival Dibuka Dengan Hadiah Total $300,000

Dapatkan Pengalaman Hospitality Piala Dunia Premium! Karnaval Piala Dunia ZOOMEX Dibuka dengan Hadiah Total $300.000. Dari 28 Mei hingga 28 Juni 2026, platform perdagangan aset digital ZOOMEX meluncurkan kampanye "Menangkan Perjalanan ke Piala Dunia!". Pengguna yang menyelesaikan tugas perdagangan kontrak yang ditentukan berkesempatan memenangkan bagian dari hadiah total $300.000 dan membuka kunci berbagai hadiah, termasuk bonus USDT, dana trial, voucher pembukaan posisi BTC, serta subsidi perjalanan dan dukungan akomodasi untuk pengalaman hospitality premium di lokasi pertandingan. Pengalaman hospitality ini mencakup tiket untuk pertandingan babak grup, semi-final, dan final Piala Dunia 2026, lengkap dengan kursi nonton, hospitality pada hari pertandingan, serta dukungan perjalanan. Hadiah uang tunai USDT dapat mencapai hingga 8.000 USDT untuk tingkat tertinggi. Selain itu, pengguna baru yang melakukan deposit pertama selama kampanye berkesempatan mendapatkan dana trial hingga $200 dan voucher pembukaan posisi BTC senilai $300. Kampanye ini bertujuan menggabungkan kegembiraan sepak bola global dengan tugas perdagangan platform. ZOOMEX, yang memiliki lebih dari 3 juta pengguna, menekankan nilai-nilai kesederhanaan, transparansi, dan keamanan, serta memegang lisensi regulasi di beberapa yurisdiksi.

TheNewsCrypto28m yang lalu

Dapatkan Pengalaman Hospitality Kelas Premium Piala Dunia! ZOOMEX World Cup Carnival Dibuka Dengan Hadiah Total $300,000

TheNewsCrypto28m yang lalu

Wawancara Eksklusif dengan 7 Pekerja Biasa: Setelah AI Datang, Apakah Hidupmu Tetap Baik?

**Wawancara dengan 7 Pekerja Biasa: Bagaimana Keadaanmu Setelah AI Hadir?** Tahun 2026, gelombang PHK di perusahaan teknologi besar dan industri tradisional terjadi bersamaan. Di balik peningkatan efisiensi, kecemasan struktural semakin mendalam. Bagaimana perubahan nyata yang dialami pekerja akibat revolusi AI? TinTinLand mewawancarai 7 profesional dari berbagai bidang seperti Web3, perdagangan bahan kimia, pertanian digital, manufaktur cerdas, dan grosir tradisional untuk membahas penyetaraan keterampilan, pengurangan posisi kerja, kompetisi efisiensi, dan pertahanan manusia. **Mengadopsi AI: Antara Peluang dan Tekanan** Bagi sebagian orang, AI adalah alat untuk meningkatkan produktivitas, seperti membantu pemrograman, riset, atau kreativitas konten. Namun, bagi yang lain, AI justru menciptakan tekanan kompetisi baru. Pengurangan posisi kerja di bidang seperti administrasi, keuangan, layanan pelanggan, dan desain mulai terlihat. Meski AI mempercepat pekerjaan, ia juga memperluas lingkup tugas dan menuntut pembelajaran terus-menerus. **Perubahan dan Ancaman** AI telah mengubah cara belajar dan bekerja. Pencarian informasi lebih cepat, pekerjaan rutin berkurang, tetapi kekhawatiran akan penggantian peran manusia tetap ada. Beberapa pekerja merasa lebih efisien, sementara yang lain cemas akan masa depan karir mereka. Namun, di sektor seperti keuangan, logistik, dan manufaktur, peran manusia dalam pengambilan keputusan kompleks, penanganan pengecualian, dan pertanggungjawaban masih sulit digantikan. **Mencari Nilai Manusia yang Tak Tergantikan** Di tengah perubahan ini, para profesional berusaha menemukan nilai unik manusia, seperti pemahaman mendalam tentang bisnis, intuisi pasar, kreativitas, dan kemampuan koordinasi. Beberapa beralih ke peran seperti pengawas sistem kompleks, pengembang produk mandiri, atau "super-koordinator" yang mengelola AI. Kunci bertahan adalah terus belajar, beradaptasi, dan memperluas wawasan. **Masa Depan dengan AI** AI bukan lagi pilihan, melainkan keharusan. Meskipun alat AI seperti GPT, Claude, dan DeepSeek membantu banyak pekerjaan, ketergantungan berlebihan juga berisiko. Namun, kemampuan manusia dalam memahami konteks, berinovasi, dan bertanggung jawab tetap menjadi keunggulan utama. Di era AI, yang bertahan adalah mereka yang bisa beradaptasi, belajar cepat, dan menemukan peran baru dalam ekosistem yang terus berubah.

marsbit28m yang lalu

Wawancara Eksklusif dengan 7 Pekerja Biasa: Setelah AI Datang, Apakah Hidupmu Tetap Baik?

marsbit28m yang lalu

Satoshi Nakamoto Terlibat Perkara Hukum? BTC Senilai 837 Miliar USD Akan "Diambil Alih Secara Sah"

Pada Maret 2026, seorang individu anonim "Noah Doe" dan dua perusahaan mengajukan gugatan di Pengadilan Tinggi New York. Mereka berusaha mendapatkan kepemilikan hukum atas 39.069 alamat Bitcoin yang tidak aktif (dormant), yang mencakup sekitar 3,8 juta BTC senilai sekitar $2,9 triliun. Daftar ini mencakup 21.923 alamat yang diduga milik pencipta Bitcoin, Satoshi Nakamoto (sekitar 1,1 juta BTC). Gugatan ini menggunakan hukum "barang temuan" New York. Noah Doe mengklaim telah "menemukan" alamat-alamat ini, menyerahkan daftarnya ke kantor polisi, dan mengirim pemberitahuan lewat transaksi OP_RETURN. Mereka berargumen bahwa karena pemilik asli tidak dapat ditemukan setelah upaya pemberitahuan dan alamat dinilai "bernilai di bawah $10" oleh seorang ahli, kepemilikan dialihkan kepada mereka. Analisis menunjukkan banyak alamat ini berisi Bitcoin dari era awal (2009-2013) yang belum bergerak. Namun, gugatan ini dianggap sangat lemah: Noah Doe tidak pernah memegang kunci pribadi, penilaian "di bawah $10" untuk aset bernilai jutaan dolar tidak masuk akal, dan hukum barang temuan dirancang untuk benda fisik, bukan catatan publik di blockchain. Jika penggugat menang, mereka tidak akan mendapatkan kunci pribadi untuk memindahkan Bitcoin. Kemenangan hanya memberi mereka surat keputusan pengadilan yang dapat digunakan untuk menuntut aset tersebut jika suatu hari Bitcoin itu ditransfer ke bursa atau kustodian terpusat, berpotensi membekukan aset dan memaksa pemilik asli yang anonim untuk mengungkapkan identitas mereka dalam proses hukum. Para ahli menilai kemungkinan pengadilan memberikan keputusan sepenuhnya mendukung penggugat sangat rendah.

marsbit32m yang lalu

Satoshi Nakamoto Terlibat Perkara Hukum? BTC Senilai 837 Miliar USD Akan "Diambil Alih Secara Sah"

marsbit32m yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli PEOPLE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian ConstitutionDAO (PEOPLE) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli ConstitutionDAO (PEOPLE) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan ConstitutionDAO (PEOPLE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan ConstitutionDAO (PEOPLE) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading ConstitutionDAO (PEOPLE)Lakukan trading ConstitutionDAO (PEOPLE) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

630 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2025.03.21

Cara Membeli PEOPLE

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga PEOPLE (PEOPLE) disajikan di bawah ini.

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow