# Artikel Terkait API

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "API", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Analisis Agregat di Luar Harga: Metrik Global Glassnode

Analisis pasar agregat menjadi tantangan karena aset kripto terfragmentasi menjadi ribuan aset dan sektor. Glassnode memperkenalkan **Glassnode Global Metrics**, rangkaian metrik agregat yang direbalans secara formal dengan normalisasi indeks berkelanjutan. Metrik ini mengelompokkan aset ke dalam keranjang (basket) seperti Large Cap (≥$1B), Mid Cap ($100M–$1B), dan Small Cap (<$100M), dan menyediakan dua tipe keluaran: **Raw Aggregate** (nilai asli) dan **Index** (seri waktu ternormalisasi basis-100 untuk analisis tren). Contoh aplikasi menunjukkan keunggulan indeks yang disesuaikan kontinuitas: 1. **Struktur Pasar**: Indeks mengungkap lonjakan tajam modalisasi pasar small-cap pada 2024 yang tidak terlihat pada data agregat mentah, karena aset yang sukses keluar dari keranjang. 2. **Sentimen Profit (SOPR)**: Indeks SOPR global menunjukkan sentimen small-cap lebih stabil daripada yang terlihat pada data mentah, dan tren profit-taking jangka panjang di aset besar. 3. **Posisi Derivatif (Open Interest)**: Indeks mempermudah identifikasi volatilitas leverage yang tinggi pada aset small & mid-cap selama episode spekulatif. Keempat metrik (Total Market Cap, Median SOPR, Total Open Interest, Total Realized Cap) tersedia via API dalam format *raw* dan *index*, dengan rebalans mingguan dan pembobotan sama. Framework ini menerapkan disiplin kontinuitas indeks tradisional pada data on-chain dan pasar untuk ekosistem aset kripto yang multi-aset.

insights.glassnode06/03 13:51

Analisis Agregat di Luar Harga: Metrik Global Glassnode

insights.glassnode06/03 13:51

Kisah API Tidak Cukup Menopang Valuasi, Raksasa AI Mulai Turun Tangan ke Konsultan

OpenAI baru saja mengumumkan pembentukan OpenAI Deployment Company (Deploy Co), dengan investasi lebih dari $4 miliar dari 19 investor termasuk TPG, valuasi $14 miliar. Inti bisnisnya adalah menempatkan FDE (Frontline Deployment Engineer) di klien untuk mengintegrasikan model ChatGPT. Hampir bersamaan, Anthropic membentuk perusahaan patungan senilai $1.5 miliar dengan Blackstone dan Goldman Sachs untuk model bisnis serupa. Dua transaksi besar ini menandai pergeseran strategis: raksasa AI mulai mengakui bahwa hanya menjual API tidak cukup untuk menopang valuasi. Mereka kini beralih ke model "penyebaran garis depan", menjadi setengah konsultan, mirip dengan yang pernah dilakukan Palantir. Struktur modal Deploy Co tidak biasa, menawarkan return dijamin minimum 17.5% kepada investor, menyerupai transaksi terstruktur. Yang menarik, tiga firma konsultan ternama — Bain & Company, McKinsey & Company, dan Capgemini — turut berinvestasi, sebuah langkah yang bisa ditafsirkan sebagai upaya memahami pesaing potensial atau bersiap di-disintermediasi. Latar belakang langkah ini adalah persaingan sengit. Data Menlo Ventures menunjukkan pangsa pasar API LLM perusahaan Anthropic melonjak ke 40%, menggerus posisi OpenAI yang turun menjadi 27%. Tekanan ini mendorong OpenAI untuk bergerak cepat. Permintaan untuk FDE meledak (naik >800% dalam setahun), dengan gaji jauh melebihi insinyur perangkat lunak tradisional. Sebaliknya, lowongan untuk Software Engineer (SWE) konvensional terus menyusut. Pergeseran ini mencerminkan "pembalikan" di mana nilai bergeser dari pembuatan model (yang semakin komoditas) ke layanan implementasi intensif tenaga kerja di lokasi klien. Kesimpulannya, lanskap AI perusahaan sedang berubah drastis. Lapisan model mulai terdiferensiasi, sementara lapisan implementasi/diseminasi menjadi kunci baru untuk penciptaan nilai dan diferensiasi, didorong oleh struktur modal inovatif dan pergeseran radikal dalam permintaan talenta teknis.

marsbit06/02 11:55

Kisah API Tidak Cukup Menopang Valuasi, Raksasa AI Mulai Turun Tangan ke Konsultan

marsbit06/02 11:55

Era Baru Kartu Global Didorong Kepatuhan: WasabiCard Membangun Infrastruktur Pembayaran Generasi Berikutnya

Baru-baru ini, WasabiCard merilis pandangan industrinya mengenai industri penerbitan kartu global dan infrastruktur pembayaran stablecoin. Mereka berpendapat bahwa seiring stablecoin semakin masuk ke dalam skenario pembayaran lintas batas, penyelesaian perusahaan, dan bisnis global, industri penerbitan kartu global sedang beralih dari fase "didorong pertumbuhan" ke fase "didorong kepatuhan". WasabiCard menyatakan bahwa masalah inti industri pembayaran stablecoin beberapa tahun terakhir lebih berfokus pada "apakah dapat digunakan", sedangkan fokus persaingan industri di masa depan akan bergeser secara bertahap ke "apakah dapat beroperasi secara stabil jangka panjang di bawah kerangka kepatuhan global". Menurut Ray, Co-founder WasabiCard, stablecoin sedang berevolusi dari aset on-chain menjadi media pembayaran penting dalam bisnis global. Persaingan tahap selanjutnya bukan lagi hanya tentang efisiensi produk atau kecepatan pertumbuhan, tetapi tentang apakah perusahaan memiliki kemampuan infrastruktur globalisasi dan operasi jangka panjang yang mematuhi peraturan. Seiring aplikasi stablecoin meluas dari skenario perdagangan ke dunia bisnis nyata, kemampuan penerbitan kartu global juga sedang menjadi infrastruktur penting yang menghubungkan aset digital dengan jaringan pembayaran tradisional. Melalui jaringan pembayaran global seperti Visa dan Mastercard, stablecoin dan aset digital dapat lebih masuk ke skenario konsumsi sehari-hari, pembayaran perusahaan, dan aliran dana lintas batas. WasabiCard percaya bahwa ekspansi industri yang cepat juga telah memunculkan semakin banyak masalah struktural, termasuk risiko seperti penerbitan kartu lintas wilayah, manajemen sumber daya BIN, penerbitan kartu anonim, serta kemampuan anti-pencucian uang dan manajemen risiko yang tidak memadai. Dalam konteks ini, industri secara bertahap beralih dari model pertumbuhan yang bergantung pada "efisiensi abu-abu" ke jalur pengembangan yang lebih menghargai kepatuhan, manajemen risiko, dan kemampuan operasional jangka panjang. Menyikapi tren ini, WasabiCard mengungkapkan strategi infrastruktur jangka panjangnya, termasuk: membangun sistem operasi lokal melalui kolaborasi dengan pemegang lisensi utama dan mitra lokal, membangun sistem KYC dan AML yang komprehensif, secara ketat memisahkan skenario penggunaan BIN komersial dan konsumen, serta terus menyempurnakan kemampuan infrastruktur untuk penerbitan kartu global, pembayaran, dan aliran dana lintas batas. Tujuan inti dari strategi ini bukan semata-mata untuk meningkatkan efisiensi jangka pendek, tetapi untuk membangun infrastruktur pembayaran yang memiliki stabilitas jangka panjang dan skalabilitas di tengah lingkungan regulasi global yang terus berkembang. Logika persaingan industri penerbitan kartu global di masa depan juga akan secara bertahap beralih dari "persaingan skala" ke "persaingan kemampuan infrastruktur". WasabiCard adalah platform infrastruktur pembayaran stablecoin untuk skenario bisnis global, yang berkomitmen untuk menyediakan kemampuan pembayaran global dan aliran dana yang aman, andal, dan terukur bagi perusahaan dan pengguna individu melalui integrasi stablecoin dengan sistem keuangan tradisional.

marsbit06/02 02:17

Era Baru Kartu Global Didorong Kepatuhan: WasabiCard Membangun Infrastruktur Pembayaran Generasi Berikutnya

marsbit06/02 02:17

Bagaimana ERC-8257 Mewujudkan Kemampuan AI Agent untuk Memanggil API, Membeli Hak Akses, dan Menyelesaikan Pembayaran Sendiri?

Artikel ini membahas proposal standar ERC-8257, yang dirancang untuk mengatasi tantangan AI Agent dalam mengakses dan menggunakan alat eksternal (seperti API) secara mandiri. Saat ini, AI Agent menghadapi kesulitan menemukan alat yang tersebar dan menyelesaikan proses pembayaran atau otorisasi yang tidak standar. ERC-8257 mengusulkan pembuatan registri alat terdesentralisasi di blockchain. Pengembang alat dapat mendaftarkan alat mereka di registri ini, dengan informasi detail (seperti deskripsi, aturan akses, dan harga) disimpan dalam file JSON di luar rantai (*off-chain*). Blockchain menyimpan tautan dan hash file untuk memastikan integritas data. Standar ini memisahkan logika otorisasi akses ke dalam kontrak pintar terpisah, memungkinkan pengembang menentukan syarat akses yang fleksibel (misalnya, kepemilikan NFT, langganan, atau token tertentu). Jika sebuah AI Agent tidak memenuhi syarat, ia dapat berusaha memperoleh izin yang diperlukan (misalnya, dengan membeli NFT) sebelum memanggil alat. Untuk pembayaran, ERC-8257 tidak menangani secara langsung, tetapi merujuk pada protokol pembayaran lain seperti x402. Tujuannya adalah menciptakan alur kerja di mana AI Agent dapat secara otomatis menemukan alat, memahami aturannya, mendapatkan izin, membayar, dan menggunakannya—semua tanpa campur tangan manusia. Artikel ini juga menyoroti tantangan potensial ERC-8257, termasuk kompleksitas teknis karena variasi aturan akses, risiko spekulasi jika izin berbentuk aset yang dapat diperdagangkan, serta keterbatasan dalam menjamin keandalan dan keamanan alat yang terdaftar.

marsbit05/29 07:26

Bagaimana ERC-8257 Mewujudkan Kemampuan AI Agent untuk Memanggil API, Membeli Hak Akses, dan Menyelesaikan Pembayaran Sendiri?

marsbit05/29 07:26

PhotonPay Tingkatkan API Dompet Tertanam: Membangun Infrastruktur Pembayaran Stablecoin yang "Tak Terlihat dan Tak Terhindarkan"

Meskipun perhatian media masih terfokus pada siklus pasar kripto, revolusi yang lebih dalam sedang terjadi: stablecoin mulai menjadi lapisan penyelesaian default untuk perdagangan lintas batas. Namun, banyak perusahaan platform, seperti platform B2B dan SaaS, masih kesulitan mengakses likuiditas besar ini karena hambatan tinggi seperti kompleksitas penyimpanan aset dan kewajiban kepatuhan. PhotonPay kini mengatasi tantangan ini dengan memperbarui API Dompet Tertanamnya (Embedded Wallet). Pembaruan ini memungkinkan perusahaan non-kripto mengintegrasikan sistem dalam hitungan menit dan dapat beroperasi penuh dalam 5 hari, tanpa perlu mengelola kunci privat atau beban kepatuhan yang rumit. Solusi ini dibangun di atas arsitektur "Tangan Lepas" (Hands-Off) yang membuat penyelesaian blockchain menjadi "tak terlihat". Perusahaan tidak perlu menyimpan aset digital, mengelola kunci, atau menjalankan sistem kepatuhan mereka sendiri. Sebaliknya, mereka mendapatkan lapisan otomatis lengkap yang menangani seluruh siklus transaksi stablecoin — dari verifikasi KYC, konfigurasi dompet, penyelesaian on-chain hingga penarikan ke mata uang fiat — sambil menjaga pengalaman pengguna yang mulus. Fitur intinya mencakup: * **Integrasi Cepat:** API yang dirancang untuk pengembang memungkinkan penyebaran cepat dari pengujian ke produksi. * **Kepatuhan sebagai Infrastruktur:** Lapisan dasar kepatuhan PhotonPay mengelola AML/CFT, penyaringan sanksi, dan pemantauan transaksi secara real-time dalam kerangka teratur. * **Keamanan Tinggi:** Arsitektur menghilangkan beban dan risiko mengelola kunci secara terpusat dengan mendistribusikan kontrol kunci. * **Interoperabilitas Global:** Infrastruktur menghubungkan lingkungan mata uang fiat tradisional dengan jaringan penyelesaian on-chain dengan mulus. Di tengah meningkatnya regulasi global seperti MiCA di UE, kemampuan kepatuhan tingkat institusi menjadi prasyarat utama. PhotonPay berpendapat bahwa kepatuhan yang tertanam dalam desain sistem adalah keunggulan kompetitif, bukan sekadar fitur. Beberapa kekuatan pasar mendorong adopsi stablecoin saat ini: era kejelasan regulasi, infrastruktur institusional yang matang dari raksasa seperti Visa dan Stripe, serta permintaan yang kuat dari pasar seperti Afrika dan Amerika Latin yang lebih memilih stablecoin. PhotonPay adalah sistem operasi infrastruktur keuangan global yang didorong oleh stablecoin, membantu bisnis mengirim, menerima, mengonversi, dan menyelesaikan dana antara saluran fiat dan stablecoin melalui satu sistem yang mengutamakan kepatuhan.

链捕手05/27 06:48

PhotonPay Tingkatkan API Dompet Tertanam: Membangun Infrastruktur Pembayaran Stablecoin yang "Tak Terlihat dan Tak Terhindarkan"

链捕手05/27 06:48

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

**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 (instruksi dasar, alat), lapisan proyek (CLAUDE.md, aturan), dan lapisan percakapan (riwayat chat). **Kebiasaan untuk Mengoptimalkan Cache (95% Pengguna):** 1. **Jangan jeda terlalu lama:** Jika sesi menganggur lebih dari 1 jam, cache akan kedaluwarsa. Lebih baik mulai sesi baru dengan handoff yang jelas. 2. **Ganti tugas, mulai ulang:** Saat beralih tugas, lakukan reset bersih (misalnya dengan `/clear`) dan gunakan "session handoff" untuk meringkas progres sebelumnya ke sesi baru. Ini lebih efisien daripada memaksa melanjutkan sesi yang sudah "dingin". 3. **Untuk dokumen besar, gunakan Projects:** Di Claude.ai, masukkan dokumen besar ke dalam **Projects** alih-alih menempelkannya berulang kali di chat, karena Projects memiliki optimasi cache yang lebih baik. **Aktivitas yang Merusak Cache:** * **Beralih model** (misalnya dari Sonnet ke Opus) akan menghapus cache karena setiap model memiliki cache sendiri. * **Mengaktifkan mode "Opus plan"** juga melibatkan pergantian model (dari Opus ke Sonnet) sehingga mereset cache. * Mengedit CLAUDE.md di tengah sesi *tidak* langsung merusak cache saat itu; perubahan akan berlaku saat sesi dimulai ulang. **Kesimpulan:** Anda tidak perlu memahami semua detail teknis cache. Fokus pada prinsip 80/20: token cache jauh lebih murah, TTL Claude Code adalah 1 jam, hindari pergantian model untuk menjaga cache, dan lakukan handoff yang rapi antar tugas untuk efisiensi maksimal. Dengan mengadopsi kebiasaan ini, Anda dapat memperpanjang sesi coding secara signifikan dan membuat kuota token lebih hemat.

marsbit05/24 00:39

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

marsbit05/24 00:39

37 Hari Ditahan: Golongan Pertama yang Kaya dari 'Stasiun Transit AI' Mulai Dibui

Penulis: Pengacara Shao Shiwei Pada Mei 2026, seorang operator stasiun transit AI dilaporkan ditahan selama 37 hari karena dituduh secara ilegal membalikkan dan menjual sumber daya API AI berharga murah. Kasus ini menyoroti risiko hukum yang berkembang seiring dengan maraknya bisnis stasiun transit AI di Tiongkok. Stasiun transit AI menjembatani pengguna domestik dengan model AI luar negeri (seperti OpenAI, Claude) yang memiliki batasan akses wilayah. Mereka menawarkan kemudahan tetapi sering kali menggunakan metode berisiko tinggi untuk mendapat untung, seperti: 1. Menjual kembali kuota gratis dari akun yang didaftarkan secara massal. 2. Arbitrase pengembalian dana dan pencatatan token yang tidak akurat. 3. Menjual data percakapan pengguna tanpa izin. 4. Bahkan mengganti model AI yang diminta dengan model lain. Dari perspektif hukum, risiko kriminal utama meliputi: 1. **Operasi ilegal**: Aktivitas ini sering kali tidak memiliki izin bisnis telekomunikasi yang diperlukan dan membantu mengelak pembatasan akses yang ditetapkan penyedia. 2. **Kewajiban keamanan data yang diabaikan**: Sebagian besar operator tidak memiliki protokol keamanan untuk melindungi data sensitif pengguna yang mereka proses, berisiko terkena tuntutan hukum jika terjadi kebocoran. 3. **Pengumpulan & penjualan data pengguna secara tidak sah**: Menjual riwayat percakapan pengguna dapat memenuhi ambang batas untuk dakwaan pelanggaran informasi pribadi. Insiden ini mencerminkan fase pertumbuhan liar industri AI. Meskipun stasiun transit menurunkan hambatan penggunaan bagi pengguna, mereka juga membahayakan data pengguna dan mengikis model bisnis penyedia yang sah, yang pada akhirnya dapat merusak ekosistem industri. Membangun fondasi kepercayaan dan tata kelola yang baik sangat penting untuk keberlanjutan industri AI.

marsbit05/21 14:44

37 Hari Ditahan: Golongan Pertama yang Kaya dari 'Stasiun Transit AI' Mulai Dibui

marsbit05/21 14:44

Putus Pasokan OpenAI, Anthropic Beli Penyedia Alat yang Digunakan 1/4 Pengembang Global

Anthropic, perusahaan di balik model AI Claude, telah mengakuisisi Stainless, platform yang mengembangkan SDK (Software Development Kit) resmi untuk banyak perusahaan AI besar seperti OpenAI, Anthropic, Meta, dan Cloudflare. Stainless bertindak sebagai "penerjemah," mengubah spesifikasi API yang kompleks menjadi pustaka kode yang siap pakai bagi pengembang. Dengan akuisisi ini, tim pendiri Stainless bergabung ke dalam Anthropic, dan layanan generator SDK mereka akan dihentikan. Akuisisi ini bukan sekadar pembelian perusahaan alat biasa, melainkan langkah strategis Anthropic untuk membangun infrastruktur agen AI. Strategi Anthropic dalam 18 bulan terakhir kini menyusun "tiga komponen" agen cerdas: Claude sebagai model dasar, MCP (Model Context Protocol) sebagai protokol koneksi standar terbuka, dan sekarang Stainless sebagai lapisan antarmuka yang menghubungkan agen dengan API eksternal. Dengan menginternalisasi kemampuan pembuatan SDK ini, Anthropic bertujuan memperkuat kemampuan agen AI-nya untuk terhubung dan menjalankan tugas di berbagai sistem luar. Langkah ini juga mencerminkan perbedaan strategi dengan pesaing utama seperti OpenAI. Jika OpenAI fokus pada pengembangan model generasi berikutnya dan komputasi skala besar, Anthropic lebih menekankan pembangunan infrastruktur dan standar di lapisan pengembang dan perusahaan, menciptakan ketergantungan jangka panjang dalam ekosistem agen AI.

marsbit05/21 11:36

Putus Pasokan OpenAI, Anthropic Beli Penyedia Alat yang Digunakan 1/4 Pengembang Global

marsbit05/21 11:36

活动图片