AI Models

Tier list LLM yang dioptimalkan untuk workflow agentic — diurutkan berdasarkan performa di tugas coding nyata, bukan klaim marketing. Update terus.

Overview AI Models Coding Plans Top Picks Stacks AI Gratis

Tier 1 — Frontier

Reasoning kompleks · Strategi · Planning · Hanya untuk dev eksternal

Claude Opus 5.5

Anthropic · Sep 2026

Flagship Anthropic buat agentic coding jangka panjang. Performa level Fable 5.1 dengan biaya workload ~40% lebih murah dan 30% lebih cepat dari Opus 5.

Input: $4 / 1M token
Output: $20 / 1M token
Context: 200K token
Benchmark: Terminal-Bench 4.0 55.8%

GLM-5.3

Z.AI · Agu 2026

OPEN WEIGHTS

Open-weights paling kapabel buat coding. Base yang sama dengan GLM-5.2, semua peningkatan dari post-training. +50% di Z.ai Code Bench vs 5.2. SOTA open-source di Terminal-Bench 3.0.

Input: $1.40 / 1M token
Output: $4.40 / 1M token
Context: 1M token, 128K out
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.2%

Kimi K3

Moonshot AI · Jul 2026

OPEN WEIGHTS

Open-weight model terbesar sepanjang masa (2.8T MoE, ~104B aktif). #1 di Frontend Code Arena. Native vision via MoonViT-V2. K2.5 sudah closed untuk user baru.

Input: $3 / 1M token
Output: $15 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.3%

Claude Fable 5.1

Anthropic · Sep 2026

Tier kemampuan di atas Opus. Default model Claude Code sejak Sep 2026 dengan context 1M. Cache read cuma $0.25 — 90% hemat untuk workload berulang.

Input: $10 / 1M token
Output: $50 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 3.0 33.7%

GPT-6 Astra

OpenAI · Sep 2026

Model OpenAI paling pintar yang deploy luas. Tersedia untuk Pro/Enterprise di ChatGPT Work dan Codex. Pilih kalau butuh kedalaman maksimum tanpa kompromi.

Input: UNVERIFIED
Output: UNVERIFIED
Context: 1.05M token, 128K out
Benchmark: DeepSWE v1.1 68.8% (max effort)

GPT-6 Sol

OpenAI · Sep 2026

Potongan harga 50% dari GPT-5.6 Sol. Di AutomationBench xhigh ngalahin Opus 5 dengan 9% biaya per task. Value frontier terbaik sekarang.

Input: $2 / 1M token
Output: $10 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.8%

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek · Apr 2026 (refresh 0813 Agu 2026)

OPEN WEIGHTS

Open weights MIT, MoE 1.6T total / 49B aktif. Catatan: sejak 14 Sep 2026 request API deepseek-v4-pro di-route ke V4.1-Flash dengan harga Flash sampai V4.1-Pro rilis.

Input: $1.74 / 1M token
Output: $1.98 off-peak / $3.96 peak per 1M
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Verified ~96.4% (0813, Vals)

Tier 2 — Agent Execution

Tool calls · Long task chains · Pipeline multi-step

Gemini 3.1 Pro

Google · Feb 2026

Masih jadi model Pro-tier Google sampai hari ini — Gemini 3.5 Pro diumumkan Mei tapi batal rilis. 7.5× lebih murah dari Opus di input. Multimodal native.

Input: $2 / 1M token
Output: $12 / 1M token
Context: 1M token, 84K out
Benchmark: SWE-Verified 80.6%

Gemini 3.8 Flash

Google · Sep 2026

Frontier Google selagi slot Pro kosong (Gemini 4 masih pre-training). Fokus long-horizon software engineering dan agent otonom. Harga intro, dilaporkan naik 2× dari 2027.

Input: $0.75 / 1M token
Output: $3.75 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Bench Pro 58.7% (3.6 Flash)

MiniMax M3

MiniMax · Jun 2026

OPEN WEIGHTS

Native-multimodal open-weight, ~23B aktif per token. Sparse attention 15× lebih cepat decode di context 1M. Klaim SWE-Bench Pro di atas GPT-5.5 dan Gemini 3.1 Pro.

Input: $0.30 / 1M token
Output: $1.20 / 1M token (input < 512K)
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Bench Pro 59.0%

DeepSeek V4.1-Flash

DeepSeek · Sep 2026

OPEN WEIGHTS

Redesign arsitektur total (Causal Encoder-Decoder, FP4 KV cache). Lantai harga termurah sekarang — peak hours cuma 2× harga off-peak. Native vision, MIT weights.

Input: $0.15 / 1M token (off-peak)
Output: $0.60 / 1M token (off-peak)
Context: 1M token, 384K out
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 90.6%

Tier 3 — Balanced

Konten · Code · Riset · Tugas harian

Claude Sonnet 5

Anthropic · Jun 2026

Sonnet paling agentic sejauh ini — performa nyaris Opus 4.8 dengan sepertiga harga. Harga intro $2/$10 jadi permanen sejak 10 Agu. Default model Free/Pro.

Input: $2 / 1M token
Output: $10 / 1M token
Context: 200K token
Benchmark: SWE-Verified 85.2%

GPT-6 Luna

OpenAI · Sep 2026

Tier hemat GPT-6 dengan potongan 50%. Pilihan paling murah dari lab besar untuk iterasi cepat dan task bulk.

Input: $0.10 / 1M token
Output: $0.50 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Vals SWE-bench 93.0%

Qwen3.7-Plus

Alibaba · Jun 2026

Workhorse agentic multimodal (teks+gambar), mode thinking/non-thinking. Rekomendasi default coding di docs Model Studio.

Input: $0.50 / 1M token
Output: $3.00 / 1M token
Context: 262K token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 74.5 (3.7-Max)

Llama 4 Maverick

Meta · 2026

OPEN WEIGHTS

Satu-satunya open-weight serius di level ini. Self-host = zero ongoing cost. Apache 2.0. Pilihan terbaik untuk data sovereignty.

Input: $0.19–$0.49 / 1M token
Output: $0.19–$0.49 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Verified ~68%

Mistral Small 4

Mistral · Mar 2026

OPEN WEIGHTS

Satu model menggantikan tiga (reasoning + vision + agentic). Apache 2.0. 162 t/s output. Rasio simplicity-to-capability terbaik di Tier 3.

Input: $0.15 / 1M token
Output: $0.60 / 1M token
Context: 256K token
Benchmark: MATH-500 ~93.6%

Open Source — 64 GB RAM

Inferensi lokal kualitas maksimal. Reasoning frontier-grade tanpa meninggalkan device kamu.

Qwen3.6-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Dense 27B dengan 256K context. Coding frontier-level di kecepatan lokal. Butuh ~20 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 80.0%

Qwen3.6-35B-A3B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE 35B, hanya 3B aktif per token. Hampir tidak lebih boros VRAM dari 27B tapi lebih unggul di coding. Best value di tier 64 GB. Butuh ~14 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 82.0%

Gemma 4 31B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Peringkat teratas open model di Arena AI. Dense flagship Google dengan reasoning frontier nyata. Multimodal native. Butuh ~18–20 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: GPQA Diamond 84.3%

Gemma 4 26B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE 128-expert, 3.8B aktif. Multimodal. Di 64 GB berjalan dengan headroom besar untuk tool paralel. Butuh ~12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: Arena AI ELO 1380

Qwen3.5-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Dense hybrid dengan Gated Delta Networks. Di 64 GB ada ruang massive — bisa crank context length atau jalankan multi-agent. Butuh ~16 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: GPQA Diamond 85.8%

Open Source — 32 GB RAM

Model mid-size dengan reasoning serius. Sweet spot untuk power users.

Qwen3.5-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Coding nyaris-frontier di kecepatan lokal. Cocok GPT-5-mini di SWE-Verified. Investasi 32 GB RAM terbaik untuk agentic workflow.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 72.4%

Qwen3.5-35B-A3B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE efisien: kualitas 35B di kecepatan 10B. Hanya 3B parameter aktif per token. Ideal untuk tool-calling cepat di 32 GB. Butuh ~10–12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 74.0%

Gemma 4 26B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE flagship Google yang efisien. Lebih cepat dari dense 26B dengan kualitas setara. 256K context untuk task dokumen panjang. Butuh ~8–12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: Arena AI ELO 1380

Carnice-27B

Kai OS · 2026

OPEN WEIGHTS

Community fine-tune yang dioptimalkan untuk agent workflow. MIT license. Pilihan solid 32 GB untuk yang mau model buatan komunitas.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token

Open Source — 16 GB RAM

Model ringan untuk laptop dan mesin harian. Inferensi cepat, footprint kecil.

Qwen3.5-9B

Alibaba · Mar 2026

OPEN WEIGHTS

Model lokal terbaik untuk pemula. Coding dan reasoning kuat di footprint kecil. Butuh ~6 GB VRAM di Q4, nyaman di 16 GB dengan ruang untuk OS.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 76.2%

Gemma 4 E4B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Sweet spot desktop Google. Multimodal native (teks + gambar). Terbaik untuk coding dan agent task sehari-hari di hardware terbatas. Butuh ~6 GB VRAM.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token
Benchmark: Arena AI ELO 1280

Carnice-9B

Kai OS · 2026

OPEN WEIGHTS

Community-built untuk agent tool use. Lebih kecil tapi agresif dioptimalkan untuk function calling dan multi-step reasoning. MIT license.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token

Halaman Lainnya

Lanjut ke panduan lain untuk gambaran lengkap pilihan AI coding kamu.

Coding Plans

Perbandingan harga subscription AI coding (Claude, Codex, Cursor, dll).

Lihat

Top Picks

Rekomendasi subscription berdasarkan budget bulanan kamu.

Lihat

Stacks

Bundle AI coding tools per tier — kombinasi optimal Starter sampai Maximum.

Lihat

AI Gratis

LLM & API gratis buat belajar coding — banyak tanpa kartu kredit.

Lihat

Sabar bentar...

Kembali ke Beranda

AI Models

Tier list LLM yang dioptimalkan untuk workflow agentic — diurutkan berdasarkan performa di tugas coding nyata, bukan klaim marketing. Update terus.

Overview AI Models Coding Plans Top Picks Stacks AI Gratis

Tier 1 — Frontier

Reasoning kompleks · Strategi · Planning · Hanya untuk dev eksternal

Claude Opus 5.5

Anthropic · Sep 2026

Flagship Anthropic buat agentic coding jangka panjang. Performa level Fable 5.1 dengan biaya workload ~40% lebih murah dan 30% lebih cepat dari Opus 5.

Input: $4 / 1M token
Output: $20 / 1M token
Context: 200K token
Benchmark: Terminal-Bench 4.0 55.8%

GLM-5.3

Z.AI · Agu 2026

OPEN WEIGHTS

Open-weights paling kapabel buat coding. Base yang sama dengan GLM-5.2, semua peningkatan dari post-training. +50% di Z.ai Code Bench vs 5.2. SOTA open-source di Terminal-Bench 3.0.

Input: $1.40 / 1M token
Output: $4.40 / 1M token
Context: 1M token, 128K out
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.2%

Kimi K3

Moonshot AI · Jul 2026

OPEN WEIGHTS

Open-weight model terbesar sepanjang masa (2.8T MoE, ~104B aktif). #1 di Frontend Code Arena. Native vision via MoonViT-V2. K2.5 sudah closed untuk user baru.

Input: $3 / 1M token
Output: $15 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.3%

Claude Fable 5.1

Anthropic · Sep 2026

Tier kemampuan di atas Opus. Default model Claude Code sejak Sep 2026 dengan context 1M. Cache read cuma $0.25 — 90% hemat untuk workload berulang.

Input: $10 / 1M token
Output: $50 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 3.0 33.7%

GPT-6 Astra

OpenAI · Sep 2026

Model OpenAI paling pintar yang deploy luas. Tersedia untuk Pro/Enterprise di ChatGPT Work dan Codex. Pilih kalau butuh kedalaman maksimum tanpa kompromi.

Input: UNVERIFIED
Output: UNVERIFIED
Context: 1.05M token, 128K out
Benchmark: DeepSWE v1.1 68.8% (max effort)

GPT-6 Sol

OpenAI · Sep 2026

Potongan harga 50% dari GPT-5.6 Sol. Di AutomationBench xhigh ngalahin Opus 5 dengan 9% biaya per task. Value frontier terbaik sekarang.

Input: $2 / 1M token
Output: $10 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 88.8%

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek · Apr 2026 (refresh 0813 Agu 2026)

OPEN WEIGHTS

Open weights MIT, MoE 1.6T total / 49B aktif. Catatan: sejak 14 Sep 2026 request API deepseek-v4-pro di-route ke V4.1-Flash dengan harga Flash sampai V4.1-Pro rilis.

Input: $1.74 / 1M token
Output: $1.98 off-peak / $3.96 peak per 1M
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Verified ~96.4% (0813, Vals)

Tier 2 — Agent Execution

Tool calls · Long task chains · Pipeline multi-step

Gemini 3.1 Pro

Google · Feb 2026

Masih jadi model Pro-tier Google sampai hari ini — Gemini 3.5 Pro diumumkan Mei tapi batal rilis. 7.5× lebih murah dari Opus di input. Multimodal native.

Input: $2 / 1M token
Output: $12 / 1M token
Context: 1M token, 84K out
Benchmark: SWE-Verified 80.6%

Gemini 3.8 Flash

Google · Sep 2026

Frontier Google selagi slot Pro kosong (Gemini 4 masih pre-training). Fokus long-horizon software engineering dan agent otonom. Harga intro, dilaporkan naik 2× dari 2027.

Input: $0.75 / 1M token
Output: $3.75 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Bench Pro 58.7% (3.6 Flash)

MiniMax M3

MiniMax · Jun 2026

OPEN WEIGHTS

Native-multimodal open-weight, ~23B aktif per token. Sparse attention 15× lebih cepat decode di context 1M. Klaim SWE-Bench Pro di atas GPT-5.5 dan Gemini 3.1 Pro.

Input: $0.30 / 1M token
Output: $1.20 / 1M token (input < 512K)
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Bench Pro 59.0%

DeepSeek V4.1-Flash

DeepSeek · Sep 2026

OPEN WEIGHTS

Redesign arsitektur total (Causal Encoder-Decoder, FP4 KV cache). Lantai harga termurah sekarang — peak hours cuma 2× harga off-peak. Native vision, MIT weights.

Input: $0.15 / 1M token (off-peak)
Output: $0.60 / 1M token (off-peak)
Context: 1M token, 384K out
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 90.6%

Tier 3 — Balanced

Konten · Code · Riset · Tugas harian

Claude Sonnet 5

Anthropic · Jun 2026

Sonnet paling agentic sejauh ini — performa nyaris Opus 4.8 dengan sepertiga harga. Harga intro $2/$10 jadi permanen sejak 10 Agu. Default model Free/Pro.

Input: $2 / 1M token
Output: $10 / 1M token
Context: 200K token
Benchmark: SWE-Verified 85.2%

GPT-6 Luna

OpenAI · Sep 2026

Tier hemat GPT-6 dengan potongan 50%. Pilihan paling murah dari lab besar untuk iterasi cepat dan task bulk.

Input: $0.10 / 1M token
Output: $0.50 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: Vals SWE-bench 93.0%

Qwen3.7-Plus

Alibaba · Jun 2026

Workhorse agentic multimodal (teks+gambar), mode thinking/non-thinking. Rekomendasi default coding di docs Model Studio.

Input: $0.50 / 1M token
Output: $3.00 / 1M token
Context: 262K token
Benchmark: Terminal-Bench 2.1 74.5 (3.7-Max)

Llama 4 Maverick

Meta · 2026

OPEN WEIGHTS

Satu-satunya open-weight serius di level ini. Self-host = zero ongoing cost. Apache 2.0. Pilihan terbaik untuk data sovereignty.

Input: $0.19–$0.49 / 1M token
Output: $0.19–$0.49 / 1M token
Context: 1M token
Benchmark: SWE-Verified ~68%

Mistral Small 4

Mistral · Mar 2026

OPEN WEIGHTS

Satu model menggantikan tiga (reasoning + vision + agentic). Apache 2.0. 162 t/s output. Rasio simplicity-to-capability terbaik di Tier 3.

Input: $0.15 / 1M token
Output: $0.60 / 1M token
Context: 256K token
Benchmark: MATH-500 ~93.6%

Open Source — 64 GB RAM

Inferensi lokal kualitas maksimal. Reasoning frontier-grade tanpa meninggalkan device kamu.

Qwen3.6-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Dense 27B dengan 256K context. Coding frontier-level di kecepatan lokal. Butuh ~20 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 80.0%

Qwen3.6-35B-A3B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE 35B, hanya 3B aktif per token. Hampir tidak lebih boros VRAM dari 27B tapi lebih unggul di coding. Best value di tier 64 GB. Butuh ~14 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 82.0%

Gemma 4 31B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Peringkat teratas open model di Arena AI. Dense flagship Google dengan reasoning frontier nyata. Multimodal native. Butuh ~18–20 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: GPQA Diamond 84.3%

Gemma 4 26B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE 128-expert, 3.8B aktif. Multimodal. Di 64 GB berjalan dengan headroom besar untuk tool paralel. Butuh ~12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: Arena AI ELO 1380

Qwen3.5-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Dense hybrid dengan Gated Delta Networks. Di 64 GB ada ruang massive — bisa crank context length atau jalankan multi-agent. Butuh ~16 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: GPQA Diamond 85.8%

Open Source — 32 GB RAM

Model mid-size dengan reasoning serius. Sweet spot untuk power users.

Qwen3.5-27B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Coding nyaris-frontier di kecepatan lokal. Cocok GPT-5-mini di SWE-Verified. Investasi 32 GB RAM terbaik untuk agentic workflow.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 72.4%

Qwen3.5-35B-A3B

Alibaba · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE efisien: kualitas 35B di kecepatan 10B. Hanya 3B parameter aktif per token. Ideal untuk tool-calling cepat di 32 GB. Butuh ~10–12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 74.0%

Gemma 4 26B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

MoE flagship Google yang efisien. Lebih cepat dari dense 26B dengan kualitas setara. 256K context untuk task dokumen panjang. Butuh ~8–12 GB VRAM di Q4.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: Arena AI ELO 1380

Carnice-27B

Kai OS · 2026

OPEN WEIGHTS

Community fine-tune yang dioptimalkan untuk agent workflow. MIT license. Pilihan solid 32 GB untuk yang mau model buatan komunitas.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token

Open Source — 16 GB RAM

Model ringan untuk laptop dan mesin harian. Inferensi cepat, footprint kecil.

Qwen3.5-9B

Alibaba · Mar 2026

OPEN WEIGHTS

Model lokal terbaik untuk pemula. Coding dan reasoning kuat di footprint kecil. Butuh ~6 GB VRAM di Q4, nyaman di 16 GB dengan ruang untuk OS.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 256K token
Benchmark: SWE-Verified 76.2%

Gemma 4 E4B

Google · Apr 2026

OPEN WEIGHTS

Sweet spot desktop Google. Multimodal native (teks + gambar). Terbaik untuk coding dan agent task sehari-hari di hardware terbatas. Butuh ~6 GB VRAM.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token
Benchmark: Arena AI ELO 1280

Carnice-9B

Kai OS · 2026

OPEN WEIGHTS

Community-built untuk agent tool use. Lebih kecil tapi agresif dioptimalkan untuk function calling dan multi-step reasoning. MIT license.

Input: Gratis (lokal)
Output: Gratis (lokal)
Context: 128K token

Halaman Lainnya

Lanjut ke panduan lain untuk gambaran lengkap pilihan AI coding kamu.