Biaya Latih AI DeepSeek China Lebih Murah 300 Kali Lipat dari ChatGPT

DeepSeek R1 sempat mencuri perhatian dunia pada awal 2025 lalu. Model bahasa besar (LLM) buatan China itu hadir dengan harga yang jauh lebih murah tapi performa yang digadang-gadang setara dengan ChatGPT OpenAI

Kini, biaya pelatihan model DeepSeek R1 ini akhirnya terungkap. Lewat makalah yang dipublikasikan tim DeepSeek di jurnal Nature, diketahui bahwa pelatihan AI tersebut hanya menelan biaya 294.000 dollar AS (sekitar Rp 4,89 miliar) dengan menggunakan 512 chip AI Nvidia H800.

Menurut laporan yang beredar, OpenAI mengucurkan biaya sekitar 80 juta hingga 100 juta dollar AS (Rp 1,3 triliun hingga Rp 1,6 triliun) untuk melatih GPT-4, model AI yang sempat menjadi otak utama ChatGPT.

Atau jika dihitung, biaya pelatihan DeepSeek R1 hampir 300 kali lebih murah dibanding biaya pelatihan GPT-4.

Penampakan chatbot DeepSeek R1 yang diintegrasikan ke lini HP Camon 40 series. Chatbot ini bisa diakses dengan menekan One-Tap button (tombol oranye di sisi kiri layar).

Rahasia di balik murahnya biaya latihan DeepSeek R1 diyakini ada pada metode yang mereka gunakan.

Alih-alih mengandalkan data anotasi manusia yang mahal dan memakan waktu, tim DeepSeek menerapkan reinforcement learning berbasis trial-and-error.

Caranya mirip dengan anak kecil yang belajar main gim di mana setiap kali melakukan aksi yang benar, ia mendapat poin, sedangkan jika salah, poinnya berkurang.

DeepSeek melatih R1 dengan memberi “skor” untuk setiap jawaban. Jika jawabannya benar, model mendapat nilai tinggi; jika salah, nilainya rendah.

Dengan cara ini, model belajar sendiri untuk memperbaiki hasilnya tanpa terlalu banyak campur tangan manusia.

Metode ini sangat efektif untuk pertanyaan matematika dan pemrograman, karena jawaban benar dan salahnya bisa diverifikasi dengan jelas.

Selain itu, DeepSeek hanya menggunakan sekitar 512 unit GPU Nvidia H800, yang notabene lebih murah dan kemampuannya lebih terbatas dibanding GPU canggih yang dipakai OpenAI. Faktor efisiensi teknik ini membuat biaya pelatihan bisa ditekan drastis.

Ilustrasi DeepSeek.

CEO DeepSeek, Kai-Fu Lee, mengatakan hal yang membuat banyak koleganya di Silicon Valley kaget bukan hanya performa R1, tetapi juga fakta bahwa model ini bisa dilatih hanya dengan sekitar 3 juta dollar AS.

Menurutnya, selama ada rekayasa teknis yang detail, tidak selalu perlu miliaran dollar untuk menghasilkan model AI yang mumpuni.

Lee menekankan bahwa kondisi di China memaksa timnya berinovasi. Akses GPU terbatas karena regulasi AS, sementara valuasi perusahaan China tidak sebesar perusahaan Amerika.

“Dengan keterbatasan itu, kami harus menemukan cara baru. Saya percaya, kebutuhan adalah ibu dari segala penemuan,” ujarnya.

Ia juga menjelaskan beberapa inovasi teknis yang mereka lakukan, mulai dari mengurangi hambatan komputasi, membuat sistem caching berlapis, hingga membangun mesin inferensi khusus agar penggunaan memori lebih efisien.

Dengan hanya 2.000 GPU di tangan, tim harus benar-benar memaksimalkan sumber daya. Hasilnya, kata Lee, bukan hanya pelatihan bisa lebih cepat, tapi biaya penggunaan (inferensi) pun bisa ditekan hingga 10 sen per satu juta token.

Artinya, dengan Rp 1.600, model bisa memproses input/output teks yang setara sekitar 750.000 kata bahasa Inggris (kurang lebih ukuran satu novel tebal).

Sebagai perbandingan, model lain rata-rata disebut butuh biaya 30 kali lebih besar untuk jumlah token yang sama. Jadi kalau DeepSeek butuh Rp 1.600, model lain mungkin butuh Rp 48.000 untuk memproses teks dengan panjang yang sama.

Dengan kata lain, DeepSeek R1 bukan hanya murah saat dilatih, tapi juga super hemat saat dipakai, sehingga perusahaan bisa menekan ongkos operasional jika ingin menjalankan aplikasi AI berbasis R1.

Namun, ada catatan penting, pendekatan trial-and-error seperti yang dipakai DeepSeek ini membuat proses berpikir model lebih sulit dipahami manusia, sebagaimana dihimpun KompasTekno dari Gizmodo, Senin (22/9/2025).

Ketika diminta menjelaskan cara berpikirnya, R1 kadang menghasilkan uraian sepanjang 10.000 kata atau bahkan campur aduk antara bahasa Inggris dan Mandarin. Jadi, meski efisien dan akurat, transparansi dan konsistensi model ini masih jadi PR besar.

Kai-Fu Lee says GPU supply constraints are forcing Chinese AI companies to innovate, meaning they can train a frontier model for $3 million contrasted with GPT-5's $1 billion, and deliver inference costs of 10c/million tokens, 1/30th of what an American company charges pic.twitter.com/9Ybcmq7sMo

— Tsarathustra (@tsarnick) November 12, 2024

Alasan AI ChatGPT lebih mahal

Ilustrasi tampilan platform AI ChatGPT.

Berbeda dengan DeepSeek, OpenAI melatih GPT-4 dengan pendekatan konvensional yang menelan biaya besar.

GPT-4 dilaporkan dilatih menggunakan puluhan ribu GPU canggih dari Nvidia dengan dataset sangat luas yang banyak diantaranya sudah dianotasi manusia.

Proses anotasi ini memakan biaya besar karena membutuhkan pekerja manusia untuk membuat label, memperbaiki jawaban, dan memberikan contoh yang bisa dipelajari model, sebagaimana dihimpun dari TechRadar.

Selain itu, OpenAI juga fokus pada general-purpose AI atau AI serbaguna. Artinya, GPT-4 tidak hanya dilatih untuk soal matematika atau kode, tetapi juga untuk menjawab pertanyaan esai, percakapan sehari-hari, hingga analisis teks kompleks.

Semakin luas cakupan, semakin besar biaya pelatihannya. Tak heran, biaya GPT-4 disebut mencapai ratusan juta dollar, bahkan kabarnya OpenAI menyiapkan hingga 1 miliar dollar AS atau setara Rp 16,6 triliun untuk melatih GPT-5, model AI terbaru bikinan OpenAI.

Di saat situasi tidak menentu, Kompas.com tetap berkomitmen memberikan fakta jernih dari lapangan. Ikuti terus update terkini dan notifikasi penting di Aplikasi Kompas.com.