Catatan penulis: Google AI Studio mengumumkan penghentian (deprecation) Gemini 2.5 Pro dan 2.5 Flash. Mulai 1 Desember, permintaan API ke model tersebut akan otomatis dialihkan (dirutekan) ke model lain. Artikel ini memberikan 6 langkah praktis agar aplikasi produksi Anda bisa menyelesaikan migrasi sebelum tenggat.
Jika layanan produksi Anda masih memanggil Gemini 2.5 Pro atau Gemini 2.5 Flash, maka jarak ke routing otomatis pada 1 Desember tinggal kurang dari satu bulan. Berdasarkan pengumuman deprecation dari Google AI Studio, kedua model ini memasuki proses penghentian, dan permintaan API yang dikirim ke ID model lama akan otomatis diteruskan ke model penerus yang ditunjuk resmi.
Ini bukan kabar baik yang berarti “tidak perlu melakukan apa-apa”. Routing otomatis memang menjamin permintaan tidak langsung gagal, tetapi perilaku model, gaya output, latensi, dan dasar penagihan bisa ikut berubah. Bagi aplikasi produksi yang bergantung pada format output yang tetap, ini setara dengan “silent upgrade” yang belum pernah diuji.
Nilai inti: Setelah membaca artikel ini, Anda akan menguasai alur migrasi 6 langkah yang memungkinkan Anda menyelesaikan penggantian Gemini 2.5 Pro/Flash, regression test, dan peluncuran bertahap (canary) secara proaktif sebelum 1 Desember, sehingga ketidakpastian akibat routing otomatis bisa ditekan seminimal mungkin.
Poin-penting Deprecation Gemini 2.5 Pro/Flash dan Routing Otomatis
Sebelum mulai migrasi, mari rapikan dulu fakta-fakta kunci seputar peristiwa deprecation Gemini 2.5 Pro/Flash kali ini. Tabel berikut hanya memuat informasi yang bisa dikonfirmasi dari materi referensi, beserta dampak rekayasa yang diturunkan dari informasi tersebut.
| Poin | Penjelasan | Dampak pada aplikasi produksi |
|---|---|---|
| Objek deprecation | Gemini 2.5 Pro dan Gemini 2.5 Flash di Google AI Studio | Semua layanan yang meng-hardcode ID kedua model ini masuk dalam cakupan dampak |
| Tanggal penting | Berlaku mulai 1 Desember | Jendela untuk pengujian dan canary terbatas, jadwal perlu disusun mundur |
| Cara penanganan | Permintaan API otomatis dirutekan ke model penerus yang ditetapkan resmi | Antarmuka tidak langsung error, tetapi model yang benar-benar dieksekusi berubah |
| Risiko terbesar | “Perubahan senyap” pada gaya output, format, latensi, dan biaya | Parsing di hilir, metrik evaluasi, dan anggaran biaya berpotensi melenceng |
| Strategi yang disarankan | Beralih secara eksplisit dan proaktif sebelum tenggat, lalu menyelesaikan uji regresi | Mengubah “ganti model pasif” menjadi “upgrade yang terkendali” |
Mengapa routing otomatis Gemini 2.5 tidak bisa “santai saja”
Banyak tim melihat kata “routing otomatis” dan langsung menghela napas lega: toh permintaan tidak akan gagal, jadi tunggu saja transisi alaminya pada 1 Desember. Masalahnya, stabilitas aplikasi Model Bahasa Besar tidak pernah hanya bergantung pada apakah antarmuka mengembalikan status 200. Petunjuk Anda sudah dioptimalkan untuk perilaku Gemini 2.5 Pro atau Flash; setelah model diganti, petunjuk yang sama bisa menghasilkan konten lebih panjang atau lebih pendek, dan urutan maupun format field JSON juga bisa berubah sedikit.
Risiko yang lebih tersembunyi ada pada observabilitas. Setelah routing otomatis terjadi, log Anda masih mencatat ID model lama, padahal yang benar-benar memproses permintaan sudah model lain. Begitu muncul keluhan kualitas, proses investigasi mudah terbawa oleh log dan menghabiskan banyak waktu untuk pelacakan. Makna migrasi proaktif adalah membuat “model yang tertulis di log” dan “model yang benar-benar berjalan” tetap konsisten.
Bagaimana memastikan model target spesifik dari routing otomatis
Materi referensi mengonfirmasi mekanisme “routing otomatis” ini, tetapi untuk model mana persisnya routing diarahkan, apakah channel Vertex AI juga ikut terdampak, dan apakah ID model lama masih punya masa berlaku alias, sebaiknya mengacu pada pengumuman deprecation resmi Google dan changelog Gemini API. Artikel ini tidak berspekulasi soal detail tersebut, melainkan menyajikan satu metode migrasi yang tetap berlaku apa pun model targetnya.
Penilaian Dampak Deprekasi Gemini 2.5 Pro/Flash
Berbagai jenis aplikasi memiliki tingkat dampak yang sangat berbeda dari perutean otomatis Gemini 2.5. Lakukan klasifikasi dampak terlebih dahulu agar dapat menentukan prioritas migrasi dan kedalaman pengujian.
| Jenis aplikasi | Penggunaan umum | Tingkat dampak perutean otomatis | Prioritas migrasi |
|---|---|---|---|
| Output terstruktur / ekstraksi informasi | Meminta model mengembalikan field JSON tetap | Tinggi: field hilang atau perubahan format langsung menyebabkan parsing gagal | Tertinggi |
| Agen / pemanggilan tool | Bergantung pada format parameter dan waktu pemanggilan function calling | Tinggi: urutan pemanggilan dan kebiasaan pembuatan parameter dapat berubah | Tertinggi |
| Analisis dokumen panjang | Memakai konteks panjang untuk ringkasan dan tanya jawab | Sedang: kualitas dapat berubah, latensi dan biaya perlu dievaluasi ulang | Tinggi |
| Percakapan layanan pelanggan / pembuatan konten | Output teks bebas | Sedang-rendah: perubahan gaya terasa, tetapi biasanya tidak fatal | Sedang |
| Alat internal / pemrosesan batch offline | Non-realtime dan dapat dijalankan ulang | Rendah: dapat diamati dan disesuaikan setelah perutean | Rendah |
Tiga Jenis Dependensi yang Paling Sering Terlewat dalam Migrasi Gemini 2.5
Jenis pertama adalah dependensi model implisit. Sebagian tim tidak menulis ID model secara langsung di kode bisnis, melainkan di pusat konfigurasi, variabel lingkungan, konfigurasi node platform low-code, bahkan dalam parameter default SDK pihak ketiga. Lokasi-lokasi ini mudah terlewat saat pencarian global, sehingga perlu daftar khusus untuk pemeriksaan.
Jenis kedua adalah dependensi semantik parameter. Seri Gemini 2.5 mendukung konfigurasi terkait thinking, seperti anggaran thinking. Model berikutnya mungkin memiliki cara dukungan, nilai default, dan rentang nilai yang berbeda untuk parameter semacam ini. Jika parameter lama langsung digunakan, parameter bisa diabaikan, menimbulkan error, atau membuat biaya menjadi tidak normal.
Jenis ketiga adalah dependensi baseline evaluasi. Jika set evaluasi offline atau metrik eksperimen A/B Anda menggunakan baseline yang dijalankan dengan Gemini 2.5 Pro atau Flash, baseline harus dibangun ulang setelah penggantian model. Jika tidak, semua perbandingan metrik berikutnya akan terdistorsi.
🎯 Saran teknis: Sebelum migrasi resmi, Anda dapat menggunakan APIYI apiyi.com untuk memanggil model lama dan kandidat model baru secara paralel dengan batch sampel uji yang sama, lalu membandingkan perbedaan output dengan cepat. APIYI kompatibel dengan dua format antarmuka OpenAI dan Anthropic; beralih kandidat model biasanya hanya perlu mengubah nama model. Petunjuk integrasi tersedia di pusat dokumentasi docs.apiyi.com.
Mulai cepat migrasi Gemini 2.5 Pro/Flash: alur 6 langkah
Enam langkah berikut adalah alur migrasi standar yang kami rekomendasikan, mencakup seluruh rangkaian dari inventarisasi hingga pemantauan setelah rilis. Alur ini tidak bergantung pada model pengganti tertentu dan bisa langsung diterapkan.
Langkah 1: Inventarisasi semua titik pemanggilan model Gemini 2.5
Lakukan pencarian global untuk dua kata kunci, gemini-2.5-pro dan gemini-2.5-flash, di repositori kode, pusat konfigurasi, skrip deployment, dan alur kerja low-code. Perhatikan juga ID varian dengan sufiks versi atau penanda pratinjau. Catat setiap titik pemanggilan dalam daftar yang memuat layanan terkait, penanggung jawab, volume pemanggilan, dan tingkat dampak dari bagian sebelumnya.
Jika layanan Anda memanggil Gemini melalui gateway atau platform agregasi, periksa juga apakah lapisan gateway melakukan pemetaan alias model. Terkadang kode bisnis menggunakan alias internal, sementara ID model Gemini 2.5 yang sebenarnya tersembunyi di konfigurasi gateway.
Langkah 2: Tentukan model pengganti Gemini 2.5
Acu pada target perutean otomatis yang diberikan dalam pengumuman resmi Google, sekaligus sesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda sendiri, lalu pilih model pengganti untuk setiap titik pemanggilan. Prinsip umumnya: untuk skenario yang sebelumnya menggunakan Gemini 2.5 Pro untuk penalaran kompleks, dokumen panjang, dan tugas kode, prioritas evaluasi adalah model kelas Pro generasi baru pada tingkat yang sama; untuk skenario yang sebelumnya menggunakan Gemini 2.5 Flash demi kecepatan dan biaya, prioritas evaluasi adalah model kelas Flash generasi baru.
Perlu diperhatikan bahwa target perutean otomatis resmi belum tentu merupakan solusi optimal untuk bisnis Anda. Sebagian tim akan memanfaatkan kesempatan ini untuk melakukan evaluasi ulang, menurunkan sebagian trafik yang tidak menuntut kualitas tinggi ke model yang lebih ringan untuk mengoptimalkan biaya.
💡 Saran pemilihan: Pemilihan model pengganti terutama bergantung pada skenario spesifik dan persyaratan kualitas. Disarankan untuk melakukan uji coba skala kecil pada model kandidat melalui APIYI apiyi.com, platform ini mendukung pemanggilan antarmuka terpadu untuk berbagai model populer, sehingga memudahkan perbandingan horizontal sebelum mengambil keputusan.
Langkah 3: Ubah ID model secara eksplisit dan kalibrasi parameter
Jangan menunggu perutean otomatis, tetapi ganti ID model lama secara eksplisit dengan ID model baru di dalam kode dan konfigurasi. Keuntungannya adalah model yang ditampilkan di log, pemantauan, dan tagihan akan konsisten dengan model yang benar-benar berjalan, sehingga Anda tidak akan tersesat saat melakukan troubleshooting.
Saat mengubah ID model, periksa parameter pemanggilan satu per satu. Tabel berikut mencantumkan beberapa item konfigurasi yang paling perlu diperhatikan saat migrasi:
| Item konfigurasi | Poin pemeriksaan saat migrasi | Praktik yang disarankan |
|---|---|---|
| ID model (model) | Apakah masih ada ID atau alias lama yang terlewat | Seragamkan ke pusat konfigurasi, hindari hardcode yang tersebar |
| Konfigurasi terkait thinking | Cara baru model mendukung parameter seperti budget thinking dan nilai default-nya | Atur ulang setelah membaca dokumentasi model baru, jangan menyalin mentah-mentah |
| Panjang output maksimum | Batas atas output dan nilai default model baru mungkin berbeda | Atur secara eksplisit, hindari output terpotong atau terlalu panjang |
| Output terstruktur / JSON Schema | Tingkat kepatuhan terhadap batasan field mungkin berubah | Uji bersama dengan toleransi kesalahan dan validasi di lapisan parsing |
| Definisi tool / function calling | Gaya pembuatan parameter dan frekuensi pemanggilan mungkin berubah | Verifikasi dengan memutar ulang sampel percakapan nyata |
| Parameter sampling seperti temperature | Nilai yang sama memiliki efek berbeda pada model yang berbeda | Sesuaikan ulang berdasarkan hasil evaluasi |
Langkah 4: Lakukan regression test dengan sampel nyata
Ambil request nyata yang representatif dari log produksi, lalu bangun satu set pengujian regresi. Sampelnya harus mencakup skenario frekuensi tinggi, skenario long-tail, dan kasus batas yang pernah bermasalah di masa lalu. Untuk aplikasi dengan output terstruktur, sertakan juga sampel dengan format paling kompleks.
Jalankan sampel tersebut dengan model lama dan model baru, lalu bandingkan dari beberapa dimensi berikut: tingkat kelulusan format (apakah JSON berhasil di-parse), akurasi field kunci, panjang output rata-rata, latensi token pertama dan latensi total, serta jumlah token yang dikonsumsi per request. Selama tingkat kelulusan format dan metrik kunci tidak turun signifikan, Anda sudah bisa masuk ke fase canary. Kalau penurunannya jelas, prioritaskan penyesuaian prompt untuk beradaptasi dengan model baru.
Langkah 5: Canary release dan rencana rollback
Jangan beralih seratus persen sekaligus. Disarankan menaikkan trafik secara bertahap dengan ritme 5%, 20%, 50%, lalu 100%, dan amati setidaknya satu siklus bisnis penuh di setiap tahap. Sakelar canary sebaiknya ditempatkan di pusat konfigurasi, supaya ID model bisa diganti secara dinamis berdasarkan proporsi trafik atau grup pengguna.
Rencana rollback perlu penjelasan khusus: setelah 1 Desember, ID model lama akan otomatis dialihkan (auto-route), artinya jalur “rollback ke Gemini 2.5” sebenarnya tidak lagi tersedia. Karena itu, target rollback Anda seharusnya model alternatif lain yang sudah tervalidasi, bukan model lama. Inilah alasan disarankan menyiapkan setidaknya satu opsi cadangan lintas vendor sejak awal.
🚀 Mulai cepat: Kalau Anda perlu membangun jalur cadangan lintas model dengan cepat, Anda bisa memanfaatkan APIYI apiyi.com untuk mengakses beberapa model sekaligus secara terpadu. Karena kompatibel dengan format API OpenAI dan Anthropic sekaligus, model cadangan dan model utama bisa memakai logika pemanggilan yang sama, sehingga saat rollback Anda hanya perlu mengganti nama model.
Langkah 6: Pemantauan berkelanjutan setelah peluncuran
Setelah migrasi selesai, pantau secara intensif setidaknya selama dua minggu indikator-indikator berikut: tingkat kesalahan dan tingkat timeout, tingkat kegagalan parsing output terstruktur, umpan balik kualitas dari sisi pengguna (tingkat dislike, tingkat keluhan), serta kurva konsumsi token dan biaya. Sebaiknya di panel pemantauan, pisahkan ID model sebagai dimensi tersendiri agar mudah membandingkan perubahan sebelum dan sesudah peralihan.
Pada tanggal 1 Desember, ada baiknya melakukan pemeriksaan tambahan sekali lagi: jika pada saat itu masih muncul permintaan dengan ID model lama di pemantauan, berarti ada yang terlewat pada tahap inventarisasi — permintaan tersebut sedang berjalan melalui perutean otomatis, dan perlu segera dilacak lalu dimigrasikan secara eksplisit.
Perbandingan Solusi Menghadapi Gemini 2.5: Routing Pasif vs Migrasi Aktif
Menghadapi routing otomatis Gemini 2.5 Pro/Flash pada 1 Desember, tim biasanya punya tiga pilihan. Tabel berikut membandingkannya dari sisi stabilitas, observabilitas, dan beban kerja.
| Solusi | Karakteristik utama | Skenario penerapan | Tingkat risiko |
|---|---|---|---|
| Menerima routing otomatis | Tanpa mengubah kode, setelah 1 Desember sepenuhnya diarahkan oleh routing resmi | Alat internal prioritas rendah, tugas offline | Tinggi: perilaku berubah secara diam-diam, log tidak sesuai kenyataan |
| Migrasi eksplisit ke model Gemini baru | Secara aktif mengubah ID model dan menyelesaikan uji regresi | Sebagian besar bisnis produksi | Menengah-rendah: perubahan terkendali dan teramati |
| Migrasi eksplisit + cadangan multi-model | Model utama dimigrasikan ke model baru, sekaligus menyiapkan cadangan lintas penyedia | Bisnis inti, layanan dengan tuntutan ketersediaan tinggi | Rendah: punya jalur rollback yang benar-benar bisa dipakai |
| Sekalian mengevaluasi ulang pilihan model | Menilai ulang sesuai skenario, memilah ke model dengan kelas berbeda | Bisnis yang sensitif biaya dan volume pemanggilannya besar | Menengah: beban kerja lebih besar, tapi manfaat jangka panjangnya jelas |
Tafsir Perbandingan Solusi Menghadapi Gemini 2.5
Menerima routing otomatis paling hemat tenaga, tapi ia menyerahkan waktu dan target pergantian model sepenuhnya kepada keputusan pihak luar. Bagi layanan produksi yang bergantung pada format output tetap, ini sama seperti merilis pembaruan dependensi inti tanpa pengujian—dan saat masalah muncul, akar penyebabnya pun sulit ditemukan dengan cepat.
Migrasi eksplisit ke model Gemini baru adalah pilihan dengan rasio manfaat-biaya terbaik. Anda tetap berada di ekosistem Gemini, perubahan pada petunjuk dan cara integrasi pun minimal, sekaligus Anda mendapat observabilitas penuh serta jaminan pengujian. Cocok untuk sebagian besar tim.
Migrasi eksplisit plus cadangan multi-model cocok untuk bisnis inti. Mengingat setelah 1 Desember tidak ada cara untuk kembali ke Gemini 2.5, menyiapkan model cadangan lintas penyedia yang sudah teruji adalah satu-satunya rencana rollback yang benar-benar berarti.
💰 Catatan biaya: untuk harga model, tarif satuan input dan output, harga cache, serta dasar penghitungan biaya, gunakan data aktual dari halaman harga APIYI https://docs.apiyi.com/models. Artikel ini tidak mencantumkan angka harga spesifik; saat mengevaluasi migrasi, sebaiknya hitung selisih biaya dengan memadukan data halaman tersebut dan konsumsi token Anda sendiri.
FAQ (Pertanyaan yang Sering Diajukan)
Q1: Apa itu perutean otomatis Gemini 2.5 Pro/Flash?
Perutean otomatis adalah mekanisme di mana, setelah Google AI Studio menghentikan (deprecation) Gemini 2.5 Pro dan 2.5 Flash, mulai 1 Desember permintaan API yang dikirim ke dua ID model lama tersebut tidak langsung menghasilkan error, melainkan diteruskan ke model penerus yang ditunjuk resmi untuk diproses. Di level antarmuka seolah tidak terasa, tetapi model yang benar-benar dieksekusi sudah berubah.
Q2: Apa perbedaan antara perutean otomatis dan migrasi mandiri?
Perutean otomatis lebih hemat usaha dari sisi kompatibilitas, tetapi waktu peralihan dan model tujuan ditentukan oleh pihak eksternal, sementara log masih menampilkan ID model lama sehingga menyulitkan penelusuran masalah. Migrasi mandiri membutuhkan effort pengujian, namun perubahan model menjadi terkendali dan teramati, sekaligus bisa dipakai untuk mengkalibrasi parameter dan petunjuk, sehingga lebih cocok untuk layanan produksi.
Q3: Kapan perutean otomatis Gemini 2.5 berlaku? Apakah memengaruhi semua kanal?
Berdasarkan pengumuman Google AI Studio, perutean otomatis berlaku mulai 1 Desember. Mengenai apakah kanal lain seperti Vertex AI juga terdampak dan apakah ada masa retensi alias, silakan mengacu pada pengumuman deprecation resmi Google dan changelog Gemini API. Sebelum migrasi, pastikan untuk memverifikasi kanal yang Anda gunakan.
Q4: Aplikasi mana yang paling perlu memprioritaskan penanganan deprecation Gemini 2.5?
Prioritas tertinggi ada pada beberapa kategori berikut:
– **Kategori output terstruktur**: layanan ekstraksi informasi dan parsing formulir yang bergantung pada field JSON tetap
– **Kategori agen dan pemanggilan tool**: alur otomasi yang bergantung pada format parameter pemanggilan fungsi
– **Kategori analisis dokumen panjang**: tugas jendela konteks panjang yang perlu dievaluasi ulang dari sisi kualitas, latensi, dan biaya
Q5: Bagaimana cara cepat membandingkan Gemini 2.5 dengan model kandidat pengganti?
Disarankan menggunakan platform yang mendukung akses terpadu multi-model untuk pengujian paralel:
1. Kunjungi APIYI apiyi.com untuk mendaftar dan mendapatkan kunci API
2. Ikuti panduan integrasi di pusat dokumentasi docs.apiyi.com, konfigurasikan pemanggilan sesuai format kompatibel OpenAI atau Anthropic
3. Gunakan kumpulan sampel regresi yang sama untuk memanggil model lama dan model kandidat secara terpisah, lalu bandingkan tingkat kelulusan format, latensi, dan konsumsi token
APIYI menyediakan pemanggilan API untuk model-model populer termasuk seri Gemini yang dibahas dalam artikel ini; untuk beralih model biasanya cukup mengubah nama model.
Q6: Apa saja keterbatasan atau risiko yang diketahui dari migrasi Gemini 2.5?
Ada beberapa keterbatasan yang perlu disikapi secara objektif. Pertama, setelah 1 Desember tidak ada rollback ke Gemini 2.5; rollback harus diarahkan ke model lain yang sudah tervalidasi. Kedua, cara model baru mendukung parameter seperti anggaran berpikir (thinking budget) bisa berbeda, sehingga tidak bisa disalin begitu saja. Terakhir, biaya dapat berubah; untuk harga satuan dan dasar penagihan, silakan mengacu pada data aktual di halaman harga APIYI docs.apiyi.com/models agar tidak terjadi deviasi anggaran.
Poin Penting Menghadapi Penghentian Gemini 2.5 Pro/Flash
- Fakta inti: Gemini 2.5 Pro dan 2.5 Flash dihentikan (deprecated), mulai 1 Desember permintaan dialihkan secara otomatis
- Risiko terbesar: Model berubah secara senyap, log masih menampilkan ID lama, format dan biaya berpotensi bergeser
- Tindakan pertama: Inventarisasi global ID model, termasuk pusat konfigurasi, gateway, dan platform low-code
- Cara migrasi: Ganti ID model secara eksplisit, lalu kalibrasi ulang parameter seperti thinking dan panjang output
- Jaminan kualitas: Uji regresi dengan sampel nyata dari produksi, lalu rilis bertahap sesuai proporsi
- Rencana rollback: Setelah tenggat, tidak bisa kembali ke Gemini 2.5, jadi siapkan model alternatif lintas vendor sejak awal
- Cara memulai: Akses banyak model secara terpadu melalui APIYI untuk mempercepat perbandingan model kandidat
Ringkasan
Setelah Gemini 2.5 Pro/Flash dihentikan, poin-poin inti untuk menghadapi pengalihan otomatis pada 1 Desember:
- Jangan bergantung pada pengalihan otomatis: Mekanisme ini hanya menjamin API tidak error, bukan menjamin kualitas output dan format tetap sama
- Migrasi proaktif lewat 6 langkah: Inventarisasi, pemilihan model, perubahan eksplisit, uji regresi, rilis bertahap dan rollback, pemantauan berkelanjutan
- Siapkan jalur alternatif lebih awal: Setelah tenggat, model lama tidak bisa di-rollback; alternatif lintas vendor adalah jaring pengaman yang sesungguhnya
Waktu menuju 1 Desember tinggal kurang dari satu bulan. Sebaiknya selesaikan inventarisasi titik pemanggilan dan klasifikasi dampak minggu ini, masuk ke uji regresi minggu depan, dan rampungkan rilis bertahap sebelum akhir bulan agar masih ada buffer menjelang tenggat.
Disarankan memverifikasi performa model kandidat dengan cepat melalui APIYI apiyi.com. Platform ini kompatibel dengan format API OpenAI dan Anthropic; petunjuk integrasi tersedia di docs.apiyi.com, sedangkan harga model dan dasar penagihan mengikuti https://docs.apiyi.com/models.
📚 Referensi
- Info Penghentian Gemini 2.5 Pro dan 2.5 Flash di Google AI Studio: Liputan tentang penghentian ini dan peristiwa perutean otomatis
- Tautan:
aihot.news/items/ewvepczpb5fewcbzo2tkqdldm -
Keterangan: Konfirmasi objek yang dihentikan dan waktu perutean otomatis pada 1 Desember
-
Log Pembaruan Gemini API: Catatan pembaruan dan penghentian model resmi dari Google
- Tautan:
ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog -
Keterangan: Digunakan untuk memverifikasi model target perutean otomatis dan saluran yang terdampak
-
Pusat Dokumentasi APIYI: Panduan integrasi multi-model
- Tautan:
docs.apiyi.com -
Keterangan: Konfigurasi pemanggilan dengan format kompatibel OpenAI dan Anthropic
-
Halaman Harga Model APIYI: Harga model dan dasar penagihan
- Tautan:
docs.apiyi.com/models - Keterangan: Dasar harga saat mengevaluasi biaya migrasi
Penulis: Tim Teknis APIYI
Komunikasi Teknis: Silakan hubungi kami melalui halaman utama situs APIYI, materi lebih lengkap dapat diakses di pusat dokumentasi docs.apiyi.com
