Perbandingan Komprehensif API Grok 4.3 vs GPT-5.5: Panduan Keputusan Pemilihan dalam 7 Dimensi

Pada akhir April 2026, xAI dan OpenAI merilis dua model penalaran unggulan hampir bersamaan: Grok 4.3 dan GPT-5.5. Satu model menekan harga penalaran hingga $1,25/$2,50, sementara yang lain mendorong pengodean agenik hingga 82,7% pada Terminal-Bench. Kedua jalur produk ini bertemu di titik jendela konteks 1M. Artikel ini menyajikan perbandingan sistematis dari 7 dimensi: harga, performa, jendela konteks, multimodal, pengodean, ekosistem, dan skenario biaya, serta memberikan panduan pemilihan yang praktis.

Nilai Utama: Setelah membaca artikel ini, Anda akan memahami model mana yang harus dipilih untuk skenario bisnis Anda, antara API Grok 4.3 atau API GPT-5.5, serta memahami perbedaan biaya aktual melalui layanan proksi API APIYI.

Grok 4.3 vs GPT-5.5 Dua model penalaran unggulan yang dirilis pada periode yang sama pada akhir April 2026

VS

Grok 4.3 · xAI

<!-- 4 个核心参数 -->
<rect x="0" y="60" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#7c3aed" stroke-width="1.5"/>
<text x="75" y="92" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#a855f7">1J</text>
<text x="75" y="118" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">jendela konteks</text>

<rect x="170" y="60" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#7c3aed" stroke-width="1.5"/>
<text x="245" y="92" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#a855f7">$1.25</text>
<text x="245" y="118" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">Input / 1M</text>

<rect x="0" y="155" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#7c3aed" stroke-width="1.5"/>
<text x="75" y="187" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#a855f7">207</text>
<text x="75" y="213" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">token/detik</text>

<rect x="170" y="155" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#7c3aed" stroke-width="1.5"/>
<text x="245" y="190" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="14" font-weight="700" fill="#a855f7">video asli</text>
<text x="245" y="213" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">+ pembuatan dokumen</text>

<text x="160" y="265" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="13" fill="#e2e8f0" font-weight="600">Hemat biaya + multimodal</text>

GPT-5.5 · OpenAI

<rect x="0" y="60" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#059669" stroke-width="1.5"/>
<text x="75" y="92" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#10b981">1J</text>
<text x="75" y="118" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">jendela konteks</text>

<rect x="170" y="60" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#059669" stroke-width="1.5"/>
<text x="245" y="92" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#10b981">$5.00</text>
<text x="245" y="118" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">Input / 1M</text>

<rect x="0" y="155" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#059669" stroke-width="1.5"/>
<text x="75" y="187" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="22" font-weight="800" fill="#10b981">82.7%</text>
<text x="75" y="213" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">Terminal-Bench</text>

<rect x="170" y="155" width="150" height="80" rx="8" fill="#1e293b" stroke="#059669" stroke-width="1.5"/>
<text x="245" y="190" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="14" font-weight="700" fill="#10b981">pengodean SOTA</text>
<text x="245" y="213" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">+ memori persisten</text>

<text x="160" y="265" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="13" fill="#e2e8f0" font-weight="600">pengodean + pengambilan jendela konteks panjang</text>

Perbandingan sistem 7 dimensi besar · layanan proksi API APIYI domestik · kompatibel dengan OpenAI SDK

Perbedaan Inti Grok 4.3 vs GPT-5.5

Pembaruan dari xAI dan OpenAI kali ini merupakan rilis "iterasi nomor versi utama", namun dengan arah yang sangat berbeda. Mari kita sejajarkan keduanya dengan tabel parameter kunci.

Perbandingan Parameter Kunci Grok 4.3 vs GPT-5.5

Sekilas Keunggulan Utama Grok 4.3 vs GPT-5.5

Meringkas data di atas menjadi satu kalimat: Grok 4.3 unggul dalam efisiensi biaya dan multimodal, sementara GPT-5.5 unggul dalam pengodean, matematika, dan pengambilan konteks panjang. Perbedaan spesifiknya ada pada tabel berikut.

🎯 Saran Uji Coba Cepat: Kedua model telah tersedia di APIYI apiyi.com, dengan base_url yang diseragamkan ke https://vip.apiyi.com/v1. Harga Grok 4.3 sama persis dengan situs resmi xAI, sedangkan GPT-5.5 ditagih langsung sesuai harga resmi (pengali model 2,5 / pengali output 6, setara dengan input $5,00 dan output $30,00 per satu juta token).

Grok 4.3 vs GPT-5.5 · Grafik radar 7 dimensi besar Skor 0–10, semakin tinggi nilainya semakin baik

<line x1="0" y1="0" x2="0" y2="-180"/>
<line x1="0" y1="0" x2="140" y2="-112"/>
<line x1="0" y1="0" x2="176" y2="40"/>
<line x1="0" y1="0" x2="78" y2="162"/>
<line x1="0" y1="0" x2="-78" y2="162"/>
<line x1="0" y1="0" x2="-176" y2="40"/>
<line x1="0" y1="0" x2="-140" y2="-112"/>

Keunggulan harga kecepatan pengodean Matematika multimodal konteks panjang ekosistem

Grok 4.3 GPT-5.5

Analisis Mendalam Harga Grok 4.3 vs GPT-5.5

Harga adalah dimensi yang paling mencolok dalam perbandingan kali ini. Kita akan membedahnya dari tiga sudut pandang: harga satuan, layanan proksi API APIYI, dan estimasi biaya bulanan untuk operasional bisnis.

Penetapan Harga API Standar Grok 4.3 vs GPT-5.5

Tabel di bawah ini menunjukkan harga resmi yang berlaku mulai Mei 2026. Keduanya telah tersedia di layanan proksi API APIYI dengan skema penagihan sesuai harga resmi.

Dengan rasio input-output 3:1, biaya campuran GPT-5.5 adalah 7,2 kali lipat dari Grok 4.3. GPT-5.5 Pro mendorong harga hingga $180/1M output, yang diposisikan sebagai "premi akurasi untuk tugas tingkat kesulitan sangat tinggi".

Penagihan Aktual melalui Layanan Proksi API APIYI

Banyak pengembang lokal yang penasaran dengan konversi rasio harga. Berikut adalah cara penagihan GPT-5.5 di APIYI untuk membantu Anda mengestimasi biaya.

💡 Catatan Penagihan: Rasio didasarkan pada "USD / 1M tokens". Grok 4.3 sepenuhnya sama dengan harga resmi (1:1). Rasio input GPT-5.5 sebesar 2,5 setara dengan $5,00, dan rasio output 6 setara dengan $30,00. Sesuai dengan harga resmi OpenAI, pemanggilan melalui APIYI apiyi.com tidak akan dikenakan biaya tambahan.

Estimasi Biaya Bulanan Bisnis: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Dalam operasional bisnis nyata, yang paling penting adalah "berapa biaya yang harus saya bayar setiap bulan". Berikut estimasi untuk tiga skala bisnis, dengan asumsi rasio input-output 3:1, pemanggilan stabil setiap hari, dan tanpa diskon Batch.

Selisih harga pada skala perusahaan akan membengkak menjadi "anggaran tahunan ratusan ribu dolar". Inilah alasan mengapa banyak tim mulai mempertimbangkan "arsitektur campuran": tugas sederhana diberikan ke Grok 4.3, sementara tugas penalaran kritis diberikan ke GPT-5.5.

🎯 Saran Arsitektur Campuran: Di platform APIYI apiyi.com, kedua model berbagi base_url dan kunci API yang sama. Di sisi aplikasi, Anda hanya perlu mengganti kolom model berdasarkan jenis tugas untuk mencapai penjadwalan campuran antara Grok 4.3 dan GPT-5.5 dengan biaya rekayasa yang hampir nol.

Perbandingan Tolok Ukur Performa: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Selain harga, performa adalah penentu utama dalam pemilihan model. Kedua model telah merilis banyak data tolok ukur, dan kita akan fokus pada empat kategori: pemrograman, matematika, jendela konteks panjang, dan kecerdasan komprehensif.

Empat Tolok Ukur · Perbandingan Performa SWE-bench / Terminal-Bench / FrontierMath / MRCR jendela konteks panjang

Grok 4.3 GPT-5.5

100 75 50 25 0

73 74.9 SWE-bench perbaikan kode

Silakan berikan teks yang ingin Anda terjemahkan. 82.7 Terminal-Bench proksi terminal

Silakan masukkan teks yang ingin diterjemahkan. 51.7 FrontierMath Matematika mutakhir

~60 74.0 MRCR 8-jarum pencarian jendela konteks panjang

Sumber data: Pengumuman resmi OpenAI, Vellum, Vals.ai, Artificial Analysis (April–Mei 2026)

Hasil Tolok Ukur Utama: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Tabel di bawah ini merangkum data utama yang diumumkan secara resmi oleh OpenAI, xAI, dan evaluasi pihak ketiga (Vellum, Vals.ai, Artificial Analysis, dll.).

Dapat dilihat bahwa GPT-5.5 hampir unggul secara menyeluruh dalam "tolok ukur berbasis akurasi" (pemrograman, matematika, pencarian konteks panjang), sementara Grok 4.3 mempertahankan keunggulan dalam "agen rantai panjang" dan "kecepatan respons". Ditambah dengan harga yang lebih murah lebih dari 7 kali lipat, efisiensi biaya adalah label utamanya.

Penilaian Berdasarkan Tugas: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Dengan mengubah tolok ukur menjadi penilaian bintang untuk tugas bisnis, kita dapat melihat distribusi kemampuan keduanya dengan lebih intuitif.

🎯 Saran Pengujian: Sebelum mengambil keputusan akhir, kami sarankan untuk menjalankan 100 sampel data bisnis nyata Anda pada kedua model melalui platform APIYI apiyi.com. "Kesesuaian domain" di luar hasil tolok ukur sering kali menjadi kunci penentu kemenangan.

Pengujian Kecepatan dan Latensi: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Banyak tim hanya melihat benchmark saat memilih model, namun mengabaikan bahwa "kecepatan" juga merupakan variabel kunci. Selisih latensi antara kedua model dalam berbagai tugas cukup signifikan.

Perbedaan kecepatan output 207 tps vs 95 tps sangat terasa bagi pengguna—untuk jawaban 1000 tokens yang sama, pengguna Grok 4.3 sudah selesai membaca pada detik ke-5, sementara pengguna GPT-5.5 masih menunggu hingga detik ke-11. Ini adalah indikator pengalaman inti untuk skenario percakapan real-time, respons streaming, dan layanan pelanggan.

Perbandingan Kemampuan Multimodal Grok 4.3 vs GPT-5.5

Multimodal adalah dimensi dengan perbedaan paling mencolok dalam perbandingan kali ini. Grok 4.3 hampir berada di level "serangan dimensi lain" dalam hal input video dan pembuatan dokumen.

Matriks Kemampuan Multimodal Grok 4.3 vs GPT-5.5

Input video dan pembuatan dokumen secara native adalah "kemampuan eksklusif" Grok 4.3. Pada GPT-5.5, Anda perlu menggunakan rantai alat seperti Whisper + LibreOffice + python-pptx untuk mendapatkan hasil serupa.

Aplikasi Tipikal Input Video Grok 4.3

Jika bisnis Anda memiliki kebutuhan pemrosesan video, Grok 4.3 hampir menjadi satu-satunya solusi hemat biaya yang tersedia saat ini.

💡 Saran Skenario: Tugas kombinasi video + reasoning pada GPT-5.5 memerlukan rantai pemanggilan tiga langkah: Whisper + subtitle + reasoning, sedangkan pada Grok 4.3 cukup diselesaikan dalam satu permintaan. Kami menyarankan proyek berbasis video untuk memanggil Grok 4.3 secara langsung melalui APIYI apiyi.com, yang dapat mengurangi kompleksitas rekayasa hingga 3–5 kali lipat.

Perbandingan Mendalam Kemampuan Coding Grok 4.3 vs GPT-5.5

Coding adalah nilai jual utama dari rilis GPT-5.5 kali ini. Kami melihat perbedaannya dari tiga sudut pandang: Terminal-Bench, SWE-bench, dan tugas rekayasa nyata.

Perbandingan Tolok Ukur Coding Grok 4.3 vs GPT-5.5

GPT-5.5 memiliki keunggulan struktural dalam tugas yang "memerlukan pemanggilan alat berantai panjang + sintaksis presisi + debugging kompleks". Ini adalah manfaat langsung dari peningkatan default reasoning ke level xhigh.

Perbandingan Skenario Tugas Rekayasa Nyata

Praktik terbaik bagi banyak tim adalah: Gunakan GPT-5.5 untuk jalur kritis, dan Grok 4.3 untuk jalur pendukung. Hal ini dapat menekan biaya AI coding secara keseluruhan hingga lebih dari 60%, dengan kehilangan akurasi yang tetap terkendali.

Perbandingan Tugas Coding Praktis Grok 4.3 vs GPT-5.5

Kami memberikan soal yang sama kepada kedua model: "Perbaiki bug siklus impor Python lintas file, dan lengkapi unit test". Berikut perbedaan hasilnya.

GPT-5.5 menang telak dalam "kedalaman perbaikan + kelengkapan pengujian", namun biayanya 20 kali lipat dari Grok 4.3. Jika frekuensi perbaikan bug kompleks seperti ini rendah di proyek Anda (< 50 kali sehari), premi akurasi GPT-5.5 sepadan. Jika perbaikan sederhana frekuensi tinggi (ratusan kali sehari), harga murah Grok 4.3 adalah keunggulan yang menentukan.

💡 Saran Coding Campuran: Kami menyarankan untuk melakukan penilaian tingkat kesulitan tugas di lapisan plugin IDE; pelengkapan sederhana menggunakan Grok 4.3, dan refactor lintas file yang kompleks menggunakan GPT-5.5. Di platform APIYI apiyi.com, kedua model menggunakan autentikasi yang sama, Anda hanya perlu mengubah kolom model untuk beralih.

Perbandingan Konteks Panjang dan Ekosistem: Grok 4.3 vs GPT-5.5

"Menuliskan" jendela konteks 1M dengan "benar-benar bisa menggunakannya" adalah dua hal yang berbeda. Pada bagian ini, kita akan melihat akurasi pengambilan data (retrieval) pada konteks panjang yang sesungguhnya serta perbedaan kematangan ekosistemnya.

Perbandingan Akurasi Pengambilan Data Konteks Panjang

GPT-5.5 berhasil melipatgandakan akurasi pada MRCR 8-needle dari 36,6% menjadi 74,0%. Ini adalah terobosan besar OpenAI dalam rekayasa konteks panjang selama setahun terakhir. Grok 4.3 tidak mempublikasikan data MRCR, namun berdasarkan pengujian komunitas, performa konteks panjangnya stabil, hanya saja tidak memiliki akurasi "presisi jarum" seperti GPT-5.5.

Perbandingan Kematangan Ekosistem

Kematangan ekosistem OpenAI jauh memimpin; ini adalah parit pertahanan yang dibangun selama 7 tahun. Grok 4.3 mampu mengimbangi fitur-fitur inti seperti Function Calling, output streaming, dan mode JSON, namun masih tertinggal dalam integrasi IDE Codex dan memori persisten.

🎯 Saran Integrasi: Jika proyek Anda sangat bergantung pada ekosistem OpenAI (Function Calling yang kompleks, integrasi hilir Codex IDE), GPT-5.5 tetap menjadi pilihan utama. Jika ini adalah proyek baru, disarankan untuk mengakses Grok 4.3 dan GPT-5.5 secara bersamaan melalui platform APIYI apiyi.com, karena API inti kedua model tersebut sepenuhnya kompatibel dengan protokol OpenAI Chat Completions.

Rekomendasi Skenario Pemilihan Model: Grok 4.3 vs GPT-5.5

Skenario untuk Memilih Grok 4.3

Jika bisnis Anda memenuhi salah satu kriteria berikut, prioritaskan Grok 4.3.

• Skenario 1: Produksi konten skala besar: Tugas dengan volume output tinggi seperti layanan pelanggan, pembuatan artikel, dan balasan email massal. Harga output Grok 4.3 sebesar $2,50 jauh lebih murah 12 kali lipat dibandingkan $30 pada GPT-5.5.
• Skenario 2: Pemahaman konten video: Analisis pemantauan, catatan video pembelajaran, dan dokumentasi demo produk. Grok 4.3 adalah solusi hemat biaya satu-satunya saat ini yang mendukung video secara native.
• Skenario 3: Pembuatan dokumen otomatis: Output otomatis untuk laporan keuangan, PPT, dan tabel. Grok 4.3 dapat menghasilkan PDF/XLSX/PPTX dalam satu langkah.
• Skenario 4: Agen rantai panjang: Simulasi urutan panjang tipe Vending-Bench dan orkestrasi alur kerja yang kompleks. Grok 4.3 teruji unggul sekitar 1,5–2 kali lipat dibandingkan GPT-5.5.
• Skenario 5: Produk percakapan real-time: Kecepatan output 207 tps, cocok untuk chatbot layanan pelanggan, terjemahan real-time, dan skenario respons streaming.
• Skenario 6: Tim kecil dengan anggaran terbatas: Untuk tim dengan anggaran bulanan < $1000, Grok 4.3 memungkinkan token Anda berjalan 7 kali lebih jauh.

Skenario untuk Memilih GPT-5.5

Jika bisnis Anda memenuhi salah satu kriteria berikut, premi akurasi GPT-5.5 sangat layak dibayar.

• Skenario 1: Coding agentic tingkat atas: Dengan skor Terminal-Bench 2.0 82,7% dan Aider Polyglot 88%, GPT-5.5 adalah plafon untuk Coding Agent saat ini.
• Skenario 2: Penalaran matematika / riset mutakhir: FrontierMath 51,7%. GPT-5.5 menunjukkan performa stabil pada masalah tingkat IMO, cocok untuk asisten riset dan penelitian algoritma.
• Skenario 3: Pengambilan data presisi konteks panjang: MRCR 8-needle 512K-1M sebesar 74%, cocok untuk kontrak hukum, literatur medis, dan analisis laporan tahunan.
• Skenario 4: Memori persisten lintas sesi: Produk tipe asisten pribadi yang membutuhkan memori lintas hari dan minggu, GPT-5.5 sudah mendukungnya secara native.
• Skenario 5: Integrasi mendalam Codex / IDE: Membutuhkan AI yang tertanam di IDE (VSCode, JetBrains, Codex CLI), ekosistem GPT-5.5 adalah yang paling matang.
• Skenario 6: Kebutuhan kepatuhan perusahaan: Membutuhkan kepatuhan tingkat perusahaan seperti SOC2, HIPAA, ISO, dll., ekosistem OpenAI adalah yang paling lengkap.

Rekomendasi Arsitektur Hibrida

Untuk sebagian besar produk skala menengah ke atas, kami lebih merekomendasikan arsitektur hibrida.

Perutean bertingkat ini dapat menekan biaya AI secara keseluruhan hingga 15–25% dari "GPT-5.5 penuh", tanpa mengorbankan kualitas tugas-tugas krusial.

💡 Saran Implementasi Arsitektur: Pada layanan proksi API APIYI apiyi.com, semua model berbagi base_url dan kunci API yang sama. Di sisi aplikasi, Anda hanya perlu melakukan perutean otomatis berdasarkan label tugas atau panjang token untuk mencapai arsitektur hibrida tanpa perlu memelihara kode akses terpisah untuk setiap penyedia.

Perutean arsitektur campuran · penjadwalan berlapis Gunakan base_url + kunci API yang sama, lalu ganti kolom model sesuai dengan kompleksitas tugas

permintaan bisnis Lapisan aplikasi / SDK Python · Node · Go

<text x="340" y="223" text-anchor="middle" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#cbd5e1">logika penilaian</text>
<line x1="270" y1="232" x2="410" y2="232" stroke="#334155"/>
<text x="270" y="252" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#e2e8f0">• token < 500 → Cepat</text>
<text x="270" y="272" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#e2e8f0">• token < 8k → 4,3</text>
<text x="270" y="292" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#e2e8f0">• Pengkodean kunci → 5.5</text>
<text x="270" y="312" font-family="Arial, sans-serif" font-size="11" fill="#e2e8f0">• tugas video → 4.3</text>

# Menggunakan SDK resmi OpenAI untuk memanggil kedua model melalui layanan proksi API APIYI
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="Kunci API APIYI Anda",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Memanggil Grok 4.3
grok_resp = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ringkas arsitektur Transformer dalam 200 kata"}]
)

# Memanggil GPT-5.5
gpt_resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ringkas arsitektur Transformer dalam 200 kata"}],
    reasoning_effort="high"   # GPT-5.5 mendukung tingkat penalaran eksplisit
)

print("Grok 4.3:", grok_resp.choices[0].message.content)
print("GPT-5.5:", gpt_resp.choices[0].message.content)

from openai import OpenAI
from typing import Literal

client = OpenAI(
    api_key="Kunci API APIYI Anda",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

ROUTE_THRESHOLDS = {
    "simple": 500,        # Prompt pendek menggunakan Grok 4 Fast
    "reasoning": 8000,    # Prompt menengah menggunakan Grok 4.3
    "premium": 50000      # Prompt panjang atau tugas kritis menggunakan GPT-5.5
}

def estimate_tokens(text: str) -> int:
    """Estimasi token sederhana: Inggris per karakter/4, Mandarin per karakter"""
    return max(len(text) // 4, len(text) // 2)

def route_model(prompt: str, force_premium: bool = False) -> str:
    """Memilih model berdasarkan panjang prompt dan kompleksitas tugas"""
    if force_premium:
        return "gpt-5.5"
    tokens = estimate_tokens(prompt)
    if tokens < ROUTE_THRESHOLDS["simple"]:
        return "grok-4-fast"
    elif tokens < ROUTE_THRESHOLDS["reasoning"]:
        return "grok-4.3"
    else:
        return "gpt-5.5"

def smart_chat(prompt: str, force_premium: bool = False) -> str:
    """Pemanggilan perutean cerdas"""
    model = route_model(prompt, force_premium)
    extra_params = {}
    if model == "gpt-5.5":
        extra_params["reasoning_effort"] = "high"

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        **extra_params
    )
    return f"[{model}] {response.choices[0].message.content}"

if __name__ == "__main__":
    print(smart_chat("Halo"))
    print(smart_chat("Bantu saya merancang mesin status pesanan e-commerce"))
    print(smart_chat("Ini adalah basis kode 50k token..." * 1000, force_premium=True))