Perbandingan Minimax-M2.5 dan GLM-5: Model Bahasa Besar mana yang lebih hemat biaya untuk OpenClaw

Catatan Penulis: Membandingkan Minimax-M2.5 dan GLM-5 dari dimensi harga, performa, hingga kemampuan pemanggilan alat, untuk membantu Anda memilih solusi Model Bahasa Besar paling hemat biaya dalam skenario OpenClaw.

OpenClaw, sebagai framework AI Agent open-source paling populer di awal 2026, berhasil menembus 175 ribu GitHub Star dalam waktu kurang dari dua minggu setelah peluncurannya. Framework ini mampu menjalankan tugas secara mandiri melalui saluran seperti WhatsApp, Telegram, dan Slack, namun pemilihan model akan menentukan biaya penggunaan dan kualitas penyelesaian tugas secara langsung.

Nilai Inti: Setelah membaca artikel ini, Anda akan memahami skenario penggunaan OpenClaw mana yang cocok untuk Minimax-M2.5 dan GLM-5, serta cara mendapatkan hasil terbaik dengan biaya terendah.

Indikator Utama Pemilihan Model OpenClaw

OpenClaw adalah sebuah AI Agent yang menjalankan tugas secara mandiri. Berbeda dengan skenario chat biasa, framework ini memiliki persyaratan model yang lebih spesifik. Salah pilih model bisa berakibat pada kegagalan tugas atau lonjakan biaya Token yang tidak terduga.

Persyaratan Minimum OpenClaw untuk Model

Berdasarkan pengalaman praktis komunitas OpenClaw, model utama setidaknya membutuhkan parameter di atas 14B (model 8B ke bawah cenderung mengalami halusinasi saat pemanggilan alat), dengan jendela konteks yang disarankan di atas 32K. Minimax-M2.5 dan GLM-5 sudah jauh melampaui ambang batas ini. Pertanyaannya sekarang: Sama-sama bisa jalan, mana yang lebih menguntungkan?

Perbandingan Komprehensif Efisiensi Biaya Minimax-M2.5 vs GLM-5 OpenClaw

Perbandingan Spesifikasi Dasar Model

Perbandingan Performa Kunci OpenClaw

Tabel ini adalah dasar utama dalam memilih—berpengaruh langsung pada pengalaman dan biaya Anda saat menggunakan OpenClaw:

🎯 Temuan Kunci: Harga Token Minimax-M2.5 hanya sekitar 38%-47% dari GLM-5, namun performanya dalam pengodean dan pemanggilan alat—dua kemampuan inti OpenClaw—setara atau bahkan lebih unggul. Ini berarti bagi sebagian besar pengguna OpenClaw, efisiensi biaya M2.5 jauh lebih tinggi.

Saran Pemilihan Model untuk Berbagai Skenario OpenClaw

Skenario penggunaan yang berbeda memerlukan fokus kemampuan model yang berbeda pula. Berikut adalah rekomendasi untuk skenario tipikal OpenClaw:

Skenario untuk Memilih Minimax-M2.5

• Tugas Otomatisasi Harian: Mengirim pesan terjadwal, mengelola kalender, merapikan file, dan tugas rutin berfrekuensi tinggi lainnya. Keunggulan harga rendah M2.5 sangat terasa pada pemanggilan massal.
• Asisten Pengodean: Skor SWE-Bench 80.2% menunjukkan kemampuan luar biasa M2.5 dalam pembuatan dan debugging kode.
• Pembuatan Dokumen Office: M2.5 memiliki tingkat kemenangan rata-rata 59% dalam tugas Word/PPT/Excel, cocok untuk alur otomatisasi dokumen.
• Operasi Jangka Panjang yang Sensitif Anggaran: Penjadwal Heartbeat OpenClaw akan membangunkan model secara berkala untuk menjalankan tugas. Dalam jangka panjang, M2.5 dapat menghemat biaya lebih dari 50%.

Skenario untuk Memilih GLM-5

• Tugas Penalaran Kompleks: Dengan Indeks Kecerdasan AA sebesar 50 poin (M2.5 adalah 42), GLM-5 lebih stabil dalam penalaran multi-langkah dan analisis logika.
• Tanya Jawab Padat Pengetahuan: Tingkat halusinasi berkurang drastis sebesar 56%. Saat tugas memerlukan output informasi dengan keandalan tinggi (seperti draf email atau ringkasan riset), GLM-5 lebih dapat dipercaya.
• Orkes Alur Agent: Indeks Agentic AA mencapai 63 poin (tertinggi di antara model open source), cocok untuk alur kerja Agent multi-langkah yang kompleks.

Panduan Cepat Menghubungkan OpenClaw ke Minimax-M2.5 dan GLM-5

Contoh Sangat Sederhana

Melalui platform APIYI, Anda cukup mengubah parameter model untuk beralih di antara kedua model tersebut:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Menggunakan Minimax-M2.5 (Pilihan hemat biaya)
# Model ini sangat cocok untuk tugas-tugas rutin dengan biaya rendah
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bantu saya menulis skrip Python untuk memantau perubahan file di direktori tertentu"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Menggunakan GLM-5 (Kemampuan penalaran lebih kuat)
# Cocok untuk analisis data yang kompleks
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analisis tren data penjualan ini dan berikan saran optimasi"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# Contoh pemanggilan alat (Kemampuan inti OpenClaw)
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "Menjalankan perintah Shell",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "Perintah yang akan dijalankan"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Lihat semua file Python di direktori saat ini"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

Saran: Dapatkan kuota pengujian gratis melalui APIYI (apiyi.com). Kedua model dapat langsung dipanggil untuk pengujian. Platform ini menawarkan diskon default 88% dari harga resmi, sehingga penggunaan OpenClaw dalam jangka panjang dapat mengurangi biaya secara signifikan.

Estimasi Biaya Model OpenClaw Berdasarkan Pengujian Nyata

Sebagai contoh, seorang pengguna OpenClaw tipikal menjalankan 50 tugas Agent per hari, dengan rata-rata konsumsi 5.000 Token Input dan 2.000 Token Output per tugas:

🎯 Kesimpulan Biaya: Menggunakan Minimax-M2.5 dengan diskon 88% dari APIYI membuat biaya bulanan hanya sekitar $5, kurang dari setengah biaya GLM-5. Bagi pengguna dengan anggaran terbatas namun perlu menjalankan OpenClaw secara terus-menerus, M2.5 adalah pilihan yang lebih praktis.

Tentu saja, jika tugas Anda lebih menitikberatkan pada penalaran kompleks dan output dengan keandalan tinggi, mengeluarkan tambahan $7 per bulan untuk GLM-5 demi kemampuan penalaran yang lebih kuat dan tingkat halusinasi yang lebih rendah adalah investasi yang masuk akal.

Pertanyaan Umum

Kesimpulan

Saran utama dalam memilih model untuk OpenClaw:

1. Pilih Minimax-M2.5 untuk efisiensi biaya: Harganya hanya 38%-47% dari GLM-5, dengan kemampuan coding dan pemanggilan alat yang mumpuni, sangat cocok untuk sebagian besar skenario harian OpenClaw.
2. Pilih GLM-5 untuk kualitas penalaran: Memiliki indeks kecerdasan AA 19% lebih tinggi dan tingkat halusinasi 56% lebih rendah, cocok untuk penalaran kompleks dan tugas yang padat pengetahuan.
3. Strategi terbaik adalah penggunaan campuran: Gunakan M2.5 untuk tugas harian guna mengontrol biaya, dan beralih ke GLM-5 untuk tugas kompleks guna menjamin kualitas.

Kedua model sudah tersedia di platform APIYI dengan diskon default 88% dari harga resmi. Direkomendasikan untuk mendapatkan kuota uji coba gratis melalui APIYI apiyi.com untuk membandingkan langsung performa kedua model dalam tugas OpenClaw kamu.

📚 Referensi

1. Dokumentasi Resmi OpenClaw: Panduan konfigurasi penyedia model

   • Tautan: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • Deskripsi: Pelajari cara mengonfigurasi model kustom di OpenClaw

2. Pengenalan Resmi Minimax-M2.5: Spesifikasi teknis model dan data performa

   • Tautan: minimax.io/news/minimax-m25
   • Deskripsi: Lihat hasil benchmark lengkap dan detail arsitektur M2.5

3. Dokumentasi Teknis GLM-5: Kemampuan model dan penjelasan antarmuka API

   • Tautan: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • Deskripsi: Pelajari kemampuan penalaran dan fitur multimodal GLM-5

4. Perbandingan Model Artificial Analysis: Data evaluasi independen pihak ketiga

   • Tautan: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • Deskripsi: Data perbandingan performa, kecepatan, dan harga yang objektif

Penulis: Tim Teknis
Diskusi Teknis: Jangan ragu untuk mendiskusikan pengalaman Anda dalam memilih model OpenClaw di kolom komentar. Untuk informasi lebih lanjut mengenai model AI, kunjungi APIYI apiyi.com