Perbandingan penyedia API LLM tanpa batas dan tanpa sensor (2026)
Ada empat cara mengakses model terbuka tanpa sensor melalui API, dengan perbedaan yang lebih besar daripada yang tersirat dalam pemasarannya: penagihan per token di balik paket langganan, batas nyata pada jumlah permintaan bersamaan atau panjang konteks, serta kecepatan yang sangat berbeda. Fakta di bawah ini telah diperiksa berdasarkan halaman resmi masing-masing penyedia pada 1 Oktober 2026.
Sekilas perbandingan
| Penyedia | Harga | Batas penggunaan | Konteks |
|---|---|---|---|
| Unquant | Tarif bulanan tetap: Qwen 3.8 Flash Next mulai $49, GLM-5.3-Flash mulai $109 | Token dan pesan tanpa batas; jumlah stream bersamaan ditentukan oleh tingkatan paket | GLM: 262K di setiap paket. Qwen: 64K, 128K, atau 262K sesuai tingkatan paket |
| OpenRouter | Bayar per token, dengan permintaan diteruskan ke berbagai penyedia | Batas penyedia berlaku per model; model gratis memiliki batas permintaan harian | Sesuai model; tidak dibatasi oleh tingkatan paket |
| Featherless | Paket Chat bertarif tetap $25/bulan. Developer mulai dari kredit prabayar $50/bulan, dengan biaya per token masukan dan keluaran untuk setiap permintaan yang berhasil | Chat: permintaan tanpa batas dalam 4 unit konkurensi (model 70B+ menggunakan keempatnya). Developer: permintaan diblokir saat kredit habis | Chat: 32K. Developer: hingga 256K |
| NanoGPT | Bayar per token menggunakan kredit prabayar. Paket $12/bulan menambahkan kuota 60 juta token masukan per minggu dan diskon 5%; penggunaan di luar kuota ditagih per token | Kuota token masukan mingguan untuk pelanggan paket; penggunaan lainnya ditagih per token. Dalam pengujian kami, respons terlalu lambat untuk alat agen dan banyak permintaan panjang melewati batas waktu | Sesuai model |
Model tanpa sensor dan privasi
| Penyedia | Model tanpa sensor | Pencatatan prompt (menurut pernyataan penyedia) |
|---|---|---|
| Unquant | Kedua model dihilangkan sensornya pada tingkat bobot: GLM-5.3-Flash (328B MoE) dan Qwen 3.8 Flash Next (125B MoE) | Tidak pernah mencatat prompt atau respons yang dihasilkan; hanya mencatat metrik kinerja |
| OpenRouter | Layanan perutean: beberapa penyedia yang diaksesnya menawarkan model tanpa sensor | Tidak disimpan secara bawaan; pencatatan hanya jika diaktifkan pengguna; kebijakan penyedia yang memproses permintaan tetap berlaku |
| Featherless | Katalog Hugging Face yang luas, termasuk model komunitas yang telah melalui abliteration untuk menghilangkan penolakan | "Tidak mencatat percakapan, prompt, atau respons yang dihasilkan" |
| NanoGPT | Mencakup varian GLM 5.3 tanpa sensor yang diberi label eksperimental | Tidak mencatat konten secara bawaan; retensi data bergantung pada penyedia yang memproses permintaan |
Cara memilih
Penggunaan ringan dan sesekaliOpenRouter, NanoGPT dengan pembayaran sesuai pemakaian
Pilihan model yang beragamOpenRouter, Featherless
Model kecil dengan tarif tetap yang terjangkau$25/bulan, konteks hingga 32K
Model tanpa sensor sebesar model terdepan, konteks panjang, tanpa biaya berdasarkan pemakaianGLM-5.3-Flash dengan konteks 262K di setiap paket
Pertanyaan untuk setiap penyedia
- Apakah "tanpa batas" masih dibatasi dalam aspek lain,seperti panjang konteks per tingkatan paket, permintaan per menit, kuota token mingguan, atau jumlah permintaan bersamaan?
- Apakah jendela konteks penuh tersediapada setiap permintaan, atau dibatasi di bawah kapasitas asli model?
- Apakah sensor dihilangkan pada tingkat bobot,atau hanya diakali dengan prompt untuk menembus pembatasan pada model biasa?
- Apa saja yang dicatat,dan berapa lama disimpan?
Sumber
Harga dan kebijakan diperiksa pada 1 Oktober 2026 berdasarkan halaman resmi masing-masing penyedia; pengamatan kecepatan berasal dari pengujian kami sendiri pada waktu tersebut. Paket dapat berubah; periksa halaman penyedia sebelum Anda membeli.
- OpenRouter: pencatatan oleh penyedia, tanpa retensi data
- Featherless: paket, harga permintaan dan kredit, konkurensi, privasi dan pencatatan
- NanoGPT: harga, privasi
Baca selanjutnya
- API LLM bertarif tetap vs per token: kapan layanan tanpa batas lebih hematAPI per token menagih setiap pesan yang dikirim ulang; API LLM tanpa batas dengan tarif tetap tidak. Contoh perhitungan untuk bermain peran, agen pemrograman, dan dokumen panjang, serta kapan masing-masing skema harga lebih menguntungkan.
- Memahami penghilangan sensor pada tingkat tensorCara abliteration menghilangkan penolakan pada tingkat bobot alih-alih menekannya dengan prompt - dan mengapa upaya menembus pembatasan hanya dengan prompt bisa gagal di tengah cerita.
- API bermain peran tanpa sensor dengan pesan tanpa batasCiri API bermain peran tanpa sensor yang baik: penolakan dihilangkan pada tingkat bobot, konteks panjang yang mengingat seluruh rangkaian petualangan, serta pesan tanpa batas dengan tarif tetap. Dapat digunakan dengan SillyTavern dan Janitor AI.