15 Alternatif Terbaik Hugging Face untuk LLM, NLP, dan Alur Kerja AI

Hugging Face telah membangun ekosistem yang mengesankan untuk pengembang ML, mulai dari pusat model yang besar hingga alat deployment yang mulus.

Namun, terkadang proyek Anda membutuhkan sesuatu yang berbeda. Mungkin Anda memerlukan infrastruktur khusus, keamanan tingkat perusahaan, atau alur kerja kustom yang ditangani lebih baik oleh alternatif Hugging Face lainnya.

Baik Anda sedang membangun chatbot, menyesuaikan LLM, atau menjalankan pipeline NLP yang akan membuat data scientist Anda menangis karena bahagia, ada banyak platform di luar sana yang siap memenuhi kebutuhan AI Anda.

Dalam blog ini, kami telah mengumpulkan alternatif terbaik untuk Hugging Face, mulai dari API cloud yang kuat hingga toolkit sumber terbuka dan platform alur kerja AI end-to-end.

Alternatif Terbaik Hugging Face dalam Sekilas

Berikut adalah perbandingan alternatif terbaik Hugging Face. 📄

Alat	Terbaik untuk	Fitur terbaik	Harga*
*ClickUp*	Membawa AI langsung ke dalam manajemen pekerjaan sehari-hari Anda—dari tugas hingga dokumen dan otomatisasiUkuran tim: Ideal untuk individu, startup, dan perusahaan	AI Notetaker, Autopilot Agents, Brain MAX, Pencarian AI Perusahaan, pembangkitan gambar di papan tulis, akses ke Claude/ChatGPT/Gemini, otomatisasi melalui bahasa alami	Gratis selamanya, kustomisasi tersedia untuk perusahaan
OpenAI	Mengembangkan dengan model bahasa canggih dan API untuk teks, gambar, dan embeddingsUkuran tim: Ideal untuk pengembang AI dan startup yang mengembangkan dengan LLM	Penyesuaian model, pemrosesan PDF/gambar, analisis file semantik, dasbor biaya, prompt suhu/sistem	Berbasis penggunaan
Anthropic Claude	Membuat percakapan yang kaya konteks, aman, dan respons LLM yang bijaksanaUkuran tim: Ideal untuk tim yang membutuhkan keamanan, konteks panjang, dan penalaran etis	Pencarian web real-time, pembangkitan output terstruktur (JSON/XML), memori berkonteks tinggi, dukungan matematika/statistik	Berbasis penggunaan
Cohere	Merancang solusi NLP multibahasa dan aman pada skala perusahaanUkuran tim: Ideal untuk tim yang berorientasi pada kepatuhan dengan kebutuhan NLP multibahasa	Penyesuaian model pada data pribadi, dukungan lebih dari 100 bahasa, dasbor analitik, inferensi yang skalabel, integrasi SSO/SAML/RBAC	Mulai dari $0,0375 per 1 juta token (Command R7B); harga kustom
Replicate	Menjelajahi dan menjalankan model open-source tanpa perlu khawatir tentang pengaturan atau serverUkuran tim: Ideal untuk pengembang yang menguji model AI atau membangun MVP	Model yang dapat difork, kontrol versi dengan pengujian A/B, prediksi batch, dan dukungan webhook	Bayar per penggunaan; harga bervariasi tergantung model
TensorFlow	Membangun sistem machine learning yang sepenuhnya disesuaikan dengan kontrol penuhUkuran tim: Ideal untuk insinyur ML yang membutuhkan kontrol penuh atas model	Pemantauan TensorBoard, konversi ONNX/SavedModel, fungsi kerugian kustom, pelatihan presisi campuran	Gratis (open-source); penggunaan komputasi dibebankan secara terpisah
Azure Machine Learning	Menghubungkan model ML ke ekosistem Microsoft dengan otomatisasi dan skalabilitasUkuran tim: Ideal untuk tim perusahaan di ekosistem Azure	AutoML, pemicu retraining, keterjangkauan model dengan SHAP/LIME, deteksi drift, kluster komputasi yang skalabel	Penetapan harga kustom
Google Gemini	Berinteraksi dengan berbagai jenis data—teks, kode, gambar, dan video—melalui satu model AIUkuran tim: Ideal untuk tim riset dan analisis multimodal	Pemahaman gambar/grafik, eksekusi Python secara real-time, ringkasan video, dan penalaran pada masukan campuran	Gratis; Paket berbayar tersedia tergantung pada akses model
Microsoft Copilot	Meningkatkan produktivitas di dalam aplikasi Microsoft 365 seperti Word, Excel, dan OutlookUkuran tim: Ideal untuk pengguna bisnis dalam ekosistem Microsoft 365	Otomatisasi fungsi Excel, pembangkitan slide PowerPoint, penyusunan agenda/email, dan pengaitan tugas Outlook	Gratis; Paket berbayar mulai dari $20/bulan
IBM WatsonX	Mengoperasikan AI di sektor yang sangat diatur dengan auditabilitas dan kontrol penuhUkuran tim: Ideal untuk bank, sektor kesehatan, dan organisasi sektor publik	Deteksi bias, templat keamanan prompt, pengujian ketahanan adversarial, alur kerja dengan keterlibatan manusia	Gratis; Paket berbayar mulai dari $1.050 per bulan
BigML. com	Membuat dan menjelaskan model prediktif tanpa kode atau latar belakang MLUkuran tim: Ideal untuk analis dan pengguna tanpa kode	Modeling seret-dan-lepas visual, pembelajaran ensambel, pengelompokan, dan peramalan seri waktu	uji coba gratis 14 hari; Paket berbayar mulai dari $30/bulan
LangChain	Membuat agen AI dan alur kerja yang menggabungkan berbagai model, alat, dan APIUkuran tim: Ideal untuk pengembang AI yang membangun alat berbasis agen	Pelacakan dan pencatatan, penyimpanan panggilan API, logika cadangan, respons streaming, kerangka kerja evaluasi kustom	Gratis; Paket berbayar mulai dari $39 per bulan
Weights & Biases	Menjaga eksperimen machine learning tetap terorganisir, dapat direproduksi, dan berorientasi pada kinerjaUkuran tim: Ideal untuk tim riset machine learning dan laboratorium AI	Pengujian hiperparameter, dasbor langsung, berbagi eksperimen publik, profil GPU, dan versi eksperimen	Gratis; Paket berbayar mulai dari $50/bulan
ClearML	Mengelola siklus hidup MLOps secara penuh, mulai dari pelacakan hingga orkestrasi dan deploymentUkuran tim: Ideal untuk tim ML yang berfokus pada operasional dan penggunaan infrastruktur internal	Pencatatan audit, deployment biru-hijau, integrasi CI/CD, penjadwalan di luar jam sibuk, pendaftaran model, alat reproduktifitas	Gratis; Paket berbayar mulai dari $15/bulan per pengguna
Amazon SageMaker	Menjalankan, menyesuaikan, dan menskalakan model ML secara native di infrastruktur AWSUkuran tim: Ideal untuk tim berbasis AWS yang membangun skala besar	Pemberian label data Ground Truth, notebook yang dikelola, penyesuaian hiperparameter otomatis, endpoint yang skalabel, pemantauan CloudWatch	Unified Studio: Gratis; harga lainnya tergantung pada komputasi dan penggunaan

Bagaimana kami meninjau perangkat lunak di ClickUp

Tim editorial kami mengikuti proses yang transparan, didukung oleh riset, dan netral terhadap vendor, sehingga Anda dapat mempercayai bahwa rekomendasi kami didasarkan pada nilai produk yang sebenarnya.

Berikut ini adalah penjelasan rinci tentang cara kami meninjau perangkat lunak di ClickUp.

Mengapa Memilih Alternatif Hugging Face?

Inilah alasan mengapa menjelajahi alternatif Hugging Face masuk akal:

Fitur AI yang disesuaikan: Temukan platform dengan model bahasa besar khusus untuk tugas-tugas niche seperti penglihatan komputer atau pemrosesan bahasa alami (NLP) tingkat lanjut
Alur kerja yang disederhanakan: Pilih solusi dengan pengaturan yang lebih mudah atau antarmuka tanpa kode untuk prototipe yang lebih cepat dan efisiensi operasional yang ditingkatkan
Rencana hemat biaya: Temukan opsi dengan tingkatan gratis atau harga lebih rendah untuk pengelolaan data yang hemat biaya
Kemampuan integrasi yang ditingkatkan: Cari alat yang dapat terintegrasi dengan mulus ke dalam stack teknologi yang sudah ada, seperti CRM atau platform cloud
Kinerja yang skalabel: Pilih platform AI yang mampu menangani dataset yang lebih besar atau menawarkan pemrosesan yang lebih cepat untuk proyek besar
Dukungan perusahaan yang lebih kuat: Pilih alternatif Hugging Face dengan dukungan khusus untuk tim yang membutuhkan solusi yang tangguh dan aman
Pelatihan model kustom: Jelajahi opsi dengan penyesuaian lanjutan untuk model unik dan berperforma tinggi
Opsi deployment inovatif: Pilih alat dengan metode hosting atau deployment unik untuk skalabilitas yang lebih mudah

🔍 Tahukah Anda? Berkat transformers, alat seperti GPT dan BERT dapat membaca kalimat secara utuh. Mereka mampu menangkap nada, niat, dan konteks dengan cara yang tidak pernah bisa dilakukan oleh model lama. Itulah mengapa AI saat ini terdengar lebih alami saat merespons.

Alternatif Terbaik Hugging Face

Ini adalah pilihan kami untuk alternatif terbaik Hugging Face. 👇

1. ClickUp (Terbaik untuk mengintegrasikan AI secara langsung ke dalam manajemen proyek, dokumen, dan alur kerja)

ClickUp Brain: Alternatif Hugging Face dengan kolaborasi komunitas — *Perkuat ruang kerja Anda dengan ClickUp Brain*

Semua orang menggunakan AI, tetapi sebagian besar AI tersebut terisolasi. Anda memiliki satu alat untuk menulis, alat lain untuk merangkum, dan alat ketiga untuk penjadwalan, tetapi tidak ada yang terintegrasi dengan pekerjaan Anda. Hal ini menyebabkan penyebaran AI yang berlebihan dan kekacauan yang tidak perlu.

ClickUp mengatasi hal itu dengan mengintegrasikan AI di tempat yang paling membantu: di dalam tugas, dokumen, dan pembaruan tim Anda.

Tulis, ringkas, dan otomatisasi dalam konteks

ClickUp Brain di Docs: Platform terdepan dengan fitur-fitur kunci untuk pengeditan — *Ubah poin-poin teknis menjadi dokumentasi terstruktur dengan ClickUp Brain*

ClickUp Brain terintegrasi ke setiap bagian platform. Ia menulis konten, merangkum pembaruan, menghasilkan laporan, dan mengedit deskripsi tugas yang rumit—tepat di tempat kerja berlangsung.

Misalkan Anda sedang mendokumentasikan persyaratan API untuk pengembang.

Anda menempelkan spesifikasi teknis ke dalam dokumen ClickUp, menambahkan poin-poin tentang otentikasi dan batas kecepatan, lalu meminta ClickUp Brain untuk membuat dokumentasi ramah pengembang dengan contoh kode.

Asisten AI terintegrasi ini mengorganisir catatan kasar Anda menjadi bagian-bagian yang jelas sambil tetap berada di dalam dokumen, di mana tim Anda dapat merujuknya.

Contoh lain:

Ubah dokumen rapat yang panjang menjadi ringkasan proyek untuk pemimpin tim Anda
Ubah deskripsi tugas yang tidak jelas agar langkah-langkah selanjutnya lebih jelas
Buat draf pembaruan rutin untuk klien menggunakan aktivitas tugas dari minggu lalu
Ringkas thread perencanaan dan tugaskan tindak lanjut kepada pemiliknya

Temukan jawaban, hambatan, dan laporan dalam hitungan detik

Ya, ClickUp Brain membantu Anda bekerja di dalam tugas dan Dokumen. Namun, terkadang Anda membutuhkan ruang yang lebih fokus: tempat untuk mengajukan pertanyaan, mendapatkan kejelasan, dan bergerak cepat.

Itulah tepatnya yang menjadi tujuan pengembangan ClickUp Brain MAX.

Ini memberikan Anda ruang khusus untuk bekerja dengan AI, terpisah dari tugas dan Dokumen Anda, tetapi tetap terhubung sepenuhnya dengan keduanya. Sebagai teman AI di desktop Anda, ia membantu Anda merencanakan pekerjaan, menemukan jawaban, dan bergerak lebih cepat tanpa perlu beralih alat atau menjelaskan konteks ulang.

Ketik pertanyaan, dan sistem akan mengambil data dari ruang kerja langsung, bukan output AI yang terisolasi. Sistem memahami konteks proyek, tingkat prioritas, dan penugasan pemilik. Anda bahkan dapat mengucapkan pertanyaan Anda secara lisan.

ClickUp Brain MAX adalah platform berbasis suara, selalu siap digunakan, dan dirancang untuk mengurangi beban mental dalam mengelola pekerjaan.

Misalkan Anda memimpin peluncuran lintas fungsi. Anda bertanya, “Apa yang menghambat peluncuran kampanye?” *Brain MAX menampilkan tugas yang terlambat, pemilik yang ditugaskan, dokumen yang terhubung, dan komentar yang ditandai siap untuk ditindaklanjuti.

Kasus penggunaan dunia nyata lainnya:

Minta daftar tugas yang terlambat yang dikelompokkan berdasarkan penugas
Ringkaskan daftar milestone yang telah diselesaikan pada kuartal ini
Dapatkan tampilan real-time tentang hambatan di semua proyek aktif
Temukan risiko sebelum mereka memburuk, berdasarkan aktivitas tugas

Otomatisasi tugas tanpa aturan

Otomatisasi Bertenaga AI ClickUp: Fitur-fitur kuat yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan kendali penuh — *Bangun alur kerja onboarding perusahaan yang kompleks dengan ClickUp Brain dan Automations*

Anda tidak perlu lagi repot-repot mengutak-atik pemicu dan tindakan. Cukup deskripsikan apa yang Anda inginkan dalam bahasa alami, dan AI akan membangun otomatisasi di ClickUp.

Misalnya, tim keberhasilan pelanggan Anda menangani pekerjaan berulang setiap kali klien perusahaan mendaftar. Anda memberi tahu ClickUp Brain: Ketika tugas diberi label ‘Enterprise Onboarding’, buat subtugas untuk panggilan kickoff, paket selamat datang, tugas teknis, dan pengingat tindak lanjut.

AI membangun otomatisasi alur kerja multi-langkah ini dan memungkinkan Anda mengujinya sebelum diluncurkan.

Fitur terbaik ClickUp

Agen AI yang berfungsi: Deploy agen AI ClickUp Autopilot yang khusus menangani tugas berulang seperti pembaruan proyek dan laporan status—tanpa perlu pelatihan model yang rumit
Hindari ketergantungan pada vendor: Akses Claude, GPT, Gemini, dan model AI terkemuka lainnya melalui antarmuka yang intuitif tanpa perlu membangun ulang alur kerja
Jangan pernah kehilangan konteks: Gunakan AI Notetaker ClickUp untuk secara otomatis menangkap dan merangkum rapat dengan tindakan yang langsung disinkronkan ke tugas Anda
Temukan apa saja: Cari di seluruh pekerjaan Anda dengan Enterprise AI Search di ClickUp yang memahami konteks tim Anda
Skalakan tanpa kerumitan: Dapatkan fitur AI tingkat perusahaan tanpa perlu mengelola infrastruktur atau kunci API—semua berfungsi langsung dari kotaknya
Brainstorm secara visual: Buat gambar langsung di ClickUp Whiteboards dengan menggunakan ClickUp Brain, lalu ubah ide-ide tersebut menjadi rencana proyek yang dapat dilaksanakan
Chat tanpa perlu beralih: Tetap terhubung dengan percakapan Anda ke pekerjaan sebenarnya menggunakan ClickUp Chat
Jadwalkan dengan lebih cerdas: Biarkan ClickUp Calendar secara otomatis memblokir waktu fokus dan menyarankan pertemuan optimal berdasarkan tenggat waktu proyek

Batasan ClickUp

Anda tidak dapat memodifikasi, memfork, atau berkontribusi pada infrastruktur AI dasar seperti yang dapat Anda lakukan dengan Hugging Face

Harga ClickUp

Ulasan dan penilaian ClickUp

G2: 4.7/5 (10.385+ ulasan)
Capterra: 4.6/5 (4.000+ ulasan)

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang ClickUp?

Ulasan G2 ini benar-benar menggambarkan semua tentang platform kolaborasi AI ini:

Brain MAX baru telah sangat meningkatkan produktivitas saya. Kemampuan untuk menggunakan beberapa model AI, termasuk model penalaran canggih, dengan harga terjangkau memudahkan untuk mengintegrasikan semuanya dalam satu platform. Fitur seperti pengenalan suara ke teks, otomatisasi tugas, dan integrasi dengan aplikasi lain membuat alur kerja menjadi lebih lancar dan cerdas.

Brain MAX baru telah sangat meningkatkan produktivitas saya. Kemampuan untuk menggunakan beberapa model AI, termasuk model penalaran canggih, dengan harga terjangkau memudahkan untuk mengintegrasikan semuanya dalam satu platform. Fitur seperti konversi suara ke teks, otomatisasi tugas, dan integrasi dengan aplikasi lain membuat alur kerja menjadi lebih lancar dan cerdas.

📮 Wawasan ClickUp: 30% responden kami mengandalkan alat AI untuk riset dan pengumpulan informasi. Tapi apakah ada AI yang membantu Anda menemukan file yang hilang di tempat kerja atau thread Slack penting yang lupa disimpan?

Ya! Pencarian Terhubung Bertenaga AI ClickUp dapat secara instan mencari seluruh konten ruang kerja Anda, termasuk aplikasi pihak ketiga yang terintegrasi, menampilkan wawasan, sumber daya, dan jawaban. Hemat hingga 5 jam seminggu dengan pencarian canggih ClickUp!

2. OpenAI (Terbaik untuk mengakses model generasi bahasa dan gambar canggih)

OpenAI: Generasi teks dalam antarmuka desain modular

melalui OpenAI

OpenAI menjadi sorotan saat ChatGPT diluncurkan, dan tiba-tiba, semua orang kembali membicarakan AI. Model GPT mereka menangani segala hal mulai dari menulis email hingga mendebug kode, sementara DALL-E mengubah prompt teks paling liar Anda menjadi gambar nyata.

Yang membedakan OpenAI adalah cara mereka mengemas AI. Anda mendapatkan akses ke model-model yang sebelumnya terkunci di laboratorium penelitian. Tentu saja, Anda membayar untuk kenyamanan ini, tetapi ketika tenggat waktu ketat dan klien terus mendesak, kenyamanan itu menjadi tak ternilai harganya.

Fitur terbaik OpenAI

Sesuaikan model pada dataset spesifik Anda untuk menyesuaikan dengan suara merek, gaya penulisan, atau keahlian domain Anda
Kontrol perilaku model menggunakan prompt sistem dan pengaturan suhu untuk menyesuaikan tingkat kreativitas dan format respons
Proses berbagai format file, termasuk PDF, gambar, dan dokumen, untuk analisis dan ekstraksi konten yang komprehensif
Pantau biaya penggunaan dan tetapkan batas pengeluaran melalui dasbor penagihan terperinci yang memecah biaya berdasarkan model dan proyek
Buat embeddings untuk aplikasi pencarian semantik yang memahami makna daripada hanya mencocokkan kata kunci

Batasan OpenAI

Pilihan penyesuaian yang terbatas untuk arsitektur model
Ketergantungan pada panggilan API eksternal memengaruhi fungsi offline
Batasan kuota dapat memengaruhi aplikasi dengan volume tinggi di berbagai industri
OpenAI telah menghadapi beberapa gugatan hukum dan pengawasan terkait data pelatihan yang dikumpulkan dari web tanpa izin

Harga OpenAI

GPT-4. 1 Input: $2 per 1 juta token Input yang disimpan: $0,50 per 1 juta token Output: $8 per 1 juta token
Input: $2 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,50 per 1 juta token
Output: $8 per 1 juta token
GPT-4. 1 mini Input: $0. 40 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 10 per 1 juta token Output: $1. 60 per 1 juta token
Input: $0,40 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,10 per 1 juta token
Output: $1,60 per 1 juta token
GPT-4. 1 nano Input: $0. 100 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 025 per 1 juta token Output: $0. 400 per 1 juta token
Input: $0,100 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,025 per 1 juta token
Output: $0,400 per 1 juta token
OpenAI o3 Input: $2 per 1 juta token Input yang disimpan: $0,50 per 1 juta token Output: $8 per 1 juta token
Input: $2 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,50 per 1 juta token
Output: $8 per 1 juta token
OpenAI o4-mini Input: $1. 100 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 275 per 1 juta token Output: $4. 400 per 1 juta token
Input: $1. 100 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,275 per 1 juta token
Output: $4.400 per 1 juta token
Penyesuaian model GPT-4. 1 Masukan: $3 per 1 juta token Masukan yang disimpan: $0,75 per 1 juta token Keluar: $12 per 1 juta token Pelatihan: $25 per 1 juta token GPT-4. 1 mini Masukan: $0,80 per 1 juta token Masukan yang disimpan: $0,20 per 1 juta token Keluar: $3,20 per 1 juta token Pelatihan: $5 per 1 juta token GPT-4. 1 nano Input: $0,20 per 1 juta token Input yang disimpan: $0,05 per 1 juta token Output: $0,80 per 1 juta token Pelatihan: $1,50 per 1 juta token o4-mini Input: $4 per 1 juta token Input yang disimpan: $1 per 1 juta token Output: $16 per 1 juta token Pelatihan: $100 per jam pelatihan
GPT-4. 1 Input: $3 per 1 juta token Input yang disimpan: $0,75 per 1 juta token Output: $12 per 1 juta token Pelatihan: $25 per 1 juta token
Input: $3 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,75 per 1 juta token
Output: $12 per 1 juta token
Pelatihan: $25 per 1 juta token
GPT-4. 1 mini Input: $0. 80 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 20 per 1 juta token Output: $3. 20 per 1 juta token Pelatihan: $5 per 1 juta token
Input: $0,80 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,20 per 1 juta token
Output: $3,20 per 1 juta token
Pelatihan: $5 per 1 juta token
GPT-4. 1 nano Input: $0. 20 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 05 per 1 juta token Output: $0. 80 per 1 juta token Pelatihan: $1. 50 per 1 juta token
Input: $0,20 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,05 per 1 juta token
Output: $0,80 per 1 juta token
Pelatihan: $1,50 per 1 juta token
o4-mini Input: $4 per 1 juta token Input yang disimpan: $1 per 1 juta token Output: $16 per 1 juta token Pelatihan: $100 per jam pelatihan
Input: $4 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $1 per 1 juta token
Output: $16 per 1 juta token
Pelatihan: $100 per jam pelatihan

Input: $2 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,50 per 1 juta token
Output: $8 per 1 juta token

Input: $0,40 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,10 per 1 juta token
Output: $1,60 per 1 juta token

Input: $0,100 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,025 per 1 juta token
Output: $0,400 per 1 juta token

Input: $2 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,50 per 1 juta token
Output: $8 per 1 juta token

Input: $1. 100 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,275 per 1 juta token
Output: $4. 400 per 1 juta token

GPT-4. 1 Input: $3 per 1 juta token Input yang disimpan: $0,75 per 1 juta token Output: $12 per 1 juta token Pelatihan: $25 per 1 juta token
Input: $3 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,75 per 1 juta token
Output: $12 per 1 juta token
Pelatihan: $25 per 1 juta token
GPT-4. 1 mini Input: $0. 80 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 20 per 1 juta token Output: $3. 20 per 1 juta token Pelatihan: $5 per 1 juta token
Input: $0,80 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,20 per 1 juta token
Output: $3,20 per 1 juta token
Pelatihan: $5 per 1 juta token
GPT-4. 1 nano Input: $0. 20 per 1 juta token Input yang disimpan: $0. 05 per 1 juta token Output: $0. 80 per 1 juta token Pelatihan: $1. 50 per 1 juta token
Input: $0,20 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,05 per 1 juta token
Output: $0,80 per 1 juta token
Pelatihan: $1,50 per 1 juta token
o4-mini Input: $4 per 1 juta token Input yang disimpan: $1 per 1 juta token Output: $16 per 1 juta token Pelatihan: $100 per jam pelatihan
Input: $4 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $1 per 1 juta token
Output: $16 per 1 juta token
Pelatihan: $100 per jam pelatihan

Input: $3 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,75 per 1 juta token
Output: $12 per 1 juta token
Pelatihan: $25 per 1 juta token

Input: $0,80 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,20 per 1 juta token
Output: $3,20 per 1 juta token
Pelatihan: $5 per 1 juta token

Input: $0,20 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $0,05 per 1 juta token
Output: $0,80 per 1 juta token
Pelatihan: $1,50 per 1 juta token

Input: $4 per 1 juta token
Masukan yang disimpan: $1 per 1 juta token
Output: $16 per 1 juta token
Pelatihan: $100 per jam pelatihan

Ulasan dan penilaian OpenAI

G2: 4.7/5 (830+ ulasan)
Capterra: 4.5/5 (220+ ulasan)

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang OpenAI?

Dari ulasan G2:

API-nya luar biasa, dengan antarmuka pengguna yang sangat baik, dan saya tidak mengalami masalah apa pun saat menggunakan ChatGPT. Saya menyukainya dan sangat merekomendasikan untuk mencobanya, mengunduhnya, dan membuat keputusan dengan cepat.

API-nya luar biasa, dengan antarmuka pengguna yang sangat baik, dan saya tidak mengalami masalah apa pun saat menggunakan ChatGPT. Saya menyukainya dan sangat merekomendasikan untuk mencobanya, mengunduhnya, dan membuat keputusan dengan cepat.

🎥 Tonton: Cara menggunakan ClickUp Brain sebagai asisten pribadi Anda, kapan saja, di mana saja.

💡 Tips Pro: Jangan bergantung pada satu metrik saja. Pisahkan evaluasi LLM menjadi seberapa baik model menangani masukan terstruktur (misalnya, tabel, daftar) versus prompt tidak terstruktur (tugas terbuka). Anda akan lebih cepat mengidentifikasi pola kegagalan.

3. Anthropic Claude (Terbaik untuk percakapan AI yang aman dan kontekstual)

Anthropic Claude: Bagikan ide tanpa kompromi

melalui Anthropic

Claude mengambil pendekatan yang berbeda dalam hal keamanan AI. Alih-alih menerapkan filter konten, Anthropic melatihnya untuk memikirkan masalah dengan cermat. Anda akan melihat Claude mempertimbangkan berbagai sudut pandang sebelum merespons, sehingga ia ahli dalam diskusi yang mendalam tentang topik-topik kompleks.

Jendela konteksnya sangat besar, sehingga Anda dapat memasukkan dokumen lengkap dan melakukan percakapan nyata tentang konten tersebut.

Bayangkan saat-saat Anda ingin mendiskusikan sebuah makalah penelitian atau menganalisis laporan yang panjang. Claude menangani skenario-skenario ini dengan alami. Ia juga mengingat semua yang dibahas sebelumnya dalam percakapan Anda, sehingga Anda tidak perlu terus-menerus mengulang apa yang sudah dikatakan.

Fitur terbaik Anthropic Claude

Tulis dan debug kode dalam puluhan bahasa pemrograman, menjelaskan logika, dan memberikan saran perbaikan sepanjang proses
Cari informasi di web secara real-time untuk mengakses informasi terkini dan memverifikasi fakta selama percakapan
Analisis dilema etika yang kompleks dan topik yang rumit sambil menyajikan perspektif yang seimbang daripada jawaban yang disederhanakan secara berlebihan
Lakukan perhitungan matematika lanjutan dan analisis statistik dengan penjelasan langkah demi langkah dan verifikasi
Generate output terstruktur seperti JSON, XML, dan YAML yang mengikuti skema spesifik untuk integrasi API

Batasan Anthropic Claude

Pilihan modelnya lebih terbatas dibandingkan dengan alternatif Claude
Kurang fleksibel untuk pelatihan model kustom
Latency yang lebih tinggi untuk beberapa tugas khusus

Harga Anthropic Claude

Claude Opus 4 Input: $15 per 1 juta token Output: $75 per 1 juta token Penyimpanan prompt: Tulis: $18,75 per 1 juta token Baca: $1,50 per 1 juta token
Input: $15 per 1 juta token
Output: $75 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Tulis: $18,75 per 1 juta token Baca: $1,50 per 1 juta token
Harga: $18,75 per 1 juta token
Baca: $1,50 per 1 juta token
Claude Sonnet 4 Input: $3 per 1 juta token Output: $15 per 1 juta token Penyimpanan prompt: Tulis: $3,75 per 1 juta token Baca: $0,30 per 1 juta token
Input: $3 per 1 juta token
Output: $15 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Penulisan: $3,75 per 1 juta token Pembacaan: $0,30 per 1 juta token
Tulis: $3,75 per 1 juta token
Baca: $0,30 per 1 juta token
Claude Haiku 3.5 Input: $0,80 per 1 juta token Output: $4 per 1 juta token Penyimpanan prompt: Tulis: $1 per 1 juta token Baca: $0,08 per 1 juta token
Input: $0,80 per 1 juta token
Output: $4 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Penulisan: $1 per 1 juta token Pembacaan: $0,08 per 1 juta token
Tulis: $1 per 1 juta token
Baca: $0,08 per 1 juta token

Input: $15 per 1 juta token
Output: $75 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Tulis: $18,75 per 1 juta token Baca: $1,50 per 1 juta token
Harga: $18,75 per 1 juta token
Baca: $1,50 per 1 juta token

Harga: $18,75 per 1 juta token
Baca: $1,50 per 1 juta token

Input: $3 per 1 juta token
Output: $15 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Tulis: $3,75 per 1 juta token Baca: $0,30 per 1 juta token
Harga: $3,75 per 1 juta token
Baca: $0,30 per 1 juta token

Harga: $3,75 per 1 juta token
Baca: $0,30 per 1 juta token

Input: $0,80 per 1 juta token
Output: $4 per 1 juta token
Penyimpanan prompt: Penulisan: $1 per 1 juta token Pembacaan: $0,08 per 1 juta token
Tulis: $1 per 1 juta token
Baca: $0,08 per 1 juta token

Tulis: $1 per 1 juta token
Baca: $0,08 per 1 juta token

Ulasan dan penilaian Anthropic Claude

G2: 4. 4/5 (55+ ulasan)
Capterra: 4.5/5 (20+ ulasan)

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Anthropic Claude?

Berdasarkan komentar di Reddit:

Jujur saja? Claude tampak seperti sosok yang baik. Ia mempertimbangkan kesejahteraan manusia dalam pengambilan keputusannya dengan kedalaman yang tidak ditemukan secara alami pada model lain. Jika saya harus memilih LLM untuk menjadi pemimpin dunia, Claude akan menjadi pilihan utama saya. Saya tidak akan sepenuhnya mempercayai model lain tanpa pelatihan etika atau pembentukan kepribadian.

Jujur saja? Claude tampak seperti sosok yang baik. Ia mempertimbangkan kesejahteraan manusia dalam pengambilan keputusannya dengan kedalaman yang tidak ditemukan secara alami pada model lain. Jika saya harus memilih LLM untuk menjadi pemimpin dunia, Claude akan menjadi pilihan utama saya. Saya tidak akan sepenuhnya mempercayai model lain tanpa pelatihan etika atau pembentukan kepribadian.

🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 2012, model bernama AlexNet mengalahkan manusia dalam pengenalan gambar. Model ini lebih cepat, lebih akurat, dan tidak pernah lelah. Momen itu mengubah cara orang memandang potensi AI di bidang-bidang seperti kesehatan, keamanan, dan robotika.

📖 Baca Juga: Alternatif dan Pesaing Terbaik Anthropic AI

4. Cohere (Terbaik untuk membangun solusi pemrosesan bahasa alami tingkat perusahaan)

Cohere: Sesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda dengan alternatif Hugging Face ini

melalui Cohere

Cohere membangun platformnya khusus untuk bisnis yang membutuhkan kecerdasan buatan tetapi tidak ingin mengorbankan privasi data. Kemampuan multibahasa mereka mencakup lebih dari 100 bahasa, yang sangat berguna jika Anda berurusan dengan pelanggan global atau pasar internasional.

Embeddings ini bekerja dengan sangat baik untuk aplikasi pencarian di mana Anda perlu memahami makna daripada hanya mencocokkan kata kunci. Anda juga dapat melatih klasifikasi AI kustom Anda sendiri, yang membuatnya praktis untuk tim yang membutuhkan solusi AI tetapi tidak memiliki ilmuwan data khusus.

Fitur terbaik Cohere

Lakukan penyempurnaan model menggunakan data milik Anda sendiri sambil tetap memegang kendali penuh atas dataset pelatihan dan bobot model
Skalakan kapasitas inferensi secara otomatis berdasarkan pola permintaan tanpa perlu mengelola infrastruktur GPU yang mendasarinya
Implementasikan sistem generasi yang diperkuat dengan pengambilan informasi (retrieval-augmented generation) yang dapat mengutip sumber dan memberikan atribusi untuk konten yang dihasilkan
Pantau kinerja model dan pola penggunaan melalui dasbor analitik komprehensif dan sistem peringatan
Integrasikan dengan sistem otentikasi yang sudah ada menggunakan SSO, SAML, dan kontrol akses berbasis peran untuk melacak eksperimen

Batasan Cohere

Komunitas yang lebih kecil dan integrasi pihak ketiga yang lebih sedikit
Kemampuan penglihatan komputer yang terbatas dibandingkan dengan platform multimodal
Model pra-latih yang tersedia untuk domain khusus semakin sedikit
Dokumentasi yang kurang lengkap untuk kasus penggunaan lanjutan dan konfigurasi hibrida

Harga Cohere

Perintah A Masukan: $2,50 per 1 juta token Keluar: $10 per 1 juta token
Input: $2,50 per 1 juta token
Output: $10 per 1 juta token
Perintah R Masukan: $0,15 per 1 juta token Keluar: $0,60 per 1 juta token
Input: $0,15 per 1 juta token
Output: $0,60 per 1 juta token
Perintah R7B Masukan: $0,0375 per 1 juta token Keluar: $0,15 per 1 juta token
Input: $0,0375 per 1 juta token
Output: $0,15 per 1 juta token

Input: $2,50 per 1 juta token
Output: $10 per 1 juta token

Input: $0,15 per 1 juta token
Output: $0,60 per 1 juta token

Input: $0,0375 per 1 juta token
Output: $0,15 per 1 juta token

Ulasan dan penilaian Cohere

G2: Tidak cukup ulasan
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Cohere?

Menurut ulasan Capterra:

Mengatur Cohere cukup mudah dan dokumentasinya cukup sederhana untuk diikuti. Kemampuan untuk melihat bagaimana pengguna kami menggunakan aplikasi ini sangat berguna dan keren sejak awal. […] Versi gratis perangkat lunak ini memiliki jumlah sesi yang sangat terbatas, dan seiring pertumbuhan basis pengguna kami, aplikasi ini menjadi kurang berguna karena lebih banyak sesi tersembunyi di balik paywall.

Mengatur Cohere cukup mudah dan dokumentasinya cukup sederhana untuk diikuti. Kemampuan untuk melihat bagaimana pengguna kami menggunakan aplikasi ini sangat berguna dan menarik sejak awal. […] Versi gratis perangkat lunak ini memiliki jumlah sesi yang sangat terbatas, dan seiring pertumbuhan basis pengguna kami, aplikasi ini menjadi kurang berguna karena lebih banyak sesi tersembunyi di balik paywall.

🔍 Tahukah Anda? Model seperti GPT-4 dan Grok 4 mengubah jawaban mereka saat menerima umpan balik yang bertentangan (meskipun jawaban pertama mereka akurat). Mereka mulai meragukan diri sendiri setelah melihat umpan balik yang bertentangan. Hal ini mirip dengan cara manusia bertindak di bawah tekanan, dan menimbulkan pertanyaan tentang keandalan jawaban mereka.

5. Replicate (Pilihan terbaik untuk menjalankan model AI sumber terbuka tanpa perlu mengelola infrastruktur)

Replicate: Kalahkan apa yang ditawarkan Hugging Face dengan platform ini

melalui Replicate

Replicate seperti memiliki perpustakaan besar model AI tanpa repot mengelola server. Seseorang telah membuat generator gambar yang luar biasa? Kemungkinan besar ada di Replicate. Ingin mencoba model sintesis suara baru yang sedang dibicarakan semua orang? Cukup lakukan panggilan API.

Aplikasi AI ini menangani semua kompleksitas infrastruktur sehingga Anda dapat bereksperimen dengan puluhan model berbeda tanpa harus berkomitmen pada satu model. Anda hanya membayar saat menggunakan sesuatu, menjadikannya sempurna untuk prototyping.

Selain itu, ketika Anda menemukan model yang cocok, Anda bahkan dapat mengimplementasikan versi kustom Anda sendiri menggunakan sistem kontainer yang sederhana mereka.

Replikasi fitur terbaik

Kendalikan versi deployment model Anda dengan kemampuan rollback dan pengujian A/B antara versi model yang berbeda
Atur webhooks untuk menerima notifikasi saat prediksi yang memakan waktu lama selesai atau mengalami kesalahan
Proses batch beberapa input secara bersamaan untuk mengurangi biaya per prediksi dan meningkatkan efisiensi throughput
Fork model yang sudah ada untuk membuat versi kustom dengan parameter atau data pelatihan yang berbeda

Replikasi batasan

Anda memiliki kontrol yang lebih sedikit atas lingkungan hosting model dan konfigurasinya
Ada potensi masalah latensi untuk aplikasi real-time dan kebutuhan perusahaan
Pilihan terbatas untuk penyesuaian model dan penyempurnaan
Ketergantungan pada ketersediaan dan pemeliharaan model pihak ketiga

Replikasi harga

Harga bervariasi untuk setiap model

Salin ulasan dan peringkat

G2: Tidak cukup ulasan
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Replicate?

Sebuah ulasan di Reddit mencatat:

Bagaimanapun, Replicate adalah opsi termudah untuk mencoba model gambar atau video baru menurut saya. Saya ragu itu paling efisien secara biaya jika Anda memiliki banyak pengguna, tetapi untuk MVP, itu bisa menghemat banyak waktu dan uang (dibandingkan menyewa GPU per jam).

Bagaimanapun, Replicate adalah opsi termudah untuk mencoba model gambar atau video baru menurut saya. Saya ragu itu paling efisien secara biaya jika Anda memiliki banyak pengguna, tetapi untuk MVP, itu bisa menghemat banyak waktu dan uang (dibandingkan menyewa GPU per jam).

💡 Tips Pro: Lakukan penyempurnaan dengan bijak. Anda tidak selalu perlu menyempurnakan model untuk mendapatkan output yang spesifik domain. Cobalah teknik prompt engineering yang cerdas + retrieval-augmented generation (RAG) terlebih dahulu. Hanya investasikan waktu untuk penyempurnaan jika Anda secara konsisten menemui batas akurasi atau relevansi.

6. TensorFlow (Terbaik untuk membuat model pembelajaran mesin kustom dari awal)

TensorFlow: Bagikan temuan dengan manfaat ML

melalui TensorFlow

TensorFlow memberi Anda kendali penuh atas masa depan machine learning Anda (baik berkah maupun kutukan). Google telah membuka sumber kode kerangka kerja machine learning produksi mereka, artinya Anda mendapatkan alat yang sama yang mereka gunakan secara internal.

Fleksibilitasnya luar biasa; Anda dapat membangun apa saja, mulai dari regresi linier sederhana hingga arsitektur transformer yang kompleks.

TensorFlow Hub menyediakan model yang sudah dilatih sebelumnya yang dapat Anda sesuaikan, sementara TensorBoard memberikan analisis real-time tentang kinerja pelatihan. Namun, kekuatan ini datang dengan kompleksitas. Anda akan menghabiskan waktu untuk mempelajari konsep-konsep yang diabstrakkan oleh platform tingkat atas.

Fitur terbaik TensorFlow

Analisis kinerja model dan identifikasi bottleneck menggunakan alat debugging canggih yang menampilkan penggunaan memori dan grafik komputasi
Konversi model antara format yang berbeda seperti SavedModel, TensorFlow Lite, dan ONNX, untuk kompatibilitas lintas platform
Implementasikan fungsi kerugian kustom dan algoritma optimasi yang tidak tersedia di perpustakaan machine learning standar
Manfaatkan pelatihan presisi campuran untuk mengurangi penggunaan memori dan mempercepat pelatihan pada arsitektur GPU modern
Buat pipa data kustom dengan tf.data yang secara efisien menangani dataset besar dengan prapemrosesan dan augmentasi

Batasan TensorFlow

Hal ini memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan untuk pelatihan model besar
Proses debugging yang kompleks dibandingkan dengan alternatif Hugging Face tingkat lanjut
Pengaturan dan konfigurasi yang memakan waktu untuk kasus penggunaan lanjutan

Harga TensorFlow

Penawaran harga khusus

Ulasan dan penilaian TensorFlow

G2: 4.5/5 (125+ ulasan)
Capterra: 4.6/5 (100+ ulasan)

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang TensorFlow?

Seorang pengguna di G2 menyoroti:

Saya sangat menyukai seberapa kuat dan fleksibelnya TensorFlow dalam membangun dan melatih model deep learning. Keras membuatnya sedikit lebih mudah, dan model yang sudah dilatih sebelumnya menghemat banyak waktu. Selain itu, komunitasnya sangat membantu saat saya terjebak. […] Kurva pembelajaran sangat curam. Terutama bagi pemula. Terkadang pesan kesalahan terlalu rumit untuk dipahami, dan debugging menjadi frustrasi. Selain itu, TensorFlow membutuhkan daya komputasi yang besar, yang bisa menjadi masalah jika Anda tidak memiliki hardware high-end.

Saya sangat menyukai seberapa kuat dan fleksibelnya TensorFlow dalam membangun dan melatih model deep learning. Keras membuatnya sedikit lebih mudah, dan model yang sudah dilatih sebelumnya menghemat banyak waktu. Selain itu, komunitasnya sangat membantu saat saya terjebak. […] Kurva pembelajaran sangat curam. Terutama bagi pemula. Terkadang pesan kesalahan terlalu rumit untuk dipahami, dan debugging menjadi frustrasi. Selain itu, TensorFlow membutuhkan daya komputasi yang besar, yang bisa menjadi masalah jika Anda tidak memiliki hardware high-end.

🧠 Fakta Menarik: Peneliti menemukan bahwa model bahasa sering menyarankan paket perangkat lunak yang tidak ada. Sekitar 19,7% dari contoh kode yang disertakan menggunakan nama yang dibuat-buat, yang dapat memicu serangan squatting.

7. Azure Machine Learning (Terbaik untuk mengintegrasikan alur kerja ML dengan layanan cloud Microsoft)

Microsoft Azure: Alternatif Hugging Face untuk memahami berbagai alat

melalui Microsoft Azure

Azure ML menjadi pilihan alami jika organisasi Anda sudah menggunakan Microsoft. Alat ini menyediakan antarmuka point-and-click untuk pengguna bisnis dan lingkungan pemrograman lengkap untuk ilmuwan data.

AutoML menangani tugas berat saat Anda membutuhkan hasil cepat, secara otomatis mencoba algoritma dan hiperparameter yang berbeda. Sementara itu, integrasi dengan Power BI memungkinkan model Anda langsung terhubung ke dashboard eksekutif.

Anda mendapatkan kontrol versi yang andal untuk model, alur kerja penyebaran otomatis, dan pemantauan yang memberi tahu Anda ketika kinerja model mulai menurun.

Fitur terbaik Azure Machine Learning

Jadwalkan alur kerja retraining otomatis yang aktif saat data baru tersedia atau kinerja model menurun
Buat lingkungan Docker kustom untuk pelatihan dan deployment model yang dapat direproduksi di berbagai target komputasi
Implementasikan fitur interpretabilitas model yang menjelaskan prediksi menggunakan LIME, SHAP, dan teknik interpretabilitas lainnya
Atur pemantauan pergeseran data yang memberi peringatan saat data masuk berbeda secara signifikan dari dataset pelatihan
Kelola kluster komputasi yang secara otomatis menyesuaikan skala berdasarkan permintaan beban kerja sambil mengoptimalkan efisiensi biaya

Batasan Azure Machine Learning

Ada kekhawatiran tentang ketergantungan pada vendor bagi organisasi yang menggunakan strategi multi-cloud
Fleksibilitas yang terbatas dibandingkan dengan alternatif Hugging Face sumber terbuka

Harga Azure Machine Learning

Penawaran harga khusus

Ulasan dan penilaian Azure Machine Learning

G2: 4. 3/5 (85+ ulasan)
Capterra: 4.5/5 (30 ulasan)

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Azure Machine Learning?

Seperti yang dibagikan di G2:

Layanan ini mudah digunakan dan memiliki banyak fitur menarik untuk mengunggah data dan mengidentifikasi pola di dalamnya. Antarmukanya bisa lebih baik, tetapi sesuai dengan kebutuhan saya. Jika Anda ragu tentang implementasinya, banyak informasi tersedia di web atau Anda dapat meminta bantuan langsung dari dukungan Microsoft.

Layanan ini mudah digunakan dan memiliki banyak fitur menarik untuk mengunggah data dan mengidentifikasi pola di dalamnya. Antarmukanya bisa lebih baik, tetapi sesuai dengan kebutuhan saya. Jika Anda ragu tentang implementasinya, banyak informasi tersedia di web atau Anda dapat meminta bantuan langsung dari dukungan Microsoft.

8. Google Gemini (Terbaik untuk memproses berbagai jenis konten dalam satu interaksi)

Google Cloud Gemini: Alternatif Hugging Face

melalui Google Gemini

Gemini dari Google dapat memahami berbagai jenis konten secara bersamaan. Anda dapat menampilkan grafik dan mengajukan pertanyaan tentang data, atau mengunggah gambar dan berdiskusi tentang apa yang terjadi di dalamnya. Kemampuan matematika dan pemrogramannya sangat kuat. Ia dapat menyelesaikan persamaan kompleks langkah demi langkah dan menjelaskan alasannya.

Jendela konteks dapat menangani jumlah teks yang sangat besar, menjadikannya berguna untuk menganalisis makalah penelitian lengkap atau dokumen yang panjang. Yang menarik adalah bagaimana jendela ini mempertahankan alur percakapan di berbagai jenis konten tanpa kehilangan fokus pada topik yang sedang dibahas.

Fitur terbaik Google Gemini

Terjemahkan antara puluhan bahasa sambil mempertahankan konteks dan nuansa budaya dalam teks asli
Generate dan eksekusi kode Python langsung dalam percakapan, menampilkan hasil dan mendebug kesalahan secara real-time
Ekstrak data terstruktur dari sumber tidak terstruktur seperti kwitansi, formulir, dan dokumen tulisan tangan
Analisis komponen visual dan audio secara bersamaan untuk ringkasan video yang detail dari konten video
Lakukan tugas penalaran kompleks yang memerlukan penggabungan informasi dari berbagai sumber dan jenis konten

Batasan Google Gemini

Ketersediaan terbatas di beberapa wilayah dan untuk kasus penggunaan tertentu
Pilihan penyesuaian model yang lebih terbatas dibandingkan dengan alternatif yang sudah mapan
Pengguna telah mengutarakan kekhawatiran terkait privasi data di dalam ekosistem Google

Harga Google Gemini

Gratis
Tingkat berbayar: Harga bervariasi untuk setiap model

Ulasan dan penilaian Google Gemini

G2: 4.4/5 (245+ ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

🧠 Fakta Menarik: Anda mungkin berpikir model yang lebih baik akan membuat lebih sedikit kesalahan, tetapi hal sebaliknya bisa terjadi. Seiring LLM menjadi lebih besar dan canggih, mereka terkadang lebih sering mengalami halusinasi, terutama saat diminta fakta. Bahkan versi terbaru menunjukkan kesalahan dengan lebih percaya diri, yang membuatnya lebih sulit untuk dideteksi.

9. Microsoft Copilot (Terbaik untuk meningkatkan produktivitas dalam aplikasi Microsoft Office)

Microsoft Copliot: Bantuan bawaan dalam ekosistem Microsoft

melalui Microsoft Copilot

Copilot terintegrasi dalam aplikasi Microsoft yang Anda gunakan sehari-hari, yang mengubah cara AI bekerja dalam praktiknya. Ia memahami konteks kerja Anda—gaya penulisan Anda, data yang Anda analisis, bahkan riwayat pertemuan Anda.

Minta untuk membuat presentasi, dan ia akan mengambil informasi relevan dari dokumen dan email terbaru Anda.

Integrasi Excel-nya sangat cerdas, membantu Anda menganalisis data menggunakan bahasa alami daripada rumus kompleks. Bagian terbaiknya? Kurva pembelajaran Anda minimal karena antarmuka alat kolaborasi AI ini didasarkan pada konvensi Microsoft yang sudah familiar.

Fitur terbaik Microsoft Copilot

Ubah data mentah menjadi presentasi PowerPoint yang menarik menggunakan templat dan pedoman branding yang sudah ada
Otomatiskan tugas Excel yang berulang seperti tabel pivot, format bersyarat, dan pembuatan rumus melalui perintah percakapan
Buat draf agenda rapat dan email tindak lanjut berdasarkan undangan kalender dan catatan rapat sebelumnya
Desain dokumen profesional menggunakan gaya bawaan dan saran pemformatan yang sesuai dengan standar organisasi Anda

Batasan Microsoft Copilot

Alat ini memerlukan langganan Microsoft 365 dan komitmen terhadap ekosistem Microsoft, serta memiliki fungsi terbatas di luar aplikasi Microsoft
Kinerja yang tidak konsisten di berbagai aplikasi Office

Harga Microsoft Copilot

Gratis
Copilot Pro: $20/bulan
Copilot untuk Microsoft 365: $30 per bulan per pengguna (dibayar secara tahunan)

Ulasan dan penilaian Microsoft Copilot

G2: 4. 4/5 (85+ ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Microsoft Copilot?

Seorang pengguna Reddit mengatakan:

Saya menggunakannya setiap hari untuk membantu saya dengan fungsi Excel yang lebih rumit. Jika saya memiliki ide konseptual tentang cara memanipulasi data, saya akan menjelaskan situasinya, dan Copilot hampir selalu memberikan solusi yang praktis dan dapat digunakan. Hal ini telah membantu saya menjadi lebih familiar dan nyaman dengan fungsi array.

Saya menggunakannya setiap hari untuk membantu saya dengan fungsi Excel yang lebih rumit. Jika saya memiliki ide konseptual tentang cara memanipulasi data, saya akan menjelaskan situasinya, dan Copilot hampir selalu memberikan solusi praktis dan dapat digunakan. Hal ini telah membantu saya menjadi lebih familiar dan nyaman dengan fungsi array.

10. IBM WatsonX (Terbaik untuk penerapan AI di lingkungan bisnis yang sangat diatur)

IBM WatsonX: Alternatif Hugging Face untuk kebutuhan perusahaan

melalui IBM WatsonX

IBM merancang WatsonX khusus untuk organisasi yang tidak dapat mengambil risiko dengan AI—seperti bank, rumah sakit, dan lembaga pemerintah. Setiap keputusan model dicatat, menciptakan jejak audit yang dihargai oleh tim kepatuhan.

Platform ini menawarkan solusi khusus industri, memungkinkan organisasi kesehatan untuk memanfaatkan model yang dilatih menggunakan literatur medis dan organisasi layanan keuangan untuk memperoleh kemampuan penilaian risiko.

Tergantung pada persyaratan sensitivitas data Anda, Anda dapat mengimplementasikan model di lingkungan on-premises, di cloud IBM, atau dalam konfigurasi hybrid. Fitur tata kelola memungkinkan Anda menetapkan batasan dan memantau output AI untuk mendeteksi bias atau perilaku yang tidak terduga.

Fitur terbaik IBM WatsonX

Implementasikan pemantauan keadilan yang secara otomatis mendeteksi dan memperbaiki bias dalam prediksi model di berbagai kelompok demografis
Buat templat prompt AI kustom dengan fitur pengaman bawaan yang mencegah respons AI yang berbahaya atau tidak pantas
Buat laporan kepatuhan terperinci yang menampilkan keputusan model dan penggunaan data untuk audit regulasi dan dokumentasi
Uji ketahanan model menggunakan contoh adversarial dan kasus tepi untuk mengidentifikasi potensi kerentanan sebelum deployment
Bangun alur kerja dengan keterlibatan manusia (human-in-the-loop) di mana keputusan kritis memerlukan persetujuan manual sebelum eksekusi

Batasan IBM WatsonX

Biaya yang lebih tinggi dibandingkan dengan alternatif Hugging Face yang berbasis cloud
Persyaratan pengaturan dan konfigurasi cukup kompleks
Platform ini memiliki siklus inovasi yang lebih lambat dibandingkan dengan platform AI yang lebih baru
Dukungan komunitas yang terbatas dan ekstensi pihak ketiga

Harga IBM WatsonX

Gratis
Essentials: Mulai dari $0/bulan (Model bayar sesuai penggunaan)
Standar: Mulai dari $1.050/bulan (Model bayar sesuai penggunaan)

Ulasan dan penilaian IBM WatsonX

G2: 4.5/5 (84+ ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang IBM WatsonX?

Berdasarkan ulasan G2:

Sebagai pengembang, saya menghargai bagaimana platform ini menggabungkan fleksibilitas dengan struktur, menawarkan berbagai jenis model mulai dari ML klasik hingga model bahasa besar. Antarmuka pengguna (UI) yang bersih dan integrasi yang mudah dengan kerangka kerja cloud dan keamanan yang sudah ada membantu mempercepat siklus eksperimen tanpa mengorbankan tata kelola. […] Meskipun platform ini sangat powerful, bisa terasa membingungkan pada awalnya, terutama saat mengatur alur kerja yang lebih disesuaikan. Selain itu, harga bisa lebih transparan bagi pengguna yang masih menjajaki opsi sebelum berkomitmen pada tingkat enterprise. Tutorial onboarding yang ditingkatkan untuk pengembang baru di ekosistem IBM akan menjadi tambahan yang disambut baik.

Sebagai pengembang, saya menghargai bagaimana platform ini menggabungkan fleksibilitas dengan struktur, menawarkan berbagai jenis model mulai dari ML klasik hingga model bahasa besar. Antarmuka pengguna (UI) yang bersih dan integrasi yang mudah dengan kerangka kerja cloud dan keamanan yang sudah ada membantu mempercepat siklus eksperimen tanpa mengorbankan tata kelola. […] Meskipun platform ini sangat powerful, bisa terasa membingungkan pada awalnya, terutama saat mengatur alur kerja yang lebih disesuaikan. Selain itu, harga bisa lebih transparan bagi pengguna yang masih menjajaki opsi sebelum berkomitmen pada tingkat enterprise. Tutorial onboarding yang ditingkatkan untuk pengembang baru di ekosistem IBM akan menjadi tambahan yang disambut baik.

🎥 Tonton: Coba agen AI pertama Anda yang merespons secara kontekstual terhadap pekerjaan Anda. Dengarkan langsung dari Zeb Evans, pendiri dan CEO ClickUp:

11. BigML.com (Terbaik untuk membangun model prediktif tanpa perlu coding atau keahlian teknis)

BigML.com: Pengelolaan data yang disederhanakan

melalui BigML

Antarmuka visual BigML memungkinkan Anda membangun model prediktif dengan menyeret dan meletakkan dataset daripada menulis kode yang rumit. Unggah file CSV data pelanggan, dan BigML membantu Anda memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan berhenti berlangganan.

Platform ini secara otomatis menangani pra-pemrosesan data, pemilihan fitur, dan validasi model. Yang membuat BigML dapat diandalkan adalah cara penjelasannya terhadap prediksi. Anda mendapatkan visualisasi yang jelas menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model, sehingga memudahkan untuk mempresentasikan hasil kepada pemangku kepentingan yang perlu memahami alasan di balik rekomendasi AI.

Fitur terbaik BigML.com

Generate wawasan dan rekomendasi otomatis dari data Anda menggunakan penjelasan dalam bahasa alami yang dapat dipahami oleh tim non-teknis
Gabungkan beberapa algoritma untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengurangi risiko overfitting dengan model ensembel
Lakukan analisis clustering untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dan segmen pelanggan dalam data bisnis Anda
Bangun model peramalan deret waktu untuk perencanaan persediaan, peramalan permintaan, dan proyeksi keuangan
Ekspor logika prediksi sebagai aplikasi mandiri atau terintegrasikan langsung ke dalam sistem bisnis yang sudah ada

Batasan BigML.com

Platform ini memiliki dukungan terbatas untuk deep learning dan arsitektur jaringan saraf
Pilihan kustomisasi yang lebih sedikit dibandingkan dengan platform berbasis pemrograman
Komunitas dan ekosistem alat pihak ketiga yang lebih kecil
Kurang cocok untuk penelitian terdepan dan pendekatan eksperimental

Harga BigML.com

uji coba gratis selama 14 hari
Standard Prime: $30/bulan

Ulasan dan peringkat BigML.com

G2: 4.7/5 (20+ ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

12. LangChain (Terbaik untuk mengembangkan aplikasi AI kompleks dengan banyak komponen)

LangChain: Hubungkan model AI dengan API

melalui LangChain

LangChain memecahkan masalah menghubungkan model AI dengan aplikasi dunia nyata. Anda dapat membangun sistem yang mencari informasi di basis data, memanggil API eksternal, dan menjaga riwayat percakapan di seluruh interaksi.

Kerangka kerja ini menyediakan komponen siap pakai untuk pola umum seperti RAG, di mana model AI dapat mengakses dan mengutip dokumen spesifik. Anda dapat menggabungkan berbagai layanan AI, misalnya menggunakan satu model untuk memahami niat pengguna dan model lain untuk menghasilkan respons.

Selain itu, kemampuan agen LLM LangChain bersifat open-source dan model-agnostik, sehingga Anda tidak terikat pada penyedia AI tertentu.

Fitur terbaik LangChain

Debug alur kerja AI yang kompleks menggunakan alat pelacakan dan pencatatan bawaan yang menunjukkan secara tepat bagaimana data mengalir antara komponen
Simpan panggilan API yang mahal dan respons model untuk mengurangi biaya dan meningkatkan kinerja aplikasi
Tangani kesalahan dengan elegan menggunakan logika retry dan mekanisme cadangan saat layanan AI tidak tersedia
Buat kerangka kerja evaluasi kustom untuk menguji kinerja aplikasi AI di berbagai skenario dan dataset
Implementasikan respons streaming untuk aplikasi real-time di mana pengguna memerlukan umpan balik instan selama proses yang berjalan lama

Batasan LangChain

Membutuhkan pengetahuan pemrograman dan pemahaman tentang konsep AI
Kecepatan pengembangan yang cepat dapat menyebabkan perubahan yang merusak dan ketidakstabilan
Beban kinerja akibat lapisan abstraksi dalam aplikasi kompleks
Alat pemantauan dan debugging bawaan yang terbatas untuk lingkungan produksi

Harga LangChain

Pengembang: Mulai dari $0/bulan (kemudian bayar sesuai penggunaan)
Plus: Mulai dari $39/bulan (lalu bayar sesuai penggunaan)
Enterprise: Harga khusus

Ulasan dan peringkat LangChain

G2: Tidak cukup ulasan
Capterra: Tidak cukup ulasan

💡 Tips Pro: Sebelum menginvestasikan sumber daya ke dalam LLM besar, bangunlah pipeline pengambilan informasi yang kuat yang dapat menyaring konteks dengan presisi. Kebanyakan halusinasi dimulai dari masukan yang berisik, bukan karena keterbatasan model.

13. Weights & Biases (Terbaik untuk melacak dan membandingkan hasil eksperimen pembelajaran mesin)

Weights & Biases: Alternatif Hugging Face dengan statistik pelatihan model

melalui Weights & Biases

Weights & Biases mencegah ML menjadi kumpulan eksperimen yang terlupakan dan hasil yang hilang. Platform ini secara otomatis mencatat semua hal tentang pelatihan model Anda: hiperparameter, metrik, versi kode, dan bahkan kinerja sistem.

Ketika sesuatu berjalan dengan baik, Anda dapat dengan mudah mengulanginya. Ketika eksperimen gagal, Anda dapat melihat dengan tepat apa yang salah.

Alat visualisasi membantu Anda mengidentifikasi tren di seluruh ratusan putaran pelatihan, menentukan pendekatan mana yang memberikan kinerja terbaik. Tim menyukai fitur kolaborasi karena semua orang dapat melihat apa yang sedang dicoba oleh orang lain tanpa mengganggu pekerjaan satu sama lain.

Fitur terbaik Weights & Biases

Atur pemindaian hiperparameter otomatis yang mengeksplorasi kombinasi parameter yang berbeda dan mengidentifikasi konfigurasi optimal
Buat dasbor kustom dengan grafik interaktif yang diperbarui secara real-time seiring berjalannya eksperimen
Tag dan atur eksperimen menggunakan metadata kustom untuk menemukan hasil yang relevan di proyek penelitian besar
Bagikan hasil eksperimen secara eksternal menggunakan laporan publik yang tidak mengungkapkan kode atau data sensitif
Analisis kinerja pelatihan untuk mengidentifikasi masalah penggunaan GPU dan mengoptimalkan alokasi sumber daya

Batasan Weights & Biases

Alat ini menambahkan kompleksitas tambahan untuk proyek sederhana yang tidak memerlukan pelacakan yang ekstensif
Biaya dapat meningkat dengan cepat untuk tim besar dan pelacakan eksperimen yang luas
Telah ada ulasan mengenai dokumentasi teknis yang tidak memadai

Harga Weights & Biases

Dihosting di cloud

Gratis
Pro: Mulai dari $50/bulan
Enterprise: Harga khusus

Dihosting secara pribadi

Gratis untuk penggunaan pribadi
Advanced Enterprise: Harga khusus

Ulasan dan penilaian Weights & Biases

G2: 4.7/5 (40+ ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Weights & Biases?

Di Reddit, seorang pengguna mengatakan:

Saya menggunakan WandB dalam pekerjaan saya selama berjam-jam setiap hari. Ini adalah alat paling lengkap untuk aplikasi ini, tetapi kinerjanya sangat buruk.

Saya menggunakan WandB dalam pekerjaan saya selama berjam-jam setiap hari. Ini adalah alat paling lengkap untuk aplikasi ini, tetapi kinerjanya sangat buruk.

📮 Wawasan ClickUp: Hanya 12% responden survei kami yang menggunakan fitur AI yang terintegrasi dalam paket produktivitas. Tingkat adopsi yang rendah ini menunjukkan bahwa implementasi saat ini mungkin kurang memiliki integrasi yang mulus dan kontekstual yang dapat mendorong pengguna untuk beralih dari platform percakapan mandiri yang mereka sukai.

Misalnya, apakah AI dapat menjalankan alur kerja otomatisasi berdasarkan prompt teks biasa dari pengguna? ClickUp Brain bisa ! AI ini terintegrasi secara mendalam ke setiap aspek ClickUp, termasuk namun tidak terbatas pada merangkum percakapan, menyusun atau menyempurnakan teks, mengambil informasi dari ruang kerja, menghasilkan gambar, dan banyak lagi!

Bergabunglah dengan 40% pelanggan ClickUp yang telah mengganti 3+ aplikasi dengan aplikasi serba guna kami untuk pekerjaan!

14. ClearML (Terbaik untuk mengotomatisasi alur kerja operasi machine learning end-to-end)

ClearML: Manfaatkan kemampuan integrasi untuk manajemen data

melalui ClearML

ClearML mengatasi tantangan operasional dalam mengelola model machine learning di lingkungan produksi. Platform ini secara otomatis melacak setiap aspek alur kerja ML Anda, mulai dari pra-pemrosesan data hingga deployment model, menciptakan jejak audit lengkap tanpa upaya manual.

Ketika model mengalami masalah dalam produksi, Anda dapat melacak masalah tersebut kembali ke perubahan data spesifik atau modifikasi kode. Kemampuan pelatihan terdistribusi memungkinkan Anda menskalakan eksperimen di seluruh mesin dan penyedia cloud secara mulus.

Selain itu, orkestrasi pipeline mengotomatiskan tugas-tugas berulang seperti validasi data, retraining model, dan persetujuan deployment.

Fitur terbaik ClearML

Jadwalkan eksperimen untuk dijalankan secara otomatis pada jam-jam sepi untuk mengoptimalkan biaya komputasi dan pemanfaatan sumber daya
Bandingkan kinerja model di berbagai dataset dan periode waktu menggunakan metrik evaluasi standar
Integrasikan dengan pipeline CI/CD dan alat deployment yang sudah ada menggunakan artefak kustom dan registri model
Implementasikan deployment biru-hijau untuk model ML dengan kemampuan rollback otomatis saat kinerja menurun
Generate dokumen kepatuhan secara otomatis untuk industri yang diatur yang memerlukan tata kelola model yang detail

Batasan ClearML

Pengaturan awal yang rumit dan konfigurasi untuk fitur-fitur lanjutan
Kurva pembelajaran bagi tim yang beralih dari manajemen alur kerja yang lebih sederhana
Pemantauan yang membutuhkan banyak sumber daya dari ClearML dapat memengaruhi kinerja sistem
Integrasi yang terbatas dibandingkan dengan alternatif Hugging Face yang lebih mapan

Harga ClearML

Gratis
Pro: $15/bulan per pengguna + biaya penggunaan (untuk tim dengan hingga 10 anggota)
Skala: Harga kustom
Enterprise: Harga khusus

Ulasan dan penilaian ClearML

G2: Tidak cukup ulasan
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang ClearML?

Seperti yang dibagikan di Reddit:

Kami menggunakan ClearML secara eksklusif untuk pelacakan eksperimen, dan kami telah menghosting sendiri baik ClearML Server maupun ClearML Agent di infrastruktur internal kami. Hingga saat ini, pengalaman kami dengan ClearML sangat baik—terutama dalam manajemen eksperimen, reproduibilitas, dan alur kerja deployment.

Kami menggunakan ClearML secara eksklusif untuk pelacakan eksperimen, dan kami telah menghosting sendiri baik ClearML Server maupun ClearML Agent di infrastruktur internal kami. Hingga saat ini, pengalaman kami dengan ClearML sangat baik—terutama dalam manajemen eksperimen, reproduibilitas, dan alur kerja deployment.

🔍 Tahukah Anda? Sistem hibrida secara konsisten outperform metode tunggal. Integrasikan kedua pendekatan dalam mesin pencari AI Anda untuk menyeimbangkan pemahaman semantik dengan presisi pencocokan yang tepat.

15. Amazon SageMaker (Terbaik untuk mengelola siklus hidup ML secara lengkap di infrastruktur AWS)

Amazon SageMaker: Fitur canggih dalam ekosistem AWS

melalui Amazon SageMaker

SageMaker merupakan pilihan yang tepat jika Anda sudah menggunakan AWS dan membutuhkan kemampuan ML yang dapat berintegrasi dengan mulus ke infrastruktur yang sudah ada. Notebook yang dikelola secara otomatis menghilangkan kerumitan pengaturan server, sementara algoritma bawaan menangani kasus penggunaan umum tanpa perlu pemrograman kustom.

Ground Truth membantu menciptakan dataset pelatihan berkualitas tinggi melalui alur kerja anotasi yang dikelola, yang sangat berguna ketika diperlukan penandaan manual oleh manusia untuk data gambar atau teks.

Ketika model siap untuk produksi, SageMaker menangani kompleksitas deployment seperti load balancing dan auto-scaling. Semua biaya ditagih melalui akun AWS yang sudah ada, memudahkan pengelolaan biaya.

Fitur terbaik Amazon SageMaker

Latih model menggunakan infrastruktur terkelola yang secara otomatis mengalokasikan sumber daya berdasarkan ukuran dataset dan persyaratan komputasi
Deploy model melalui endpoint yang skalabel yang dapat menangani lonjakan lalu lintas dan secara otomatis menyesuaikan kapasitas komputasi berdasarkan permintaan
Optimalkan kinerja model menggunakan penyesuaian hiperparameter otomatis yang menguji ribuan kombinasi untuk menemukan pengaturan optimal
Pantau model produksi menggunakan integrasi CloudWatch yang melacak akurasi prediksi, latensi, dan metrik kualitas data

Batasan Amazon SageMaker

Struktur harga yang kompleksnya dapat menyebabkan biaya tak terduga untuk penggunaan skala besar, karena tidak jelas
Ada kurva pembelajaran yang harus dilalui bagi tim yang belum familiar dengan ekosistem dan layanan AWS
Antarmuka alat ini dapat lambat atau sulit dinavigasi karena adanya gangguan
Menggunakan Amazon SageMaker membuat migrasi ke penyedia cloud lain menjadi sulit

Harga Amazon SageMaker

SageMaker Unified Studio: Gratis
Penawaran harga khusus

Ulasan dan penilaian Amazon SageMaker

G2: 4. 3/5 (45 ulasan)
Capterra: Tidak cukup ulasan

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang Amazon SageMaker?

Menurut ulasan G2:

Yang paling saya sukai dari Amazon SageMaker adalah kemampuannya untuk mengelola seluruh siklus hidup machine learning dalam satu platform terintegrasi. Ini menyederhanakan proses pembuatan, pelatihan, dan deployment model sambil menawarkan skalabilitas dan alat-alat canggih seperti SageMaker Studio dan penyesuaian model otomatis.

Yang paling saya sukai dari Amazon SageMaker adalah kemampuannya untuk mengelola seluruh siklus hidup machine learning dalam satu platform terintegrasi. Ini menyederhanakan proses pembangunan, pelatihan, dan deployment model sambil menawarkan skalabilitas dan alat-alat canggih seperti SageMaker Studio dan penyesuaian model otomatis.

💡 Tips Pro: Jangan melatih apa yang tidak dapat Anda strukturkan. Sebelum melompat ke fine-tuning, tanyakan: Apakah ini dapat diselesaikan dengan logika terstruktur ditambah model dasar? Misalnya, daripada melatih model untuk mendeteksi jenis faktur, tambahkan klasifikasi sederhana yang menyaring berdasarkan metadata terlebih dahulu.

Optimalkan Alur Kerja Anda dengan ClickUp

Ada banyak alternatif Hugging Face di luar sana, tetapi mengapa hanya berhenti pada model dan API?

ClickUp membawa pengalaman ke level berikutnya.

Dengan ClickUp Brain dan Brain MAX, Anda dapat menulis lebih cepat, merangkum hal-hal dalam hitungan detik, dan menjalankan otomatisasi yang memahami Anda. Fitur ini terintegrasi langsung ke dalam tugas, dokumen, dan obrolan Anda, sehingga Anda tidak perlu berpindah antar alat atau tab.

Daftar ke ClickUp dan lihat mengapa ini adalah alternatif Hugging Face terbaik di kelasnya! ✅