NUSA TENGGARA BARAT — Indosat Ooredoo Hutchison meluncurkan Indosat Intelligence Suite, platform orkestrasi AI berisi lebih dari 300 model yang otomatis memilih model paling efisien untuk tiap permintaan bisnis. Platform ini menjawab persoalan biaya token yang sering luput dihitung perusahaan saat mengadopsi kecerdasan buatan. Pendekatan model-agnostic membuat pengguna tidak terikat pada satu penyedia AI tertentu.
Peluncuran Indosat Intelligence Suite berlangsung di sela media roundtable bersama perusahaan keamanan F5 di JW Marriott, Singapura, Jumat (9/10/2026). Platform ini menyasar perusahaan yang sudah memakai AI tetapi kesulitan mengendalikan pengeluaran token dari tiap model yang mereka akses.
Token menjadi satuan biaya yang muncul setiap kali perusahaan mengirim prompt atau menerima jawaban dari model AI. Semakin boros prompt dikirim ke model berkapasitas besar, semakin besar pula tagihan yang harus dibayar.
Mengapa Token Jadi Sumber Kebocoran Biaya
Vikram Sinha, President Director & Chief Executive Officer Indosat Ooredoo Hutchison, menyebut token sebagai mata uang baru dalam operasional AI perusahaan. Menurutnya, banyak perusahaan baru menyadari pembengkakan biaya setelah tagihan membengkak.
"Token adalah mata uang. Jika sesuatu dapat dilakukan dalam 100 token, tetapi Anda menghabiskan 1.000 token, maka Anda takut. Ada kebocoran. Biaya naik. Dan kemudian Anda menyalahkan AI," ujar Vikram.
Pemilihan model yang tidak tepat memperparah masalah. Model dengan kemampuan tinggi kerap dipakai untuk tugas sederhana, sehingga perusahaan membayar lebih mahal daripada yang seharusnya.
Cara Lapisan Orkestrasi Bekerja
Indosat Intelligence Suite tidak sekadar meneruskan prompt pengguna ke satu model AI. Platform ini menentukan sendiri model mana yang ditugaskan mengerjakan permintaan berdasarkan beberapa parameter, termasuk jenis paket yang dibeli pengguna.
"Jika prompt-nya katakanlah buatkan gambar, maka tergantung pada pengguna, paket apa yang mereka beli, kami dapat memutuskan apakah mereka ingin menggunakan model sumber tertutup atau model sumber terbuka. Lapisan orkestrasi yang kami bangun memutuskan, berdasarkan prompt dan output yang diharapkan, model apa yang harus digunakan," jelas Vishal Gupta, Chief TechCo Transformation and Procurement Indosat.
Mekanisme itu membuat perusahaan bisa menekan konsumsi token tanpa harus menurunkan kualitas hasil. Model sumber terbuka dipakai untuk tugas ringan, sementara model sumber tertutup disiapkan untuk permintaan yang butuh akurasi lebih tinggi.
Observability dan Transparansi Biaya
Salah satu kemampuan utama platform ini adalah observability dan transparansi penggunaan. Pengguna dapat melihat kebutuhan bisnis, biaya, kinerja, serta jumlah token yang terpakai dari setiap permintaan.
"Salah satu kemampuan utama platform ini adalah observability dan transparansi. Ketika mengejar suatu hasil, Anda seharusnya tidak perlu terlalu memikirkan model apa yang digunakan. Lagi pula, model-model AI akan terus berubah. Bahkan, perubahannya bisa terjadi setiap minggu," kata Chad Wallen, Global Chief Revenue Officer F5.
Data tersebut menjadi dasar pengambilan keputusan, misalnya kapan perusahaan perlu beralih ke model lain atau menyesuaikan paket langganan.
Model Agnostic, Tidak Terikat Satu Penyedia
Indosat Intelligence Suite bersifat model agnostic. Artinya, perusahaan tidak terikat pada satu model atau satu penyedia AI tertentu meski lanskap model berubah cepat.
"Dengan transparansi atas seluruh aspek tersebut, Anda dapat mengambil keputusan untuk mendapatkan hasil yang tepat. Dan semua itu tidak bergantung pada satu model tertentu. Platform ini bersifat model agnostic atau tidak terikat pada model tertentu," pungkas Chad.
Vikram menambahkan, yang dibutuhkan pengguna sebenarnya bukan soal model terbuka atau tertutup. "Apa yang mereka inginkan adalah bukan soal model tertutup atau terbuka. Mereka menginginkan hasil yang bisa diperoleh dengan biaya serendah mungkin dan dengan cara yang aman," cetusnya.
Bagi pelaku bisnis digital di Indonesia, kehadiran platform orkestrasi semacam ini berpotensi mengubah cara perusahaan menghitung anggaran AI. Alih-alih menebak-nebak model mana yang paling murah, perusahaan bisa menyerahkan keputusan teknis ke lapisan orkestrasi sambil memantau biaya token secara real time.
