Dapatkan API Key OpenAI
Untuk: Tenant Danum. Digunakan untuk RAG embedding (pencarian knowledge base) + LLM fallback. Waktu: 5 menit.
Kenapa OpenAI (bukan hanya Claude)?
Danum pakai text-embedding-3-small dari OpenAI untuk RAG (retrieval-augmented generation): mencari chunk relevan dari knowledge base sebelum dijawab pakai Claude. Model embedding Anthropic belum production-ready untuk teks multi-bahasa (Indonesia), jadi OpenAI tetap dipakai untuk embedding.
Langkah
1. Buat akun OpenAI
- Buka https://platform.openai.com/signup
- Daftar pakai email atau Google.
- Verifikasi nomor HP (wajib untuk akses API).
2. Setup billing
- Setelah login, buka https://platform.openai.com/account/billing/overview
- Klik Add payment method dan input kartu kamu.
- Tambahkan credit (minimum $5). OpenAI juga menagih per request.
- Set usage limit di https://platform.openai.com/account/billing/limits (kami rekomendasikan $30/bulan sebagai awal).
3. Generate API key
- Buka https://platform.openai.com/api-keys
- Klik Create new secret key.
- Beri nama (misal
danum-ai-production). - Salin key (format
sk-*, sekitar 50 karakter). Simpan di password manager kalau perlu.
4. Input di dashboard Danum
- Buka https://ai.numintek.com/app/settings/llm-keys
- Cari OpenAI API Key.
- Paste dan save.
- Berlaku dalam 60 detik.
Estimasi biaya
text-embedding-3-small: $0,02 per 1 juta token (sekitar Rp 310). Untuk knowledge base 1000 dokumen (rata-rata 3000 kata each = 4M token), re-embed penuh sekali biayanya sekitar Rp 1.240. Embedding per-query (per pertanyaan user) sekitar Rp 0,01 each.
Model LLM fallback gpt-4o-mini: $0,15 / $0,60 per 1 juta input/output token - jauh lebih murah dari Claude Sonnet.
Troubleshooting
T: Error You exceeded your current quota.
Top up credit di dashboard billing OpenAI.
T: RAG retrieval tidak akurat.
Cek dokumen sudah ter-ingest (Knowledge > Documents > status = READY). Re-index kalau baru saja upload banyak dokumen.
T: Wajib atau opsional?
- Wajib kalau kamu pakai fitur Knowledge Base + RAG.
- Opsional kalau AI agent kamu hanya percakapan biasa tanpa document retrieval.