Baru-baru ini saya menghadiri konferensi yang sama sekali tidak berhubungan dengan AI, tetapi ternyata ada sesi tentang AI. Saya tidak terlalu berharap banyak.
Ada ceramah tentang bagaimana menggunakan AI dapat meningkatkan produktivitas dua kali lipat, bahkan sepuluh atau seratus kali lipat, seperti omong kosong. Karena pekerjaan saya bersifat fisik, saya menganggap AI sebagai urusan orang lain.
Namun, di tengah-tengah acara ada survei yang menanyakan berapa banyak biaya langganan yang kita keluarkan. Seorang pembicara mengatakan dia menghabiskan hampir 1 juta won, dan dua orang dari 20-30 peserta lainnya menghabiskan lebih dari 800 ribu won... Sebagian besar menghabiskan lebih dari 100 ribu won, sedangkan saya dan satu orang lain hanya menghabiskan sekitar 20 ribu won...
Saya terkejut di situ, dan sang pembicara yang saya kira akan memberikan ceramah yang realistis malah bercerita tentang hal-hal yang sulit dipercaya. Saya jadi penasaran, jadi setelah pulang ke rumah, saya mengeluarkan koleksi Dragon Ball yang telah saya kumpulkan.
Suatu hari nanti saya ingin belajar deep learning, jadi dengan susah payah saya membeli RTX3090fe bekas. Saya juga ingin mengganti prosesor Ryzen 1700x saya dengan 5700x yang saya pesan di Auction. Karena daya 700 watt dianggap kurang, dengan bantuan Google dan Jeemin, saya juga membeli power supply 1000 watt. Karena RTX tidak muat di casing lama, saya menggantinya dengan casing komputer berusia 8 tahun yang digunakan anak saya.
Saat itu, Gemma4 dirilis dan saya terkejut. Saya mencoba menginstal OpenCLO dan bermain-main dengannya, tetapi hasilnya kurang memuaskan jadi saya berhenti. Kemudian, saya melihat dua anggota AI kami mengunggah panduan penggunaan Qwen3.6, jadi saya pun memberanikan diri untuk mencobanya. Hasilnya lebih baik dari yang saya harapkan, jadi saya masih menggunakannya sampai sekarang.
Meskipun saya merasa model LLM lokal masih kurang baik untuk menulis makalah, saya menggunakan antigravity. Satu-satunya masalah adalah kredit yang habis dengan cepat, jadi saya harus menunggu beberapa hari sebelum bisa menggunakannya lagi.
Beberapa hari yang lalu, saya memutuskan untuk mencoba ClaudeCode untuk penulisan makalah. Ternyata hasilnya lebih baik daripada antigravity. Keuntungan lainnya adalah saya dapat terus bekerja meskipun sedang di luar rumah. Hari ini saya mencobanya untuk pertama kalinya. Saat istirahat siang, saya memeriksa instruksi di ponsel dan kemudian mengeceknya lagi nanti. Hasilnya cukup memuaskan.
Pada saat yang sama, saya mencoba memberikan tugas baru kepada hermes agent. Meskipun Qwen3.6 lokal memiliki keterampilan yang baik, kemampuan logis dan pengetahuannya masih kalah dari Claude Opus. Meskipun saya hanya menggunakan Claude untuk perencanaan, hasilnya sudah jelas berbeda. Hermes agent mampu menyelesaikan tugas-tugas tingkat lanjut dengan baik dan memiliki banyak keterampilan, tetapi saya menyadari bahwa LLM yang menjadi "otak" sangat penting.
Saya sedang menggunakan Qwen3.6-27b secara lokal. Di OpenRouter, model Qwen3.6 plus yang sejenis lebih populer. Deepseek v4 juga dikatakan bagus, tetapi setiap kali saya menggunakannya, terlalu lambat sehingga tidak meninggalkan kesan baik.
Yang saya suka dari OpenRouter adalah kita dapat mencoba berbagai macam model. Yang paling mengejutkan adalah gpt5.5-pro. Output 1 juta token dihargai 180 dolar, jadi saya hanya menggunakannya beberapa kali untuk pertanyaan penting karena biayanya sekitar 50 ribu won per 5 menit. Hasilnya memang memuaskan.
Setelah menghabiskan hampir seluruh hidup saya bekerja sendiri, sekarang saya merasa seperti memiliki dua "budak" atau "pekerja kasar". Setiap hari terasa baru. Saya masih sering menggunakan bahasa hormat kepada AI. Mereka terasa seperti memiliki kepribadian, jadi saya tidak bisa berbicara dengan mereka terlalu informal...
Ini adalah catatan singkat tentang kehidupan saya sebagai pemula di era AI.
