Desain API Agent-First: Cara Membangun API yang Benar-benar Dimengerti oleh AI Agent

Sebagian besar API dirancang untuk developer manusia yang membaca dokumentasi, menelusuri contoh, dan melakukan debug dengan stack trace. Namun pada tahun 2026, konsumen API dengan pertumbuhan tercepat bukanlah manusia — melainkan AI agent. Dan mereka berinteraksi dengan API dengan cara yang sangat berbeda.

Ini adalah kisah tentang bagaimana kami mendesain ulang unified AI API milik LemonData berdasarkan prinsip sederhana: jangan sok pintar, jadilah informatif. Hasilnya adalah apa yang kami sebut sebagai desain API agent-first — dan ini memangkas pemborosan token pengguna kami hingga lebih dari 60%.

Apa Itu Desain API Agent-First?

Desain API agent-first berarti menyusun respons API Anda — terutama respons error — sedemikian rupa sehingga AI agent dapat memahami apa yang salah dan memperbaikinya tanpa bantuan eksternal.

Error API tradisional:

{"error": {"message": "Model not found"}}

Error API agent-first:

{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "message": "Model 'gpt5' not found",
    "did_you_mean": "gpt-4o",
    "suggestions": [{"id": "gpt-4o"}, {"id": "gpt-4o-mini"}],
    "hint": "Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}

Perbedaannya? Dengan API tradisional, agent perlu mencari di web, menemukan dokumentasi, mem-parsing HTML, dan menebak. Dengan API agent-first, ia melakukan koreksi mandiri dalam satu langkah.

Mengapa API Tradisional Gagal bagi AI Agent

Lihat apa yang terjadi ketika sebuah AI agent mengakses API aggregator biasa untuk pertama kalinya:

Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API:   400 {"error": {"message": "Model not found"}}
Agent: (mencari di web untuk "lemondata models list")
Agent: (mengambil halaman dokumentasi, mungkin yang salah)
Agent: (mem-parsing HTML, menemukan nama model)
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API:   200 ✓

Enam langkah. Beberapa network request. Ratusan token terbuang. Dan ini adalah jalur sukses (happy path) — dengan asumsi agent menebak URL dokumentasi yang tepat.

Dengan desain agent-first:

Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API:   400 {"did_you_mean": "gpt-4o", "hint": "Use GET /v1/models..."}
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API:   200 ✓

Dua langkah. Nol pencarian web. Agent melakukan koreksi mandiri hanya dari respons error saja.

Prinsip Utama: Kecerdasan Tetap Berada di Sisi Model

Godaannya adalah membangun API yang "pintar" — mengoreksi nama model secara otomatis, mengarahkan secara diam-diam ke model yang serupa, menambahkan mesin rekomendasi. Kami menolak semua itu.

Ketika sebuah agent mengirimkan model: "gpt5", Anda tidak tahu niatnya. Mungkin ia sedang menguji apakah GPT-5 sudah ada. Mungkin ia memiliki batasan anggaran. Mungkin ia membutuhkan kapabilitas spesifik. Mengarahkan otomatis ke gpt-4o akan mengubah biaya, kualitas output, dan kapabilitas secara diam-diam — tanpa sepengetahuan agent.

Langkah yang tepat adalah gagal dengan cepat dan gagal secara informatif. Berikan semua datanya kepada agent. Biarkan ia yang memutuskan.

Empat Pola Desain API Agent-First

Pola 1: Model Tidak Ditemukan → Saran Fuzzy

{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-4-turbo",
    "suggestions": [
      {"id": "gpt-4o"},
      {"id": "gpt-4o-mini"},
      {"id": "claude-sonnet-4-5"}
    ],
    "hint": "Did you mean 'gpt-4-turbo'? Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}

Field did_you_mean menggunakan resolusi tiga lapis: pemetaan alias statis (dari data produksi, bukan tebakan), pencocokan string yang dinormalisasi, dan bounded edit distance. Semua kandidat divalidasi terhadap daftar model yang aktif — kami tidak pernah menyarankan model yang saat ini sedang offline.

Pola 2: Saldo Tidak Mencukupi → Alternatif yang Sadar Anggaran

{
  "error": {
    "code": "insufficient_balance",
    "balance_usd": 0.12,
    "estimated_cost_usd": 0.35,
    "suggestions": [
      {"id": "gpt-4o-mini", "estimated_cost_usd": 0.02},
      {"id": "deepseek-chat", "estimated_cost_usd": 0.01}
    ],
    "hint": "Insufficient balance. Try a cheaper model or top up."
  }
}

Alih-alih hanya mengatakan "uang tidak cukup," kami memberi tahu agent secara tepat berapa banyak yang ia miliki, berapa banyak yang ia butuhkan, dan model mana yang mampu ia bayar. Agent dapat secara mandiri turun ke model AI yang lebih murah — tanpa perlu campur tangan manusia.

Pola 3: Semua Channel Gagal → Alternatif Langsung (Live)

{
  "error": {
    "code": "all_channels_failed",
    "retryable": true,
    "retry_after": 30,
    "alternatives": [
      {"id": "claude-sonnet-4-5", "status": "available"},
      {"id": "gpt-4o", "status": "available"}
    ],
    "hint": "All channels for 'claude-opus-4-6' temporarily unavailable. Retry in 30s or try an alternative."
  }
}

Daftar alternatives tidaklah statis — ini adalah query langsung terhadap data kesehatan channel kami. Agent mendapatkan informasi real-time tentang apa yang benar-benar berfungsi saat ini.

Pola 4: Terkena Rate Limit → Waktu Percobaan Ulang yang Tepat

{
  "error": {
    "code": "rate_limit_exceeded",
    "retryable": true,
    "retry_after": 8,
    "limit": "1000/min",
    "remaining": 0,
    "hint": "Rate limited. Retry after 8s."
  }
}

Tanpa menebak-nebak. Tanpa exponential backoff yang dimulai dari nilai sembarang. Agent tahu waktu tunggu yang tepat. Untuk informasi lebih lanjut tentang menangani rate limit secara efektif, lihat panduan rate limiting AI API kami.

Respons Sukses Juga Membawa Petunjuk

Ketika sebuah agent memanggil /v1/chat/completions dengan model Claude, responsnya mencakup:

X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages

Kami memberi tahu agent: "ini berhasil, tetapi ada cara yang lebih baik." Agent dapat beralih ke endpoint native pada panggilan berikutnya — mendapatkan akses ke fitur-fitur seperti extended thinking dan prompt caching yang tidak tersedia melalui format yang kompatibel dengan OpenAI.

Kami menempatkan ini di header, bukan di body respons, karena body mengikuti spesifikasi OpenAI/Anthropic. Header adalah titik ekstensi yang aman.

Respons /v1/models sebagai Lembar Contekan Agent

Kami menambahkan tiga field ke setiap model dalam respons /v1/models:

• category — model chat, generator gambar, model video, atau audio? Tidak perlu lagi menebak dari namanya.
• pricing_unit — per token, per gambar, per detik, per request. Sangat penting untuk estimasi biaya.
• cache_pricing — harga prompt cache upstream ditambah diskon semantic cache platform.

Dikombinasikan dengan field yang sudah ada (harga, kapabilitas, alias, token maksimum), sebuah agent dapat membuat keputusan pemilihan model yang sepenuhnya terinformasi hanya dari satu panggilan API.

llms.txt: Bacaan Pertama Agent

Kami menyajikan llms.txt dinamis di api.lemondata.cc/llms.txt — sebuah ringkasan seluruh API yang dapat dibaca oleh mesin. Ini mencakup:

• Template panggilan pertama dengan kode yang berfungsi
• Nama model umum (dihasilkan otomatis dari data penggunaan, bukan hardcoded)
• Semua 12 endpoint beserta parameternya
• Parameter filter untuk penemuan model

Agent yang membaca file ini sebelum panggilan API pertamanya kemungkinan besar akan melakukannya dengan benar pada percobaan pertama.

Berbasis Data, Bukan Berbasis Pengetahuan

Setiap saran dalam sistem kami berasal dari data produksi. Peta alias did_you_mean dibuat dari data error model_not_found yang sebenarnya selama 30 hari di log request kami. Saran model diurutkan berdasarkan pola penggunaan nyata. "Nama model umum" di llms.txt dihasilkan dari database kami.

Kami melacak setiap kegagalan model dalam Redis sorted set. Ketika salah ketik mengumpulkan cukup banyak hit, ia akan dipromosikan ke peta alias. Ketika sebuah model offline, ia secara otomatis menghilang dari semua saran. Sistem ini memperbaiki dirinya sendiri.

Batasan Desain yang Membuatnya Berhasil

Kami menetapkan satu aturan: tidak ada endpoint baru, tidak ada SDK baru, tidak ada breaking changes. Semuanya harus bekerja dalam format error yang kompatibel dengan OpenAI yang sudah ada. Field baru bersifat opsional — klien mana pun yang mengabaikannya akan mendapatkan pengalaman yang sama seperti sebelumnya.

Batasan ini memaksa kami untuk presisi tentang informasi apa yang benar-benar membantu agent melakukan koreksi mandiri, daripada membangun API baru yang rumit yang tidak akan diadopsi oleh siapa pun.

Cara Menerapkan Desain Agent-First pada API Anda Sendiri

Jika Anda membangun API yang akan dikonsumsi oleh AI agent:

1. Setiap error harus dapat ditindaklanjuti — sertakan apa yang salah, mengapa, dan apa yang harus dilakukan selanjutnya
2. Sarankan alternatif, jangan koreksi otomatis — biarkan agent membuat keputusan yang terinformasi
3. Gunakan field terstruktur, bukan prosa — did_you_mean dapat di-parsing, "Apakah maksud Anda..." dalam sebuah string tidak bisa
4. Dasarkan saran pada data nyata — pola penggunaan produksi lebih baik daripada daftar hardcoded
5. Sediakan penemuan (discovery) yang dapat dibaca mesin — llms.txt, spesifikasi OpenAPI, atau daftar model terstruktur
6. Pertahankan kompatibilitas ke belakang — field petunjuk baru harus bersifat aditif, jangan pernah merusak yang sudah ada

FAQ

Apa itu desain API agent-first?

Desain API agent-first adalah pendekatan di mana respons error menyertakan petunjuk terstruktur yang dapat dibaca mesin, yang memungkinkan AI agent untuk melakukan koreksi mandiri tanpa campur tangan manusia atau mencari dokumentasi eksternal.

Bagaimana perbedaan agent-first dengan desain API developer-first?

API developer-first mengoptimalkan keterbacaan manusia: pesan error yang jelas, dokumentasi yang baik, contoh yang membantu. API agent-first menambahkan field terstruktur (did_you_mean, suggestions, hint) yang dapat di-parsing dan ditindaklanjuti oleh mesin secara programatik.

Apakah desain agent-first merusak klien yang sudah ada?

Tidak. Field agent-first bersifat aditif — field tambahan dalam respons JSON. Klien yang tidak mengetahuinya cukup mengabaikannya. Integrasi yang ada tetap berfungsi tanpa perubahan.

Bagaimana LemonData mengimplementasikan desain agent-first?

Unified AI API gateway milik LemonData menambahkan petunjuk error terstruktur ke semua 300+ model. Setiap respons error menyertakan saran yang dapat ditindaklanjuti, dan endpoint llms.txt menyediakan penemuan API yang dapat dibaca mesin.

---

LemonData menyediakan akses terpadu ke 300+ model AI melalui satu API. Coba API agent-first di lemondata.cc.