AI मॉडल, कॉन्टेक्स्ट विंडो और कीमतों की तुलना करें
प्रमुख AI मॉडल की प्रोवाइडर, कॉन्टेक्स्ट विंडो, इनपुट कीमत और आउटपुट कीमत के आधार पर तुलना करें, साथ ही मौजूदा कीमत जांचने के लिए लिंक भी पाएं।
| मॉडल | प्रोवाइडर | कॉन्टेक्स्ट | इनपुट $/1M | आउटपुट $/1M | आधिकारिक प्राइसिंग |
|---|---|---|---|---|---|
| AILAMA | AILAMA.LIVE | 1,048,576 | — | — | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 200,000 | $5.00 | $25.00 | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 200,000 | $2.00 | $10.00 | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200,000 | $1.00 | $5.00 | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 400,000 | $5.00 | $30.00 | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | 400,000 | $0.20 | $1.20 | वेरिफ़ाई करें ↗ |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 1,000,000 | $2.00 | $12.00 | वेरिफ़ाई करें ↗ | |
| Gemini 3.6 Flash | 1,000,000 | $1.50 | $7.50 | वेरिफ़ाई करें ↗ | |
| Llama 3.1 70B | Meta (open-source, self-hosted) | 128,000 | — | — | वेरिफ़ाई करें ↗ |
⚠ फ़ैसला लेने से पहले मौजूदा प्राइसिंग वेरिफ़ाई करें — मॉडल की कीमतें और उपलब्धता अक्सर बदलती रहती हैं।
कीमतें अनुमानित हैं, प्रति 1M टोकन, USD में, और पुरानी हो सकती हैं। आखिरी बार अपडेट: अगस्त 2026। इन आंकड़ों के आधार पर फ़ैसला लेने से पहले हमेशा हर प्रोवाइडर के आधिकारिक पेज पर मौजूदा प्राइसिंग वेरिफ़ाई करें।
AI मॉडल तुलना प्रमुख मॉडलों के कॉन्टेक्स्ट विंडो और प्रति-टोकन कीमत जैसे स्पेसिफिकेशन को साथ-साथ रखता है, ताकि आप हर प्रोवाइडर को अलग-अलग रिसर्च करने की बजाय किसी खास प्रोजेक्ट के लिए एक मॉडल चुन सकें।
AI मॉडल की तुलना असल में कैसे करें, और क्या कोई एक "सबसे बेहतरीन" मॉडल है?
उस खास काम से शुरुआत करें जो आपको करवाना है — लिखना, कोडिंग, तर्क करना, इमेज बनाना — फिर उस काम के लिए उपयुक्त मॉडलों में कीमत, स्पीड, कॉन्टेक्स्ट लंबाई और क्षमताओं की तुलना करें; किसी कोडबेस माइग्रेशन को कोड करने के लिए सही मॉडल और मार्केटिंग कॉपी लिखने के लिए सही मॉडल शायद ही कभी एक जैसा हो। असल में हर काम के लिए कोई एक सबसे बेहतरीन मॉडल नहीं है: यह आपके बजट, आपको असल में जिस परफॉर्मेंस और स्पीड की ज़रूरत है, और काम के खास प्रकार पर निर्भर करता है, चाहे वह कोडिंग हो, लेखन हो, या कस्टमर सपोर्ट या विश्लेषण जैसा कोई व्यापक बिज़नेस उपयोग हो।
कॉन्टेक्स्ट लंबाई क्या है, और क्या ज़्यादा महंगा मॉडल असल में बेहतर नतीजे देता है?
कॉन्टेक्स्ट लंबाई वह टेक्स्ट की मात्रा है, टोकन में मापी जाती है, जिसे एक मॉडल एक इंटरैक्शन में प्रोसेस कर सकता है — एक बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो तब मदद करती है जब आप इसमें कोई लंबा डॉक्यूमेंट, पूरा कोडबेस, या लंबी बातचीत की हिस्ट्री दे रहे हों। एक ज़्यादा महंगा मॉडल आपके खास काम के लिए अपने आप बेहतर नतीजे नहीं देता: महंगे मॉडल जटिल या मांग वाले काम के लिए असली फायदे दे सकते हैं, लेकिन एक सस्ता मॉडल अक्सर सरल कामों के लिए पूरी तरह काफी होता है, इसलिए सिर्फ कीमत गुणवत्ता का भरोसेमंद संकेत नहीं है।
AI मॉडल और AI चैटबॉट में असल में क्या फर्क है, और कीमतों को दोबारा कितनी बार चेक करना चाहिए?
एक मॉडल वह अंतर्निहित तकनीक है जो जवाब बनाती है; एक चैटबॉट किसी एक या ज़्यादा मॉडलों के ऊपर बना एक एप्लिकेशन या इंटरफेस है — उदाहरण के लिए, ChatGPT एक चैटबॉट प्रोडक्ट है, जबकि GPT वह मॉडल है जो इसे चलाता है। इस इंडस्ट्री में मॉडल और कीमत दोनों बार-बार बदलते हैं, इसलिए किसी अहम फैसले से पहले महीनों पहले की गई तुलना पर भरोसा करने की बजाय मौजूदा आंकड़े दोबारा चेक करना ज़रूरी है, क्योंकि जो मॉडल पिछली तिमाही में सबसे बेहतर वैल्यू था वह अब न भी हो।
क्या आपको कीमत या परफॉर्मेंस के आधार पर मॉडल चुनना चाहिए — और असल में सबसे सस्ता या सबसे तेज़ कौन सा है?
आमतौर पर दोनों का संतुलन: एक सस्ता मॉडल सरल कामों के लिए पूरी तरह काफी हो सकता है, जबकि असल में जटिल काम एक मज़बूत मॉडल के लिए ज़्यादा पैसे देना उचित ठहरा सकता है। कौन सा मॉडल सबसे सस्ता या सबसे तेज़ है इसका कोई तय जवाब नहीं है, क्योंकि कीमत प्रोवाइडर और प्लान के हिसाब से बदलती है, और स्पीड मॉडल, प्रोवाइडर, रिक्वेस्ट के आकार और मौजूदा सिस्टम लोड पर निर्भर करती है — अपने खास वर्कलोड के लिए हमेशा कीमत या स्पीड, अकेले किसी एक को चुनने की बजाय गुणवत्ता के साथ दोनों को तौलें।
किसी मशीन की बुद्धिमत्ता की तुलना इंसान से करना असल में कब एक गंभीर सवाल बना?
इनमें से किसी भी मॉडल के बनने से बहुत पहले — ठीक-ठीक कहें तो 1950 में। ब्रिटिश गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने उस साल "Computing Machinery and Intelligence" नाम का एक पेपर प्रकाशित किया, जिसकी शुरुआत इस भ्रामक रूप से सरल सवाल से हुई "क्या कोई मशीन सोच सकती है?" और उन्होंने इसे टेस्ट करने के एक व्यावहारिक तरीके के रूप में जिसे उन्होंने इमिटेशन गेम कहा, प्रस्तावित किया: एक जांचकर्ता एक इंसान और एक मशीन दोनों के साथ टेक्स्ट में बातचीत करता है, बिना यह जाने कि कौन कौन है, और मशीन तब "पास" होती है जब जांचकर्ता उन्हें भरोसेमंद ढंग से अलग नहीं बता पाता। ट्यूरिंग ने इस फॉर्मैट को एक पुराने विक्टोरियन पार्लर गेम पर आधारित किया, और भविष्यवाणी की कि साल 2000 तक, एक मशीन पांच मिनट की बातचीत में एक औसत जज को लगभग 30% बार बेवकूफ बना पाएगी। तब से हर मॉडल तुलना टेबल — जो एक AI की बातचीत की क्षमता, तर्क या लेखन को दूसरे के मुकाबले तौलती है — असल में आज भी उसी सवाल के इर्द-गिर्द घूमती है जिसे ट्यूरिंग ने 75 साल पहले पहली बार औपचारिक रूप दिया था, बस अब कहीं ज़्यादा बेहतर प्रतिभागियों के साथ।
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