इस पेज पर
संक्षिप्त उत्तर
रोजमर्रा के अनुप्रयोग कार्य के लिए उम्मीदवार के रूप में जीपीटी-6 सोल का उपयोग करें, यह परीक्षण करने के लिए एस्ट्रा का उपयोग करें कि क्या कठिन कार्य उच्च लागत को उचित ठहराते हैं, और सीमित मात्रा में कार्यभार के लिए लूना का उपयोग करें। ये मूल्यांकन के शुरुआती बिंदु हैं, सार्वभौमिक विजेता नहीं। उत्पादन बदलने से पहले अपने स्वयं के उदाहरणों पर स्वीकृत परिणामों और पूर्ण कार्य लागत की तुलना करें।
क्या ले जाना है
- चैटजीपीटी योजनाएं और एपीआई मॉडल मूल्य निर्धारण अलग-अलग हैं।
- प्रत्येक बेंचमार्क स्कोर के साथ तर्क प्रयास संलग्न रखें।
- एक सस्ती टोकन दर सस्ते स्वीकृत परिणाम की गारंटी नहीं देती है।
स्रोतों की जाँच की गई . अनुसंधान संश्लेषण और रूब्रेक्स सिफारिशें। उदाहरणों और स्थानीय प्रयोगों को लेबल किया गया है; वे ग्राहक परिणाम नहीं हैं.
एक दिनांकित मॉडल स्नैपशॉट। प्रकाशित मेट्रिक्स नामित मॉडल, सेटिंग्स और परीक्षण का वर्णन करते हैं। वे रूब्रेक्स प्रयोग या सार्वभौमिक रैंकिंग नहीं हैं। शोध तिथि के बाद कीमतें और उपलब्धता बदल सकती हैं।
मॉडलों की तुलना करें और डेटा दिनांक जांचें →कौन से OpenAI मॉडल शामिल हैं
जैसा कि 25 सितंबर, 2026 को जांचा गया, ओपनएआई के मॉडल कैटलॉग में जीपीटी-6 एस्ट्रा, सोल और लूना को इसके प्रमुख विकल्पों के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। यह एस्ट्रा को कठिन तर्क के लिए, सोल को क्षमता और लागत के संतुलन के लिए, और लूना को केंद्रित, उच्च मात्रा वाले काम के लिए रखता है। यह ब्रीफिंग एपीआई मॉडल से संबंधित है। चैटजीपीटी सदस्यता, इसके उपकरण और इसकी सीमाएँ एक अलग उत्पाद अनुभव हैं; एपीआई टोकन मूल्य को चैटजीपीटी वार्तालाप की लागत के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाना चाहिए।
साक्ष्य: OpenAI मॉडल कैटलॉग [1]
कीमत और क्षमता एक साथ पढ़ें
तालिका आधार कैटलॉग दरों को रिकॉर्ड करती है, किसी पूर्ण कार्य के लिए उद्धरण नहीं। लंबे-संदर्भ स्तर और उत्पन्न तर्क बिल को प्रभावित कर सकते हैं, और एक बड़ी संदर्भ विंडो प्रत्येक आपूर्ति किए गए दस्तावेज़ का विश्वसनीय उपयोग स्थापित नहीं करती है। हमारी अनुशंसा है कि व्यावहारिक आधार रेखा के रूप में सोल का परीक्षण करें, फिर कठिन विफलताओं पर एस्ट्रा और सीमित, सत्यापन योग्य कार्यों पर लूना की तुलना करें। शीघ्र, उपलब्ध उपकरण और स्वीकृति रूब्रिक को स्थिर रखें ताकि तुलना बदलते एप्लिकेशन के बजाय उम्मीदवार मॉडल को माप सके।
साक्ष्य: OpenAI मॉडल कैटलॉग [1]ओपनराउटर सार्वजनिक मॉडल कैटलॉग [2]
| मॉडल या संपत्ति | प्रकाशित मूल्य | इसकी व्याख्या कैसे करें |
|---|---|---|
| जीपीटी-6 एस्ट्रा | $10 इनपुट / $50 आउटपुट | 1,050,000-टोकन कैटलॉग संदर्भ; स्तरीय मूल्य निर्धारण |
| जीपीटी-6 सोल | $2 इनपुट / $10 आउटपुट | 1,050,000-टोकन कैटलॉग संदर्भ; स्तरीय मूल्य निर्धारण |
| जीपीटी-6 लूना | $0.10 इनपुट / $0.50 आउटपुट | 1,050,000-टोकन कैटलॉग संदर्भ; स्तरीय मूल्य निर्धारण |
स्वतंत्र परिणाम वास्तव में क्या दिखाते हैं
सहेजे गए एपोच एआई ईबीआर-बेंच परिणाम अर्थबोर्न रेंजर्स गेम वातावरण में प्रदर्शन को मापते हैं। वे उस हार्नेस के तहत योजना बनाने के बारे में साक्ष्य प्रदान करते हैं, न कि व्यावसायिक कार्यों का सामान्य प्रतिशत जो प्रत्येक मॉडल पूरा कर सकता है। प्रदर्शित कॉन्फ़िगरेशन अधिकतम तर्क प्रयास का उपयोग करते हैं, और उनकी रन तिथियां भिन्न होती हैं। अकेले बिंदु अनुमानों से विश्वसनीय उत्पादन रैंकिंग का अनुमान न लगाएं: मानक त्रुटियां महत्वपूर्ण हैं, और आपकी टूल अनुमतियां, कार्य बजट और सफलता की परिभाषा एक अलग ऑर्डर उत्पन्न कर सकती है।
साक्ष्य: एपोच एआई: ईबीआर-बेंच [3]
| बेंचमार्क | सटीक विन्यास | स्कोर | मानक त्रुटि | चलाने की तिथि |
|---|---|---|---|---|
| ईबीआर-बेंच | जीपीटी-6 एस्ट्रा (अधिकतम) | 76.19% | 8.38 प्रतिशत अंक | 2026-08-30 |
| ईबीआर-बेंच | GPT-6 सोल (अधिकतम) | 53.33% | 4.62 प्रतिशत अंक | 2026-09-22 |
एक उपयोगी चयन प्रयोग
अपने स्वयं के उत्पाद से तीन कार्य समूह बनाएं: वस्तुनिष्ठ जांच के साथ नियमित कार्य, कठिन मामले जिनमें कई निर्णयों की आवश्यकता होती है, और विफलताएं जहां एक इंसान को हस्तक्षेप करना पड़ता है। उम्मीदवार कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से समान उदाहरण चलाएं और व्यावहारिक होने पर मॉडल नाम के बिना आउटपुट की समीक्षा करें। स्वीकृत पूर्णता, गंभीर विफलताएं, कुल टोकन और उपकरण लागत, और पी95 अवधि रिकॉर्ड करें। अधिक महंगे कॉन्फ़िगरेशन की ओर तभी बढ़ें जब यह उस परिणाम में सुधार करे जिसे आपकी टीम वास्तव में महत्व देती है। एक मजबूत बेंचमार्क स्कोर किसी मॉडल का परीक्षण करने का एक कारण है, इस चरण को छोड़ने की अनुमति नहीं।
साक्ष्य की सीमाएँ
यह ब्रीफिंग प्रदाता दस्तावेज़ीकरण और एपोच एआई रिकॉर्ड को संश्लेषित करती है; रूब्रेक्स ने इन बेंचमार्क रनों को पुन: प्रस्तुत नहीं किया है। स्नैपशॉट दिनांकित है, सजीव नहीं। चयनित ईबीआर तालिका में लूना परिणाम गायब होने का मतलब यहां अपर्याप्त कवरेज है, शून्य क्षमता नहीं। गोद लेने से पहले दरें और उपलब्धता सत्यापित करें।
सामान्य प्रश्न
हमारे SaaS के लिए कौन सा GPT-6 मॉडल सर्वोत्तम है?
कार्य-विशिष्ट आधार रेखा से प्रारंभ करें और स्वीकृत गुणवत्ता, लागत और विलंबता की तुलना करें। सही विकल्प निष्कर्षण, कोडिंग और एजेंट वर्कफ़्लो के बीच भिन्न हो सकता है।
क्या ये कीमतें ChatGPT पर लागू होती हैं?
नहीं, वे एपीआई टोकन दरें हैं। चैटजीपीटी सदस्यता और उत्पाद उपयोग सीमाएँ अलग-अलग हैं।
स्रोत और आगे पढ़ना
इस ब्रीफिंग के पीछे प्राथमिक स्रोत। किसी स्रोत के निष्कर्ष उसकी अपनी अध्ययन स्थितियों पर लागू होते हैं; arXiv पर प्रकाशन सहकर्मी समीक्षा स्थापित नहीं करता है।
- OpenAI मॉडल कैटलॉग OpenAI · जीवित संदर्भ · दस्तावेज़ बनाए रखासमीक्षित: वर्तमान मॉडल नाम, संदर्भ सीमाएँ और आधार एपीआई कीमतें. पहुँच गया 25 सित॰ 2026.
- ओपनराउटर सार्वजनिक मॉडल कैटलॉग ओपनराउटर · जीवित संदर्भ · दस्तावेज़ बनाए रखासमीक्षित: कैटलॉग फ़ील्ड; संख्यात्मक कीमतें 25 सितंबर के सहेजे गए एपीआई स्नैपशॉट से ली गई हैं. पहुँच गया 25 सित॰ 2026.
- एपोच एआई: ईबीआर-बेंच युग ए.आई · 2026 · स्वतंत्र बेंचमार्कसमीक्षित: बेंचमार्क परिभाषा और सहेजे गए आंतरिक मूल्यांकन रिकॉर्ड; सीसी बाय 4.0. पहुँच गया 25 सित॰ 2026.
प्रश्न या सुधार? रूब्रेक्स को लिखें. हमारा संपादकीय दृष्टिकोण पढ़ें.