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अनकेंसरड API। कोई न्यूनतम सीमा नहीं। पे पर टोकन।

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ChatApiPriceअनसेंसर्ड जनरेशन के लिए क्लॉड का विकल्प

अनसेंसर्ड जनरेशन के लिए क्लॉड का विकल्प

डेवलपर्स जो Claude के लिए एक कम लागत वाले विकल्प की तलाश में हैं, वे अक्सर राउटर एग्रीगेटर्स और गार्डरेयर परतों की छिपी हुई फीस को नज़रअंदाज कर देते हैं। हमारा अनसेंसर्ड API पारदर्शी टोकन मूल्य निर्धारण के साथ सीधा OpenAI-संगत इनफरेंस प्रदान करता है, सब्सक्रिप्शन मार्कअप और मॉडल रूटिंग शुल्कों को समाप्त करता है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका उपयोग आप करते हैं, प्रीपेड क्रिप्टो क्रेडिट के साथ जो कभी समाप्त नहीं होता।

अंतिम अद्यतन

मुख्य निष्कर्ष

  • प्रत्यक्ष अनकेंसर इनफ़रेंस लागत प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.15 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $0.50 है।
  • कोई मासिक सदस्यताएं, कोई न्यूनतम खर्च नहीं, और कोई छिपा रूटिंग शुल्क आपका बिल बढ़ाता नहीं है।
  • बोनस क्रेडिट के साथ क्रिप्टो टॉप-अप में 5% से 15% की रेंज शामिल है।
  • API 100k संदर्भ विंडो और आसान एकीकरण के लिए मानक OpenAI पैरामीटर का समर्थन करता है।

'Price Claude' आपके बजट के लिए क्यों मायने रखता है

अधिकांश डेवलपर्स के लिए मुख्य चिंता प्रति टोकन कच्ची लागत है। Claude और अन्य प्रीमियम मॉडल समान क्षमताओं के लिए काफी अधिक शुल्क लेते हैं। हमारा अनकैप्सर्ड मॉडल एक सीधा विकल्प कम कीमत पर प्रदान करता है। आप प्रीमियम ब्रांड मार्कअप के बिना उच्च गुणवत्ता वाली उत्पत्ति प्राप्त करते हैं। यह तब सबसे अधिक मायने रखता है जब आप अपने एप्लिकेशन को हजारों उपयोगकर्ताओं तक स्केल करते हैं।

बहुत सी टीमों का मानना होता है कि कम लागत का मतलब कम गुणवत्ता है। यहाँ वह मामला नहीं है। मॉडल प्रतिक्रियाशीलता और सहसंबंध के लिए ट्यून किया गया है। यह जटिल प्रॉम्प्ट्स को अच्छी तरह संभालता है। तापमान और top_p जैसे पैरामीटर पर आपको पूर्ण नियंत्रण प्राप्त होता है। यह लचीलापन आपको गति या रचनात्मकता के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देता है। बेस यूआरएल मानक OpenAI-संगत है। आप मौजूदा कोड में मॉडल को न्यूनतम परिवर्तनों के साथ बदल सकते हैं। परिणाम आपके मासिक क्लाउड बिल में महत्वपूर्ण कमी है। यह विशेष रूप से उच्च-वॉल्यूम चैट एप्लिकेशन के लिए सच है।

एजेंट रूटिंग और गार्डरेल्स की छिपी लागत

एग्रीगेटर्स अक्सर जटिल मूल्य निर्धारण संरचनाओं के पीछे अपनी वास्तविक लागत छिपाते हैं। वे रूटिंग, गार्डरेल्स, और कभी-कभी निष्क्रिय समय के लिए भी शुल्क लेते हैं। ये शुल्क आपके प्रति टोकन प्रभावी लागत को दोगुना कर सकते हैं। हमारा मॉडल इन परतों को समाप्त करता है। आप अनसेंसर्ड मॉडल को सीधे अनुरोध भेजते हैं। कोई मध्यस्थ कमी नहीं लेता। जो कीमत आप देखते हैं, वही वह कीमत है जो आप भुगतान करते हैं।

गार्डरेल्स लेटेंसी और प्रोसेसिंग ओवरहेड जोड़ते हैं। वे अक्सर वैध अनुरोधों को अस्वीकार कर देते हैं, जिससे आपको रिकॉल करने पर मजबूर होना पड़ता है। हमारा मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री और विवादास्पद विषयों की अनुमति देता है बिना अनावश्यक अस्वीकृतियों के। इससे अस्वीकृत प्रॉम्प्ट्स पर बर्बाद हुए टोकन की संख्या कम होती है। आपको उस प्रीमियम से भी बच जाता है जो एक राउटर के लिए देना पड़ता है जो आपका अनुरोध अधिक महंगे बेस मॉडल को भेज सकता है। सीधी पहुंच का मतलब भविष्यवाणी योग्य लागत है। आपको पता चलता है कि प्रत्येक टोकन की लागत कितनी है। यह पारदर्शिता आपको सटीक बजट बनाने में मदद करती है।

प्रत्यक्ष अनकेंसर मॉडल लागत बनाम एग्रीगेटेड APIs

एग्रीगेटेड एपीआई अक्सर आपके अनुरोध को कई मॉडल्स के माध्यम से रूट करते हैं। वे सरल प्रॉम्प्ट को सस्ते मॉडल्स और जटिल प्रॉम्प्ट को महंगे मॉडल्स पर भेज सकते हैं। इससे आपकी लागत में भिन्नता आती है। आप सरल कार्यों के लिए प्रीमियम मूल्य दे सकते हैं। हमारा सिंगल-मॉडल दृष्टिकोण स्थिर मूल्य सुनिश्चित करता है। हर टोकन की लागत समान होती है। यह भविष्य की योजना के लिए महत्वपूर्ण स्थिरता प्रदान करता है।

एक सामान्य चैट सत्र की लागत पर विचार करें। एक एग्रीगेटर प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.03 चार्ज कर सकता है। हमारी कीमत $0.00015 प्रति मिलियन इनपुट टोकन है। यह एक विशाल अंतर है। बड़े डेटासेट या लंबी बातचीत के लिए, बचत जल्दी जमा हो जाती है। आप रूटिंग लॉजिक द्वारा जोड़े गए लेटेंसी से भी बच जाते हैं। अनुरोध सीधे मॉडल पर जाता है। प्रतिक्रिया समय तेज होते हैं। यह आपके अनुप्रयोग में उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है। API स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है, इसलिए आप तुरंत टेक्स्ट जनरेट करना शुरू कर सकते हैं। उपयोगकर्ता वास्तविक समय में प्रतिक्रियाएं देखते हैं। यह सीधा कनेक्शन कम लागत और उच्च प्रदर्शन की कुंजी है।

Uncensored मॉडल में टोकन दक्षता

कुशलता का अर्थ केवल टोकन प्रति मूल्य नहीं है। इसका संबंध यह है कि मॉडल आपकी प्रॉम्प्ट को कितनी अच्छी तरह समझता है। हमारा अनसेंसर्ड मॉडल निर्देशों का सटीक पालन करने के लिए ट्रेन किया गया है। इससे अत्यधिक प्रॉम्प्टिंग की आवश्यकता कम होती है। आपको कम टोकनों में सटीक प्रतिक्रियाएं मिलती हैं। यह कुशलता आपकी कुल खर्च कम करती है।

मॉडल 100,000 टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। इससे आप एकल अनुरोध में बड़ी मात्रा में डेटा पास कर सकते हैं। आपको अपने इनपुट को चंक और सारांशित करने की आवश्यकता नहीं है। मॉडल पूरे संदर्भ को प्रोसेस करता है। यह दस्तावेज़ विश्लेषण या लंबे-प्रारूप जनरेशन के लिए उपयोगी है। आप कई API कॉल से बचकर टोकन बचाते हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यह अधिकांश उपयोग मामलों के लिए पर्याप्त है। यदि आपको लंबे आउटपुट की आवश्यकता है, तो आप प्रतिक्रिया को स्ट्रीम कर सकते हैं। API अंतिम चंक में टोकन उपयोग लौटाता है। आप अपनी खपत को सटीक रूप से ट्रैक कर सकते हैं। यह डेटा आपको अपने प्रॉम्प्ट को अनुकूलित करने में मदद करता है। कम टोकन का अर्थ कम लागत है। दक्षता लाभदायकता के लिए कुंजी है।

क्रिप्टो भुगतान बोनस और वास्तविक लागत

हमारा भुगतान प्रणाली आपकी अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन की गई है। हम केवल क्रिप्टो स्वीकार करते हैं, विशेष रूप से TRC20 पर USDT या Base पर USDC। आप $20 से $500 तक किसी भी पूर्ण राशि के साथ टॉप-अप कर सकते हैं। यह सीमा छोटी परियोजनाओं और बड़े डिप्लॉयमेंट दोनों के लिए उपयुक्त है। कोई न्यूनतम मासिक शुल्क नहीं है। आप केवल वही भुगतान करते हैं जो आपका उपयोग होता है।

प्रभावी लागत कम करने के लिए हम बोनस क्रेडिट प्रदान करते हैं। $50 के टॉप-अप से आपको +5% बोनस क्रेडिट मिलता है। $100 के टॉप-अप से आपको +10% मिलता है। $200 के टॉप-अप से आपको +15% मिलता है। इसका मतलब है कि आपके प्रति टोकन वास्तविक लागत काफी कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, $200 के टॉप-अप से आपको $230 का क्रेडिट मिलता है। इनपुट टोकन के लिए प्रभावी कीमत $0.15 प्रति मिलियन से भी कम हो जाती है। यह बोनस संरचना बड़ी प्रतिबद्धताओं का पुरस्कार देती है। यह कुशल खर्च को भी प्रोत्साहित करती है। आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। आप इसे तब उपयोग कर सकते हैं जब आपको जरूरत हो। अपने बैलेंस को जल्दी खत्म करने की कोई जल्दबाजी नहीं है। यह लचीलापन API बाजार में अनूठा है। आपके पास अपने फंड्स पर पूर्ण नियंत्रण बना रहता है।

तुलना: इनपुट बनाम आउटपुट टोकन मूल्य निर्धारण

हमारा मूल्य निर्धारण मॉडल इनपुट प्रोसेस करने और आउटपुट जनरेट करने के अलग-अलग लागतों को दर्शाता है। इनपुट टोकन सस्ते हैं क्योंकि उन्हें एकल पास में प्रोसेस किया जाता है। आउटपुट टोकन महंगे हैं क्योंकि उन्हें जनरेट करने के लिए कई चरणों की आवश्यकता होती है। यह पूरे उद्योग में मानक है, लेकिन हमारी दरें काफी कम हैं।

इनपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.15 है। आउटपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.50 है। यह अनुपात 1:3.33 है। अपने आउटपुट उपयोग की निगरानी करना महत्वपूर्ण है। लंबे उत्तर जल्दी ही आपकी बिलिंग बढ़ा सकते हैं। प्रतिक्रिया की लंबाई नियंत्रित करने के लिए स्ट्रीमिंग एंडपॉइंट का उपयोग करें। आउटपुट को सीमित करने के लिए max_tokens पैरामीटर सेट करें। यह रनअवे लागतों से बचाता है। API प्रतिक्रिया में टोकन गणना लौटाता है। आप अपने विश्लेषण के लिए इस डेटा को लॉग कर सकते हैं। इस दृश्यता से आपको अपनी एप्लिकेशन को अनुकूलित करने में मदद मिलती है। आप पहचान सकते हैं कि कौन से प्रॉम्प्ट अत्यधिक आउटपुट उत्पन्न करते हैं। इन प्रॉम्प्ट्स को समायोजित करने से पैसे बच सकते हैं। इनपुट और आउटपुट मूल्य निर्धारण के बीच अंतर स्पष्ट है। कोई छिपी हुई फीस नहीं है। लागत पारदर्शी और पूर्वानुमेय है।

जब प्रीमियम मॉडल्स के बजाय uncensored चुनें

क्लाउड या GPT-4 जैसे प्रीमियम मॉडल सामान्य कार्यों के लिए उत्कृष्ट हैं। उनके पास मजबूत गार्डरेल्स और उच्च सटीकता है। हालांकि, वे सभी उपयोग मामलों के लिए आदर्श नहीं हैं। यदि आपको NSFW सामग्री जनरेट करने की आवश्यकता है, तो हमारा अनकेंसर मॉडल बेहतर है। यह कानूनी वयस्क सामग्री को अस्वीकार नहीं करता है। यह वयस्क चैटबॉट्स या रचनात्मक लेखन ऐप्स के लिए महत्वपूर्ण है।

गार्डरेल्स वैध प्रतिक्रियाओं को भी ब्लॉक कर सकते हैं। वे विवादास्पद विषयों या विशेष डोमेन को अस्वीकार कर सकते हैं। हमारा मॉडल इन प्रतिक्रियाओं की अनुमति देता है। यह शोध, गेमिंग या रचनात्मक परियोजनाओं के लिए उपयोगी है। आपके पास सामग्री पर पूर्ण नियंत्रण है। मॉडल को प्यारा या सुरक्षित होने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है। इसे मददगार और सीधा होने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जहां प्रामाणिकता महत्वपूर्ण है। प्रीमियम मॉडल उच्च-वॉल्यूम उपयोग के लिए बहुत महंगे हो सकते हैं। हमारा अनसेंसर्ड मॉडल एक लागत-प्रभावी विकल्प प्रदान करता है। आपको कम कीमत पर समान गुणवत्ता मिलती है। चयन आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। यदि आपको कड़ा सुरक्षा चाहिए, तो एक प्रीमियम मॉडल का उपयोग करें। यदि आपको स्वतंत्रता चाहिए, तो हमारा उपयोग करें।

कुल मासिक खपत की गणना

हमारी API के साथ अपनी कुल खपत की गणना करना सरल है। आप इनपुट और आउटपुट टोकन के लिए अलग-अलग भुगतान करते हैं। इनपुट टोकन की संख्या को प्रति मिलियन $0.15 से गुणा करें। आउटपुट टोकन की संख्या को प्रति मिलियन $0.50 से गुणा करें। इन दोनों मानों को जोड़ें। यह आपको महीने की कुल लागत देता है। कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं। कोई मासिक सब्सक्रिप्शन नहीं। कोई न्यूनतम खर्च नहीं। आपकी लागत आपके उपयोग के सीधे समानुपाती है।

एक सामान्य परिदृश्य पर विचार करें। आपके पास 10,000 उपयोगकर्ता हैं। प्रत्येक उपयोगकर्ता प्रति माह 1,000 इनपुट टोकन और 500 आउटपुट टोकन भेजता है। कुल इनपुट टोकन 10 अरब हैं। कुल आउटपुट टोकन 5 अरब हैं। इनपुट लागत $1,500 है। आउटपुट लागत $2,500 है। मासिक कुल खर्च $4,000 है। $200 के टॉप-अप पर आपको 15% बोनस मिलता है। इससे आपकी प्रभावी लागत कम हो जाती है। बोनस क्रेडिट आपकी बिल की एक महत्वपूर्ण मात्रा को कवर कर सकता है। यह API बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए बहुत सस्ता बना देता है। आप बिना बढ़ती लागत की चिंता किए अपने उपयोगकर्ता आधार को स्केल कर सकते हैं। मूल्य निर्धारण मॉडल सरल और निष्पक्ष है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं।

सामान्य प्रश्न

समानांतर चैट API प्रतिक्रियाओं में गायब उद्धरणों को डीबग कैसे करें?

हमारा अनकैप्ड मॉडल संदर्भ ट्रैकिंग के बजाय सीधे जनरेशन पर केंद्रित है। यदि आपको संदर्भ चाहिए, तो आपको मॉडल को स्पष्ट रूप से उन्हें शामिल करने के लिए प्रॉम्प्ट करना चाहिए। मॉडल JSON मोड के माध्यम से संरचित आउटपुट का समर्थन करता है। आप एक स्कीमा परिभाषित कर सकते हैं जो संदर्भों की आवश्यकता करता है। यह सुसंगत फॉर्मेटिंग सुनिश्चित करता है। हालांकि, मॉडल तथ्यात्मक सटीकता या स्रोत सत्यापन की गारंटी नहीं देता है। यह अपनी प्रशिक्षण डेटा के आधार पर टेक्स्ट जनरेट करता है। सटीक संदर्भों के लिए, एक समर्पित RAG सिस्टम वाले मॉडल का विचार करें। हमारा API उन रचनात्मक या संवादात्मक कार्यों के लिए सर्वोत्तम है जहां संदर्भ वैकल्पिक हैं।

uncensored LLM संदर्भ विंडो आकार क्या है?

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन दोनों शामिल हैं। आप बड़े दस्तावेज़ या लंबी वार्तालाप इतिहास भेज सकते हैं। मॉडल पूरे संदर्भ को प्रोसेस करता है। इससे गहन समझ और सुसंगत प्रतिक्रियाएं मिलती हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आपको लंबे आउटपुट चाहिए, तो आप स्ट्रीमिंग का उपयोग कर सकते हैं। API अंतिम चंक में टोकन उपयोग लौटाता है। यह आपकी खपत को सटीक रूप से ट्रैक करने में मदद करता है। बड़ा संदर्भ विंडो जटिल एप्लिकेशन के लिए एक प्रमुख सुविधा है।

क्या API openai संगत है?

हाँ, API पूर्णतः OpenAI संगत है। यह वही एंडपॉइंट और पैरामीटर उपयोग करता है। आप आधिकारिक OpenAI SDKs का उपयोग कर सकते हैं। बस बेस यूआरएल को हमारे API एंडपॉइंट पर बदलें। मॉडल आईडी 'uncensored' है। प्रतिक्रिया प्रारूप OpenAI' के समान है। यह एकीकरण को आसान बनाता है। आप अपने कोड में मॉडल को न्यूनतम परिवर्तनों के साथ बदल सकते हैं। API स्ट्रीमिंग, फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का समर्थन करता है। सभी मानक पैरामीटर उपलब्ध हैं। यह संगतता अन्य प्रदाताओं से सुचारू संक्रमण सुनिश्चित करती है।

मैं uncensored AI API के लिए भुगतान कैसे करूं?

हम केवल क्रिप्टो स्वीकार करते हैं। आप TRC20 पर USDT या Base पर USDC का उपयोग करके टॉप-अप कर सकते हैं। न्यूनतम टॉप-अप $20 है। अधिकतम $500 है। हम बड़े टॉप-अप के लिए बोनस क्रेडिट प्रदान करते हैं। $50 का टॉप-अप +5% क्रेडिट देता है। $100 का टॉप-अप +10% देता है। $200 का टॉप-अप +15% देता है। आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियां मुफ्त हैं। कोई मासिक शुल्क नहीं है। प्रक्रिया सरल और पारदर्शी है। आप डैशबोर्ड पर अपने क्रेडिट प्रबंधित कर सकते हैं।

अपना API key तुरंत प्राप्त करें

साइन अप करें, अपनी कुंजी कॉपी करें, और बेस यूआरएल अपडेट करें। बस यही है।

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