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पारदर्शक प्रति-टोकन इनफरेंस API मूल्य निर्धारण
पारदर्शक प्रति-टोकन इनफरेंस API मूल्य निर्धारण बिलिंग की आश्चर्यजनक स्थितियों को समाप्त करता है और केवल वास्तविक उपयोग के लिए चार्ज करता है। आप $0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए भुगतान करते हैं, शून्य सदस्यता शुल्क के साथ।
- $0.15
- प्रति 1M इनपुट टोकन
- $0.50
- आउटपुट टोकन / 1M
- 100,000
- टोकन संदर्भ
- $0.50
- ट्रायल क्रेडिट
- 300
- प्रति मिनट रिक्वेस्ट
उपयोग के उदाहरण
पार्सिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन जारी रखें
20,000 इनपुट टोकन भेजकर एक रेज्यूमे तैयार करने और JSON डेटा के लिए 1,500 आउटपुट टोकन प्राप्त करने की लागत $0.003 + $0.00075 है, जो प्रति अनुरोध ठीक $0.00375 है। इस वर्कलोड से हमारे उच्च संदर्भ विंडो और संरचित आउटपुट क्षमताओं का लाभ होता है बिना निष्क्रिय समय के लिए भुगतान किए।
लंबे-लंबे रचनात्मक लेखन की सत्र
50,000 इनपुट टोकन को प्रॉम्प्ट के रूप में प्रोसेस करने और 8,000 आउटपुट टोकन जनरेट करने की लागत $0.0075 + $0.004 है, जो कुल $0.0115 आती है। आप केवल जनरेशन प्रक्रिया के दौरान खपत हुए टोकन के लिए भुगतान करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि लंबे आउटपुट आपकी लागत को असमानुपाती रूप से बढ़ाएं नहीं।
उच्च-वॉल्यूम चैटबॉट इंटरैक्शंस
50,000 इनपुट टोकन और 50,000 आउटपुट टोकन एक कन्वर्सेशन के लिए $0.0075 + $0.025 की लागत करते हैं, जो कुल $0.0325 बनता है। यह भविष्यवाणी योग्य दर संरचना आपको छिपे हुए रूटिंग या मॉडल-स्विचिंग शुल्क के बिना अपनी यूनिट इकॉनॉमिक्स को सटीक रूप से मॉडल करने की अनुमति देती है।
प्रीपेड क्रेडिट और पारदर्शी प्रति-टोकन इनफरेंस API उपयोग
हमारी कीमत मॉडल $0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए चार्ज करता है। त्रुटियाँ और अस्वीकृतियाँ शून्य टोकन का उपभोग करती हैं, इसलिए आप कभी भी विफल अनुरोधों के लिए भुगतान नहीं करते हैं। आपका पूर्व-भुगतान शेषफल केवल सफल टोकन जनरेशन के लिए कटौती करता है, जिससे आपकी कुल स्वामित्व लागत अत्यधिक भविष्यवाणी योग्य बन जाती है।
आप क्रिप्टोकरेंसी का उपयोग करके अपने खाते में टॉप-अप कर सकते हैं, जिससे बैंकिंग विलंबता के बिना तुरंत क्रेडिट सक्रिय हो जाता है। प्रीपेड बैलेंस कभी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप कम-ट्रैफिक अवधि के दौरान उपयोग को रोक सकते हैं बिना अपने फंड खोए। इस संरचना से अन्य इनफरेंस प्रदाताओं में पाई जाने वाली मासिक सब्सक्रिप्शन की जटिलता समाप्त हो जाती है।
क्रिप्टो टॉप-अप और बोनस
हम सभी टॉप-अप के लिए TRC20 नेटवर्क पर USDT और Base नेटवर्क पर USDC स्वीकार करते हैं। आप प्रति लेनदेन $20 से $500 के बीच किसी भी पूर्ण राशि जमा कर सकते हैं। यह केवल क्रिप्टो वाला दृष्टिकोण हमारी इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए तेज सेटलमेंट और कम प्रसंस्करण शुल्क सुनिश्चित करता है। बोनस क्रेडिट तुरंत आपके बैलेंस पर लागू होता है, जिससे आपके पास अपनी एप्लिकेशन को परीक्षण या डिप्लॉय करने के लिए अधिक टोकन मिलते हैं।
मुफ्त ट्रायल और सीमाएँ
प्रत्येक नए खाते को सात दिनों के लिए वैध $0.50 का ट्रायल क्रेडिट मिलता है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोध तक कर सकते हैं और प्रति कुंी आठ समवर्ती अनुरोध सक्रिय हो सकते हैं।
अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है, और आप प्रति खाता एक सक्रिय API कुंजी का उपयोग कर सकते हैं। यदि आपको नई कुंजी की आवश्यकता है, तो यह पुरानी कुंजी को प्रतिस्थापित कर देती है। यह ट्रायल OpenAI-compatible SDKs के साथ इंटीग्रेशन की पुष्टि करने और मॉडल की सामग्री आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले एक बड़े क्रिप्टो टॉप-अप करने के लिए पर्याप्त है।
सामान्य प्रश्न
क्या inference API विफल अनुरोधों के लिए शुल्क लेता है?
नहीं, त्रुटियां और अस्वीकृतियां शून्य टोकन खपत करती हैं। आप केवल उन टोकन्स के लिए भुगतान करते हैं जो सफलतापूर्वक जनरेट किए गए और आपके क्लाइंट को भेजे गए। इसका मतलब है कि नेटवर्क टाइमआउट या मॉडल प्रोसेसिंग त्रुटियों के लिए आपको चार्ज नहीं किया जाता।
अपने खाता कैसे अपडेट करें?
आप USDT (TRC20) या USDC (Base) का उपयोग करके टॉप-अप कर सकते हैं। जमा $20 से $500 तक होते हैं। आप जमा की गई राशि के आधार पर बोनस क्रेडिट प्राप्त करते हैं, जिसमें $200 के टॉप-अप के लिए 15% तक का बोनस शामिल है।
क्या कोई मासिक सदस्यता शुल्क है?
नहीं, कोई मासिक सदस्यता शुल्क नहीं है। आप केवल उन टोकन्स के लिए भुगतान करते हैं जिन्हें आप खपित करते हैं। आप द्वारा खरीदा गया कोई भी पूर्व-भुगतान क्रेडिट आपके खाते में तब तक बना रहता है जब तक कि आप इसे उपयोग करने का निर्णय नहीं लेते।
इनपुट बनाम आउटपुट टोकन की लागत क्या है?
इनपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.15 है, जबकि आउटपुट टोकन की लागत प्रति मिलियन $0.50 है। यह इनपुट प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करने की तुलना में जनरेशन की उच्चतर कंप्यूटेशनल लागत को दर्शाता है।
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