AI/LLM टोकन कॉस्ट कैलकुलेटर क्या है?

अधिकांश लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) API — जैसे OpenAI, Anthropic, Google और अन्य कंपनियों के — टोकन के आधार पर बिलिंग करते हैं, जिसमें इनपुट (प्रॉम्प्ट) टोकन और आउटपुट (कंप्लीशन) टोकन के लिए अलग-अलग दरें होती हैं। कीमत आमतौर पर प्रति 1,000 टोकन (या प्रति मिलियन) के हिसाब से बताई जाती है। यह कैलकुलेटर उन दरों को एक स्पष्ट डॉलर आंकड़े में बदल देता है, ताकि आप किसी फीचर का बजट बना सकें, मॉडल की तुलना कर सकें, या प्रोडक्शन वर्कलोड को लॉन्च करने से पहले उसका अनुमान लगा सकें।

इसका इस्तेमाल कैसे करें

एक सामान्य रिक्वेस्ट के लिए इनपुट टोकन और आउटपुट टोकन की संख्या दर्ज करें, फिर हर एक के लिए प्रति 1,000 टोकन की कीमत डालें। पूरे वर्कलोड का अनुमान लगाने के लिए आप वैकल्पिक रूप से कॉल की संख्या भी डाल सकते हैं। कैलकुलेटर आपको प्रति कॉल लागत और कुल लागत बताता है, जिसे इनपुट और आउटपुट हिस्सों में बांटकर दिखाया जाता है।

फॉर्मूला समझें

एक सिंगल कॉल की लागत इस प्रकार होती है:

$$\text{लागत} = \frac{\text{इनपुट\_टोकन}}{1000}\times \text{इनपुट\_कीमत} + \frac{\text{आउटपुट\_टोकन}}{1000}\times \text{आउटपुट\_कीमत}$$

हर टोकन संख्या को 1,000 से इसलिए भाग दिया जाता है क्योंकि कीमतें प्रति 1K टोकन के हिसाब से बताई जाती हैं। आउटपुट टोकन आमतौर पर इनपुट टोकन से ज़्यादा महंगे होते हैं, इसीलिए इनकी कीमत अलग से तय की जाती है। कुल लागत बस प्रति कॉल लागत को कॉल की संख्या से गुणा करके निकलती है।

आरेख जिसमें इनपुट टोकन और आउटपुट टोकन को उनके प्रति-1K मूल्य से गुणा कर कुल लागत में जोड़ा गया है — कुल लागत इनपुट टोकन और आउटपुट टोकन को जोड़ती है, हर एक की कीमत प्रति 1K टोकन अलग होती है।

उदाहरण के साथ समझें

मान लीजिए कि एक रिक्वेस्ट में 1,000 इनपुट टोकन हैं जिनकी दर $0.0015 प्रति 1K है, और इससे 500 आउटपुट टोकन बनते हैं जिनकी दर $0.002 प्रति 1K है। इनपुट लागत = $(1000/1000) \times 0.0015 = \$0.0015$। आउटपुट लागत = $(500/1000) \times 0.002 = \$0.001$। प्रति कॉल लागत = $\$0.0025$। अगर आप ऐसी 10,000 कॉल चलाते हैं, तो कुल लागत $\$25.00$ होगी।

बार चार्ट जो इनपुट टोकन लागत और आउटपुट टोकन लागत को स्टैक कर प्रति कॉल कुल लागत दिखाता है — आउटपुट टोकन की कीमत प्रति 1K अक्सर ज़्यादा होती है, इसलिए ये कुल लागत में हावी हो सकते हैं।

वर्तमान LLM मूल्य निर्धारण संदर्भ (प्रति 1K टोकन)

नीचे दी गई तालिका लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल के लिए आमतौर पर प्रकाशित API मूल्यों को सूचीबद्ध करती है, जो प्रति 1,000 टोकन (1K) अमेरिकी डॉलर में व्यक्त किए गए हैं। कई प्रदाता अपनी दरें प्रति 1,000,000 टोकन (1M) के बजाय प्रकाशित करते हैं; रूपांतरित करने के लिए, प्रति-1M मूल्य को 1,000 से विभाजित करें। उदाहरण के लिए, $5.00 प्रति 1M इनपुट टोकन पर मूल्य निर्धारित एक मॉडल की लागत $0.005 प्रति 1K इनपुट टोकन है।

मॉडल	इनपुट ($/1K)	आउटपुट ($/1K)
GPT-4o	$0.0025	$0.010
GPT-4o mini	$0.00015	$0.0006
GPT-3.5 Turbo	$0.0005	$0.0015
Claude 3.5 Sonnet	$0.003	$0.015
Claude 3 Haiku	$0.00025	$0.00125
Gemini 1.5 Pro	$0.00125	$0.005
Gemini 1.5 Flash	$0.000075	$0.0003

नोट: LLM मूल्य निर्धारण अक्सर बदलता है, क्षेत्र और स्तर (जैसे दीर्घ-संदर्भ, बैच, या कैश्ड-इनपुट छूट) के अनुसार भिन्न होता है, और फाइन-ट्यून्ड मॉडल के लिए भिन्न हो सकता है। बजट से पहले हमेशा आधिकारिक प्रदाता मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर वर्तमान दर को सत्यापित करें। ऊपर दिए गए मान कैलकुलेटर में प्लग करने के लिए प्रतिनिधि संदर्भ आंकड़े हैं, गारंटीकृत उद्धरण नहीं।

मुख्य शर्तें समझाई गई

टोकन: टेक्स्ट की बुनियादी इकाई जिसे एक LLM संसाधित करता है। एक टोकन अंग्रेजी में लगभग 4 वर्ण या लगभग ¾ शब्द है, इसलिए 1,000 टोकन लगभग 750 शब्दों के बराबर है। मॉडल शब्दों या वर्णों द्वारा नहीं, बल्कि टोकन द्वारा बिल करते हैं।
इनपुट (प्रॉम्प्ट) टोकन: सभी टोकन जो आप एक अनुरोध में मॉडल को भेजते हैं — आपकी निर्देश, बातचीत का इतिहास, सिस्टम प्रॉम्प्ट, और कोई भी पुनः प्राप्त संदर्भ। इन्हें इनपुट दर पर चार्ज किया जाता है।
आउटपुट (पूर्णता) टोकन: टोकन जो मॉडल अपने उत्तर में उत्पन्न करता है। इन्हें आउटपुट दर पर बिल किया जाता है, जो आमतौर पर इनपुट दर (अक्सर 3–4×) से अधिक होती है, इसलिए लंबी प्रतिक्रियाओं की लागत अनुपातहीन रूप से अधिक होती है।
प्रति-1K बनाम प्रति-1M मूल्य निर्धारण: एक ही कीमत को उद्धृत करने के दो समान तरीके। $5.00 प्रति 1,000,000 टोकन की दर $0.005 प्रति 1,000 टोकन के बराबर है। इस कैलकुलेटर द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रति-1K मूल्य को प्राप्त करने के लिए प्रति-1M मूल्य को 1,000 से विभाजित करें।
संदर्भ विंडो: एक एकल अनुरोध में एक मॉडल संभाल सकता है अधिकतम टोकन संख्या (इनपुट और आउटपुट) — उदाहरण के लिए 128K या 1M टोकन। यह सीमाता है कि आप प्रति कॉल कितना भेज और प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन अपने आप में प्रति-टोकन मूल्य को नहीं बदलता है।
कॉल / अनुरोध: API के लिए एक राउंड-ट्रिप: आप इनपुट टोकन भेजते हैं और आउटपुट टोकन प्राप्त करते हैं। कुल खर्च एक कॉल की लागत को आप जितनी बार कॉल करते हैं, से गुणा किया जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

मेरा प्रोवाइडर प्रति मिलियन टोकन की कीमत बताता है — मैं क्या डालूं? प्रति मिलियन कीमत को 1,000 से भाग देकर प्रति 1K कीमत निकालें (जैसे $1.50 प्रति 1M = $0.0015 प्रति 1K)।

मैं टोकन की संख्या का अनुमान कैसे लगाऊं? एक मोटा अंदाज़ा यह है कि अंग्रेज़ी में लगभग 4 अक्षर या लगभग 0.75 शब्द प्रति टोकन होते हैं, लेकिन सटीकता के लिए अपने प्रोवाइडर के टोकनाइज़र का इस्तेमाल करें।

क्या इसमें अन्य शुल्क शामिल हैं? नहीं — यह केवल टोकन-आधारित उपयोग को कवर करता है। फाइन-ट्यूनिंग, इमेज, ऑडियो या स्टोरेज शुल्क अलग से लगते हैं।

AI/LLM टोकन कॉस्ट कैलकुलेटर

गणना दर्ज करें

सूत्र (फॉर्मूला)

परिणाम