Whizi में हर जवाब के लिए सबसे सस्ते AI मॉडल, और एक क्रेडिट से क्या मिलता है

संक्षिप्त जवाब

Whizi कॉस्ट इंडेक्स में सबसे सस्ती कीमत वाली पंक्ति inclusionAI का Ling है, जिसकी एक बार जवाब देने की कीमत $0.000053 है। यह प्रति मैसेज एक क्रेडिट लेता है, जैसा सीढ़ी के सबसे निचले सिरे की हर दूसरी पंक्ति भी लेती है, और एक टर्न पर लगी फ़्लोर सीमा यह गारंटी देती है कि किसी से भी एक से कम कभी नहीं लिया जाता।

नीचे दी गई पूरी टेबल की झलक के तौर पर, हर प्लान की एक सस्ती पंक्ति:

Model	Provider	Cost per answer	Context	Credits	Plan
Ling-3.0-flash	inclusionAI	$0.000053	262K	1	Powerhouse
Llama 3.3 70B Instruct	Meta	$0.00026	131K	1	Pro
GPT-5.6 Luna	OpenAI	$0.0008	1M	1	Starter

इंडेक्स में एक स्टैंडर्ड जवाब 1,000 इनपुट टोकन और 500 आउटपुट टोकन के बराबर है, ताकि अलग-अलग प्रोवाइडर की लिस्ट दरों की तुलना की जा सके। स्रोत कीमतें OpenRouter से 2026-08-20 को ली गई थीं। इंडेक्स 29 प्रोवाइडर की 100 पंक्तियों की कीमत बताता है, और इनमें से 89 पंक्तियों पर Whizi क्रेडिट चार्ज लगता है। पूरा डेटासेट AI model cost index के तौर पर प्रकाशित है।

यह पेज उसी इंडेक्स का सस्ता छोर है। प्लान के हिसाब से कैटलॉग देखने के लिए model list देखें, और खुद क्रेडिट सीढ़ी के लिए credits reference देखें।

प्रति जवाब एक सेंट के दसवें हिस्से से कम वाली पंक्तियां

उन पंक्तियों का एक चयन जो स्टैंडर्ड जवाब के आकार पर $0.001 से कम में एक बार जवाब देती हैं। यहां छपी पंक्तियों में से एक को छोड़कर बाकी सभी सिर्फ एक क्रेडिट लेती हैं।

Model	Provider	Cost per answer	Context	Credits	Plan
Ling-3.0-flash	inclusionAI	$0.000053	262K	1	Powerhouse
Nex-N2-Mini	Nex Agi	$0.000075	262K	1	Powerhouse
Solar Pro 4	Upstage	$0.00009	524K	1	Powerhouse
Qwen3.7 Flash	Qwen	$0.000095	1M	1	Powerhouse
Granite 4.1 8B	IBM	$0.0001	131K	1	Powerhouse
Laguna XS 2.1	Poolside	$0.00012	262K	1	Powerhouse
Phi 4	Microsoft	$0.00014	16K	1	Powerhouse
Nemotron 3.5 Lightning	NVIDIA	$0.00018	262K	1	Powerhouse
Llama 3.3 70B Instruct	Meta	$0.00026	131K	1	Pro
DeepSeek V4 Flash 0731	DeepSeek	$0.00028	1.31M	1	Powerhouse
Gemini 2.5 Flash Lite	Google	$0.0003	1M	1	Pro
DeepSeek V3.2	DeepSeek	$0.000469	164K	1	Pro
Qwen3 Coder Next	Qwen	$0.00052	262K	1	Powerhouse
Llama 4 Maverick	Meta	$0.0006	1M	1	Pro
DeepSeek V3.1	DeepSeek	$0.000725	164K	1	Pro
Codestral 2508	Mistral	$0.00075	256K	1	Powerhouse
Qwen3.6 Flash	Qwen	$0.00075	1M	1	Powerhouse
MiniMax M2	MiniMax	$0.000765	205K	1	Powerhouse
GPT-5.6 Luna	OpenAI	$0.0008	1M	1	Starter
GPT-5.4 Nano	OpenAI	$0.000825	400K	2	Powerhouse
MiniMax M3	MiniMax	$0.0009	1M	1	Powerhouse
Qwen3.7 Plus	Qwen	$0.00096	1M	1	Pro

यहां की कई सबसे सस्ती पंक्तियों की विंडो दस लाख टोकन या उससे ज़्यादा की है, और पूरे कीमत इंडेक्स की सबसे बड़ी विंडो कॉस्ट लिस्ट के लगभग सबसे नीचे बैठी एक पंक्ति की है। यहां सस्ता और छोटा एक ही धुरी नहीं हैं। ऊपर छपी सबसे छोटी विंडो 16K है।

इनमें से ज़्यादातर पंक्तियां सबसे महंगे प्लान पर बैठी हैं, जिसकी वजह नीचे बताई गई है।

अगला बैंड, इंडेक्स के मीडियन तक

मीडियन कीमत वाली पंक्ति एक Kimi रीज़निंग पंक्ति है, जिसकी कीमत $0.00185 प्रति स्टैंडर्ड जवाब है। एक सेंट के दसवें हिस्से और उस मीडियन के बीच की पंक्तियों का एक नमूना:

Model	Provider	Cost per answer	Context	Credits	Plan
Gemini 3.1 Flash Lite	Google	$0.001	1M	1	Powerhouse
Muse Glimmer 30B	Meta	$0.0011	131K	2	Powerhouse
Mistral Large 3 2512	Mistral	$0.00125	262K	2	Pro
GLM 4.7	Z.ai	$0.001275	205K	2	Powerhouse
Gemini 3.7 Flash	Google	$0.001313	1M	2	Pro
Mistral Medium 3.1	Mistral	$0.0014	131K	2	Pro
GLM 4.6	Z.ai	$0.0015	205K	1	Powerhouse
Gemini 2.5 Flash	Google	$0.00155	1M	2	Pro
Gemini 3.5 Flash Lite	Google	$0.00155	1M	2	Powerhouse
GLM 5	Z.ai	$0.00156	205K	2	Pro
Kimi K2 0711	Moonshot	$0.00172	131K	10	Powerhouse
Kimi K2 Thinking	Moonshot	$0.00185	262K	10	Powerhouse

क्रेडिट कॉलम और डॉलर कॉलम एक जैसी पंक्तियों को कवर नहीं करते। 100 कीमत वाली पंक्तियों में से ग्यारह पर कोई क्रेडिट चार्ज ही नहीं लगता: उनकी कीमत तुलना के लिए दी गई है लेकिन वे प्रोडक्ट में अपनी अलग मीटर्ड पंक्ति के तौर पर उपलब्ध नहीं हैं। इसलिए इंडेक्स में डॉलर का आंकड़ा होने का मतलब यह नहीं कि वह पंक्ति पिकर में खोली जा सकती है।

सबसे सस्ती पंक्तियों में से ज़्यादातर Powerhouse पर क्यों हैं

ऊपर दिया गया प्लान कॉलम कोई प्राइसिंग फैसला नहीं है, यह एक फॉलबैक है। मॉडल एक्सेस आइडेंटिफायर से तय होता है: पहले चार Starter आइडेंटिफायर, फिर एजेंट पर्सोना, फिर Pro के लिए 37 और आइडेंटिफायर की एक साफ लिस्ट, और बाकी सब कुछ Powerhouse पर लौटता है। जिस सस्ती पंक्ति को कभी किसी ने Pro लिस्ट में नहीं चढ़ाया, वह इसलिए डिफॉल्ट रूप से सबसे ऊपरी टियर पर बैठ जाती है, यही वजह है कि कॉस्ट लिस्ट का निचला हिस्सा लगभग पूरा Powerhouse कॉलम जैसा दिखता है। यह फॉलबैक खुद model list पर दस्तावेज़ीकृत है।

Plan	What it reaches at the cheap end
Free	No credit allowance. Whizi AI and Auto only, 7 messages on day one then 3 a day
Starter	Four identifiers in total: Auto, Whizi AI, GPT-5.6 Luna, Gemini 3 Flash. All of them cost 1 credit
Pro	Starter plus 37 more, including the DeepSeek, Llama, Gemini Flash, Mistral and Qwen rows marked Pro above
Powerhouse	Everything else in the catalogue, which is where the smaller-lab rows at the very bottom of the cost list sit

फ्री टियर इस तुलना में शामिल ही नहीं है: 2026-09-02 से यह सिर्फ Whizi AI और Auto तक पहुंचता है और कुछ नहीं, इसलिए इंडेक्स की न सबसे सस्ती पंक्ति और न ही सबसे महंगी पंक्ति इस पर पहुंच में है। इससे जो मिलता है वह है पहले दिन 7 मैसेज, फिर रोज़ 3, बस इन्हीं दो पंक्तियों पर खर्च करने के लिए।

Starter सबसे संकरा है। यह चार आइडेंटिफायर तक पहुंचता है, इनमें से हर एक सिर्फ एक क्रेडिट लेता है, और इसलिए इसका 400 क्रेडिट का भत्ता 400 मैसेज के बराबर होता है। Starter पर कोई Anthropic मॉडल नहीं है, और ऊपर दी टेबल की सस्ती स्मॉलर-लैब पंक्तियों तक कोई पहुंच नहीं है।

एक क्रेडिट से क्या मिलता है

एक क्रेडिट को हाउस मॉडल पर एक मैसेज के रूप में परिभाषित किया गया है, जो बेस OpenAI मॉडल पर चलता है जिसे एक क्रेडिट पर पिन किया गया है। अगर इनमें से कोई भी उस स्तर से हटता है तो एक बिल्ड टेस्ट फेल हो जाता है, क्योंकि किसी एक को भी हिलाने से पूरी सीढ़ी की डिनॉमिनेशन बदल जाती है।

यह चार्ज प्रति मॉडल आईडी तय की गई एक इंटीजर संख्या है। कैटलॉग के इस छोर पर इसका मतलब है कि 1 क्रेडिट वाली पंक्ति की कीमत, इनपुट या आउटपुट कितना भी लंबा हो, एक क्रेडिट ही रहती है: उसमें कोई लंबा दस्तावेज़ पेस्ट कर दीजिए, जवाब को लंबा चलने दीजिए, फिर भी टर्न पर सिर्फ एक ही चार्ज होता है।

Row	Cost per answer	Cost per 1,000 answers	Credits
Nemotron 3.5 Lightning	$0.00018	$0.18	1
Llama 3.3 70B Instruct	$0.00026	$0.26	1
DeepSeek V4 Flash 0731	$0.00028	$0.28	1
Gemini 2.5 Flash Lite	$0.0003	$0.30	1
DeepSeek V3.2	$0.000469	$0.469	1
Llama 4 Maverick	$0.0006	$0.60	1
GPT-5.6 Luna	$0.0008	$0.80	1
Qwen3.7 Plus	$0.00096	$0.96	1

इसे एक भत्ते में बदलकर देखें तो सबसे निचला स्तर वही एक जगह है जहां क्रेडिट का आंकड़ा और मैसेज का आंकड़ा एक ही संख्या बनते हैं: हर टर्न की कीमत एक होती है, इसलिए N क्रेडिट का प्लान भत्ता तब तक N मैसेज के बराबर रहता है जब तक आप 1 क्रेडिट वाली पंक्तियों पर टिके रहें। हर प्लान का भत्ता, रीसेट, और रोलओवर नियम सब credits reference में हैं।

सस्ते छोर पर एक और मैकेनिज़्म मायने रखता है: जो टर्न बचे हुए बैलेंस में पूरा नहीं समाता, उसे पूरी तरह से मना कर दिया जाता है, आंशिक चार्ज नहीं किया जाता। तीन बचे क्रेडिट पर बीस क्रेडिट की मांग को खारिज कर दिया जाता है, कोई छूट नहीं दी जाती। 1 क्रेडिट वाले मॉडल पर यह लगभग कभी नहीं होता।

क्रेडिट स्तर कहां से आता है, और ओनर की नीति उसे कब पलट देती है

कॉस्ट इंडेक्स प्रोवाइडर की लिस्ट दरों के मुकाबले 1,000 इनपुट टोकन और 500 आउटपुट टोकन के स्टैंडर्ड जवाब को मापता है। क्रेडिट सीढ़ी एक अलग रेफरेंस टर्न से निकाली जाती है, 3,000 इनपुट टोकन और 800 आउटपुट टोकन, जिसे उसी टर्न की एंकर मॉडल पर लागत से भाग दिया जाता है, जो प्रोवाइडर खर्च का $0.00156 है। फिर नतीजे को गोल करके एक वैध स्तर तक बढ़ा दिया जाता है। सीढ़ी में अठारह स्तर हैं: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 80, 100। आज इनमें से चौदह पर कम से कम एक मॉडल है, और बाकी चार को जानबूझकर खाली रखा गया है, क्योंकि कोई गायब स्तर अगली महंगी मॉडल को उससे ऊपर वाले स्तर पर गोल कर देगा। जब कोई मॉडल दो स्तरों के बीच में आता है तो गोलाई हमेशा ऊपर की ओर होती है।

इसके अलावा कुछ पंक्तियां अंकगणित से नहीं बल्कि ओनर की नीति से पिन की गई हैं। ऊपर की टेबल और बड़े कैटलॉग में दिखने वाले तीन उदाहरण:

• Kimi परिवार पर 10 क्रेडिट चार्ज किया जाता है, जबकि पंक्ति के हिसाब से कॉस्ट-ट्रू दरें 2, 3, 4 और 12 हैं। यही वजह है कि दो Moonshot पंक्तियां डॉलर में एक-दूसरे के बेहद करीब बैठती हैं, $0.00172 और $0.00185 पर, फिर भी दोनों 10 क्रेडिट लेती हैं।
• Starter पर Gemini पंक्ति को 1 क्रेडिट पर चार्ज किया जाता है जबकि कॉस्ट-ट्रू आंकड़ा 2 है, यही Starter को प्रति मैसेज सपाट एक क्रेडिट बनाए रखता है।
• GPT Terra पंक्ति को 4 क्रेडिट पर चार्ज किया जाता है जबकि कॉस्ट-ट्रू आंकड़ा 10 है।

सर्च-ग्राउंडेड पंक्तियों की कीमत फिर से अलग तरीके से तय होती है, क्योंकि प्रोवाइडर हर सर्च पर एक फ्लैट फीस लेता है जो प्रति-टोकन दर के साथ नहीं बढ़ती। $0.005 पर एक सर्च की कीमत 3.2 क्रेडिट के बराबर बैठती है, इसलिए एक अकेली सर्च ज़्यादातर कैटलॉग के पूरे मैसेज से महंगी पड़ जाती है। ये स्तर ऐसी फ्लोर सीमाएं हैं जो प्रति जवाब एक सर्च मान कर चलती हैं।

जिस मॉडल आइडेंटिफायर का कोई स्तर ही नहीं है, उसे जानबूझकर सीढ़ी के सबसे ऊपरी स्तर, 100 क्रेडिट पर चार्ज किया जाता है: एक बिना कीमत वाले मॉडल को चुपचाप मार्जिन खाने के बजाय एक सपोर्ट टिकट के तौर पर सामने आना चाहिए। अगर कोई भी कैटलॉग मॉडल या एजेंट आइडेंटिफायर बिना किसी स्तर के प्रोडक्शन तक पहुंचता है तो एक बिल्ड टेस्ट फेल हो जाता है।

आखिर में, क्रेडिट प्राइसिंग हर प्लेटफॉर्म पर अलग से चालू की जाती है। ऐलोलिस्ट पर मौजूद प्लेटफॉर्म को पिकर में असली मल्टीप्लायर दिखते हैं और उसी हिसाब से क्रेडिट भत्ते से चार्ज होता है। जो प्लेटफॉर्म ऐलोलिस्ट पर नहीं है उसे प्रति टर्न सपाट एक क्रेडिट दिखता है और वह पुराना मैसेज भत्ता ही बनाए रखता है, जो Starter पर महीने के 400 मैसेज, Pro पर 800, और Powerhouse पर 5,000 है। वेब क्लाइंट आज क्रेडिट सिस्टम पर है।