छोटा जवाब
Starter किसी भी DeepSeek मॉडल तक नहीं पहुंचता। Pro पर तीन DeepSeek आइडेंटिफ़ायर पहुंच में हैं, और इस सेट से बाहर का कोई भी DeepSeek आइडेंटिफ़ायर Powerhouse पर जाकर हल होता है। एक फ्री खाता इनमें से किसी तक नहीं पहुंचता: 2026-09-02 से यह सिर्फ़ Whizi AI और Auto खोलता है, पहले दिन 7 मैसेज पर, फिर रोज़ाना 3 पर।
Whizi की कॉस्ट इंडेक्स में शामिल DeepSeek पंक्तियां, एक बार जवाब देने की लागत और आपके क्रेडिट खर्च के साथ:
| मॉडल | कॉन्टेक्स्ट विंडो | प्रति मैसेज क्रेडिट | प्रति मानक जवाब USD |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 1,310,720 टोकन | 1 | $0.00028 |
| DeepSeek V3.2 | 164K टोकन | 1 | $0.000469 |
| DeepSeek V3.1 | 164K टोकन | 1 | $0.000725 |
| DeepSeek R1 | 64K टोकन | 2 | $0.00195 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | 1M टोकन | 2 | $0.00297 |
USD कॉलम 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट टोकन के एक मानक जवाब का है, 20 अगस्त 2026 को पढ़ी गई OpenRouter दरों पर। प्रति हज़ार जवाब पर ये पंक्तियां $0.28 से $2.97 तक चलती हैं।
बाकी इंडेक्स के मुकाबले DeepSeek पंक्तियां कहां बैठती हैं
कॉस्ट इंडेक्स 100 पंक्तियों की कीमत तय करती है, पूरे कैटलॉग की नहीं। उस इंडेक्स के मुकाबले, DeepSeek पंक्तियां इस तरह बैठती हैं।
| इंडेक्स संदर्भ बिंदु | मॉडल | प्रति मानक जवाब USD |
|---|---|---|
| सबसे सस्ती कीमत वाली पंक्ति (कुल) | Ling-3.0-flash, inclusionAI | $0.000053 |
| सबसे सस्ती DeepSeek पंक्ति | DeepSeek V4 Flash 0731 | $0.00028 |
| औसत कीमत वाली पंक्ति | Kimi K2 Thinking | $0.00185 |
| सबसे महंगी DeepSeek पंक्ति | DeepSeek V4 Pro 0813 | $0.00297 |
| सबसे महंगी कीमत वाली पंक्ति (कुल) | Claude Opus 4.7 (Fast) | $0.105 |
इंडेक्स में सबसे सस्ती और सबसे महंगी कीमत वाली पंक्ति के बीच फासला करीब 2000x है, और हर DeepSeek पंक्ति उस दायरे के निचले हिस्से में बैठती है। कीमत इंडेक्स में कहीं भी सबसे बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो एक DeepSeek V4 Flash पंक्ति का है, 1,310,720 टोकन पर। 100 में से 47 कीमत वाली पंक्तियां 1,000,000 टोकन या उससे ज़्यादा की विंडो रखती हैं।
एक DeepSeek मैसेज की क्रेडिट में लागत क्या है
मॉडल की क्रेडिट लागत प्रति मैसेज एक तय पूर्णांक है। आपके मैसेज की लंबाई, जवाब की लंबाई या बातचीत की लंबाई से कुछ भी इस हिसाब में नहीं आता, इसलिए DeepSeek पंक्ति पर एक लाइन का सवाल ठीक उतना ही खर्च करता है जितना एक लंबा सवाल। क्रेडिट टेबल में हर DeepSeek पंक्ति क्रेडिट सीढ़ी की पहली या दूसरी पायदान पर बैठती है, और टेबल 13 DeepSeek आइडेंटिफ़ायर रखती है जबकि इंडेक्स सिर्फ़ पांच की कीमत तय करता है। सीढ़ी खुद क्रेडिट संदर्भ में है।
हर प्लान भत्ता DeepSeek मैसेज में क्या खरीदता है:
| प्लान | मासिक क्रेडिट | पहुंच योग्य DeepSeek पंक्तियां | 1 क्रेडिट पंक्ति पर मैसेज | 2 क्रेडिट पंक्ति पर मैसेज |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0 क्रेडिट, पहले दिन 7 मैसेज फिर रोज़ाना 3 | कोई नहीं: सिर्फ़ Whizi AI और Auto | उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
| Starter | 400 | कोई नहीं | उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
| Pro | 2,000 | तीन आइडेंटिफ़ायर | 2,000 | 1,000 |
| Powerhouse | 8,000 | सभी | 8,000 | 4,000 |
यह क्रेडिट गणित वही है जो क्रेडिट-मीटर्ड प्लेटफ़ॉर्म देखता है। क्रेडिट प्राइसिंग प्लेटफ़ॉर्म के हिसाब से गेट की गई है और आज का प्रोडक्शन एलाउलिस्ट सिर्फ़ वेब क्लाइंट है। जो प्लेटफ़ॉर्म एलाउलिस्ट में नहीं है उससे प्रति टर्न एक चार्ज होता है और इसके बजाय पुराने मैसेज भत्ते पर खर्च होता है, जो Starter पर महीने में 400 मैसेज, Pro पर 800 और Powerhouse पर 5,000 है। मैसेज सीमा और क्रेडिट सीमा दोनों साथ मौजूद हैं, और कौन सी लागू होगी यह हर रिक्वेस्ट पर तय होता है।
साप्ताहिक बिलिंग, जो सिर्फ़ मोबाइल पर मिलती है, अपने ही भत्ते रखती है: Starter पर 100 क्रेडिट, Pro पर 500 और Powerhouse पर 2,000, प्रति साप्ताहिक अवधि। इसके पीछे न कोई ग्रांट इवेंट है न कोई टॉप-अप जॉब। इस्तेमाल हर पीरियड की-वार जोड़ा जाता है, इसलिए नई अवधि का आना ही रीसेट है।
कौन सा प्लान कौन सा DeepSeek मॉडल खोलता है
मॉडल एक्सेस सर्वर पर आइडेंटिफ़ायर के हिसाब से तय होता है, पहले Starter सेट के खिलाफ़ जांचा जाता है, फिर एजेंट सेट, फिर Pro सेट, और बाकी सब Powerhouse के तौर पर लौटाया जाता है।
Starter में कोई DeepSeek मॉडल नहीं है। Starter में ठीक चार पिकर एंट्री हैं: Auto, हाउस मॉडल Whizi AI, एक बेस OpenAI मॉडल और एक तेज़ Gemini मॉडल। Starter $15.99/महीना है, या सालाना बिलिंग पर $10.99/महीना, कुल $131.88। Pro सबसे सस्ता प्लान है जो किसी भी DeepSeek मॉडल तक पहुंचता है।
Pro तीन DeepSeek आइडेंटिफ़ायर खोलता है। दो V3 जनरेशन की पंक्तियां हैं और एक R1 रीज़निंग स्नैपशॉट है, जिन्हें नीचे टेबल में आइडेंटिफ़ायर के हिसाब से लिखा गया है। Pro में जो DeepSeek प्रमोशन चुना गया वह V3 जनरेशन प्लस एक रीज़निंग पंक्ति है, पूरा परिवार नहीं। Pro $29.99/महीना है, और यह Starter का सख़्त सुपरसेट है।
बाकी पूरे परिवार के लिए Powerhouse चाहिए। इन तीन के अलावा कोई भी DeepSeek आइडेंटिफ़ायर Powerhouse मांगता है, जो $49.99/महीना है। ऊपर टेबल में V4 जनरेशन की पंक्तियां Pro लिस्ट से बाहर हैं, इसलिए सबसे नई DeepSeek पंक्तियां और सबसे बड़ी DeepSeek विंडो ही टॉप प्लान मांगती हैं।
| प्लान | जो DeepSeek आइडेंटिफ़ायर यह खोलता है |
|---|---|
| Starter | कोई नहीं |
| Pro | deepseek deepseek-v3.2, deepseek deepseek-chat-v3.1, deepseek deepseek-r1-0528 |
| Powerhouse | कैटलॉग का हर बाकी DeepSeek आइडेंटिफ़ायर |
एक फ्री खाता सबसे कड़ा गेट झेलता है: चैट पाथ पहले मॉडल गेट चलाता है और सिर्फ़ दो आइडेंटिफ़ायर की इजाज़त देता है, Whizi AI और Auto। पहले यह उस गेट से पहले लौट जाता था, इसीलिए पुराने जवाब कहते हैं कि कोई प्रॉस्पेक्ट किसी भी टेक्स्ट मॉडल को आज़मा सकता था; वह 2026-09-02 को बंद हो गया।
वह DeepSeek पंक्ति जहां टोकन बजट क्लैम्प्ड है
DeepSeek पंक्तियों में से सिर्फ़ एक क्लैम्प थ्रेशहोल्ड से नीचे बैठती है। जिस भी मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो 93,000 टोकन से कम है उसे फ्लैट बजट के बजाय एक छोटा, अनुपाती प्रति टर्न बजट मिलता है, और 64K वाली R1 पंक्ति वही DeepSeek पंक्ति है जो उस रेखा से नीचे है। ऊपर टेबल की बाकी हर DeepSeek पंक्ति उससे कहीं ऊपर बैठती है।
64,000 टोकन की विंडो पर क्लैम्प आउटपुट को विंडो के 40 प्रतिशत पर रोकता है, यानी 25,600 टोकन, और 1,000 टोकन की सेफ्टी मार्जिन अलग रखता है। अगर आप लंबे दस्तावेज़ किसी रीज़निंग बातचीत में पेस्ट कर रहे हैं, तो यही वह पंक्ति है जहां आपको यह सबसे पहले महसूस होगा।
बिना क्लैम्प वाली पंक्तियां सब एक ही भत्ता साझा करती हैं। कैटलॉग का हर मॉडल 40,000 इनपुट और 20,000 आउटपुट टोकन का फ्लैट प्रति टर्न बजट पाता है, जब तक कि उसकी विंडो 93,000 टोकन से कम न हो, इसलिए V4 Flash पंक्ति की 1,310,720 टोकन वाली विंडो और V3 पंक्तियों की 164K विंडो दोनों एक ही प्रति टर्न सीमा खींचती हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो बातचीत की गुंजाइश है, बड़ा प्रति टर्न बजट नहीं।
इसमें क्या शामिल नहीं है
कोई भी DeepSeek पंक्ति मीडिया नहीं बनाती। पिकर के इमेज, वीडियो और ऑडियो सेक्शन हाथ से चुनी गई लिस्ट हैं, और उनमें Whizi Image, Nano Banana, Flux और Stable Diffusion इमेज के लिए, वीडियो के लिए Whizi Video AI, और ऑडियो के लिए Whizi Music AI हैं। इनमें से कोई भी DeepSeek मॉडल नहीं है।
कोई भी DeepSeek पंक्ति एजेंट पर्सोना नहीं है। चारों पर्सोना और उनके तीन लीगेसी उपनाम सब एक ही बेस मॉडल पर चलते हैं और कैटलॉग से अलग कीमत रखते हैं, और पर्सोना मॉडल टियर नहीं बल्कि Pro फ़ीचर हैं।
Auto कभी DeepSeek नहीं चुनता। Auto में छह पायदान हैं: हाउस मॉडल पर 1 क्रेडिट का एक क्विक पायदान, तेज़ Gemini मॉडल पर 2 क्रेडिट का रीराइट और अटैचमेंट पायदान, मिड GPT मॉडल पर 4 क्रेडिट का लॉन्ग-फ़ॉर्म पायदान, Claude Sonnet पर 10 क्रेडिट का कोड पायदान, और टॉप GPT मॉडल पर 20 क्रेडिट का रीज़निंग पायदान। इस सीढ़ी पर कोई DeepSeek पंक्ति नहीं है, इसलिए DeepSeek तक पहुंचने के लिए इसे पिकर में चुनना पड़ता है।
प्रकाशित करने लायक कोई प्रति-मॉडल क्षमता फ़्लैग नहीं है। वेब सर्च एक रिक्वेस्ट-लेवल मोड है और अटैचमेंट हर रिक्वेस्ट पर संभाले जाते हैं, इसलिए दोनों में से कोई भी किसी DeepSeek पंक्ति की प्रॉपर्टी नहीं है, और कोई भी सोर्स प्रति-मॉडल नॉलेज कटऑफ़ दर्ज नहीं करता।
समय के साथ DeepSeek लिस्ट कैसे बदलती है
दो नीतियां तय करती हैं कि क्या जोड़ा जाता है। 2025 से पुराना कोई भी रिलीज़ अब कैटलॉग में नहीं जोड़ा जाता, यह 19 अगस्त 2026 का एक ओनर नियम है। और डीप रिसर्च आइडेंटिफ़ायर सिद्धांत के तौर पर बाहर रखे जाते हैं, क्योंकि वे प्रति टर्न नहीं बल्कि पूरे मल्टी-सर्च रन का बिल लेते हैं।
पिकर की सामग्री Whizi बैकएंड से लाइव परोसी जाती है, इसलिए ऐप लिस्ट हमेशा मौजूदा वाली होती है। पुरानी DeepSeek जनरेशन नई के साथ लिस्टेड रहती हैं क्योंकि एक बार ऑफ़र होने के बाद कोई मॉडल कैटलॉग से नहीं हटता: एक बातचीत उसी मॉडल को साथ रखती है जिसके साथ वह बनी थी, इसलिए किसी पंक्ति को हटाने से उस पर चल रही थ्रेड टूट जाएंगी।
- Starter में कोई DeepSeek मॉडल नहीं है
- Pro तीन DeepSeek आइडेंटिफ़ायर खोलता है, Powerhouse बाकी सब खोलता है
- हर DeepSeek पंक्ति प्रति मैसेज 1 या 2 क्रेडिट लेती है
- क्रेडिट लागत मॉडल के हिसाब से तय है, मैसेज की लंबाई के हिसाब से नहीं
- एक फ्री खाता किसी DeepSeek पंक्ति तक नहीं पहुंचता: Pro सबसे सस्ता प्लान है जो पहुंचता है
- कैटलॉग मॉडल एक फ्लैट 40,000 इन, 20,000 आउट प्रति टर्न बजट पर चलते हैं, जब तक विंडो 93,000 टोकन से कम न हो
- 64K पर DeepSeek R1 उस फ्लैट बजट से नीचे क्लैम्प्ड है
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
एक DeepSeek मैसेज की क्रेडिट में लागत कितनी है?
क्रेडिट टेबल में हर DeepSeek पंक्ति पर 1 या 2 क्रेडिट। जिस नतीजे के लिए योजना बनानी चाहिए वह है रिफ़्यूज़ल नियम: जो टर्न बचे हुए बैलेंस में नहीं समाता उसे आंशिक रूप से नहीं, पूरी तरह अस्वीकार किया जाता है, इसलिए 1 क्रेडिट बचा होना 2 क्रेडिट वाला DeepSeek टर्न भेजने के लिए काफ़ी नहीं है। खत्म होने पर HTTP 429 कोड message_limit_reached के साथ लौटता है।
क्या मैं Starter प्लान पर DeepSeek इस्तेमाल कर सकता हूं?
नहीं। गेट इंटरफ़ेस में नहीं बल्कि सर्वर पर मॉडल आइडेंटिफ़ायर के हिसाब से चलता है, इसलिए रिक्वेस्ट को एडिट करके किसी लॉक्ड पंक्ति तक नहीं पहुंचा जा सकता: उसे चुनने पर HTTP 403 कोड tier_upgrade_required और संदेश "Upgrade your plan to use this model." के साथ लौटता है।
Whizi में सबसे बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो किस DeepSeek मॉडल का है?
DeepSeek V4 Flash पंक्ति का, 1,310,720 टोकन पर, जो Whizi के प्राइस इंडेक्स में किसी भी पंक्ति की सबसे बड़ी विंडो है। यह Powerhouse पर जाकर हल होती है, इसलिए इंडेक्स की सबसे बड़ी विंडो उन पंक्तियों में से नहीं है जो Pro सब्सक्रिप्शन खोलता है।
क्या DeepSeek का रीज़निंग जवाब छोटे जवाब से ज़्यादा खर्च करता है?
नहीं। एक लंबे जवाब की कीमत आपसे गुंजाइश में वसूली जाती है, क्रेडिट में नहीं: R1 पंक्ति के पास परिवार में सबसे छोटी विंडो है, 64K पर, जो इसे 93,000 टोकन के क्लैम्प थ्रेशहोल्ड से नीचे रखती है, इसलिए इसका प्रति टर्न आउटपुट 25,600 टोकन पर 1,000 टोकन की मार्जिन के साथ सीमित है, जबकि V3 और V4 पंक्तियां पूरा फ्लैट बजट खींचती हैं। उस थ्रेड को V3 या V4 पंक्ति पर ले जाना एक प्रति-मैसेज फ़ैसला है, और हर मैसेज उसी पंक्ति की पायदान पर चार्ज होता है जिसने उसका जवाब दिया।
क्या DeepSeek Whizi में PDF पढ़ सकता है?
वेब ऐप में, PDF, Word और स्प्रेडशीट का टेक्स्ट आपके ब्राउज़र में निकाला जाता है और टेक्स्ट के तौर पर उसी मॉडल को भेजा जाता है जिसे आपने चुना है, इसलिए एक DeepSeek पंक्ति को बाइनरी फ़ाइल नहीं, टेक्स्ट मिलता है। वह निकाला गया टेक्स्ट वही प्रति टर्न इनपुट बजट खर्च करता है जो कुछ भी और आप टाइप करते हैं खर्च करता है, इसलिए एक लंबे दस्तावेज़ की सीमा फ़ाइल के आकार से नहीं बल्कि प्रति टर्न सीमा से तय होती है। स्वीकृत फ़ॉर्मेट और हर एक को कैसे संभाला जाता है, यह समर्थित फ़ाइल प्रकार में है।