पहले टेबल
हर जवाब की कीमत Whizi मॉडल कॉस्ट इंडेक्स से ली गई है (1,000 इनपुट और 500 आउटपुट टोकन, लिस्ट रेट 2026-08-20 को लिए गए)। सबसे मज़बूत चुनाव क्वालिटी के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है; वैल्यू चुनाव वह है जिस पर ज़्यादातर लोगों को असल में काम भेजना चाहिए।
| काम | सबसे मज़बूत चुनाव | वैल्यू चुनाव | वैल्यू चुनाव, प्रति जवाब |
|---|---|---|---|
| ऐसा लेखन जिसे कोई पूरा पढ़े | Claude (Opus टियर) | Claude Sonnet 5 | $0.007 |
| कोड जो आप शिप करेंगे | GPT रीज़निंग टियर | DeepSeek V4 Pro | $0.003 |
| मल्टी-स्टेप गणित और लॉजिक | GPT-5.6 Sol (रीज़निंग) | DeepSeek R1 | $0.002 |
| बहुत लंबे दस्तावेज़ | Gemini 3.1 Pro, 1M कॉन्टेक्स्ट | Llama 4 Maverick, 1M कॉन्टेक्स्ट | $0.0006 |
| फ़ाइलों पर डेटा एनालिसिस | ChatGPT (कोड एक्ज़ीक्यूशन) | वही, फिर वेरिफाई करें | $0.008 |
| रोज़मर्रा के सवाल | कोई भी फ्रंटियर एवरीडे टियर | GPT-5.6 Luna | $0.0008 |
| भारी वॉल्यूम बैच वर्क | फ्रंटियर काम नहीं | Llama 3.3 70B | $0.00026 |
| इमेज जनरेशन | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Nano Banana 2 | $0.002 |
| करेंट-इवेंट्स रिसर्च | सर्च से जुड़ा असिस्टेंट | Gemini या Perplexity | सर्च के हिसाब से बदलता है |
हर लाइन एक लंबी दलील को छोटा करती है। गहराई में जाने वाले लेख एक क्लिक दूर हैं: डेटा एनालिसिस, गणित, ओपन-सोर्स फ़ील्ड, और तीन-तरफ़ा फ्रंटियर तुलना।
विजेता काम के हिसाब से क्यों बंटते हैं
यह बंटवारा मार्केटिंग का नहीं, आर्किटेक्चर का है, इसलिए यह वर्शन बदलने पर भी टिका रहता है।
लेखन में स्वाद का इनाम मिलता है। ऐसे गद्य पर जिसे कोई पूरा पढ़े, Claude की बढ़त पीढ़ियों से बनी हुई है, इसलिए यह लेखन वाली लाइन में सबसे आगे रहता है, भले ही यह एवरीडे GPT टियर से ज़्यादा महंगा हो।
कोड और गणित में रीज़निंग मोड का इनाम मिलता है। जो मॉडल एक लंबी इंटरनल चेन बनाते हैं और जवाब देने से पहले उसे जांचते हैं, वे दोनों लाइनों पर हावी रहते हैं; ओपन-वेट्स एंट्री, कोड के लिए DeepSeek V4 और गणित-जैसी रीज़निंग के लिए R1, इसका ज़्यादातर हिस्सा दसवें हिस्से की कीमत पर देते हैं।
लंबे दस्तावेज़ों में कॉन्टेक्स्ट लेंथ का इनाम मिलता है। 1M टोकन विंडो, यानी लगभग 1,500 पेज, यही फ़र्क करता है कि आप पूरे कॉन्ट्रैक्ट का विश्लेषण करें या उसके पहले तिहाई का। कई मॉडल अब यह क्षमता रखते हैं; उन्हें अलग करने वाली चीज़ प्रति जवाब की कीमत है।
भारी काम में लागत का इनाम मिलता है। $0.00026 प्रति स्टैंडर्ड जवाब पर, Llama 3.3 70B एक हज़ार समरी 26 सेंट में कर देता है। इस कीमत पर कभी-कभी गलत होना उतना ही सहनीय है जितना फ्रंटियर रेट पर, जो 20 से 100 गुना ज़्यादा है, नहीं है।
बेंचमार्क दावों को कैसे पढ़ें, हमारे अपने दावों को भी
हर मॉडल रिलीज़ के साथ एक चार्ट आता है जिसमें वह जीतता है। तीन आदतें आपको ईमानदार बनाए रखती हैं।
औसत के बजाय काम-आधारित बेंचमार्क को तरजीह दें। SWE-bench जैसा कोडिंग स्कोर आपको कोड के बारे में बताता है; मिला-जुला लीडरबोर्ड आपको मिश्रण के बारे में बताता है। ऊपर की टेबल जानबूझकर काम के हिसाब से रूट करती है।
तारीख जांचें। यहां दिए गए चुनाव अगस्त 2026 में कॉस्ट इंडेक्स और सार्वजनिक रिपोर्टिंग के आधार पर वेरिफाई किए गए थे, और यह पेज नई रिलीज़ आने पर अपडेट होता है। बिना तारीख के "सबसे अच्छा मॉडल" दावा किस्सा-कहानी है; मॉडल टाइमलाइन दिखाती है कि ज़मीन कितनी तेज़ी से बदलती है।
अपने तीन प्रॉम्प्ट खुद चलाएं। अपने हफ़्ते का एक असली काम लें और उसे सबसे मज़बूत चुनाव और वैल्यू चुनाव पर चलाएं। आपके अपने दस मिनट के सबूत किसी भी टेबल से बेहतर हैं, इस टेबल से भी, और AI मॉडल कैसे चुनें इसे एक दोहराई जा सकने वाली प्रक्रिया बनाता है।
यह टेबल ईमानदारी से कहां अनिश्चित है
हर लाइन का शीर्ष बदलता रहता है। सबसे मज़बूत चुनाव हर बड़े रिलीज़ साइकल के साथ बदलते हैं; वैल्यू चुनाव ज़्यादा स्थिर रहते हैं क्योंकि कीमत का फ़्लोर क्षमता की सीमा से धीमे बदलता है।
"सबसे अच्छा" अंतर को छोटा कर देता है। Claude औसतन लेखन में जीतता है; कोई खास GPT ड्राफ्ट किसी खास Claude ड्राफ्ट को इतनी बार हरा देता है कि क्रॉस-चेक की आदत डिफ़ॉल्ट से ज़्यादा मायने रखती है।
सर्च से जुड़ी रिसर्च सर्च पर निर्भर करती है। करेंट इवेंट्स के लिए, रिट्रीवल लेयर मॉडल से ज़्यादा तय करती है, इसलिए रिसर्च वाली लाइन एक विजेता के बजाय एक कैटेगरी बताती है।
आपका प्रॉम्प्ट आपके मॉडल से बड़ा वेरिएबल है। एक अस्पष्ट और एक साफ़ प्रॉम्प्ट के बीच का फ़र्क लगभग हर काम पर आस-पास के मॉडलों के बीच के फ़र्क से बड़ा होता है। यह टेबल छोटे वेरिएबल को ऑप्टिमाइज़ करती है; प्रॉम्प्ट बेसिक्स बड़े वेरिएबल को ऑप्टिमाइज़ करता है।
इस टेबल से निकलने वाला सब्सक्रिप्शन गणित
टेबल को सिंगल-प्रोवाइडर सब्सक्रिप्शन के साथ पूरी तरह फॉलो करें तो आप हर लाइन का सबसे अच्छा चुनाव पाने के लिए ChatGPT Plus, Claude Pro और एक Gemini प्लान के लिए लगभग $20 हर एक, यानी करीब $60 महीना, चुका रहे हैं।
इसका विकल्प एक ऐसा वर्कस्पेस है जो सारी लाइनों को साथ ले चलता है। Whizi Pro, जो सालाना बिल होने पर $19.99 महीना है, में ChatGPT Sol, Claude Sonnet और Opus, Kimi K3 और Gemini Pro शामिल हैं, साथ ही DeepSeek और Llama जैसे वैल्यू चुनाव भारी काम की लाइनों के लिए, और सबसे ऊपर का रीज़निंग टियर व Claude Fable Powerhouse में $34.99 पर। मल्टी-मॉडल वर्कस्पेस का पूरा सिद्धांत यही है: टेबल एक शॉपिंग लिस्ट होना बंद कर देती है और एक सब्सक्रिप्शन के भीतर एक रूटिंग नियम बन जाती है। सब्सक्रिप्शन कॉस्ट ब्रेकडाउन इस तुलना को विस्तार से करता है।
- काम के हिसाब से रूट करें, ब्रांड की वफ़ादारी के हिसाब से नहीं: लेखन, कोड, लंबे कॉन्टेक्स्ट और भारी काम के विजेता अलग-अलग होते हैं
- डिफ़ॉल्ट रूप से वैल्यू चुनाव इस्तेमाल करें और जब क्वालिटी साफ़ तौर पर मायने रखे तब सबसे मज़बूत चुनाव पर जाएं
- बैच वर्क को ओपन मॉडलों को भेजें; फ्रंटियर कीमतें फ्रंटियर समस्याओं के लिए हैं
- किसी भी बेंचमार्क दावे को तारीख वाले काम-आधारित बेंचमार्क से जांचें
- हर बड़े रिलीज़ साइकल के बाद अपना तीन-प्रॉम्प्ट टेस्ट फिर से चलाएं
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
2026 में सबसे अच्छा AI कौन सा है?
कोई सार्थक ओवरऑल विजेता नहीं है: फ्रंटियर मॉडल मिले-जुले बेंचमार्क पर कुछ अंकों के भीतर सिमटे रहते हैं जबकि काम के हिसाब से साफ़ बंट जाते हैं। Claude गद्य में आगे है, रीज़निंग टियर कोड और गणित में, Gemini बहुत लंबे दस्तावेज़ों में, और ओपन मॉडल लागत में। असली सवाल काम-दर-काम है, जिसका जवाब रूटिंग टेबल देती है।
कोडिंग के लिए कौन सा AI मॉडल सबसे अच्छा है?
उस कोड के लिए जो आप शिप करेंगे, GPT रीज़निंग टियर सबसे मज़बूत चुनाव हैं, और DeepSeek V4 Pro वैल्यू चुनाव है: DeepSeek की अपनी रिपोर्ट के मुताबिक SWE-bench Verified बेंचमार्क पर 80.6% का स्कोर फ्रंटियर स्तर पर बैठता है, वह भी MIT लाइसेंस के तहत लगभग $0.003 प्रति स्टैंडर्ड जवाब पर। छोटी स्क्रिप्ट और बॉयलरप्लेट के लिए एवरीडे टियर ठीक और काफ़ी सस्ते हैं।
क्या सबसे महंगा AI मॉडल सबसे अच्छा होता है?
सिर्फ़ सबसे कठिन कामों के लिए। कीमत कंप्यूट के साथ चलती है, और रीज़निंग टियर मल्टी-स्टेप समस्याओं पर अपना प्रीमियम सच में कमाते हैं। लेकिन इंडेक्स में सबसे सस्ते से सबसे महंगे मॉडल तक का फ़ासला लगभग 2,000x है जबकि रोज़मर्रा के सवालों पर क्वालिटी का फ़र्क मुश्किल से दिखता है, इसलिए रूटीन काम पर फ्रंटियर रेट चुकाना AI पर ज़्यादा खर्च करने का सबसे आम तरीका है।
सबसे अच्छा मॉडल कितनी बार बदलता है?
किसी कैटेगरी में सबसे मज़बूत चुनाव लगभग हर बड़े रिलीज़ साइकल के साथ, यानी साल में कुछ बार बदलता है। कैटेगरी की बनावट कहीं ज़्यादा धीरे बदलती है: लेखन ने कई पीढ़ियों से Claude को, लंबे दस्तावेज़ों ने कॉन्टेक्स्ट लेंथ को, और भारी काम ने ओपन मॉडलों को इनाम दिया है। किसी भी सिफ़ारिश की तारीख जांचें, यह पेज भी शामिल है।
क्या इस टेबल को फॉलो करने के लिए मुझे कई AI सब्सक्रिप्शन चाहिए?
अब नहीं। सिंगल-प्रोवाइडर प्लान के साथ टेबल फॉलो करने पर तीन सब्सक्रिप्शन में लगभग $60 महीना खर्च होता है। एक मल्टी-मॉडल वर्कस्पेस हर लाइन को एक ही प्लान में ले चलता है: Whizi Pro, सालाना बिल होने पर $19.99 महीना, फ्रंटियर और वैल्यू चुनाव कवर करता है, जबकि सबसे ऊपर का रीज़निंग टियर और Claude Fable Powerhouse प्लान में हैं। बातचीत के बीच में मॉडल बदलना ही वह तरीका है जो काम-दर-काम रूटिंग को व्यावहारिक बनाता है।
