OpenAI API और ChatGPT लागत कैलकुलेटर: टोकन के आधार पर गणना

OpenAI API की कीमत कैसे निकलती है?

OpenAI के अधिकतर टेक्स्ट मॉडलों में लागत मॉडल को मिलने वाले इनपुट टोकन और उसके बनाए गए आउटपुट टोकन की संख्या से तय होती है। इनपुट टोकन में निर्देश, बातचीत का इतिहास, कोड, दस्तावेज, टूल की सेटिंग और स्कीमा तथा अनुरोध में भेजी गई अन्य जानकारी शामिल हो सकती है।

आउटपुट टोकन में मॉडल का लौटाया गया टेक्स्ट और, जब मॉडल उनका उपयोग करे, आउटपुट के रूप में बिल किए जाने वाले reasoning टोकन शामिल होते हैं। कैलकुलेटर में दरें प्रति दस लाख टोकन के लिए डॉलर में दिखाई जाती हैं।

इनपुट और आउटपुट टोकन में क्या अंतर है?

इनपुट टोकन मॉडल को भेजी जाने वाली जानकारी हैं। आउटपुट टोकन मॉडल द्वारा बनाई जाने वाली जानकारी हैं।

हर मॉडल की इनपुट और आउटपुट दरें अलग हो सकती हैं। कुछ मॉडलों में आउटपुट टोकन इनपुट टोकन से काफी महंगे होते हैं। इसलिए समान इनपुट टोकन संख्या वाले दो अनुरोधों की लागत भी अलग हो सकती है, अगर उनमें से एक बहुत लंबा जवाब देता है।

OpenAI API credits क्या हैं?

OpenAI कुछ API खातों में उपयोग के लिए पहले से धनराशि खरीदने की सुविधा देता है। ये क्रेडिट टोकन की इकाई नहीं हैं।

ऐसा कोई निश्चित अनुपात नहीं है जिसमें एक क्रेडिट टोकन की किसी तय संख्या के बराबर हो, क्योंकि अलग मॉडलों की दरें अलग हैं और टोकन का प्रकार भी कीमत को प्रभावित करता है। इसलिए कैलकुलेटर लागत की मुख्य इकाई के रूप में डॉलर का उपयोग करता है।

क्या ChatGPT Plus या Pro सदस्यता में API का उपयोग शामिल है?

अपने आप नहीं। ChatGPT और OpenAI API प्लेटफॉर्म की बिलिंग व्यवस्थाएं अलग हैं।

ChatGPT की सदस्यता से ChatGPT के भीतर मॉडल और सुविधाएं मिल सकती हैं, लेकिन इससे जरूरी नहीं कि API कुंजी के जरिए इस्तेमाल की जा सकने वाली API धनराशि मिले। जो सीधे OpenAI API इस्तेमाल करते हैं, उन्हें अपने खाते की शर्तों के अनुसार API प्लेटफॉर्म में बिलिंग सेट करनी होती है।

Prompt Caching क्या है?

Prompt Caching से OpenAI पहले प्रोसेस किए गए इनपुट के मेल खाने वाले हिस्सों को दोबारा इस्तेमाल कर सकता है। कैश से मेल मिलने पर (cache hit), कुछ टोकन की बिलिंग cached input की कम दर पर हो सकती है, जो सामान्य इनपुट दर से कम होती है।

GPT-5.6 और GPT-6 मॉडलों में कैश में लिखने की अलग दर भी है। कैश में लिखने का शुल्क उसी टोकन के सामान्य इनपुट शुल्क के ऊपर अतिरिक्त शुल्क नहीं है। हर टोकन को उपयुक्त बिलिंग श्रेणी में रखा जाता है: सामान्य इनपुट, कैश से पढ़ना या कैश में लिखना।

कैलकुलेटर के उन्नत विकल्पों में यह विभाजन दर्ज किया जा सकता है।

कैश के टोकन कुल इनपुट में अलग से क्यों नहीं जोड़ते?

OpenAI के उपयोग संबंधी आंकड़ों में cached के रूप में वर्गीकृत टोकन कुल इनपुट टोकन का हिस्सा होते हैं। इसलिए अगर किसी अनुरोध में 20,000 इनपुट टोकन हैं और इनमें से 15,000 कैश से आए हैं, तो कुल 35,000 टोकन नहीं गिनने चाहिए।

सामान्य इनपुट की मात्रा निकालने के लिए कैलकुलेटर कुल इनपुट से कैश से पढ़े गए या उसमें लिखे गए टोकन घटाता है।

लंबे संदर्भ वाले अनुरोधों की दरें कैसे तय होती हैं?

कुछ मॉडलों में बहुत बड़े अनुरोधों के लिए विशेष दर श्रेणी होती है। कैलकुलेटर में समर्थित मॉडलों में इनपुट टोकन की संख्या 272,000 से अधिक होने पर लंबे संदर्भ की दर केवल सीमा से ऊपर के टोकन पर नहीं, पूरे अनुरोध पर लागू हो सकती है।

जिन मॉडलों के लिए OpenAI ने ऐसा नियम प्रकाशित किया है, उनमें कैलकुलेटर सीमा को अपने आप पहचानता है। बड़ी संदर्भ विंडो वाला हर मॉडल इन दरों का उपयोग नहीं करता।

Standard, Batch, Flex और Fast में क्या अंतर है?

Standard सामान्य प्रोसेसिंग विकल्प है। Batch असिंक्रोनस प्रोसेसिंग के लिए है और टोकन की लागत कम कर सकता है, लेकिन यह तुरंत जवाब मांगने वाले अनुरोधों के लिए नहीं है।

Flex कम अनुमानित प्रतिक्रिया समय या उपलब्धता के बदले टोकन की कम दर दे सकता है, और केवल उन मॉडलों में जहां यह विकल्प समर्थित है। Fast अधिक तेज प्रोसेसिंग के लिए है, लेकिन इसमें टोकन की ऊंची दरें लागू होती हैं।

कैलकुलेटर केवल वे विकल्प दिखाता है जिनकी पुष्टि चुने गए मॉडल के लिए की गई है।

क्या reasoning टोकन महंगे होते हैं?

केवल सोचने के टोकन होने के कारण reasoning टोकन की अलग दर नहीं होती। reasoning टोकन का शुल्क मॉडल की आउटपुट दर पर आउटपुट टोकन के हिस्से के रूप में लिया जाता है।

हालांकि, अधिक reasoning टोकन इस्तेमाल करने वाला मॉडल अधिक बिल योग्य आउटपुट टोकन बना सकता है, भले ही उपयोगकर्ता को दिखने वाला अंतिम जवाब अपेक्षाकृत छोटा हो। इसलिए केवल दिखने वाले जवाब की लंबाई पर आधारित अनुमान वास्तविक शुल्क से कम हो सकता है।

Web Search की लागत कितनी है?

Web Search की जांची गई दर 1,000 सफल कॉल के लिए 10 डॉलर, यानी हर सफल कॉल के लिए 0.01 डॉलर है। लेकिन जरूरी नहीं कि यही खोज के उपयोग की पूरी लागत हो।

खोज से मिली और मॉडल को भेजी गई सामग्री अतिरिक्त इनपुट टोकन जोड़ सकती है, जिनका शुल्क मॉडल की दर से लिया जाता है।

वास्तविक लागत अलग क्यों हो सकती है?

कैलकुलेटर दर्ज किए गए आंकड़ों और जांची गई सूची दरों के आधार पर अनुमान देता है। वास्तविक शुल्क इन कारणों से अलग हो सकता है:

• API में वास्तव में मापी गई टोकन संख्या
• दोबारा भेजा गया बातचीत का इतिहास
• reasoning टोकन
• कैश का उपयोग
• टूल
• वेब खोज
• फाइलें और तस्वीरें
• लंबा संदर्भ
• प्रोसेसिंग का प्रकार
• दरें बदलना

कैलकुलेटर में कर, मुद्रा विनिमय, Enterprise ग्राहकों के लिए विशेष दरें या तृतीय-पक्ष प्रदाताओं की कीमतें शामिल नहीं हैं।

Azure OpenAI का क्या?

कैलकुलेटर केवल OpenAI API के सीधे उपयोग को कवर करता है। Azure OpenAI की दरें Microsoft तय करता है और कीमत क्षेत्र, डिप्लॉयमेंट के प्रकार और व्यावसायिक समझौते के अनुसार बदल सकती है।

इसलिए कैलकुलेटर के नतीजे को Azure OpenAI या अन्य तृतीय-पक्ष प्रदाताओं की कीमत का अनुमान न मानें।

दरें कब जांची गई थीं?

कैलकुलेटर की दरों और मूल्य निर्धारण के नियमों को 23 सितंबर 2026 को OpenAI के आधिकारिक स्रोतों से जांचा गया था।

GPT-6 Sol और GPT-6 Luna 22 सितंबर 2026 को लॉन्च हुए थे। दरें जांचते समय मॉडलों के आधिकारिक पेज प्रकाशित हो चुके थे, लेकिन OpenAI के कुछ सामान्य सारांश पेज अभी पूरी तरह अपडेट नहीं हुए थे।

मॉडलों की दरें और उपयोग की शर्तें बदल सकती हैं। बड़े पैमाने पर व्यावसायिक उपयोग से पहले OpenAI की वेबसाइट पर मौजूदा दरें भी जांचना उचित है।

आधिकारिक स्रोत

• OpenAI API की दरें
• GPT-6 Astra
• GPT-6 Sol
• GPT-6 Luna
• Prompt Caching
• Batch API
• Flex Processing
• Fast Mode
• OpenAI API और ChatGPT में बिलिंग