अनसेंसर्ड AI के लिए पारदर्शिक टोकन मूल्य निर्धारण
केवल उन्हीं टोकन के लिए भुगतान करें जिन्हें आपका uncensored मॉडल उपयोग करता है, पूर्व-भुगतान क्रिप्टो क्रेडिट के साथ जो कभी समाप्त नहीं होता। हमारा पारदर्शी मूल्य निर्धारण संरचना सुनिश्चित करता है कि आपकी एप्लिकेशन बजट पहले अनुरोध से लेकर आखिरी अनुरोध तक पूर्वानुमेय रहे।
- प्रति 1M इनपुट टोकन
- $0.15
- आउटपुट टोकन / 1M
- $0.50
- टोकन संदर्भ
- 100,000
- ट्रायल क्रेडिट
- $0.50
- प्रति मिनट रिक्वेस्ट
- 300
लागत अनुमानक
उपयोग के उदाहरण
एक लंबी-रूप की कहानी जनरेशन
2,000 आउटपुट टोकन प्राप्त करने के लिए 5,000 इनपुट टोकन भेजने की लागत ठीक $0.0025 है। आप प्रॉम्प्ट के लिए $0.00075 और कंप्लीशन के लिए $0.001 भुगतते हैं। यह सटीक गणना हर अनुरोध पर लागू होती है।
भारी फंक्शन कॉलिंग वर्कफ्लो
20,000 इनपुट टोकन प्रोसेस करने और 5,000 आउटपुट टोकन जनरेट करने पर लागत $0.008 है। इनपुट चार्ज $0.003 है और आउटपुट चार्ज $0.0025 है। आपके टूल एक्जीक्यूशन में त्रुटियों से टोकन खर्च नहीं होते, इसलिए आपको रीट्रायल के लिए नहीं भुगतना पड़ता।
बड़े दस्तावेज़ विश्लेषण की स्ट्रीमिंग
50,000 टोकन के दस्तावेज़ का विश्लेषण जिसमें 10,000 आउटपुट टोकन हैं, की लागत $0.0275 है। इनपुट की लागत $0.0075 और आउटपुट की लागत $0.005 है। आपका पूर्वभुगतान बैलेंस इस सटीक राशि को तुरंत कटौत कर देता है।
पे-एज़-यू-टोकन मूल्य निर्धारण संरचना
आपका अनसेंसर्ड LLL ऑनलाइन खाता कठोरता से प्रोसेस किए गए टोकन के लिए चार्ज करता है। इनपुट टोकन $0.15 प्रति मिलियन पर खर्च होते हैं, जबकि आउटपुट टोकन $0.50 प्रति मिलियन पर खर्च होते हैं। आप जो उपयोग करते हैं उसके लिए भुगतान करते हैं, यह सुनिश्चित करता है कि निष्क्रिय क्षमता पर कोई बर्बाद खर्च न हो।
यह मॉडल बिना हैरान करने वाले शुल्क के हाई-वॉल्यूम एप्लिकेशन का समर्थन करता है। स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स टोकन को जनरेट करते समय डेडक्ट करते हैं, जिससे आपकी बैलेंस रियल-टाइम पर सटीक रहती है। त्रुटियों में शून्य टोकन लौटाए जाते हैं, इसलिए आप फेल हुए अनुरोधों के लिए कभी भुगतान नहीं करते।
क्रिप्टो टॉप-अप बोनस (USDT/USDC)
TRC20 पर USDT या Base पर USDC का उपयोग करके अपनी प्रीपेड बैलेंस अपडेट करें। न्यूनतम जमा $20 से शुरू होते हैं, और बड़ी राशि बोनस क्रेडिट ट्रिगर करती है। $50 जमा करने पर 5% बोनस क्रेडिट जुड़ता है, जबकि $100 पर 10% अतिरिक्त मिलता है। $200 या उससे अधिक की बड़ी राशि पर 15% बोनस मिलता है।
ये बोनस तुरंत आपके खाते पर लागू होते हैं। आप अनुरोधों के लिए बोनस क्रेडिट को नियमित फंड्स के साथ संयोजित कर सकते हैं। सिस्टम उपयोग को सटीक रूप से ट्रैक करता है, सुनिश्चित करता है कि आप हर क्रिप्टो लेनदेन के लिए अधिकतम मूल्य प्राप्त करें।
मुफ्त ट्रायल क्रेडिट विवरण
नए खातों को $0.50 का ट्रायल क्रेडिट मिलता है जो सात दिनों के लिए मान्य है। इससे आपको असली अनुरोधों के साथ अनसेंसर्ड मॉडल का परीक्षण करने की अनुमति मिलती है, जिससे धन निवेश करने से पहले आत्मविश्वास मिलता है। ट्रायल मानक OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स के साथ काम करता है।
ट्रायल समाप्त होने के बाद, आपको जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ टॉप-अप करना होगा। मौजूदा पूर्व-भुगतान किया गया क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है, इसलिए आप विकास को रोक सकते हैं और बाद में फिर से शुरू कर सकते हैं बिना फंड खोए। यह लचीलापन उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जो इंटीग्रेशन लॉजिक का परीक्षण कर रहे हैं।
सामान्य प्रश्न
एक अनुरोध के लिए लागत की गणना कैसे की जाती है?
लागत इनपुट टोकन को एक मिलियन से विभाजित करके $0.15 से गुणा करने, प्लस आउटपुट टोकन को एक मिलियन से विभाजित करके $0.50 से गुणा करने के बराबर है। उदाहरण के लिए, 10,000 इनपुट और 5,000 आउटपुट टोकन की लागत $0.0025 है। त्रुटियां शून्य टोकन लौटाती हैं, इसलिए आप उनके लिए कुछ भी नहीं भुगतान करते हैं।
टॉप-अप के लिए किन भुगतान विधियों को स्वीकार किया जाता है?
हम TRC20 नेटवर्क पर USDT और Base नेटवर्क पर USDC स्वीकार करते हैं। जमा प्रति लेनदेन $20 से $500 तक होते हैं।
क्या मेरा प्रीपेड क्रेडिट एक्सपायर हो जाता है?
प्रीपेड क्रेडिट उपयोग की आवृत्ति चाहे जो भी हो, कभी एक्सपायर नहीं होता है। ट्रायल क्रेडिट सात दिनों के बाद समाप्त हो जाता है, लेकिन नियमित टॉप-अप अनिश्चित काल के लिए मान्य रहते हैं। आप विकास रोक सकते हैं और बाद से फिर से शुरू कर सकते हैं बिना धन खोए।
क्या अनुरोध विफल होने पर मुझे टोकन के लिए भुगतान करना होता है?
नहीं, त्रुटियां टोकन खपत नहीं करतीं। आप केवल उन टोकन्स के लिए भुगतान करते हैं जो सफलतापूर्वक प्रोसेस किए गए और लौटाए गए हैं। यदि कोई अनुरोध सीमाओं से अधिक हो जाता है या सर्वर त्रुटि का सामना करता है, तो आपका बैलेंस अपरिवर्तित रहता है।
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