टीमों के लिए ChatGPT
(openai.com)- ChatGPT Business एक ऐसा प्लान है जो टीमों को काम के लिए ChatGPT जल्दी अपनाने में मदद करता है, जिसमें shared workspace, admin controls, और कंपनी टूल्स से जुड़े apps शामिल हैं
- मॉडल एक्सेस में अनलिमिटेड GPT-5 messages, GPT-5 thinking, deep research, और Codex शामिल हैं, और subscription में GPT-5.4 तथा GPT-5.4 Thinking/Pro का एक्सेस भी शामिल है
- वर्कफ़्लो में जानकारी का संकलन, रिपोर्ट और स्प्रेडशीट बनाना, Codex parallel coding tasks, internal sources पर आधारित responses, data analysis और visualization, तथा documents और images की generation व collaboration संभाली जा सकती है
- सुरक्षा और प्रबंधन के लिहाज़ से डिफ़ॉल्ट रूप से training से बाहर, at-rest और in-transit encryption, SAML SSO, MFA, admin console, user roles, SOC 2 Type 2, और GDPR·CCPA compliance support उपलब्ध है
- टीमें standard या usage-based Codex seats असाइन कर सकती हैं और ज़रूरत पड़ने पर credits जोड़ सकती हैं, लेकिन अनलिमिटेड उपयोग पर abuse guardrails लागू होते हैं
ChatGPT Business की संरचना
- ChatGPT Business काम में ChatGPT इस्तेमाल करने के लिए टीमों का प्लान है
- इसकी बुनियादी संरचना टीम-आधारित उपयोग और प्रबंधन के लिए बनाई गई है
- साझा उपयोग के लिए shared workspace
- users और access को मैनेज करने के लिए admin controls
- कंपनी टूल्स से कनेक्ट होने वाले apps
- शुरुआत करने और pricing देखने के लिए लिंक दिए गए हैं
मॉडल और advanced features का access
- इस प्लान में advanced AI features का access शामिल है
- अनलिमिटेड GPT-5 messages
- GPT-5 thinking
- deep research
- Codex
- इसके अलावा अन्य advanced models और features
- subscription में GPT-5.4 से जुड़ा access भी शामिल है
- अनलिमिटेड GPT-5.4 messages
- GPT-5.4 Thinking के लिए उदार access
- GPT-5.4 Pro access
- ज़रूरत होने पर credits जोड़े जा सकते हैं
- अनलिमिटेड उपयोग पर abuse guardrails लागू होते हैं
- संबंधित जानकारी: Learn more
कार्यक्षमताएँ और उपयोग के मामले
- ChatGPT प्रोजेक्ट संभाल सकता है, बहुत-सी जानकारी को संकलित कर सकता है, विस्तृत रिपोर्ट और स्प्रेडशीट बना सकता है, और काम के execution तक संभाल सकता है
- Codex एक cloud coding agent है जो secure sandbox में चलता है
- repository पहले से लोड होने की स्थिति में कई coding tasks को parallel में delegate किया जा सकता है
- internal tools को ChatGPT से जोड़ने पर टीम के वास्तविक कार्य-संदर्भ पर आधारित personalized responses मिल सकते हैं
- यह मौजूदा permissions का सम्मान करता है
- स्प्रेडशीट का विश्लेषण करके सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं, patterns खोजे जा सकते हैं, और decision-making के लिए charts बनाए जा सकते हैं
- यथार्थवादी visuals बनाना, मीटिंग summary तैयार करना, और bullet points को लंबे documents में बदलना बिना tool switch किए किया जा सकता है
डेटा प्राइवेसी और सुरक्षा
- डेटा का ownership और control users और organizations के पास रहता है
- users अपने डेटा के मालिक हैं और उसे नियंत्रित करते हैं
- OpenAI डिफ़ॉल्ट रूप से business data का उपयोग model training में नहीं करता
- inputs और outputs का ownership users के पास रहता है
- management features टीम संचालन के लिए ज़रूरी access control और billing predictability प्रदान करते हैं
- dedicated workspace और admin console
- user roles के माध्यम से access control
- ज़रूरत पड़ने पर credit options जोड़ने की सुविधा के साथ predictable monthly pricing
-
authentication और encryption
- SAML SSO
- multi-factor authentication
- SOC 2 Type 2 certification
- stored data के लिए AES-256 encryption
- data in transit के लिए TLS 1.2+ encryption
- Learn more about data privacy
- Review our Data Processing Addendum
subscription में शामिल चीज़ें
- टीम की ज़रूरत के अनुसार standard या usage-based Codex seats असाइन की जा सकती हैं
- संबंधित जानकारी: Learn more
- 60 से अधिक apps के ज़रिए Slack, Google Drive, SharePoint, GitHub, Atlassian जैसे tools और data को ChatGPT में लाया जा सकता है
- dedicated workspace, आवश्यक admin controls, SAML SSO, और MFA शामिल हैं
- GDPR, CCPA जैसी privacy regulations के compliance को support किया जाता है
- यह CSA STAR और SOC 2 Type 2 के अनुरूप है
- business features में apps, data analysis, record mode, canvas, shared projects, और custom workspace GPT शामिल हैं
- Codex access में documents, tools, और codebase के पार reasoning और task execution शामिल है
- अगर enterprise-grade security की ज़रूरत हो, तो अलग प्लान की जानकारी दी गई है
संगठनात्मक उदाहरण और learning materials
- काम में उपयोग के उदाहरण के रूप में कई organizations की कहानियाँ दी गई हैं
- livestreams और webinar materials भी साथ में दिए गए हैं
- Hands-on demos of OpenAI o3, image generation, and apps
- Using canvas, deep research, and OpenAI o1 pro mode at work
- Using OpenAI o1 reasoning models to help with coding, strategy, and research
- How to put AI to work for product teams
- How to put AI to work for marketing teams
- How to put AI to work for financial operations teams
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
घोषणा पोस्ट: https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-team
ChatGPT for Family हो तो अच्छा होगा
फ्री वर्जन भी घर पर बहुत इस्तेमाल होता है, लेकिन सबसे ताकतवर फीचर, web search, सिर्फ पेड यूज़र्स के लिए खुला है। निजी इस्तेमाल के लिए मैं महीने के 20 डॉलर दे रहा हूँ और पूरे परिवार के लिए थोड़ा और देने को तैयार हूँ, लेकिन प्रति व्यक्ति महीने के 20 डॉलर भारी पड़ते हैं। आखिर में परिवार वाले अक्सर मेरा फोन उधार लेकर इस्तेमाल करते हैं
अच्छा होगा अगर 3–4 लोगों का प्लान महीने के 30–40 डॉलर में आ जाए; अभी वे वह पैसा छोड़ रहे हैं जो उन्हें मिल सकता था
paid search (मेरे हिसाब से OpenAI Bing से कहीं बेहतर) और AI (gpt-3.5-turbo/claude-instant) साथ देगा, और अगर gpt-4 चाहिए तो प्रति परिवार सदस्य महीने के 15 डॉलर का optional upgrade होगा
बहुत सारी साइटें ChatGPT bot को block कर रही हैं, और यह खुद search करने की तुलना में बेहतर search results देता हुआ भी नहीं लगता। results की quality भी बहुत बदलती रहती है, और ChatGPT high-quality content और बाकी content में अच्छी तरह फर्क करता हुआ नहीं लगता
software development में Phind जिस तरह search results और GPT-4 को combine करके result quality बढ़ाता है, वह काफी ठीक है
OpenAI शायद Bing team को embeddings से सब कुछ index करने के लिए मना सकता है। अगर ChatGPT “web surfing” किए बिना Bing से text सीधे पढ़ सके, तो वह कई search results को एक साथ process कर पाएगा। आगे चलकर Bing जैसे search engines page index करते समय LLM चलाकर summary, keywords, truthfulness, usefulness जैसी जानकारी और statistics निकाल सकते हैं
बच्चा school friends या stuffed toys जैसे नए characters और अजीब adventures की direction जोड़ता है, तो storyteller GPT उसका नया revised version बना देता है
family plan से बच्चे के tablet पर app सीधे install कर पाना काफी अच्छा होगा। बच्चा इतना इस्तेमाल नहीं करता कि उसके लिए अलग subscription justify हो, लेकिन अगर devices के बीच GPTs share किए जा सकें, तो वह मेरे बनाए GPTs पा सकेगा और वे मेरे work/research GPTs में दबेंगे भी नहीं
ChatGPT for Family, ChatGPT for Gov जैसे options लगातार आते रहेंगे
हालांकि मैंने अभी तक कोई ऐसा alternative खुद इस्तेमाल नहीं किया है जो साफ तौर पर ChatGPT 4 के बराबर लगे
यहाँ जो feature ध्यान खींचता है वह है “business data या conversations से training नहीं करता”, लेकिन असल में ऐसी चीज़ का feature होना ही अजीब स्थिति है
ChatGPT API को भेजे गए requests पहले से ही training में इस्तेमाल नहीं होते
हालांकि default रूप से लगता है कि normal accounts और Plus conversations दोनों training में इस्तेमाल होते हैं
[0] https://privacy.openai.com/policies
अगर आपने terms of service मान लिए हैं, तो OpenAI को उस data से train करने की आज़ादी होनी चाहिए। और आपने वास्तव में सहमति दी है। अगर वे valuable information इस्तेमाल न करने के बदले थोड़ा ज्यादा पैसा माँगते हैं, तो यह fair लगता है
अगर आपको पूरी तरह free और open LLM experience चाहिए, तो लगातार बेहतर हो रहे open source models को अपने hardware पर चला सकते हैं। लेकिन कई, शायद ज्यादातर, कंपनियों के लिए ChatGPT-4 जैसा शानदार tool प्रति user महीने के 25 डॉलर में मिलना बहुत सस्ता है
इसका मतलब है कि team खुद API से build या deploy किए बिना chat.openai.com को साथ में इस्तेमाल कर सकेगी
उनके लिए तो चुपचाप train कर लेना ही ज्यादा समझदारी वाला लगता है
ध्यान रखना चाहिए कि “मेरे data से training नहीं” सिर्फ Team और Enterprise पर लागू है: https://openai.com/chatgpt/pricing
या सीधे UI/API token भी इस्तेमाल कर सकते हैं। API calls training में इस्तेमाल नहीं होतीं। Chatbot UI ने बड़ा update निकाला है और folders, conversation search जैसे features भी अच्छे हैं: https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
मैंने एक साल से ज्यादा पहले Telegram के साथ integrate किया था, और cost saving से ज्यादा convenience के लिए इस्तेमाल किया। उसके बाद औसतन महीने के करीब 2 डॉलर दे रहा हूँ और “मेरे data से training नहीं” भी included है
क्योंकि वह users द्वारा bot को manipulate करने के लिए कही गई झूठी बातों से भरा होगा
लेकिन “हम आपके data से train नहीं करेंगे” एक मजबूत marketing line है, और भले ही सच में किसी के data से train करने का इरादा न हो, यह customers की tiers अलग करने वाला differentiator बन जाता है
बड़ा बदलाव यह है कि अगर आपके पास team account नहीं है, तो conversations को training में इस्तेमाल न करने के लिए opt out नहीं कर सकते
team account किसी individual के लिए काफ़ी महंगा है
OpenAI समझता है कि technical lead कोई sustainable moat नहीं है, इसलिए लगता है कि वह network effects पर दांव लगा रहा है
यह Slack Connect के shared channels जैसा है
open-source models quality के मामले में latest ChatGPT से करीब 1–2 साल पीछे हैं। ऐसे में companies हमेशा open source पर निर्भर रहने के बजाय ChatGPT के लिए premium देंगी
भले ही Google और Apple, और शायद Meta भी AI quality में catch up कर लें, OpenAI के पास कमाने के लिए फिर भी बहुत पैसा होगा
late capitalism का एक दिलचस्प side effect यह है कि AI की वजह से जैसे-जैसे jobs खत्म होती जाएंगी, subscriptions भी साथ में गायब होंगे। अगर products खरीदने वाली real economy ही नहीं बचेगी, तो tech giants के लिए भी अंततः इसका mixed outcome हो सकता है, लेकिन उस point तक अभी काफी समय है
value proposition को एक तरफ रखकर side question है: क्या companies सच में इस तरह 1000 seats खरीदती हैं?
मुझे नहीं पता था कि Slack प्रति user $5/month है। जानना चाहूंगा कि bulk purchase discount होता है या companies सच में $5,000/month, $60,000/year देती हैं। ऐसी subscription fees वाकई बहुत जमा हो जाती होंगी
All In में AI tools के leverage पर बात हुई थी; शायद open source भी मतलब रहा होगा, लेकिन कहा गया कि एक company ने एक SaaS product, जिसकी monthly cost बहुत ज्यादा थी, startup के हिसाब से बहुत महंगा होने के कारण अपना खुद का instance बना लिया
वैसे भी $60k accountant को बड़ा total लग सकता है, लेकिन इस तरह की sales logic आम तौर पर एक ही pattern follow करती है
“यह एक जरूरी, best-in-class tool है। क्या आप employees को laptop या free lunch नहीं देंगे?”
“$5/user/month खुद बनाकर host करने, हर webhook आने पर firewall में hole करने, security और authentication issues संभालने की झंझट के मुकाबले सस्ता है।”
“$60k आपके internal IT team में जिस एक person को hire नहीं करना पड़ेगा, उसकी cost का आधा है। अब बात समझ आ रही है?”
contract terms, यानी lock-in, पीछे से negotiate होते हैं
interest rates बढ़ने के बाद VC startups थोड़ा समझदार हुए हैं, लेकिन कुछ साल पहले हालत बहुत खराब थी। यह कुछ वैसा ही है जैसे कई startups आलस की वजह से AWS पर भारी पैसा जला देते हैं
हमारी company को भी साल में एक बार काफी बड़ा bill आता है। 15,000 users और कई services शामिल होती हैं
लेकिन उन लोगों को दी जाने वाली labor cost उससे कहीं ज्यादा, लगभग 100 गुना बड़ा bill है, इसलिए extra amount खुद में बहुत meaningful नहीं लगता
तो क्या अब हमारे data से model train न करने वाली 2 tiers हो गई हैं?
higher usage limits साफ़ तौर पर नए customers लाने के लिए हैं, लेकिन मौजूदा ChatGPT Plus users का क्या होगा, यह सोच रहा हूं। क्या ये नए teams existing users की quota खा जाएंगे?
side-by-side comparison table से वह “feature” हटाया गया लगता है
साथ ही, अगर custom/private GPTs के साथ colleagues की interactions देखी जा सकें, तो यह knowledge sharing का काफी efficient तरीका हो सकता है। खासकर अलग-अलग time zones में फैले लोगों के लिए useful लगता है
यह “pie बड़ी हो गई” जैसी situation है
कुछ अच्छे use cases दिख रहे हैं
सिर्फ codebase पर trained custom GPT मनचाहे syntax में test cases लिखने में मदद कर सकता है, और internal PRD पर trained custom GPT next feature bundles को बेहतर brainstorm करने में मदद कर सकता है
उम्मीद है कि इससे कुछ अच्छा output निकलेगा
Custom GPTs बनाए जा सकते हैं और किसी specific GPT में कुछ documents जोड़कर search के लिए connect किया जा सकता है, लेकिन पूरी codebase को ChatGPT से connect करके answers नहीं पाए जा सकते। Github[1] ने करीब एक साल पहले जिस feature की बात की थी, वह ऐसा ही था, लेकिन पता नहीं लोग सच में उसे इस्तेमाल करते हैं या नहीं
दिखने वाले use cases general हैं। ChatGPT का basic use, लेकिन admin access control कर सकता है, company personal reimbursements के बजाय direct payment कर सकती है और उसके पास ज्यादा control हो सकता है। HR documents और policies को अलग GPT भी बनाया जा सकता है। हालांकि multi-level access control चाहिए हो तो मुश्किल होगा
[1]: https://githubnext.com/projects/copilot-view/
यह move अपने आप में surprising नहीं है। यह typical segmentation strategy है
लेकिन example screenshots product को इतना खराब दिखा रहे थे कि हैरानी हुई
एक marketing answer जिसमें कोई actionable step नहीं था, एक growth graph जिसमें axes नहीं थे (लोग उससे क्या करें?), और एक Python file जिसे बस run करके error देखना ज्यादा आसान होता
इससे मेरा यह विश्वास और मजबूत हुआ कि ऐसे AI tools natural language में होने के बावजूद learning curve से free नहीं हैं