Countless.dev – LLM, TTS, STT आदि AI मॉडल की कीमत और फीचर तुलना साइट

 (countless.dev)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-12-08 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Countless.dev एक ऐसी वेबसाइट है जो कई प्रदाताओं के AI मॉडल की कीमत और फीचर को एक ही तालिका में तुलना करने की कोशिश करती है, जिससे मॉडल चुनने के लिए जरूरी token limit और unit price को जल्दी देखा जा सकता है
  • सूची में OpenAI, Anthropic, Google, Qwen, DeepSeek, Mistral आदि प्रदाताओं के मॉडल दिए गए हैं, और उनके साथ context length और output limit जैसे दिखने वाले आंकड़े भी दिखाए जाते हैं
  • GPT-5.x, Claude Opus/Sonnet/Haiku, Gemini 2.5/3.x, Qwen3.x, DeepSeek V3/R1, Mistral, Llama, Nemotron आदि commercial और open model families एक ही स्क्रीन पर मिले-जुले रूप में दिखते हैं
  • कुछ आइटम (free) के रूप में चिह्नित हैं और उनकी price column खाली है, और Auto Router, Free Models Router, Pareto Code Router, Switchpoint Router जैसे routers को भी अलग आइटम के रूप में दिखाया गया है
  • प्रदाता के हिसाब से latest, पुराने version, preview, image, audio, coding, research model की तुलना की जा सकती है, लेकिन दिए गए मूल पाठ से तालिका के column definition या price calculation method तक की पुष्टि नहीं होती

AI मॉडल कीमत·फीचर तुलना तालिका

  • Countless.dev अपने शीर्षक में LLM कीमत और फीचर तुलना का दावा करता है
  • Hacker News के शीर्षक में इसे सिर्फ LLM नहीं बल्कि TTS और STT तक की तुलना करने वाली वेबसाइट के रूप में पेश किया गया है
  • दिया गया मूल पाठ एक लंबी model list के रूप में है, और हर पंक्ति में आम तौर पर ये जानकारी शामिल है
    • प्रदाता या router का नाम
    • मॉडल का नाम
    • T notation के साथ दिया गया token आंकड़ा
    • दो dollar price value या खाली price field
    • (free) टैग के साथ free model होने का संकेत

प्रदाताओं के अनुसार मिले-जुले मॉडल समूह

  • OpenAI सेक्शन में GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.3, GPT-5.2, GPT-5.1, GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo आदि शामिल हैं
    • GPT-5 Pro, GPT-5.4 Pro, GPT-5.5 Pro जैसे महंगे Pro model भी अलग एंट्री के रूप में सूचीबद्ध हैं
    • GPT Audio, GPT Audio Mini, GPT-5 Image, GPT-5 Image Mini जैसे audio और image model भी देखे जा सकते हैं
    • o1, o3, o4 Mini, Deep Research family भी साथ में शामिल हैं
  • Anthropic सेक्शन Claude Opus, Sonnet, Haiku, Fable family से बना है
    • Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Opus 4 सूचीबद्ध हैं
    • Claude Sonnet 5, Sonnet 4.6, Sonnet 4.5, Sonnet 4, Claude Haiku Latest, Claude Haiku 4.5 भी शामिल हैं
  • Google सेक्शन में Gemini, Gemma, Nano Banana, Lyria family शामिल हैं
    • Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash आदि सूचीबद्ध हैं
    • Nano Banana Pro, Nano Banana 2, Nano Banana Lite जैसे image model entry भी शामिल हैं
  • Qwen, DeepSeek, Mistral, Meta, NVIDIA, MoonshotAI, MiniMax, Z.ai आदि अन्य प्रदाताओं के मॉडल भी उसी सूची में तुलना किए जा सकते हैं

कीमत संकेत और free model

  • जिन एंट्री में कीमत है, उनमें दो dollar unit price साथ में दिखाए गए हैं
    • Anthropic Claude Opus 4.8: $5, $25
    • OpenAI GPT-5.5: $5, $30
    • Google Gemini 2.5 Pro: $1.25, $10
    • OpenAI o1-pro: $150, $600
  • (free) लगे आइटम में price field — के रूप में खाली है
    • NVIDIA Nemotron 3 Ultra (free)
    • Poolside Laguna M.1 (free)
    • Cohere North Mini Code (free)
    • Google Gemma 4 26B A4B (free)
    • OpenAI gpt-oss-120b (free)
    • Meta Llama 3.3 70B Instruct (free)
  • कुछ मॉडल के free version और paid version अलग-अलग पंक्तियों में मौजूद हैं
    • Poolside Laguna XS.2
    • Poolside Laguna M.1
    • NVIDIA Nemotron 3 Super
    • Google Gemma 4 26B A4B
    • OpenAI gpt-oss-120b
    • OpenAI gpt-oss-20b

token आंकड़ों से दिखने वाली मॉडल सीमा

  • कई मॉडल लगभग 10 लाख token के बड़े आंकड़े दिखाते हैं
    • OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4, GPT Latest: 1,050,000
    • Anthropic Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 5: 1,000,000
    • Google Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.1 Flash Lite, Gemini 2.5 Pro: 1,048,576
    • DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash: 1,048,576 या 1,048,575
  • output limit जैसा दिखने वाला दूसरा token आंकड़ा भी मॉडल के अनुसार अलग है
    • OpenAI GPT-5.5: 128,000
    • Anthropic Claude Opus 4.8: 128,000
    • MoonshotAI Kimi K2.6: 262,144
    • MiniMax MiniMax-01: 1,000,192
  • कुछ पंक्तियों में दूसरा आंकड़ा या कीमत — के रूप में खाली है, इसलिए सभी मॉडल में एक जैसी जानकारी नहीं दी गई है

router और विशेष उद्देश्य वाले मॉडल

  • सामान्य मॉडल के अलावा Router एंट्री भी अलग मॉडल की तरह शामिल हैं
    • OpenRouter Fusion
    • Pareto Code Router
    • Free Models Router
    • Switchpoint Router
    • Auto Router
  • safety, research, search, code apply जैसे खास उद्देश्यों वाले मॉडल भी सूची में शामिल हैं
    • NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety
    • Meta Llama Guard 4 12B
    • OpenAI o3 Deep Research
    • Perplexity Sonar Deep Research
    • Relace Search
    • Relace Apply 3
  • दिए गए मूल पाठ से हर router या विशेष मॉडल के selection method, benchmark, supported API, update cycle जैसे विस्तृत मानदंड की पुष्टि करना कठिन है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-12-08
Hacker News राय

  • OP, क्या आपने इस LLM comparison tool से प्रेरणा ली थी?
    https://whatllm.vercel.app
    टेबल काफी मिलती-जुलती है, लेकिन इसमें सीधे calculator जोड़ना अच्छा पॉइंट है
    Versus Comparison में checkbox दबाने पर हर LLM की सबसे अच्छी value वाले आइटम को एक नज़र में highlight करने वाला feature हो तो अच्छा रहेगा

    • इस tool का data 13 अक्टूबर 2024 के आधार पर https://artificialanalysis.ai/ से लिया गया है, इसलिए थोड़ा पुराना है
      सभी models और providers की ताज़ा जानकारी इस page पर है: https://artificialanalysis.ai/leaderboards/providers
      दूसरी pages में speech recognition, speech synthesis, image generation और video generation भी cover किए जाते हैं
      संदर्भ के लिए, मैं Artificial Analysis के creators में से एक हूँ

  • Models की comparison बढ़ना अच्छी दिशा है। जिज्ञासा है कि क्या आप इन models पर independent analysis भी जोड़ने की योजना रखते हैं, या सिर्फ input limit जैसी जानकारी aggregate कर रहे हैं
    नीचे दिए गए दूसरे analyses की तुलना में आपको इसमें क्या differentiator या extra value दिखती है?
    https://artificialanalysis.ai
    https://huggingface.co/spaces/TTS-AGI/TTS-Arena
    https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
    https://huggingface.co/spaces/TIGER-Lab/GenAI-Arena
    Aggregation का काम शानदार है, और website navigate करने में भी अच्छी है

    • कई prompts और categories के लिए LLM outputs compare करने और side-by-side देखने लायक बनाने के लिए मैंने https://aimodelreview.com/ बनाया
      हर prompt को अलग-अलग temperature values पर 4 बार run किया, और इन्हें toggle करके देखा जा सकता है
      हर model review भी जोड़ना चाहता था, लेकिन energy खत्म हो गई। फिर भी मुझे messages मिले हैं कि same prompt पर models कैसे अलग-अलग जवाब देते हैं, और temperature same model के output पर क्या असर डालता है, इसका अंदाज़ा लगाने में comparison अब भी मददगार है
    • Gradio UI मुझे निजी तौर पर बदसूरत लगता है, इसलिए website को देखने में अच्छा बनाने के लिए मैंने shadcn और Next.js इस्तेमाल किया
      इसे जितना हो सके user-friendly बनाने की कोशिश कर रहा हूँ। ज़्यादातर websites बदसूरत हैं या बहुत ज़्यादा technical हैं
    • एक कदम आगे जाकर सोचिए कि सभी AI models पर वही prompt सच में run किया जाए, और सबसे अच्छा जवाब व वह जवाब बनाने वाला model दिखाया जाए

  • बढ़िया! price-performance value देख पाना अच्छा रहेगा
    Unstructured text से structured data भरोसेमंद तरीके से बनाते समय इस्तेमाल होने वाला सबसे सस्ता model जानने का तरीका चाहिए
    अभी मैं सस्ते gpt4o-mini का इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन पता नहीं उससे भी सस्ता कोई model वही काम कर सकता है या नहीं

    • Gemini Flash 1.5 को एक बार देखिए। मुझे videos को structured notes में बदलना था, और results संतोषजनक थे; अजीब तरह से यह Gemini 1.5 Pro से भी बेहतर था
      https://jampauchoa.substack.com/i/151329856/ai-studio
      इस website के हिसाब से cost gpt4-o mini की आधी है। प्रति 10 लाख tokens 0.15 बनाम 0.07 है
    • GPT-4o mini की price range में उतना सक्षम model अभी तक नहीं मिला। Llama 3.3 70B को लेकर उम्मीदें देखें तो शायद वही model हो सकता है
      Deepinfra पर input tokens महंगे हैं, लेकिन output tokens सस्ते हैं, इसलिए price लगभग समान मानता हूँ
      हालांकि सबसे अच्छा price-performance काफी subjective है। क्योंकि किसी को सिर्फ एक use case अच्छी तरह चलना चाहिए, जबकि कोई दूसरा चाहता होगा कि यह ज़्यादा व्यापक range में अच्छा चले
    • कई models compare करते समय मैं हमेशा openrouter.ai recommend करता हूँ। छोटे-मोटे कामों के लिए मैं सामान्य तौर पर वही इस्तेमाल करता हूँ
      मैं उससे जुड़ा नहीं हूँ, बस user हूँ

  • AI पर अपना निजी नज़रिया और थोड़ी भड़ास share करना चाहता हूँ। बहुतों की तरह मैं भी आज के AI trend को लेकर बेहद excited हूँ
    अभी innovation की front line है, इसलिए इस field में कूदकर contribute करने की इच्छा स्वाभाविक है
    लेकिन मुझे यह पल overheated financial market जैसा लगता है। जब market volatile होता है, तो अक्सर मिलने वाली सलाहों में से एक होती है इंतज़ार करो और देखते रहो
    AI में भी बेहतरीन talent और organisations breakthrough innovation बनाने के लिए दौड़ रहे हैं। जिस चीज़ की मैं अपने अगले बड़े project के रूप में कल्पना करता हूँ, उसके कहीं न कहीं पहले से चल रहे होने या जल्द आने की संभावना ज्यादा है
    इसलिए इंतज़ार करके देखने की strategy अनपेक्षित रूप से असरदार हो सकती है। जल्दबाज़ी करने के बजाय धूल बैठने का इंतज़ार करना, trend observe करना, और फिर नई उभरती चीज़ों का इस्तेमाल करना
    एक अर्थ में पूरा AI ecosystem मेरे अगले बड़े idea की नींव तैयार कर रहा है
    इसका मतलब यह नहीं है कि latest technology को पहले से चल रहे products और services में integrate नहीं करना चाहिए

    • सुझाव काफी तर्कसंगत है। कई companies शायद पहले से ही cutting-edge models को अपने products में integrate कर रही होंगी
      लेकिन free lunch जैसी कोई चीज़ नहीं होती। ऐसा करने पर आप proactive के बजाय reactive तरीके से move करते हैं
      risk कम होता है, लेकिन उन गिनी-चुनी जगहों में stake रखने का मौका भी खो देते हैं जो survive करके बहुत valuable बनेंगी
      इस तरह लंबे समय तक चलते रहने पर आखिरकार आपको समझ नहीं आएगा कि उस field के लोग किस बारे में बात कर रहे हैं। अगर आप समझना चाहते हैं कि मेरा मतलब क्या है, तो latest Dwarkesh Patel episode देखें
      यहाँ stake का मतलब व्यापक रूप से company stock, AI researcher के रूप में knowledge जैसी चीज़ों से है

  • थोड़ा अलग सवाल है, लेकिन desktop पर ChatGPT के default client से बेहतर कुछ है क्या?
    मुझे chat organizing feature बहुत basic लगता है, लेकिन apps करीब दर्जन भर हैं, इसलिए evaluate करना मुश्किल है। ज़्यादातर किसी कंपनी की API service की ओर ले जाने वाली packaging जैसे लगते हैं
    कोई recommend करने लायक है? macOS/Linux compatible हो तो अच्छा होगा

    • Telosnex है। यह सभी platforms पर native चलता है और web भी है
      Anthropic, OpenAI, Mistral, Groq, Gemini, और असल में हर platform के local LLM को support करता है
      आप अपनी API key ला सकते हैं, और search भी सबसे अच्छी है। pay-as-you-go model है, और महीने के 10 डॉलर देने पर सब कुछ cost price पर मिलता है। वरना free है
      सारा data simple JSON में store होता है
    • https://www.typingmind.com/ है। यह local-only है, server नहीं है, और इसे एक indie developer ने बनाया है
    • मैंने Machato इस्तेमाल किया और ठीक लगा: https://untimelyunicorn.gumroad.com/l/machato

  • voice transcription models तो सिर्फ दो ही हैं। आम तौर पर सच में ऐसा ही है क्या?
    मैं सोच रहा हूँ कि transcription के लिए Llama जैसे open source model नहीं हैं, या फिर इस site का dataset छोटा है

    • लगता है यह site Hugging Face, civit.ai आदि पर मौजूद सभी models नहीं, बल्कि major providers के hosted models ही list करती है
      image generation और chat lists देखें तो Hugging Face पर ऐसे बहुत ज़्यादा models हैं जो यहाँ missing हैं
      https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-... देखें
      संदर्भ के लिए, speech synthesis और speech transcription/automatic speech recognition models को same data से train किया जा सकता है। हालांकि फिलहाल model architectures अलग हैं, इसलिए उन्हें अलग से train करना पड़ता है
      मुश्किलों में से एक training time है। data सैकड़ों घंटों के audio तक बढ़ सकता है
    • models सच में बहुत हैं, और कई use cases cover करते हैं। जैसे on-device, streaming/low-latency, specific languages के लिए models वगैरह
      लोग सोचते हैं कि OpenAI ने 2022 में Whisper के साथ voice transcription invent किया था, लेकिन दूसरे models तो दशकों से मौजूद हैं और real production environments में इस्तेमाल होते रहे हैं
      उस website पर सिर्फ Whisper है

  • UI और table layout अच्छे हैं। क्या models के हिसाब से VRAM requirements दिखाने पर भी सोचा है?

  • performance और cost compare करने के लिए lmarena ranking info भी साथ में दिखे तो अच्छा होगा

  • अच्छा resource है। sub-version names सब न जानने वालों के लिए तो यह लगभग हद से ज़्यादा comprehensive है
    lmarena leaderboard score वाला column हो तो अच्छा रहेगा। कुछ prices 0.00 दिख रहे हैं, इसकी वजह क्या है?
    हर row से ज्यादा detailed page पर जाने वाला link भी हो तो अच्छा होगा

    • धन्यवाद! कुछ models N/A या 0.00 दिखते हैं; शायद वे free models हैं या unavailable models, इसलिए ऐसा होता है
      llmarena ज़रूर जोड़ूँगा। कई और लोगों ने भी इसे recommend किया है
      समय के साथ website को और explanatory और detailed बनाऊँगा
    • models इस्तेमाल करने या subscribe करने के लिए company page links भी हों तो अच्छा होगा