Geocoding API की तुलना: कीमत, फ्री टियर और उपयोग की शर्तें आदि

• Geocoding API पता ↔ निर्देशांक रूपांतरण की सुविधा देता है, और reverse geocoding दिए गए निर्देशांकों को सड़क पते से मैप करता है, इसलिए इसका उपयोग कई तरह के applications में होता है
• कीमत, मुफ्त उपयोग सीमा और डेटा उपयोग शर्तों के आधार पर 7 प्रमुख API सेवाओं की तुलना
  • HERE, Google Maps, Azure Maps, OpenCage, TomTom Maps, LocationIQ, Nominatim
• Google Maps और Azure Maps महंगे हैं और इन पर कई तरह की पाबंदियां हैं
• LocationIQ और OpenCage fixed pricing के साथ सस्ते और लचीले हैं, खासकर बड़े पैमाने के उपयोग में फायदेमंद
• TomTom और HERE में fixed fee नहीं है, billing उपयोग के आधार पर होती है, इसलिए छोटे या अनियमित उपयोग के लिए उपयुक्त हैं

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Geocoding API क्या है?

• Geocoding: पता → अक्षांश/देशांतर निर्देशांक रूपांतरण
• Reverse geocoding: अक्षांश/देशांतर → पता रूपांतरण
• प्रमुख उपयोग के मामले:
  • मानचित्र पर location दिखाना
  • customer data का visualization
  • फोटो में मौजूद निर्देशांक जानकारी का उपयोग
  • location-based search features (events, restaurants आदि)
• Geocoding API का उपयोग करके ऊपर के features आसानी से implement किए जा सकते हैं
• अधिकतर सेवाएं address normalization और reverse geocoding भी सपोर्ट करती हैं

तुलना के मानदंड

• pricing policy: अधिकतर सेवाएं request count के आधार पर शुल्क लेती हैं
• free usage: या तो feature limits होते हैं, या request count limits
• data usage conditions:
  • commercial use की अनुमति है या नहीं
  • मानचित्र प्रदर्शन पर कोई प्रतिबंध है या नहीं
  • attribution देना अनिवार्य है या नहीं
• आगे की पोस्ट में accuracy और performance की भी तुलना की जाएगी

निष्पक्षता के लिए पृष्ठभूमि विवरण

• Superface अपना Geocoding API उपलब्ध नहीं कराता
• इसके बजाय यह कई APIs को एक single interface से जोड़ने वाला OneSDK open source API client उपलब्ध कराता है
• डेटा Superface server से होकर नहीं गुजरता, बल्कि सीधे API को भेजा जाता है
• OneSDK पूरी तरह मुफ्त है, और एक साथ कई APIs को integrate किया जा सकता है

प्रमुख APIs की विशेषताओं का सार

• HERE

  • प्रतिदिन 1,000 requests मुफ्त, Base Plan में प्रति माह 30,000 requests मुफ्त
  • 5M requests तक $0.83/1,000 requests, 10M तक $0.66/1,000 requests
  • commercial use संभव, pricing लचीली

• Google Maps Platform

  • प्रति माह $200 credit के साथ 40,000 requests मुफ्त
  • इसके बाद $5/1,000 requests, बड़े पैमाने पर $4/1,000 requests
  • परिणाम केवल Google Maps पर दिखाए जा सकते हैं, attribution अनिवार्य
  • 50 requests/second सीमा

• Azure Maps

  • प्रति माह 5,000 requests मुफ्त, इसके बाद $4.50/1,000 requests
  • Geocoding: 500 requests/second, Reverse: 250 requests/second
  • Google के साथ सबसे महंगी pricing में से एक

• OpenCage

  • मुफ्त: 2,500 requests/दिन, 1 request/second सीमा
  • paid: $50/माह (10,000 requests/दिन), $1,000/माह (300,000 requests/दिन)
  • “soft limit”: सीमा पार होने पर तुरंत block नहीं किया जाता
  • attribution की जरूरत नहीं, कई currencies का समर्थन

• LocationIQ

  • मुफ्त: 5,000 requests/दिन, commercial use संभव (attribution link आवश्यक)
  • $49/माह (10,000 requests/दिन), $950/माह (1M requests/दिन → 3 करोड़/माह)
  • सबसे सस्ती unit pricing ($0.03/1,000 requests)
  • वही soft limit policy

• TomTom Maps

  • मुफ्त: 2,500 requests/दिन
  • इसके बाद €0.50/1,000 requests (लगभग $0.54)
  • commercial use की अनुमति, कोई flat-rate plan नहीं

• Nominatim

  • OpenStreetMap आधारित open source API
  • मुफ्त है, लेकिन केवल गैर-व्यावसायिक उपयोग की अनुमति
  • अधिकतम 1 request/second, attribution अनिवार्य
  • अपने server पर install किया जा सकता है

कीमत तुलना सारांश

• छोटे पैमाने का उपयोग (30,000 requests/माह या कम)

  • HERE, Google Maps, TomTom, LocationIQ: मुफ्त संभव
  • Azure Maps: $112.5/माह
  • OpenCage: मुफ्त या $50/माह

• मध्यम उपयोग (100,000 requests/माह)

  • सबसे सस्ता: LocationIQ, TomTom ($16.2)
  • सबसे महंगा: Azure Maps ($427.5), Google Maps ($300)

• उच्च उपयोग (300,000 requests/माह)

  • सबसे सस्ता: LocationIQ ($49), TomTom ($121.5)
  • सबसे महंगा: Azure Maps ($1,327.5), Google Maps ($1,100)
  • HERE: $224.1
  • OpenCage: $50~$125

निष्कर्ष: स्थिति के अनुसार सिफारिश

• उच्च उपयोग:
  • सबसे महंगा: Azure Maps, Google Maps
  • सबसे सस्ता: LocationIQ, OpenCage
• लचीला उपयोग:
  • TomTom: सस्ती unit pricing, कोई flat-rate plan नहीं
• जब अधिक मुफ्त उपयोग चाहिए:
  • Google Maps (40,000 requests), HERE (30,000 requests)
• जब सबसे अच्छी unit pricing चाहिए:
  • LocationIQ (1M requests/दिन तक उपलब्ध)
• छोटे व्यक्तिगत/गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट्स:
  • Nominatim

संदर्भ सामग्री

• OpenCage की test और comparison guide
• GIS StackExchange की accuracy comparison table
• Smarty, Geoapify, Geocodio की comparison सामग्री (इनमें से कुछ में पुराने pricing data हैं)

[amada]

अगर मामला सिर्फ़ हमारे देश के क्षेत्रों तक सीमित है,
तो Geoservice काफ़ी अच्छा लगा।

[rtyu1120]

लगता है सबसे बड़ा सवाल यही है कि Korean addresses को कितना अच्छा support मिलता है...

[GN⁺]

Hacker News राय

• यह दस्तावेज़ attribution requirements का ज़िक्र करता है, लेकिन geocoding API के बारे में मेरा सबसे दिलचस्प सवाल इसमें शामिल नहीं है

  • क्या API से लौटाए गए latitude/longitude coordinates को मैं अपने database में स्थायी रूप से store कर सकता हूँ, और उन्हें point-in-polygon या nearest point queries के लिए इस्तेमाल कर सकता हूँ
  • क्या मैं इन latitude/longitude coordinates को अपने API में फिर से redistribute कर सकता हूँ
  • कई लोकप्रिय geocoding API (Google सहित) इसकी अनुमति नहीं देते
  • इससे API की उपयोगिता काफ़ी सीमित हो जाती है
  • OpenCage इसी वजह से बहुत अच्छा है
  • "अपने geocoding results जितना चाहें store करें. अगर आप customer नहीं भी रहें, तब भी results को बनाए रखें."

• नमस्ते, मैं OpenCage के संस्थापकों में से एक, Ed, हूँ

  • यह तुलना ईमानदारी से कहें तो सिर्फ़ pricing पर आधारित एक सतही तुलना है
  • pricing महत्वपूर्ण है, लेकिन 10 साल से अधिक समय तक geocoding पर काम करने वाले व्यक्ति के रूप में, ग्राहक की ज़रूरतों के अनुसार विचार करने के लिए बहुत से कारक होते हैं
  • उदाहरण के लिए, quality, data usage terms, support, data enhancement, ease of use, documentation, payment terms आदि
  • "कौन-सी geocoding service सबसे अच्छी है" इसका एकमात्र जवाब है "यह परिस्थिति पर निर्भर करता है"
  • हमारी site पर एक comprehensive geocoding buyer’s guide है
  • ज़रूरत हो तो संपर्क करें, मैं बता दूँगा कि service उपयुक्त है या नहीं

• अलग-अलग API और उनकी capabilities पर शानदार टिप्पणियाँ देखना अच्छा लगा

  • addresses के लिए मूल data खोजना बहुत मुश्किल है
  • commercial geocoding providers users को data store नहीं करने देते, क्योंकि उन्हें चिंता रहती है कि कहीं user इतना data जमा न कर लें कि अपना geocoder ही बना लें
  • इसमें मदद के लिए हमने OpenAddresses नाम का एक group शुरू किया
  • लक्ष्य दुनिया भर के सभी public address data को खोजना है
  • कई API इस thread में बताए गए datasets के मुख्य हिस्से के रूप में इसका उपयोग करते हैं
  • इसे 10 साल से ज़्यादा हो चुके हैं, लेकिन और ज़्यादा लोगों का और ज़्यादा address sources ढूँढना अच्छा होगा

• Photon एक कम ध्यान पाने वाला hostable component है

  • यह OSM के Nominatim geocoder data का उपयोग करता है, और downloadable database, autocomplete feature, तथा installable .jar file प्रदान करता है
  • अगर आप OSM data की limitations से संतुष्ट हैं, तो यह आसान और तेज़ है

• geocoding API के लिए एक अच्छा test है PO Box-only ZIP code input

  • उदाहरण के लिए, अगर 22313 डालने पर Alexandria VA के पास की location लौटे, तो वह ठीक-ठाक geocoding API है
  • अगर location न लौटे या कोई दूसरी जगह लौटे, तो production में समस्या आने की संभावना काफ़ी अधिक है

• OpenCage, अगर वह आपके use case के अनुरूप हो, तो काफ़ी अच्छी value देता है

  • limitations हैं, लेकिन free tier और rate limits उदार हैं
  • price/performance/quality ratio बेहतरीन है
  • Ed Freyfogle geo से जुड़ी जानकारी में बहुत गहरे हैं और आसानी से approachable हैं
  • उनकी documentation शानदार है और API के साथ शुरुआत करना बहुत आसान है

• एक और विकल्प है

  • सस्ता Docker server खरीदें
  • Docker का उपयोग करके OSM/Nominatim stack install करें
  • Docker की वजह से setup बहुत आसान हो गया है
  • fixed और predictable cost
  • आप जितना चाहें traffic संभाल सकते हैं, और यह सस्ते v-server पर भी संभव है
  • third-party privacy issues नहीं हैं

• Geocodio भी एक अच्छा विकल्प है

  • खासकर जब batch processing की ज़रूरत हो तब उपयोगी है

• मैंने 2019 में इन services की जाँच की थी

  • मैंने Azure Maps, MapQuest, और OpenStreetMap के Nominatim का काफ़ी उपयोग किया
  • वित्तीय सीमाओं के कारण मैंने Nominatim चुना
  • address normalization एक बड़ी समस्या थी

• इस लेख के लिखे जाने के बाद Stadia Maps ने भी अपना geocoding API लॉन्च किया और उसमें काफ़ी प्रगति की

  • यह Pelias पर आधारित था, लेकिन अतिरिक्त data sources के माध्यम से performance और accuracy में काफ़ी सुधार किया
  • अगर कोई सवाल हो, तो मैं ख़ुशी से जवाब दूँगा