अभी किसी को AI की कीमत का पता नहीं चला है। यह सभी के लिए एक समस्या है

मुख्य बिंदु

• गोल्डमैन सैक्स का पूर्वानुमान है कि बाहरी टोकन खपत 2026 और 2030 के बीच 24 गुना बढ़ेगी, जो मासिक 120 क्वाड्रिलियन टोकन तक पहुंचेगी।
• माइक्रोसॉफ्ट ने कथित तौर पर लागत संबंधी चिंताओं के कारण इंजीनियरों द्वारा कुछ तीसरे पक्ष के AI कोडिंग टूल के उपयोग को कम किया है।
• उबर ने कथित तौर पर 2025 में कुछ महीनों के भीतर पूरे वर्ष का AI कोडिंग टोकन बजट खर्च कर दिया।
• एक टोकन पाठ का एक छोटा गणितीय खंड है जिसे एक AI मॉडल पढ़ता और लिखता है; आप जो भी सवाल पूछते हैं और जो भी जवाब प्राप्त करते हैं वह टोकन की कीमत पर आता है।
• इंडस्ट्री के जानकारों का कहना है कि अभी तक AI एजेंट सेवाओं के लिए कोई मानक मूल्य निर्धारण मॉडल सामने नहीं आया है।

ChatGPT, Claude या Google Gemini को मुफ्त में उपयोग करना ऐसा लगता है कि कुछ भी नहीं के बदले कुछ मिल रहा है। एक अर्थ में, ऐसा ही है। माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, Anthropic और उनके समकक्षों ने बड़े भाषा मॉडल बनाने में सैकड़ों अरबों डॉलर डाले हैं, जो उन चैटबॉट्स के पीछे की तकनीक है, जो उन मुफ्त स्तरों को शक्ति देते हैं। वे उस पैसे को वापस चाहते हैं।

सशुल्क योजनाएं मौजूद हैं, और प्रीमियम विशेषताएं उनके पीछे बंद हैं। लेकिन कठिन मूल्य निर्धारण समस्या एक परत गहरी बैठती है, और यह हर आकार की व्यवसाओं को परेशान कर रही है।

टोकन क्या है, और इसकी कीमत क्यों है?

एक टोकन एक AI मॉडल जो मूल इकाई के साथ काम करता है। इसे एक शब्द या वाक्यांश के एक छोटे टुकड़े के रूप में सोचें जिसे मॉडल गणित में बदल देता है, संसाधित करता है, फिर पठनीय पाठ में वापस परिवर्तित करता है। आप जो भी प्रॉम्प्ट टाइप करते हैं वह टोकन में विभाजित हो जाता है। मॉडल जो भी जवाब भेजता है वह भी टोकन की कीमत लेता है।

हाल के वर्षों में टोकन की कीमतें तेजी से गिरी हैं। यह अच्छी खबर लगती है, और यह आंशिक रूप से है। यह पकड़ है, जैसा कि BBC Technology ने रिपोर्ट किया है, कि उपयोग इससे मेल खाने के लिए विस्फोट हुआ है। गोल्डमैन सैक्स का पूर्वानुमान है कि 2030 तक टोकन खपत 120 क्वाड्रिलियन प्रति माह तक पहुंचेगी, जो 2026 के स्तर से 24 गुना अधिक है, मुख्य रूप से AI एजेंटों द्वारा संचालित, सॉफ्टवेयर प्रोग्राम जो बहु-चरणीय कार्यों को स्वचालित रूप से करते हैं बजाय केवल एक एकल प्रश्न का उत्तर देने के।

अधिक एजेंट मतलब अधिक टोकन। अधिक टोकन मतलब बड़े बिल। और बिल ज्यादातर कंपनियों को यह जानने से पहले आते हैं कि उन्हें क्या कारण बना।

इसे नियंत्रित करना इतना मुश्किल क्यों है?

संक्षिप्त उत्तर: AI आउटपुट अप्रत्याशित है। एक ही सवाल दो बार पूछें और आप दो अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, दो अलग-अलग मात्रा में टोकन जला सकते हैं। इस अनुमानहीनता को हजारों ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पाद में बनाएं, और लागत तेजी से बढ़ सकती है।

लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स में डिजिटल इनोवेशन के एसोसिएट प्रोफेसर विल वेंटर्स इसे स्पष्ट रूप से कहते हैं: "यह एक गैर-नियतात्मक आउटपुट है, इसलिए यह एक गैर-नियतात्मक मूल्य है।"

छोटी कंपनियां कभी-कभी बड़े AI प्लेटफॉर्म से सपाट शुल्क व्यक्तिगत खातों का शांति से उपयोग करके इससे बचती हैं। इंजीनियरिंग फर्म smartR AI के संस्थापक ऑलिवर किंग-स्मिथ का कहना है कि विक्रेता लगभग निश्चित रूप से इसे पसंद नहीं करते हैं, और यह नहीं रह सकता। एक बार शेयरहोल्डर लाभ के लिए धक्का देना शुरू करते हैं, तो वह भविष्यवाणी करते हैं कि प्लेटफॉर्म "नियंत्रण शुरू करेंगे।"

बड़ी संगठनें भी पकड़े जाती हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने कथित तौर पर अपने इंजीनियरों द्वारा कुछ तीसरे पक्ष के कोडिंग टूल के उपयोग को नियंत्रित किया। उबर ने कथित तौर पर कुछ महीनों के भीतर एक पूरे वर्ष के AI कोडिंग टोकन बजट को तोड़ दिया।

आगे क्या होता है?

अभी किसी के पास स्पष्ट उत्तर नहीं है। Sumo Logic के सीनियर डायरेक्टर ऑफ प्रोडक्ट मार्केटिंग, बिल पीटरसन, एक सॉफ्टवेयर फर्म जो वर्तमान में AI सुरक्षा सेवाओं का पूर्वावलोकन कर रही है, कहती है कि ग्राहकों के साथ मूल्य निर्धारण बातचीत चल रही है। टेबल पर विकल्प में पूरे बोर्ड में कीमतें बढ़ाना, परिणाम के अनुसार चार्ज करना, या घटनाओं के बंडल बेचना शामिल है। लेकिन कोई भी संरचना जो एक कंपनी आज चुनती है, वह एक ही समय में उलट सकती है जब एक AI प्रदाता अपनी खुद की दरें बदल देता है।

"आप परिवर्तनीय मूल्य निर्धारण में आते हैं, और यह हर दो महीने में बदल रहा है," पीटरसन कहते हैं। "ग्राहकों को वह पसंद नहीं है। यह कोई भी बजट नहीं बनाता है।"

साधारण उपयोगकर्ताओं के लिए, तत्काल जोखिम सीमित है: मुफ्त और फ्लैट-दर योजनाएं एक सीमा के रूप में कार्य करती हैं। छोटे व्यवसाओं के लिए जो अपने स्वयं के उत्पादों या वर्कफ़्लो में AI बनाना शुरू कर रहे हैं, इस समस्या में रहने वाले लोगों से व्यावहारिक सलाह सरल है। अपने प्रॉम्प्ट के साथ सटीक रहें, जैसे आप एक विस्तृत खरीदारी सूची लिखते हैं बजाय केवल "कुछ खाना लाएं।" सबसे छोटा AI मॉडल चुनें जो वास्तव में आपके कार्य को संभालता है। और खर्च सचेतन सेट करें इससे पहले कि आपको इसकी आवश्यकता हो।

सामान्य प्रश्न

क्या मेनी मुफ्त ChatGPT या Gemini खाता अचानक अधिक खर्चीला हो जाएगा?

मुफ्त स्तर वर्तमान में बड़े प्लेटफॉर्म द्वारा उपयोगकर्ताओं के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए सब्सिडी दिए गए हैं। वे समय के साथ विशेषताओं को कसते हैं, लेकिन कोई भी प्रमुख प्रदाता मुफ्त पहुंच को पूरी तरह से समाप्त करने की योजना की घोषणा नहीं की है।

एक छोटा व्यवसाय अभी AI लागत को नियंत्रित करने के लिए क्या कर सकता है?

मासिक उपयोग को ट्रैक करना शुरू करें, जैसे आप क्लाउड स्टोरेज बिल करते हैं। विस्तृत प्रॉम्प्ट लिखें ताकि AI यह अनुमान लगाने में टोकन बर्बाद न करे कि आप क्या चाहते हैं। जहां संभव हो, एक अधिक महंगे एक के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले एक सस्ता या छोटा मॉडल के साथ परीक्षण करें।