AI टूल्स की गाइड, तुलना और नवीनतम समाचार

16 सितंबर 2026 को जब Claude Cowork को chat में मिला दिया गया, तो उसी के साथ बनाने वाली तीन सुविधाएँ बीटा में आईं: दस्तावेज़ों के लिए Claude Docs, प्रस्तुतियों के लिए Claude Slides और विज़ुअल डिज़ाइन के लिए Claude Design। यह लेख उनमें से पहली के बारे में है। एक वाक्य में कहें तो Claude Docs बातचीत से जो निकलता है उसे ऐसे दस्तावेज़ में बदल देता है जिसे आप आगे भी बदलते रह सकते हैं। कहिए कि इस चर्चा को ऐसे स्पेक की शक्ल दे दो जिसे टीम साझा कर सके, और Claude आपके सामने ही मसौदा बनाता है — शुरू करने से पहले जो बात उसे अधूरी लगती है वह पूछ लेता है। जो मिलता है वह शीर्षकों और तालिकाओं वाला रिच टेक्स्ट है, और एक ही दस्तावेज़ में कई टैब रह सकते हैं। आप उसे ख़ुद बदल सकते हैं, या दस्तावेज़ के भीतर टेक्स्ट चुनकर टिप्पणी छोड़िए और @Claude का ज़िक्र कर दीजिए, बदलाव वह कर देगा। जिस ताक़त पर लोगों की नज़र नहीं जाती वह यह है कि Claude Code के सेशन को भी स्पेक, रनबुक या रिपोर्ट में बदला जा सकता है। पर यह बीटा है, और जो नहीं है वह बहुत साफ़ तौर पर नहीं है: संस्करण इतिहास नहीं है, मिटाना वापस नहीं होता, मोबाइल पर सुधार नहीं सकते, और Team तथा Enterprise संगठन के बाहर साझा नहीं कर सकते। यह लेख इन ग़ैर-हाज़िरियों को सुविधाओं जितनी ही जगह देता है, और तय करता है कि यह टूल किस काम के लिए ठीक है और किसके लिए नहीं।

Claude Code का Projects नए सिरे से बनाया गया है। अब तक प्रोजेक्ट का मतलब था बातचीत और संदर्भ सामग्री रखने वाला एक फ़ोल्डर; नया Projects एक अकेली बातचीत है। आप जो चाहिए वह लिखते हैं, Claude उसे थ्रेड में बाँट देता है, थ्रेड क्लाउड में समानांतर चलते हैं, और हर थ्रेड काम ख़त्म होते ही एक पुल रिक्वेस्ट खोलकर रिपोर्ट कर देता है। लैपटॉप बंद कर देने से वे रुकते नहीं। पर कूदने से पहले तीन बातें जाँच लेने लायक़ हैं: इसे चला सकने वाले अकाउंट अब भी सीमित हैं (Pro और Max का पब्लिक बीटा, जो पहले उन अकाउंट तक जा रहा है जिनके पास कोई मौजूदा प्रोजेक्ट नहीं है), व्यवहार में github.com और Claude GitHub App अनिवार्य हैं, और यह आपकी उपयोग-सीमा जिस रफ़्तार से खाता है वह किसी अकेले सेशन जैसी नहीं है। यह लेख आधिकारिक दस्तावेज़ और ब्लॉग के आधार पर देखता है कि रोलआउट आप तक पहुँचा या नहीं यह कैसे जाँचें, थ्रेड किस सामान के साथ शुरू होता है (उस जाल समेत, जिसमें प्रोजेक्ट में एक से ज़्यादा रिपॉज़िटरी आते ही अनुमति नियम और हुक लागू होना बंद कर देते हैं), टोकन की लागत कहाँ से आती है — डिफ़ॉल्ट Opus high एफर्ट सहित — और समानांतर काम के पाँच तरीक़ों में से चुनें कैसे: सबएजेंट, agent view, एजेंट टीम, डायनामिक वर्कफ़्लो और Projects।

नया मॉडल ज़्यादा समझदार होता है, पर महँगा भी — आम तौर पर यही सोच चलती है। फिर भी GPT-6 Astra और GPT-5.6 Sol की तुलना सिर्फ़ यूनिट कीमत पर करें तो कोई नतीजा नहीं निकलता, क्योंकि Astra वही काम कम टोकन में निपटा देता है। स्वतंत्र बेंचमार्किंग संस्था Artificial Analysis की माप में, Astra को उसकी सबसे कमज़ोर सेटिंग low पर चलाएँ तो एक टास्क की लागत लगभग उतनी ही बैठती है जितनी Sol की high पर ($0.82 बनाम $0.81), जबकि स्कोर ऊपर रहता है (46 बनाम 42), आउटपुट टोकन एक-तिहाई लगते हैं और जवाब शुरू होने तक का इंतज़ार एक-चौथाई रह जाता है। 18 सितंबर 2026 तक के आँकड़ों के आधार पर यह लेख हर रीज़निंग एफर्ट पर लागत, टोकन और रफ़्तार, वह ब्योरा जो बताता है कि 2.5 गुना यूनिट कीमत के बाद भी कुल रकम बराबर क्यों बैठती है, Sol की प्रचार कीमत ख़त्म होने पर बनने वाला हिसाब, कोडिंग एजेंट के काम में कीमत का फ़ासला किस तरह घटता है, और यह सब अपने काम पर ख़ुद नापने के क़दम — सब कवर करता है।

आप चाहते हैं कि योजना बनाने का काम ही समझदार मॉडल करे, और कार्यान्वयन तेज़ और सस्ता मॉडल। Claude Code का opusplan यही अपने-आप करने वाली मॉडल सेटिंग है। यह प्लान मोड के दौरान Opus पर और बाक़ी समय Sonnet पर चलता है, और /model opusplan या settings.json के model से इस्तेमाल होता है। लेकिन यह /model की सूची में नहीं दिखता, और प्लान मोड में जाने और निकलने पर हर बार मॉडल बदलता है, इसलिए हर बदलाव पर पूरी बातचीत बिना कैश के दोबारा पढ़ी जाती है। यह लेख 15 सितंबर 2026 तक के आधिकारिक दस्तावेज़, बदलाव-इतिहास और GitHub issue के आधार पर बताता है: सेट करने का तरीक़ा (वर्ज़न टिकाना और 1M कॉन्टेक्स्ट सहित), प्लान मोड से मंज़ूरी देकर कार्यान्वयन तक का क्रम, v2.0.0 में चुनने वाली स्क्रीन से हटाए जाने की पृष्ठभूमि और Anthropic के कर्मचारी का स्पष्टीकरण, बदलाव से होने वाली कैश लागत का अनुमान और उसे कम रखने के तरीक़े, advisor टूल और सबएजेंट से अंतर, और यह किस तरह के इस्तेमाल में ठीक बैठता है और किसमें नहीं।

क्या Claude Code का मुख्य सत्र Opus 5 पर रखकर, अनुवाद या बड़ी संख्या वाली जाँच जैसे काम ही Sonnet या Haiku वाले सबएजेंट को सौंपे जा सकते हैं? जवाब है, हाँ। सबएजेंट का मॉडल इस क्रम में तय होता है: बुलाते समय दिया गया मॉडल, परिभाषा फ़ाइल का model, एनवायरनमेंट वेरिएबल CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL, और फिर मुख्य सत्र का मॉडल, और प्रयास (effort) भी हर सबएजेंट के लिए अलग सेट किया जा सकता है। यह लेख 15 सितंबर 2026 तक के आधिकारिक दस्तावेज़ के आधार पर बताता है कि यह क्रम वर्ज़न के हिसाब से कैसे बदलता है, सभी सबएजेंट को एक ही मॉडल पर टिकाने वाला CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE, प्रदाता के हिसाब से उपनाम किस मॉडल पर जाते हैं, और यह कि v2.1.198 से बिल्ट-इन Explore मुख्य सत्र का मॉडल लेता है। इसके बाद, सबएजेंट को सच में अलग मॉडल पर चलाकर बातचीत लॉग में जो देखा, वह साझा करता है: वे बताए गए मॉडल पर ही चले, हर एक ने सिर्फ़ शुरू होने में दसियों हज़ार टोकन पढ़े, सब्सक्रिप्शन पर भी सबएजेंट का कैश 5 मिनट में ख़त्म हो जाता है, और एक ही अनुवाद Opus 5, Sonnet 5 और Haiku 4.5 को दो-दो बार देने पर समय, लागत और अनुवाद की गुणवत्ता में क्या फ़र्क़ आया। आख़िर में, लागत और उपयोग सीमा पर इसका असर, और कौन-सा काम सस्ते मॉडल को देना है, यह तय करने की कसौटियाँ।

कई सत्र एक साथ चलाने पर यह सवाल उठने लगता है कि आपकी साप्ताहिक सीमा कौन-सा सत्र खा रहा है। फिर भी Claude Code का /usage सिर्फ़ मौजूदा सत्र के आँकड़े और स्किल, सबएजेंट, प्लगइन व MCP सर्वर के हिसाब से बँटी पूरे प्लान की खपत दिखाता है, और हर सत्र ने कितना हिस्सा लिया, यह न डेस्कटॉप ऐप की उपयोग रिंग में दिखता है, न claude.ai के सेटिंग पेज पर (सितंबर 2026 तक)। जवाब आपकी मशीन पर सहेजे गए बातचीत लॉग (~/.claude/projects की JSONL फ़ाइलें) में है, पर उन्हें जैसे हैं वैसे जोड़ने से नतीजा ग़लत आता है, क्योंकि एक जवाब कई पंक्तियों में, हर सामग्री खंड की एक पंक्ति के रूप में, लिखा जाता है, और सबएजेंट के रिकॉर्ड अलग फ़ाइलों में रहते हैं। मेरी अपनी मशीन पर मापने पर सीधा जोड़ सही मान का लगभग दोगुना निकला, और क्योंकि त्रुटि का आकार हर सत्र में अलग था, क्रम तक बदल गया। यह लेख बताता है कि आधिकारिक स्क्रीन क्या दिखाती हैं और क्या नहीं, लगभग 50 पंक्तियों की गिनती स्क्रिप्ट से लॉग को सही ढंग से कैसे गिनें, वह माप जिसमें एक सत्र ने कुल उपयोग का लगभग एक-तिहाई लिया, आँकड़े कहाँ तक कुछ बता सकते हैं, और समय के साथ नज़र रखनी हो तो OpenTelemetry कैसे सेट करें।

Gemini में संदेश भेजते ही "Something went wrong(13)" दिखकर सब रुक जाता है, और Google ने अपनी आधिकारिक सहायता में इस त्रुटि का कारण नहीं बताया है। फिर भी, मई 2026 की Google की आधिकारिक आउटेज रिपोर्ट में दर्ज है कि यह संदेश लगभग 4 दिन तक दिखता रहा; कारण डेटाबेस संसाधनों की कमी और ऐप के बग बताए गए, और वैकल्पिक उपाय "कोई नहीं" था। यह लेख उस आधिकारिक रिकॉर्ड और इस बात के आधार पर कि "13" संख्या gRPC की अंदरूनी त्रुटि (INTERNAL) से मेल खाती है (Google ने दोनों को एक ही नहीं बताया है), आधिकारिक कम्युनिटी में सबसे ज़्यादा दिखने वाली 4 स्थितियों को समेटता है: सबको एक साथ आना, सिर्फ़ लंबी चैट में, सिर्फ़ इमेज जोड़ने पर, और सिर्फ़ एक ख़ास अकाउंट में। इसके बाद ख़राबी की जानकारी जाँचने से लेकर नई चैट में आगे बढ़ने, दूसरे अकाउंट से जाँचने और फ़ीडबैक से रिपोर्ट करने तक, सबसे कम मेहनत वाले क्रम में आज़माने के 7 कदम बताता है।

हर बार "पहले निष्कर्ष बताएँ" या "हिंदी में जवाब दें" कहने की ज़रूरत नहीं: हर बातचीत पर अपने आप लागू होने वाले निर्देश-फ़ील्ड में एक बार लिख देना काफ़ी है। ChatGPT में इसका नाम "कस्टम निर्देश", Claude में "Instructions for Claude" और Gemini में "Gemini के लिए निर्देश" है, लेकिन स्क्रीन पर नाम, जगह और लिखे जा सकने वाले अक्षरों की संख्या तीनों में अलग है। ChatGPT में Free और Go पर 1,500 अक्षर और Plus और ऊपर के प्लान पर 5,000 अक्षर (जुलाई 2026 में बढ़ाई गई) की सीमा है, जबकि Claude और Gemini ने सीमा प्रकाशित नहीं की है। यह लेख तीनों कंपनियों की आधिकारिक सहायता से जगह और सीमा की जाँच करता है, और Anthropic की आधिकारिक प्रॉम्प्ट गाइड के आधार पर असरदार लिखने का तरीका और उदाहरण दिखाता है। साथ ही, प्रोजेक्ट के अंदर, Gem के अंदर, अस्थायी चैट और कंपनी वाले अकाउंट जैसी उन स्थितियों को, जिनमें आधिकारिक सहायता के अनुसार निर्देश असर नहीं करते, एक जाँच-सूची में समेटता है।

आपने हिंदी में पूछा, और Claude ने जवाब अंग्रेज़ी में दिया — Claude Code की आधिकारिक रिपॉज़िटरी में यही रिपोर्ट बार-बार आती है, और रिसर्च ने भी पाया है कि जब अनुरोध और जवाब की भाषा अलग-अलग हो, तो सबसे मज़बूत मॉडल भी माँगी गई भाषा में लगातार जवाब नहीं दे पाते। लेकिन कारण एक नहीं है। कोड और टूल आउटपुट पढ़ते-पढ़ते धीरे-धीरे अंग्रेज़ी की ओर बह जाना, बातचीत का सारांश बनाने वाले कॉम्पैक्शन के ठीक बाद भाषा भूल जाना, और अंग्रेज़ी के बजाय किसी दूसरी भाषा में बदल जाना — ये तीन प्रकार हैं, और हर एक पर अलग उपाय काम करता है। यह लेख हर प्रकार को पहचानने का तरीक़ा बताता है, समझाता है कि निर्देश को सिस्टम प्रॉम्प्ट में पक्का करने वाली Claude Code की language सेटिंग कॉम्पैक्शन के बाद भी क्यों असर करती रहती है, और सितंबर 2026 से रिपोर्ट होनी शुरू हुई "लंबे सेशन में आउटपुट ही बिखर जाने" की समस्या को, पक्की और अपुष्ट जानकारी को अलग रखते हुए समेटता है।

स्किल ज़रूरत से ज़्यादा डाल दो तो वे कॉन्टेक्स्ट को दबा देती हैं — इसमें आधा सच है और आधा ग़लत। Claude Code के आधिकारिक दस्तावेज़ के अनुसार, स्किल सूची को मॉडल के कॉन्टेक्स्ट विंडो का 1%, इतना तय बजट मिलता है, और आप चाहे जितनी स्किल जोड़ें, बात वहीं रुक जाती है। सूची फैलने के बजाय जो होता है वह यह है कि स्किल बुलाई जानी बंद हो जाती हैं — बजट से बाहर छलकते ही Claude Code सबसे कम बार बुलाई गई स्किल से विवरण गिराता है और सिर्फ़ नाम छोड़ देता है। जिस स्किल का विवरण मिट गया वह आपकी माँग से जुड़ना बंद कर देती है, फिर भी कोई त्रुटि नहीं आती और कुछ धीमा भी नहीं होता। यह लेख तीन मापक साधनों (/context, /usage और /skill-doctor) के अलग-अलग काम, कैश मिस की परिभाषा में 5% और 2,000 टोकन की शर्त, प्लान के हिसाब से कैश की उम्र का 1 घंटे से 5 मिनट पर आ जाना, MCP की टूल परिभाषाएँ डिफ़ॉल्ट रूप से लेज़ी-लोड होने के बाद भी CLI के हल्का बने रहने की वजह, CLAUDE.md को 200 पंक्तियों से कम रखने का आधार, और माप लेने के बाद सबसे पहले क्या घटाना है — यह सब उतना ही रखता है जितना आधिकारिक दस्तावेज़ पर पुष्ट किया जा सका।

2 अगस्त 2026 को EU AI Act के बाक़ी प्रावधान आम तौर पर लागू हुए, और उसके साथ ही यह दावा अचानक हर जगह दिखने लगा कि AI से लिखे लेख पर लेबल न लगाना अब गैरकानूनी है। छोटा जवाब यह है कि अधिकतर व्यक्तिगत लेखकों और कंपनी ब्लॉग पर प्रकटीकरण का दायित्व पैदा ही नहीं होता। अनुच्छेद 50(4) साफ़ शब्दों में कहता है कि जहाँ सामग्री इंसानी समीक्षा या संपादकीय नियंत्रण से गुज़री हो और कोई उस प्रकाशन की संपादकीय ज़िम्मेदारी उठाता हो, वहाँ यह दायित्व लागू नहीं होता। साथ जुड़ी शर्त यह है कि समीक्षा सारभूत होनी चाहिए और सतही बातों या केवल औपचारिक मंज़ूरी तक सीमित नहीं रहनी चाहिए, इसलिए बिना पढ़े अपने आप पोस्ट कर देने वाला तरीक़ा इसमें नहीं आता। यह लेख बताता है कि प्रदाता (provider) और उपयोगकर्ता (deployer) के दायित्व बिल्कुल अलग क्यों हैं, AI जनित टेक्स्ट का प्रकटीकरण विषय के बजाय प्रकाशन के उद्देश्य पर क्यों तय होता है, डीपफ़ेक का प्रकटीकरण दायित्व और कलात्मक तथा व्यंग्यात्मक कृतियों के साथ किया गया नरम बर्ताव क्या है, चैटबॉट की सूचना कैसी होनी चाहिए, C2PA Content Credentials जैसी मशीन-पठनीय मार्किंग प्रदाता का दायित्व क्यों है, और 2 दिसंबर 2026 तथा 2 फ़रवरी 2027 की समयसीमाएँ क्या हैं। हर बात उतनी ही रखी गई है जितनी क़ानूनी पाठ और यूरोपीय आयोग की सामग्री पर पुष्ट की जा सकी।

OpenAI ने 3 सितंबर 2026 को GPT-6 Astra जारी किया। API बिना किसी गेट के आम तौर पर उपलब्ध है, मॉडल ID gpt-6-astra है, कॉन्टेक्स्ट 1,050,000 टोकन का है, कीमत इनपुट $10 और आउटपुट $50 प्रति दस लाख टोकन है, और नॉलेज कटऑफ 30 अप्रैल 2026 है। लेकिन "जारी हो गया" और "आपके प्लान में इस्तेमाल हो सकता है" दो अलग बातें हैं: ChatGPT Plus की सामान्य चैट स्क्रीन पर यह दिखाई नहीं देता, और वहाँ रास्ता ChatGPT Work तथा Codex है। यह लेख प्लान के हिसाब से उपलब्धता, प्रति-यूनिट दर दोगुनी होने पर भी प्रति टास्क लागत के पलट जाने वाले गणित को देखने का तरीक़ा, OpenAI ने असल में जिन बेंचमार्क के नाम गिनाए वे, Preparedness Framework में पहली बार "Critical" तक पहुँची साइबर क्षमता और उसके चारों ओर खींची गई लकीर, माइग्रेशन में टूटने वाली चार चीज़ें (सैंपलिंग वाले आर्ग्युमेंट हटाना, Responses API, none वाली रीज़निंग एफर्ट का न होना, कैश सेटिंग का नया नाम), तथा Claude Opus 5, Fable 5.1 और Gemini 3.8 Flash से तुलना — सब कुछ सिर्फ़ उतना, जितना प्राथमिक स्रोतों पर पुष्ट किया जा सका। साथ ही यह भी लिखा है कि दूसरी जगहों पर घूम रही "Astra 74.1% बनाम Opus 5 96%" जैसी तुलना तालिका हमने क्यों नहीं दी।