Google Gemini गाइड: फीचर्स और तुलना

Claude के Max प्लान में हर महीने $100 के API क्रेडिट शामिल हैं, Ultra में $200 और Team में कुल मिलाकर अधिकतम $500, जबकि Free और Pro को कुछ नहीं मिलता। Gemini में Google AI Pro के साथ हर महीने $10, Ultra 5x के साथ $40 और Ultra 20x के साथ $100 के Google Cloud क्रेडिट शामिल हैं, और Plus के साथ कुछ नहीं। 28 अक्टूबर 2026 से ChatGPT में Pro 100, 200 और 500 के साथ हर महीने $100, $200 और $500, और Business के साथ प्रति सीट क्रेडिट (कुल मिलाकर अधिकतम $500) शामिल हैं, जबकि Go और Plus को कुछ नहीं मिलता। तीनों कंपनियों के आधिकारिक प्राइसिंग पेज, हेल्प आर्टिकल और डेवलपर डॉक्स के आधार पर (27 अक्टूबर 2026 को जाँचे गए; ChatGPT 30 अक्टूबर को), यह लेख एक ही क्रम में तुलना करता है कि क्रेडिट कहाँ इस्तेमाल हो सकते हैं और कहाँ नहीं (Claude Code में आपकी उपयोग-सीमा नहीं बदलती), उन्हें कैसे लें (Gemini में $5 का प्रीपेमेंट ज़रूरी है), वे कब ख़त्म होते हैं (Claude और ChatGPT के क्रेडिट हर महीने ख़त्म होते हैं, जबकि Gemini के क्रेडिट 12 महीने मान्य रहते हैं और जमा होते हैं), बिना प्लान के मुफ़्त में क्या इस्तेमाल हो सकता है (Claude का ट्रायल क्रेडिट, Gemini का फ़्री टियर और डेटा शेयरिंग के बदले OpenAI के मुफ़्त टोकन), और आपकी भेजी सामग्री ट्रेनिंग में इस्तेमाल होती है या नहीं, फिर चुनने की निर्णायक बातों का सार देता है।

Google Gemini के Gem की जगह स्किल ला रहा है। व्यक्तिगत खाते में Gem नवंबर 2026 में, कार्य खाते में मार्च 2027 में और स्कूल खाते में जून 2027 में बंद होंगे, और बचे Gem अपने-आप स्किल में बदल दिए जाएँगे। यह लेख बताता है कि कौन-से Gems अपने-आप नहीं बदलते, Gem और स्किल में क्या अंतर है, पहले से खुद कैसे स्थानांतरित करें, स्किल कैसे बनाएँ और "/" से कैसे चलाएँ, और अभी स्किल में क्या नहीं हो सकता।

Google का AI «Gemini» मुफ़्त में भी इस्तेमाल किया जा सकता है। पैसे तब लगते हैं जब ज़्यादा इस्तेमाल या ऊँचे मॉडल के लिए ऐप की पेड योजनाएँ (Google AI Plus, Pro, Ultra) ली जाएँ, या API में जितना इस्तेमाल हो उतना भुगतान किया जाए; दोनों की व्यवस्था अलग है। यह लेख Google के आधिकारिक पेज (2026 अक्टूबर 20 को जाँचा गया) के आधार पर बताता है: हर योजना की मासिक कीमत और सीमा (हर 5 घंटे में रीसेट, साप्ताहिक सीमा), मुफ़्त में क्या हो सकता है और क्या नहीं, Windows और Mac ऐप, API की कीमत और मुफ़्त कोटा (इसका डेटा उत्पाद सुधार में इस्तेमाल होता है), कोडिंग के लिए Antigravity और व्यक्तिगत Gemini CLI का बंद होना, Google के दावे और तीसरे पक्ष (Artificial Analysis) के आँकड़े अलग-अलग, खूबियाँ-कमियाँ, और कौन सा विकल्प चुनें।

AI से बस "मैं किस तरह का इंसान हूँ?" पूछेंगे, तो जवाब में वही मिलेगा जो आपने खुद लिखा था, बस फुलाकर विश्वसनीय-सा बना दिया गया। काम उल्टा तरीका करता है: AI से सवाल पुछवाकर असली घटनाएँ निकलवाएँ, साझा पैटर्न छाँटने और उन्हें शब्दों में ढालने में उसकी मदद लें, और आखिरी फैसला खुद करें। इस लेख में क्रम से इस्तेमाल करने लायक 8 प्रॉम्प्ट हैं: इंटरव्यू, ताकत, मूल्य, कमज़ोरियाँ, अपने लायक काम की शर्तें, अपने परिचय का ड्राफ़्ट, इंटरव्यू के संभावित सवाल, और विरोधी पक्ष से जाँच। साथ ही यह भी कि जवाबों को आँख मूँदकर क्यों न मानें, जिसमें सब पर लागू होने वाले शब्दों को "सटीक" मान लेने की प्रवृत्ति (Forer का 1949 का प्रयोग) और AI की आपसे सहमत होने की प्रवृत्ति शामिल है; कौन-सी जानकारी डालना ठीक है और किससे बचें; और ChatGPT, Claude और Gemini में मेमोरी और प्रोजेक्ट का इस्तेमाल कैसे करें। सब कुछ हर कंपनी के आधिकारिक सहायता पेजों से मिलाकर जाँचा गया है।

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।

OpenAI का GPT-5.6 "Sol" (जुलाई 2026 की स्थिति) और Google का Gemini——इनके मज़बूत क्षेत्र लगभग नहीं टकराते। Sol टर्मिनल/एजेंट कोडिंग में जबरदस्त (Terminal-Bench 88.8% बनाम 70.7%, SWE-bench Pro 64.6% बनाम 54.2%, दोनों OpenAI की मूल्यांकन तालिका से), जबकि Gemini 3.1 Pro नेटिव मल्टीमॉडल (आवाज़/वीडियो) और Sol की लगभग 40% प्रति-यूनिट कीमत से मुकाबला करता है। ध्यान दें: असली प्रतिद्वंद्वी Gemini 3.5 Pro 22 सितंबर 2026 तक भी उपलब्ध नहीं था, इसलिए तुलना Gemini 3.1 Pro से की गई है। आधिकारिक घोषणाओं और स्वतंत्र बेंचमार्क के आधार पर, दोनों की क्षमता, कीमत, मल्टीमॉडल और उपयोग-अनुसार चुनाव का विस्तृत विश्लेषण।

AI से सवाल पूछिए, ताज़ा Google Search पर आधारित जवाब मिलता है — और यह Gmail, Docs तथा YouTube से निरंतर जुड़ा है। यही Google Gemini की दुनिया है। Gemini, Google द्वारा बनाया गया संवादात्मक AI है (और इसके पीछे चलने वाले मॉडलों का परिवार भी), जो मोबाइल ऐप्स, वेब, Google Workspace और Android में व्यापक रूप से एम्बेड है, तथा टेक्स्ट, चित्र, ऑडियो और वीडियो में मल्टीमोडल है। मॉडल 'तेज़ और सस्ता Flash परिवार' तथा 'स्मार्ट Pro परिवार' में बँटे हैं — ठीक-ठीक संस्करण हर पीढ़ी के साथ बदलते हैं। मूल्य Free / Plus $4.99 / Pro $19.99 / Ultra $99.99–$199.99 (अमेरिका, सितंबर 2026; Ultra पहले $249.99 था) चलता है, और 2026 में कंप्यूट-आधारित उपयोग सीमाओं पर स्थानांतरित हुआ। यह लेख मॉडल लाइनअप, मुख्य फीचर्स (Deep Research, Gems, Canvas, Live, Deep Think), तीन ताकतें (Google एकीकरण, लंबा कॉन्टेक्स्ट, मल्टीमोडल), मूल्य निर्धारण, और ChatGPT तथा Claude से अंतर — सब सितंबर 2026 की जानकारी के साथ कवर करता है।

2026 में, MMMU-Pro मल्टीमॉडल बेंचमार्क पर शीर्ष मॉडल 80% से ऊपर पहुँचे (GPT-5.5 बिना टूल 81.2%, Gemini 3.1 Pro 80.5%, कंपनियों के अपने आँकड़े) — छवि समझ संतृप्ति के क़रीब है। बनावट stitched (अलग-अलग मॉडलों की कड़ी) से native (एक ही मॉडल कई इनपुट सीधे लेता है) की ओर खिसक रही है, हालाँकि टेक्स्ट, छवि, ऑडियो और वीडियो चारों केवल कुछ मॉडल लेते हैं, जैसे Gemini और Qwen की Omni श्रृंखला; OpenAI का फ़्लैगशिप मॉडल और Claude का API छवि तक ही जाते हैं। यह लेख कवर करता है: मल्टीमॉडल AI क्या है (LMM/VLM/Omnimodal), आर्किटेक्चर का विभाजन और यह क्यों मायने रखता है, हर मोडैलिटी की ताकत तकनीकी रूप से किससे तय होती है (फ्रेम घनत्व और कॉन्टेक्स्ट लंबाई, नेटिव आवाज़ प्रोसेसिंग, निर्देशांक लौटाना, लाइसेंस) और मई 2026 का स्नैपशॉट, चार देखने योग्य बेंचमार्क (MMMU-Pro, Video-MMMU, DocVQA, AudioBench), पाँच उपयोग-केस निर्णय, और तीन कठोर सीमाएँ (निम्न-गुणवत्ता छवि अनुमान, मध्य-वीडियो सटीकता, बोली/शब्दजाल ऑडियो) — वर्तमान शोध और व्यावहारिक उपयोग पर आधारित।

क्या आपने कभी जनरेटिव AI से सवाल पूछा और जवाब मिला "यह जानकारी मेरे डेटा में नहीं है"? हर जनरेटिव AI टूल की ट्रेनिंग डेटा की एक सीमा होती है जिसे नॉलेज कटऑफ डेट कहते हैं। इस लेख में 8 प्रमुख टूल्स की कटऑफ डेट और वेब सर्च क्षमता की तुलना की गई है।