विषय-सूची
नया मॉडल ज़्यादा समझदार होता है, पर महँगा भी — आम तौर पर यही सोच चलती है। लेकिन GPT-6 Astra और GPT-5.6 Sol के मामले में यूनिट कीमत की तुलना से कोई नतीजा नहीं निकलता, क्योंकि Astra वही काम कम टोकन में निपटा देता है।
नतीजा पहले लिख देते हैं। 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), और स्कोर ऊपर रहता है (46 बनाम 42)। आउटपुट टोकन एक-तिहाई ख़र्च होते हैं, और जवाब शुरू होने तक का इंतज़ार एक-चौथाई रह जाता है।
लेकिन यह "लगभग उतनी ही" एक ऐसी शर्त पर टिकी है जिसकी मियाद तय है। Sol इस वक़्त प्रचार कीमत पर है, और घोषणा के मुताबिक़ चले तो वह नवंबर 2026 के आख़िर में ख़त्म होगी, जिसके बाद कीमत वापस चढ़ सकती है। यह लेख 18 सितंबर 2026 तक के Artificial Analysis के मापे गए आँकड़ों और OpenAI की आधिकारिक जानकारी के आधार पर हर रीज़निंग एफर्ट पर लागत, टोकन और रफ़्तार, शर्त बदलने पर बनने वाला हिसाब, और कोडिंग में यह फ़र्क़ कैसे बदलता है — सब सिलसिलेवार रखता है।
Astra (low) और Sol (high) को एक ही पैमाने पर नापें तो
Artificial Analysis Intelligence Index, प्रति टास्क (18 सितंबर 2026 तक)
लागत
$0.82 बनाम $0.81
बराबरी। यूनिट कीमत 2.5 गुना, फिर भी कुल रकम बराबर
आउटपुट टोकन
4,000 बनाम 13,000
Astra लगभग एक-तिहाई में जवाब तक पहुँच जाता है
जवाब शुरू होने तक का इंतज़ार
2.7 सेकंड बनाम 11.9 सेकंड
सोचने में कम वक़्त। फ़र्क़ यहीं महसूस होता है
Intelligence Index
46 बनाम 42
कमज़ोर सेटिंग वाला Astra, मज़बूत सेटिंग वाले Sol से आगे
स्रोत: Artificial Analysis, "GPT-6 Astra (low) vs GPT-5.6 Sol (high)"। लागत Sol की प्रचार कीमत ($4/$20) पर निकाली गई है
1. मुद्दा — यूनिट कीमत 2.5 गुना, टोकन एक-तिहाई
सिर्फ़ यूनिट कीमत पर रुक जाएँ तो Astra साफ़ तौर पर महँगा मॉडल है।
| मॉडल | इनपुट (प्रति 1M टोकन) | कैश्ड इनपुट | आउटपुट (प्रति 1M टोकन) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| GPT-5.6 Sol (प्रचार कीमत, 21 अगस्त 2026 से 3 महीने) | $4.00 | $0.40 | $20.00 |
| GPT-5.6 Sol (प्रचार से पहले की कीमत) | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
स्रोत: OpenAI डेवलपर दस्तावेज़, "GPT-6 Astra", OpenAI डेवलपर कम्युनिटी पर कीमत घटाने की घोषणा (21 अगस्त 2026)
प्रचार कीमत से तुलना करें तो Astra की यूनिट कीमत इनपुट पर 2.5 गुना है और आउटपुट पर भी 2.5 गुना। सिर्फ़ इसी आधार पर फ़ैसला करें तो बात "इतना महँगा, रहने ही दीजिए" पर ख़त्म हो जाती है।
लेकिन बिल बनता है यूनिट कीमत गुणा असल में ख़र्च हुए टोकन से। रीज़निंग मॉडल जवाब देने से पहले सोचता है, और वह सोचना भी आउटपुट टोकन के तौर पर गिना जाता है, इसलिए जो मॉडल कम सोचकर सही जवाब तक पहुँच जाए, वह ऊँची यूनिट कीमत पर भी कुल मिलाकर सस्ता पड़ सकता है — यही सवाल इस लेख का मुद्दा है।
2. "low काफ़ी है" यह कहा किसने
शुरुआत एक दावे से हुई: Astra का low, Sol के high से बेहतर है। देखते हैं यह आया कहाँ से।
इसका सिरा OpenAI के एक कर्मचारी (Tibo) की 6 सितंबर 2026 को X (पहले Twitter) पर की गई पोस्ट तक जाता है। OpenAI डेवलपर कम्युनिटी पर भी OpenAI की तरफ़ के एक पोस्टकर्ता ने यही दोहराया है, यह लिखते हुए कि OpenAI की सलाह है कि GPT-6-Astra को रीज़निंग low पर रखकर उसे GPT-5.6-Sol के high एफर्ट की जगह लेने वाला मानें।
🟡 फिर भी, यह एक पोस्ट में दिया गया मार्गदर्शन है, स्पेसिफ़िकेशन के तौर पर दी गई गारंटी नहीं। OpenAI के डेवलपर दस्तावेज़ में न एक एफर्ट की दूसरे से तुलना है, न टोकन दक्षता के बारे में कोई दावा (हमने जाँचा)। वहाँ जो लिखा है वह इतना ही है कि रीज़निंग एफर्ट के पाँच स्तर हैं (low / medium / high / xhigh / max), और उसके साथ कीमत तथा सीमाएँ। इसे मोटे अंदाज़े की तरह लीजिए और अपने काम पर ख़ुद पुष्ट कीजिए।
यानी "low काफ़ी है" को टिकाने के लिए एक स्वतंत्र माप चाहिए।
3. एफर्ट-दर-एफर्ट मापे गए आँकड़े
Artificial Analysis अपना Intelligence Index — कई बेंचमार्क का गुच्छा — हर रीज़निंग एफर्ट पर चलाता है, और स्कोर के साथ-साथ प्रति टास्क लागत तथा आउटपुट टोकन की संख्या भी प्रकाशित करता है। 18 सितंबर 2026 तक के आँकड़े नीचे हैं।
| मॉडल और एफर्ट | Intelligence Index | प्रति टास्क लागत | आउटपुट टोकन | पहले टोकन तक का समय | जनरेशन की रफ़्तार |
|---|---|---|---|---|---|
| Astra low | 46 | $0.82 | 4,000 | 2.74 सेकंड | 49 tok/सेकंड |
| Astra medium | 50 | $1.54 | 10,000 | 4.46 सेकंड | 46 tok/सेकंड |
| Astra high | 51 | $1.72 | 12,000 | 47.76 सेकंड | 46 tok/सेकंड |
| Astra xhigh | 53 | $2.31 | 17,000 | 154.86 सेकंड | 49 tok/सेकंड |
| Astra max | 53 | $3.26 | 27,000 | 300.45 सेकंड | 52.6 tok/सेकंड |
| Sol medium | 39 | $0.50 | 8,000 | 4.74 सेकंड | 60 tok/सेकंड |
| Sol high | 42 | $0.81 | 13,000 | 11.91 सेकंड | 60 tok/सेकंड |
| Sol xhigh | 44 | $1.18 | 20,000 | 40.15 सेकंड | 66 tok/सेकंड |
| Sol max | 47 | $1.99 | — | 129.63 सेकंड | 61.7 tok/सेकंड |
स्रोत: Artificial Analysis के मॉडल तुलना पन्ने (low बनाम high, medium बनाम high, high बनाम high, xhigh बनाम xhigh, low बनाम medium) और Sol का मॉडल पन्ना। लागत Sol की प्रचार कीमत पर निकाली गई है। आउटपुट टोकन के आँकड़े हज़ार में गोल किए गए प्रदर्शित मान हैं, और उनमें जवाब तथा रीज़निंग दोनों शामिल हैं। Sol max का आउटपुट टोकन आँकड़ा इसलिए छोड़ दिया गया है क्योंकि ग्राफ़ पर उसका मान पक्का नहीं किया जा सका
इससे तीन बातें निकलती हैं।
- Astra का low, Sol के high और Sol के xhigh दोनों से बाज़ी मार लेता है। उसकी लागत Sol high (42 अंक, $0.81) के लगभग बराबर है जबकि स्कोर 4 अंक ऊपर, और Sol xhigh (44 अंक, $1.18) से 2 अंक ऊपर रहते हुए भी 30 प्रतिशत सस्ता पड़ता है। हाँ, वह Sol medium (39 अंक, $0.50) से सस्ता नहीं है — वह तुलना इस सवाल पर आ टिकती है कि 7 अंक ज़्यादा के लिए $0.32 देना बनता है या नहीं
- एफर्ट बढ़ाते ही Astra तेज़ी से महँगा हो जाता है। medium पर $1.54 (Sol high का लगभग 1.9 गुना), max पर $3.26 (लगभग 4 गुना)। स्कोर सिर्फ़ 7 अंक चढ़ता है, 46 से 53 तक
- Sol की सिर्फ़ एक सेटिंग Astra के low से ऊपर स्कोर करती है, और वह है max। उन 47 अंकों की लागत $1.99 है, यानी 2.4 गुना
4. कुल रकम बराबर क्यों बैठती है
2.5 गुना यूनिट कीमत के बावजूद कुल रकम बराबर आने की वजह यह है कि टोकन एक-तिहाई ख़र्च होते हैं। जाँचने के लिए सीधा गुणा काफ़ी है।
| ब्योरा | Astra low | Sol high |
|---|---|---|
| आउटपुट टोकन (प्रति टास्क) | 4,000 | 13,000 |
| आउटपुट की यूनिट कीमत (प्रति 1M टोकन) | $50.00 | $20.00 |
| आउटपुट वाले हिस्से की लागत (प्रदर्शित मानों से निकाली गई) | लगभग $0.20 | लगभग $0.26 |
| प्रति टास्क कुल (इनपुट और कैशिंग मिलाकर) | $0.82 | $0.81 |
स्रोत: आउटपुट वाले हिस्से की लागत ऊपर दी गई टोकन संख्या और आधिकारिक यूनिट कीमत से हमारी अपनी गणना है (4,000 × $50 ÷ 1,000,000 = $0.20)। टोकन संख्या हज़ार में गोल की गई है, इसलिए यह गणना भी अनुमानित ही है। Artificial Analysis लागत को टोकन के प्रकार (जवाब, रीज़निंग, कैशिंग, इनपुट) के हिसाब से बाँटने वाला ग्राफ़ भी देता है, पर उससे पढ़े जा सकने वाले मानों में फ़र्क़ आ रहा था, इसलिए यहाँ तुलना कुल रकम और प्रदर्शित टोकन मानों पर की गई है। कुल रकम वही है जो Artificial Analysis प्रकाशित करता है
सिर्फ़ आउटपुट देखें तो बात पलट जाती है: 2.5 गुना यूनिट कीमत पर भी Astra कम चुकाता है ($0.20 बनाम $0.26)। कुल रकम बराबर इसलिए आ जाती है कि बचे हुए इनपुट और कैशिंग वाले हिस्से पर Astra की ऊँची यूनिट कीमत असर करने लगती है।
यहीं से एक व्यावहारिक अंदाज़ा निकलता है। इनपुट जितना छोटा हो और काम पर जितना ज़्यादा सोचने का बोझ हो, Astra का low उतना ही अच्छा पड़ता है; और हर बार जितना ज़्यादा संदर्भ पढ़वाना पड़े, उतना ही बुरा। संदर्भ कैसे बरतता है, यह हमने AI context क्या है? — 1M-token युग की "पढ़ता है लेकिन पढ़ता नहीं" वाली हक़ीक़त में देखा है।
5. रफ़्तार — इंतज़ार एक-चौथाई रह जाता है
लागत बराबर है तो अगला नंबर रफ़्तार का है। प्रति टोकन जनरेशन में Sol तेज़ है (60 बनाम 49 tok/सेकंड), फिर भी जवाब पूरा वापस आने तक का समय Astra low के साथ कम रहता है। वजह है सोचने का समय (पहले टोकन का इंतज़ार) और निकाले गए टोकन की संख्या का फ़र्क़।
| मॉडल और एफर्ट | पहले टोकन तक का समय | जनरेशन का समय (मापा गया) | कुल |
|---|---|---|---|
| Astra low | 2.74 सेकंड | 91.69 सेकंड | लगभग 94 सेकंड |
| Astra medium | 4.46 सेकंड | 209.95 सेकंड | लगभग 214 सेकंड |
| Sol high | 11.91 सेकंड | 219.90 सेकंड | लगभग 232 सेकंड |
| Sol xhigh | 40.15 सेकंड | 296.86 सेकंड | लगभग 337 सेकंड |
| Astra max | 300.45 सेकंड | 522.00 सेकंड | लगभग 822 सेकंड |
स्रोत: Artificial Analysis की माप (पहले टोकन तक का समय, और प्रति टास्क जनरेशन का समय)। कुल हमने ख़ुद जोड़ा है। जनरेशन के समय वाला मेट्रिक इस तरह परिभाषित है कि उसमें पहले टोकन का इंतज़ार शामिल नहीं होता, इसीलिए दोनों को सीधे जोड़ा जा सकता है। पर ध्यान रहे कि इंतज़ार का समय और रफ़्तार 500 टोकन निकलवाने वाली एक अलग जाँच से आते हैं, जबकि जनरेशन का समय इंडेक्स का प्रति टास्क औसत है — यानी दोनों मापों के स्रोत अलग हैं
Astra low को Sol high के मुक़ाबले लगभग 2.5 गुना कम समय लगता है। उल्टे उसे max तक चढ़ा दें तो पहला अक्षर आने के लिए पाँच मिनट इंतज़ार करना होगा (300.45 सेकंड)। बातचीत वाले इस्तेमाल में इंतज़ार का यह फ़ासला लागत से ज़्यादा महसूस होता है।
6. जिस दिन शर्त बदल जाएगी — Sol की प्रचार कीमत
यहाँ तक की "लगभग बराबरी" सिर्फ़ Sol की प्रचार कीमत पर टिकी है। 21 अगस्त 2026 को OpenAI ने घोषणा की थी कि वह "अगले 3 महीनों के लिए GPT-5.6 Sol की API और क्रेडिट की कीमत 20% से ज़्यादा घटा रहा है" (इनपुट $5 से $4, कैश्ड इनपुट $0.50 से $0.40, आउटपुट $30 से $20; यह ChatGPT Work और Codex के क्रेडिट पर भी लागू है)। घोषणा के मुताबिक़ चले तो यह नवंबर 2026 के आख़िर तक चलने वाली सीमित अवधि की कीमत हुई।
🟡 न तो ख़त्म होने की तारीख़ बताने वाला कोई कथन OpenAI से आया है, न उसके बाद की कीमत। उसी थ्रेड में एक उपयोगकर्ता लिखता है "कम से कम 21 नवंबर 2026 तक", और कहता है कि Terra तथा Luna वाली कटौतियाँ (Terra $2.50 से $2.00 और $15 से $12, Luna $1.00 से $0.20 और $6.00 से $1.20, 30 जुलाई 2026 से लागू) स्थायी हैं — पर यह एक उपयोगकर्ता की पोस्ट है, OpenAI की घोषणा नहीं।
मान लीजिए कीमत मूल $5/$30 पर लौट आती है, तो इनपुट और कैशिंग 1.25 गुना हो जाएँगे और आउटपुट 1.5 गुना। Sol high के एक टास्क ($0.81) में आउटपुट वाला हिस्सा लगभग $0.26 है, इसलिए बाकी को 1.25 गुना और आउटपुट को 1.5 गुना रखने पर कुल लगभग $1.08 बैठता है। दोनों छोर ले लें — सब कुछ इनपुट की तरफ़ या सब कुछ आउटपुट की तरफ़ — तब भी यह $1.01 से $1.22 के दायरे में रहता है। किसी भी सूरत में Astra low ($0.82) 20 से 30 प्रतिशत सस्ता पड़ता है।
अभी (प्रचार चालू है)
लागत बराबरी पर
Astra low $0.82 / Sol high $0.81। स्कोर और रफ़्तार के हिसाब से बढ़त Astra low की है।
प्रचार ख़त्म होने के बाद (अगर कीमत लौटी)
Astra low 20 से 30 प्रतिशत सस्ता
Sol high चढ़कर लगभग $1.08 पर आ जाता है (छोर लें तो $1.01 से $1.22)। Astra low $0.82 पर ही रहता है।
फ़ैसला
अभी बदलना उल्टा पड़ने की संभावना कम है
कीमतें Astra के पक्ष में सरक रही हैं। फिर भी तय करने से पहले अपने काम पर नाप लीजिए।
7. कोडिंग में फ़ासला घट जाता है
यहाँ तक सब कुछ Intelligence Index यानी समग्र स्कोर की बात थी। कोडिंग एजेंट के काम को नापने वाले इंडेक्स पर कीमत का फ़ासला घट जाता है।
समग्र इंडेक्स पर, दोनों तरफ़ अधिकतम एफर्ट रखने पर Astra ($3.26) Sol ($1.99) से लगभग 60 प्रतिशत महँगा है। इसके उलट कोडिंग एजेंट इंडेक्स पर Astra प्रति टास्क $7.09 पर आता है, यानी Sol से सिर्फ़ लगभग 15 प्रतिशत ज़्यादा। स्कोर 62 बनाम 55 है, यानी Astra 7 अंक आगे, और टोकन एक-तिहाई। दूसरे शब्दों में, कोडिंग Astra के लिए तुलनात्मक रूप से अनुकूल मैदान है।
फिर भी, 🟡 कोडिंग इंडेक्स निचले एफर्ट पर लागत प्रकाशित नहीं करता। इस लेख का असली सवाल, यानी "क्या low काफ़ी है", कोडिंग के लिए जाँचा नहीं जा सका है। समग्र इंडेक्स जिस अंदाज़े को सहारा देता है — "कमज़ोर एफर्ट काफ़ी हो तो सौदा फ़ायदे का, और पूरा चढ़ा दें तो महँगा" — उसे लेकर अपने एजेंट पर ख़ुद नापिए।
स्रोत: Artificial Analysis, "Benchmarking GPT-6 Astra" (Coding Agent Index, max एफर्ट पर तुलना। 9 सितंबर 2026 को प्रकाशित)
वैसे, Astra का बिल उछालने वाली दो शर्तें और हैं। 272,000 टोकन से ऊपर के इनपुट पर इनपुट और कैशिंग दोगुने हो जाते हैं और आउटपुट 1.5 गुना। दूसरी तरफ़ Batch और Flex आधी कीमत पर हैं, और Fast दोगुनी पर। अगर आपका तरीक़ा हर बार पूरा लंबा दस्तावेज़ थमा देने का है, तो यही अतिरिक्त शुल्क आप पर भारी पड़ेगा।
8. अपने काम पर ख़ुद नापिए
ऊपर का हर आँकड़ा बेंचमार्क के एक गुच्छे पर नापा गया है। आपका काम किसी और चीज़ का बना है। फ़ैसला तभी कीजिए जब आप अपने असल काम के प्रतिनिधि टास्क पर नाप चुके हों। तीन क़दम।
- वही अनुरोध दोनों सेटिंग से चलाइए: Astra को
lowपर और Sol कोhighपर रखकर एक जैसे इनपुट 5 से 10 बार भेजिए। सिर्फ़ एक बार चलाने पर वह एक अनुरोध, जो संयोग से लंबा सोच गया, पूरे नतीजे को खींच ले जाता है - बिल नहीं, जवाब में आए आँकड़े देखिए: जवाब के साथ आने वाली टोकन संख्या (इनपुट, आउटपुट, रीज़निंग) दर्ज कीजिए। यूनिट कीमत से गुणा कीजिए और प्रति अनुरोध लागत हाथ में आ जाएगी। API की कीमत की बुनियादी बातें AI API क्या है? — कीमत, टोकन, मॉडल चयन और वेब चैट से अंतर की शुरुआती गाइड में इकट्ठी हैं
- दोबारा भेजने की गिनती भी रखिए: अगर सस्ता मॉडल एक बार में काम पूरा नहीं करता और आप उसे दो बार भेजते हैं, तो असली लागत दोगुनी है। लागत की तुलना "एक कॉल की कीमत" से नहीं, "काम पूरा होने तक के कुल" से कीजिए
FAQ
Q1. क्या Astra का low और Sol का low एक ही ताक़त के हैं?
नहीं। एफर्ट के नाम हर मॉडल की अपनी सेटिंग हैं, कोई साझा पैमाना नहीं। माप में Astra low (46 अंक) Sol की दूसरी सबसे ऊँची सेटिंग xhigh (44 अंक) से भी ऊपर निकलता है। तुलना नाम से नहीं, स्कोर और लागत से कीजिए।
Q2. किस एफर्ट से शुरू करना चाहिए?
low से शुरू करके ऊपर चढ़ना सुरक्षित रास्ता है। एफर्ट के साथ Astra की लागत तेज़ी से चढ़ती है: medium पर Sol high का लगभग 1.9 गुना, max पर लगभग 4 गुना। स्कोर सिर्फ़ 7 अंक सरकता है, 46 से 53 तक, इसलिए जितना ऊपर चढ़ाएँगे, सौदा उतना ही कम फ़ायदे का होता जाएगा।
Q3. प्रचार कीमत ख़त्म होने पर क्या बदल लेना चाहिए?
कीमतें Astra के पक्ष में सरक रही हैं। मूल $5/$30 लौटे तो Sol high $1.01 से $1.22 पर आ जाता है और Astra low ($0.82) 20 से 30 प्रतिशत सस्ता पड़ता है। फिर भी, 🟡 प्रचार के बाद की कीमत प्रकाशित नहीं हुई है।
Q4. अगर टोकन एक-तिहाई लगते हैं, तो क्या इस्तेमाल की सीमा वाले प्लान पर भी फ़ायदा होगा?
API की मीटर वाली बिलिंग पर, हाँ। पर ऐसा कहीं प्रकाशित नहीं है कि सब्सक्रिप्शन की इस्तेमाल सीमा टोकन संख्या के अनुपात में घटती है। आपका प्लान इसे कैसे बरतता है, यह कीमत के सवाल से अलग जाँचिए।
Q5. ये आँकड़े किस समय तक के हैं?
इस लेख की माप वही है जो Artificial Analysis 18 सितंबर 2026 तक प्रकाशित कर रहा था। कीमतें और हर एफर्ट के नतीजे, दोनों अपडेट होते रहते हैं, इसलिए फ़ैसला करने से पहले स्रोत के पन्नों पर मौजूदा मान देख लीजिए।
स्रोत
- Artificial Analysis — GPT-6 Astra (low) vs GPT-5.6 Sol (high) (लागत, टोकन, रफ़्तार, इंतज़ार)
- वही साइट — Astra (medium) vs Sol (high), Astra (high) vs Sol (high), Astra (xhigh) vs Sol (xhigh), Astra (low) vs Sol (medium)
- Artificial Analysis — GPT-5.6 Sol (max पर लागत और रफ़्तार)
- Artificial Analysis, "Benchmarking GPT-6 Astra" (Coding Agent Index, एफर्ट के हिसाब से लागत की क़तार)
- OpenAI डेवलपर दस्तावेज़ — GPT-6 Astra (यूनिट कीमत, रीज़निंग एफर्ट के पाँच स्तर, 272K वाला अतिरिक्त शुल्क, Batch/Flex/Fast, कॉन्टेक्स्ट)
- OpenAI डेवलपर कम्युनिटी — GPT-5.6 Sol की 20% कीमत कटौती (21 अगस्त 2026) (प्रचार कीमत और उसकी मियाद, Terra तथा Luna की स्थायी कटौतियाँ)
- OpenAI डेवलपर कम्युनिटी — Sol high की जगह Astra का low/medium (कर्मचारी की टिप्पणी के तौर पर पेश की गई सिफ़ारिश)
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