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durumis AI द्वारा संक्षेपित पाठ
- GPT-4o, Opus, Gemini 1.5 Pro, Haiku, Gemini 1.5 Flash जैसे विभिन्न AI मॉडल के प्रदर्शन और कीमत की तुलनात्मक विश्लेषण करके प्रत्येक मॉडल के फायदे और नुकसान बताए जाते हैं और उपयोग के उद्देश्य के अनुसार उपयुक्त मॉडल की सिफारिश की जाती है।
- इनपुट टोकन साइज़, आउटपुट अनुपात, कार्य की जटिलता आदि को ध्यान में रखते हुए उपयोगकर्ता को सर्वोत्तम AI मॉडल चुनने के लिए मार्गदर्शन प्रदान किया जाता है।
- 30 मई, 2024 तक के सबसे नवीनतम AI मॉडल के प्रदर्शन और कीमत की जानकारी के आधार पर, उपयोगकर्ताओं को समझदारी से चुनाव करने में मदद मिलती है।
इस बार दो दिनों में लगातार Google और OpenAI ने नई AI से संबंधित सामग्री की बड़ी संख्या में घोषणा की।
आम तौर पर, लोगों के लिए जिज्ञासा के दो मुख्य बिंदु होते हैं।
प्रदर्शन और मूल्य। (बेशक, कई और विशेषताएं हैं, लेकिन वे पेशेवर ब्लॉगरों द्वारा समीक्षा की जाती हैं ...)
Open AI - GPT
OpenAI ने हमेशा की तरह, नए 4o को मौजूदा GPT-4T की तुलना में सस्ता बनाया है। प्रदर्शन के लिए, कई अन्य ब्लॉगों में बहुत सारी समीक्षाएं हैं, इसलिए हम इसे छोड़ देते हैं, और यहां हम केवल मूल्य के बारे में बात करते हैं।
GPT मूल्य सूची
मूल रूप से, Open AI ने GPT 3.5 Turbo के बाद, पहली बार GPT 4 जारी किया, और तब से, जब भी कोई नया उत्पाद जारी किया जाता है, मूल्य कम किया जाता है। बेशक, प्रदर्शन को अपग्रेड किया जाता है। वर्तमान में, यदि आप निश्चित रूप से सस्ता विकल्प चुनना चाहते हैं, तो 3.5 Turbo का उपयोग करें। अन्य मामलों में, 4o का उपयोग किया जा सकता है।
Anthropic - Claude 3
क्लॉड 3 मूल्य सूची
हालांकि Anthropic ने हाल ही में कोई नया उत्पाद जारी नहीं किया है, Haiku, जो कि लागत प्रभावी है, और उच्च प्रदर्शन वाला Opus, एक ऐसा LLM है जिसे अनदेखा नहीं किया जा सकता है।
इनपुट टोकन की कीमत के आधार पर, Haiku तीन कंपनियों में सबसे सस्ता है, और यह सरल टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए सबसे सस्ता है।
वास्तव में, जेमिनी फ्लैश जारी होने से पहले, Haiku जेमिनी 1.0 प्रो से भी बेहतर प्रदर्शन करता था, इसलिए यह एक बहुत ही उपयोगी LLM है।
Google - Gemini
जेमिनी मूल्य सूची
Google दो मूल्य प्रणालियों का उपयोग करता है।
एक AI स्टूडियो है और दूसरा वर्टेक्स AI है।
AI स्टूडियो अन्य कंपनियों की तरह टोकन-आधारित मूल्य पर है, जबकि वर्टेक्स AI अनोखे रूप से वर्ण-आधारित मूल्य पर है।
ऊपर दी गई तालिका के आधार पर, यदि 1 टोकन औसतन 3 वर्ण से कम (1-2 वर्ण) है, तो Vertex AI का उपयोग करना सस्ता है, और यदि 3 वर्ण या अधिक हैं, तो AI स्टूडियो सस्ता है। हालांकि, अंग्रेजी में, वर्णों की संख्या स्वाभाविक रूप से अधिक है, इसलिए AI स्टूडियो सस्ता है। कोरियाई में भी, इन दिनों 1 टोकन में कई वर्ण होते हैं ...
वैसे भी, केवल इनपुट टोकन या प्रदर्शन के संदर्भ में, जेमिनी 1.5 फ्लैश 1.0 प्रो की तुलना में बहुत बेहतर है। उच्च-प्रदर्शन कार्यों के लिए, 1.5 प्रो बेहतर है।
सारांश
समग्र
केवल प्रदर्शन के आधार पर, MMLU मानदंड के अनुसार, GPT-4o> Opus> 1.5 प्रो प्रतीत होता है।
यदि उच्च-स्तरीय बौद्धिक कार्य की आवश्यकता है, तो GPT-4o का उपयोग करें। यदि आप कुछ हद तक सस्ता विकल्प चाहते हैं या टोकन का आकार 200K से अधिक है, तो जेमिनी 1.5 प्रो का उपयोग करना ठीक है। वास्तव में, जब आप इसे वास्तव में उपयोग करते हैं, तो अनुभव थोड़ा भिन्न होता है, इसलिए प्रत्येक उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार सबसे उपयुक्त एक का उपयोग कर सकता है।
यदि बड़ी मात्रा में टेक्स्ट कार्य सस्ते में करने की आवश्यकता है, तो दो विकल्प हैं।
इनपुट बनाम आउटपुटअनुपात कम है (उदाहरण के लिए, बड़ी मात्रा में दस्तावेज़ इनपुट करें और संक्षिप्त आउटपुट प्राप्त करें), Claude 3 Haiku सबसे सस्ता है। दूसरी ओर, Haiku की आउटपुट लागत अधिक है, जबकि इसके विपरीत आउटपुटअनुपात अधिक है (उदाहरण के लिए, विशिष्ट पाठ इनपुट करें और फिर इसे संपादित करने या बदलने का निर्देश दें), जेमिनी 1.5 फ्लैश की अनुशंसा की जाती है। ऐसे मामलों में, फ्लैश की आउटपुट लागत सबसे कम है।
सारांश और निष्कर्ष
"मैं कीमत की परवाह किए बिना, सबसे जटिल कार्यों को करने के लिए सबसे अच्छा LLM चाहता हूं।" -> GPT - 4o
"लेकिन, इनपुट टोकन का आकार 128K से अधिक है।" (GPT - 4o केवल 128K तक ही संभव है) -> Opus
"उच्च प्रदर्शन की आवश्यकता है, लेकिन कीमत कम है या टोकन का आकार 200K से अधिक है।" (Opus केवल 200K तक ही संभव है) -> Gemini 1.5 Pro
मुझे सबसे सस्ता LLM चाहिए। -> Haiku
लेकिन, इनपुट/आउटपुट अनुपात में, आउटपुट थोड़ा अधिक है या 200K टोकन से अधिक है। -> Gemini 1.5 Flash
