GPT-5.6 Sol के अत्यंत लंबे संदर्भ के लिए स्तरीय शुल्क के बारे में जानकारी

[admin]

<p>OpenAI के नवीनतम शुल्क नियमों के अनुसार, GPT-5.6 Sol जैसे मॉडल अत्यंत लंबे संदर्भ वाले अनुरोधों के लिए स्तरीय कीमतों का उपयोग करते हैं।</p><p>जब किसी एक अनुरोध का संदर्भ 272K tokens से अधिक हो जाता है, तो इनपुट, कैश रीड और आउटपुट की गणना ऊंची स्तरीय कीमतों के आधार पर की जा सकती है। यह नियम OpenAI की आधिकारिक मूल्य निर्धारण नीति से आया है, न कि AI-ROUTER द्वारा लगाया गया अस्थायी अतिरिक्त शुल्क या गलत शुल्क कटौती है।</p><p></p><p>GPT-5.6 Sol की मानक कीमतों का उदाहरण:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> मद 272K के भीतर 272K से अधिक</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> इनपुट $5 / 1M tokens $10 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> कैश रीड $0.50 / 1M tokens $1 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> आउटपुट $30 / 1M tokens $45 / 1M tokens</code></pre><p></p><p>अंतिम शुल्क की गणना अब भी विशिष्ट समूह, खाते के गुणक और अन्य शुल्क कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर की जाएगी।</p><p></p><p>उपयोग रिकॉर्ड में दिखाई देने वाला x2 चिह्न बताता है कि इस अनुरोध पर लंबे संदर्भ का स्तरीय शुल्क लागू हुआ है। यह चिह्न मुख्य रूप से दर्शाता है कि इनपुट/कैश रीड ऊंची स्तरीय कीमत में चले गए हैं। इसका अर्थ यह नहीं है कि पूरे अनुरोध के सभी शुल्क साधारण रूप से दोगुने हो गए हैं; आउटपुट पर अलग स्तरीय गुणक लागू हो सकता है।</p><p></p><p><strong> ## स्तरीय शुल्क लागू होने से कैसे बचें</strong></p><p>यदि आपको 1M Token संदर्भ विंडो की आवश्यकता नहीं है, तो Codex की संदर्भ सीमा को वापस 272K के भीतर समायोजित करने की सलाह दी जाती है।</p><p></p><p>यह फ़ाइल खोलें:</p><p> ~/.codex/config.toml</p><p></p><p>पहले लेख में दिया गया 1M कॉन्फ़िगरेशन:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 1000000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 900000</code></pre><p> </p><p>इसे इस प्रकार बदलें:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 272000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 250000</code></pre><p> </p><p>फ़ाइल सहेजने के बाद Codex को पुनरारंभ करें और एक नया सत्र शुरू करें।</p><p></p><p>यदि आप इसे केवल किसी एक सत्र के लिए अस्थायी रूप से लागू करना चाहते हैं, तो यह कमांड इस्तेमाल कर सकते हैं:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=272000 -c model_auto_compact_token_limit=250000</code></pre><p> साथ ही, यह सुझाव दिया जाता है:</p><p> - समय पर स्वचालित संक्षिप्तीकरण सक्षम करें;</p><p> - अत्यंत लंबे कार्यों को कई सत्रों में विभाजित करें;</p><p> - एक ही बार में लौटाए जाने वाले बड़े टूल आउटपुट को कम करें;</p><p> - पुराने संवादों का नियमित रूप से सारांश बनाएं और उन्हें साफ़ करें।</p><p></p><p>यदि आपको वास्तव में 1M Token संदर्भ विंडो की आवश्यकता है, तो आप मूल कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग जारी रख सकते हैं। हालांकि, 272K से अधिक होने पर OpenAI की ऊंची स्तरीय कीमतों के अनुसार शुल्क लिया जाएगा।</p><p></p><p>मूल कॉन्फ़िगरेशन विवरण के लिए देखें: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://ai-router.dev/blog/post-g-677aa3e043912838-how-to-enable-a-1m-token-context-window-in-codex-for-gpt-5-6-sol">Codex में GPT-5.6 Sol के लिए 1 मिलियन Token संदर्भ विंडो कैसे सक्षम करें </a></p><p></p><p>आपकी समझ और सहयोग के लिए धन्यवाद।</p>