আপনার কাজের জন্য কোন সস্তা মডেল? ইনপুট:আউটপুট অনুপাত দেখে বেছে নিন

হেডলাইন দাম নয়, আপনার কাজের ধরন দেখে বেছে নিন। যদি ইনপুট দীর্ঘ হয় আর উত্তর ছোট হয় (দীর্ঘ রিপোর্টের সারাংশ, দীর্ঘ ইনপুটে ট্যাগিং), তাহলে DeepSeek-V4-Flash তিনটির মধ্যে সবচেয়ে কম খরচ করে। যদি উত্তর ইনপুটের সমান বা তার চেয়ে দীর্ঘ হয় (ছোট চ্যাট টার্ন, রিরাইট, কোড জেনারেশন), তাহলে GLM-5.3-Flash করে, আর একটি দীর্ঘ চ্যাট মাঝপথে উত্তরটি উল্টে দেয়। MiniMax-M2.7 তখনই নেবেন যখন আপনার নিজের পরীক্ষা বলে এর উত্তরগুলো আপনার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, এবং তিনটির মধ্যে এটি OpenRouter-এর রেফারেন্স দামের সবচেয়ে নিচে থাকে।

২০টি রিকোয়েস্টের পর আপনি বুঝতে পারবেন আপনি কোন দিকে আছেন। নিচের দামগুলো ৬ নভেম্বর ২০২৬-এর CheapTokens মূল্য রেফারেন্স থেকে নেওয়া, এবং টেবিল বা মার্কারের প্রতিটি সংখ্যা লাইভ, তাই এটি চলতি ট্যারিফ অনুসরণ করে।

একটি রিকোয়েস্টের দুটি মিটার#

প্রতিটি রিকোয়েস্ট দুইবার বিল হয়: একবার আপনি যে টোকেন পাঠান (ইনপুট), একবার মডেল যে টোকেন ফেরত লেখে (আউটপুট)। প্রতিটি মডেল প্রতিটি দিকের জন্য নিজের দাম নির্ধারণ করে, আর এখানেই হেডলাইন দাম তুলনা করা ভুল হয়ে যায় (মূল বিষয়গুলো আছে Input vs output tokens: what an AI API bills you for-এ)।

DeepSeek-V4-Flash প্রতি ১M টোকেনে ইনপুটের জন্য $0.015 এবং আউটপুটের জন্য $0.10 চার্জ করে। GLM-5.3-Flash চার্জ করে $0.02 এবং $0.04। MiniMax-M2.7 চার্জ করে $0.05 এবং $0.15। একটি মডেল ঢোকার পথে সস্তা, আরেকটি বেরোনোর পথে, তাই বিজয়ী নির্ভর করে প্রতিটি পথে কত টোকেন যায় তার উপর।

সেই অনুপাতটাই জানার সংখ্যা: ইনপুট টোকেন ভাগ আউটপুট টোকেন। একটি ট্যাগার যা ৬০০-টোকেনের টিকিট পড়ে এবং ১০-টোকেনের লেবেল দিয়ে উত্তর দেয়, সেটি ৬০ থেকে ১-এ থাকে (৬০০ ÷ ১০ = ৬০)। একটি রিরাইট টুল যা ৪০০-টোকেনের প্যারাগ্রাফ নেয় এবং ৮০০ টোকেন ফেরত দেয়, সেটি ১ থেকে ২-এ থাকে (৪০০ ÷ ৮০০ = ০.৫)।

২০টি রিকোয়েস্টে আপনার নিজের অনুপাত মাপুন#

অনুমানই এখানে ভুল ঘটায়, তাই মাপুন। প্রতিটি Chat Completions রেসপন্সে একটি usage অবজেক্ট থাকে যাতে prompt_tokens (আপনি যা পাঠিয়েছেন) এবং completion_tokens (যা ফিরে এসেছে) থাকে। Anthropic Messages ফরম্যাটে এগুলোকে input_tokens এবং output_tokens বলে; CheapTokens ডকস উভয় ফরম্যাট দেখায়।

আপনার কাজ থেকে ২০–৫০টি বাস্তব রিকোয়েস্ট নিন এবং প্রতিটি দিক যোগ করুন। যোগ করুন, প্রতি-রিকোয়েস্ট অনুপাতের গড় করবেন না: একটি ছোট উত্তর গড়কে সর্বত্র টেনে নিয়ে যাবে।

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

prompts = ["...", "..."]  # 20-50 real inputs from your task

tokens_in = tokens_out = 0
for text in prompts:
    r = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
        messages=[{"role": "user", "content": text}],
        max_tokens=2000,
    )
    tokens_in += r.usage.prompt_tokens
    tokens_out += r.usage.completion_tokens

print(f"input {tokens_in}, output {tokens_out}, ratio {tokens_in / tokens_out:.1f} : 1")

শেষ লাইনটি আপনার অনুপাত প্রিন্ট করে। সেই একক সংখ্যাই আপনি পরের অংশে নিয়ে যাবেন।

অনুপাত বিলে কী করে#

এখানে চারটি সাধারণ আকৃতি আছে। আকারগুলো সাধারণ ধরনের হওয়ার জন্য নেওয়া অনুমান; আপনার নিজের রানের সংখ্যাগুলো বসিয়ে নিন।

দিনে ১০,০০০ টিকিট ট্যাগ করা#

ধরুন একটি সাপোর্ট টুল দিনে ১০,০০০ টিকিট ট্যাগ করে: ৬০০ টোকেন ঢোকে, ১০-টোকেনের লেবেল বেরোয়। প্রতিটি মডেলে পুরো দিন:

টেবিলটি পড়ুন। DeepSeek-V4-Flash এখানে তিনটির মধ্যে সবচেয়ে সস্তা, কারণ আপনি যে প্রায় প্রতিটি টোকেনের জন্য অর্থ দেন তা ইনপুট। OpenRouter কলামটি দেখায় তিনটি মডেলই মোটে রেফারেন্স দামের নিচে, ইনপুট ও আউটপুট একসাথে গণনা করে।

দীর্ঘ রিপোর্টের সারাংশ করা#

একটি ১২,০০০-টোকেনের রিপোর্ট ৩০০-টোকেনের সারাংশে চেপে দেওয়া মানে ৪০ থেকে ১ (১২,০০০ ÷ ৩০০ = ৪০)। একটি সারাংশের খরচ DeepSeek-V4-Flash-এ $0.00021 এবং GLM-5.3-Flash-এ $0.00025। ট্যাগিংয়ের মতোই গল্প: আপনি যত বেশি পড়েন প্রতি লেখা শব্দে, DeepSeek-এর ইনপুট দাম তত বেশি সাহায্য করে।

রিরাইট এবং কোড ফাইল#

এখন উল্টে দিন। একটি টোন রিরাইট ৪০০ টোকেন নেয় এবং ৮০০ ফেরত দেয়। DeepSeek-V4-Flash: $0.000086। GLM-5.3-Flash: $0.00004। আউটপুট এই বিলের বড় অর্ধেক, তাই সবচেয়ে কম আউটপুট দামের মডেল জেতে, আর সেটি GLM-5.3-Flash।

একটি চ্যাট যা বাড়তেই থাকে#

চ্যাট হলো ধূর্তটি, কারণ API-এর কোনো স্মৃতি নেই: প্রতিটি টার্নে আপনি পুরো messages অ্যারে আবার পাঠান। টার্ন ১-এ ব্যবহারকারী ৩০০ টোকেন লেখে এবং বট ২০০ উত্তর দেয় (৩০০ ÷ ২০০ = ১.৫)। এটি GLM-এর এলাকা: $0.000014 বনাম DeepSeek-V4-Flash-এ $0.000025।

টার্ন ৩০-এ ইতিহাস ৬,০০০ টোকেন এবং উত্তর এখনও ২০০ (৬,০০০ ÷ ২০০ = ৩০)। এখন GLM-5.3-Flash-এ $0.00013 এর মুখোমুখি DeepSeek-V4-Flash-এ $0.00011, এবং সস্তা মডেলটি উল্টে গেছে। একই বট একটি দীর্ঘ কথোপকথনের মাঝপথে তার সেরা মডেল বদলে ফেলে।

যখন একটি উত্তরের দৈর্ঘ্যই নির্ধারক#

অনুপাত একমাত্র গেট নয়। উত্তরের সীমা আলাদা: DeepSeek-V4-Flash একটি উত্তরে সর্বোচ্চ ৩২,৭৬৮ আউটপুট টোকেন লেখে, GLM-5.3-Flash এবং MiniMax-M2.7 সর্বোচ্চ ৮,১৯২।

ধরুন আপনি একবারে একটি পুরো ১২,০০০-টোকেনের মডিউল চান। ৮,১৯২-এ সীমাবদ্ধ একটি মডেলে উত্তরটি ফাইলের মাঝপথে finish_reason: length দিয়ে থেমে যায় (সমাধান আছে AI answer cut off? Fix finish_reason length and max_tokens-এ)। DeepSeek-V4-Flash-এ এটি ফিট করে। তাই দীর্ঘ একক আউটপুটের জন্য, আগে সীমা দেখুন আর পরে অনুপাত।

ইনপুটের দিকে GLM-5.3-Flash ৩৯০K টোকেনের কনটেক্সট নেয় এবং DeepSeek-V4-Flash ৩৮০K, একটি রিকোয়েস্টে পুরো বই-দৈর্ঘ্যের ডকুমেন্টের জন্য যথেষ্ট। MiniMax-M2.7-এ আছে ১৮০K।

MiniMax-M2.7 কোথায় ফিট করে#

উপরের টেবিলগুলো যে দুটি সারি জেতে তাদের মধ্যে অনুপাত সিদ্ধান্ত নেয়। আপনি MiniMax-M2.7 বেছে নেন ভিন্ন কারণে: আপনার কাজে এর উত্তরগুলো কেমন পড়া যায় তা। খরচের টেবিলে এটি OpenRouter কলামের নিচে সবচেয়ে প্রশস্ত মার্জিনও দেখায়, এবং ১৮০K কনটেক্সট চ্যাট ও বেশিরভাগ ডকুমেন্টের জন্য যথেষ্ট।

কোনো দামের টেবিল গুণমান সম্পর্কে বলতে পারে না। মাপার ধাপের একই ২০টি প্রম্পট তিনটি আইডি (zai-org/GLM-5.3-Flash, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, MiniMaxAI/MiniMax-M2.7) দিয়ে চালান এবং উত্তরগুলো পাশাপাশি পড়ুন। মুখোমুখি তুলনার জন্য দেখুন GLM vs DeepSeek vs MiniMax: which model to choose। পুরো এজেন্ট সেশনগুলোর জন্য দেখুন Agent session cost: 50 steps on GLM, DeepSeek or MiniMax।

আপনার নিজের সংখ্যা বসান#

একটি রিকোয়েস্টের টোকেন এবং আপনি দিনে কত রিকোয়েস্ট পাঠান তা লিখুন। ক্যালকুলেটর লাইভ দাম ব্যবহার করে এবং তিনটি মডেলই দেখায়। শুরুর মানগুলো একটি RAG উত্তর বট: ৩,০০০ টোকেন পুনরুদ্ধার করা টেক্সট ও প্রশ্ন ঢোকে, ৫০০ বেরোয়। ইনপুট উপরে টানুন এবং সবচেয়ে সস্তা সারি বদলাতে দেখুন।

সংখ্যাগুলো ঠিক মনে হলে, এই তালিকাটি চালান।

বেস URL এবং মডেল আইডি আছে CheapTokens ডকস-এ, সম্পূর্ণ লাইভ দামের তালিকা আছে প্রাইসিং পেজ-এ, এবং প্রতিটি মডেলের নিজস্ব পেজ আছে: GLM, DeepSeek, MiniMax। একটি ব্যালেন্স তিনটিই কভার করে, তাই মাপার পর সুইচ করা মানে মডেল আইডির এক-লাইন পরিবর্তন।