কোডিংয়ের জন্য GPT-6.1 Terra বনাম Sol বনাম Luna: প্রতি কাজের খরচ

আপনার এজেন্ট সেশন শেষ, ডিফ ঠিক আছে, এবং এখন আপনি ভাবছেন সবচেয়ে দামি টিয়ারটি কি দরকার ছিল। সংক্ষিপ্ত উত্তর: Terra দিয়ে শুরু করুন, সাধারণ বাল্ক ধাপগুলো Luna-তে পাঠান, এবং Sol-এর জন্য টাকা দিন শুধু সেই কাজের জন্য যা Terra ইতিমধ্যে মিস করেছে। একটি অভিন্ন এডিটে (40,000 টোকেন ইন, 3,000 আউট) OpenAI-এর স্ট্যান্ডার্ড মূল্যে Luna-তে $0.0055, Terra-তে $0.055 এবং Sol-এ $0.11 হয়।

মূল্য তালিকা যা বলে#

OpenAI-এর প্রাইসিং পেজ (29 অক্টোবর 2026-এ যাচাইকৃত, স্ট্যান্ডার্ড টিয়ার, ইনপুট 272K টোকেন পর্যন্ত) প্রতি 1M টোকেনে এই দামগুলো তালিকাভুক্ত করে:

প্যাটার্নটি পরিষ্কার। Sol প্রতিটি কলামে ঠিক Terra-র দ্বিগুণ। Luna ইনপুট ও আউটপুটে Terra-র এক-দশমাংশ, এবং ক্যাশড ইনপুটে এক-পঞ্চমাংশ। তাই খরচের সিঁড়ি নির্দিষ্ট, এবং আসল প্রশ্ন হলো কতবার একটি সস্তা ধাপ কাজটি সম্পন্ন করে।

শেষ কলামটি সাধারণ পাটিগণিত। Terra-তে: 40,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.04 ইনপুটের জন্য এবং 3,000 × 5.00 / 1,000,000 = 0.015 আউটপুটের জন্য, তাই 0.04 + 0.015 = 0.055। Sol-এ একই যোগফল 0.08 + 0.03 = 0.11, Luna-তে 0.004 + 0.0015 = 0.0055।

একটি এডিট, তারপর সেগুলোর পঞ্চাশটি#

ধরুন আপনি দিনে 50টি এমন এডিট করেন: একটি ফাংশন পুনর্লিখন, এর ভাঙা টেস্টগুলো ঠিক করা, প্রায় 40,000 টোকেন ফাইল ও নির্দেশনা ইন এবং 3,000 টোকেন প্যাচ ও ব্যাখ্যা আউট। তাহলে একদিনে খরচ হয় Terra-তে 50 × 0.055 = 2.75 ডলার, Sol-এ 50 × 0.11 = 5.50 এবং Luna-তে 50 × 0.0055 = 0.275।

একটি এডিটে $0.11 কেউ অনুভব করে না। সেই গতিতে এক মাস Sol ব্যবহার ভিন্ন আলোচনা, এবং এটাই কারণ প্রতি ধরনের কাজের জন্য একবার টিয়ার নির্ধারণ করা উচিত, মেজাজ অনুযায়ী নয়।

এখানে পুরো গণনাটি কয়েকটি লাইন হিসেবে দেওয়া হলো যা আপনি পেস্ট করে নিজের টোকেন সংখ্যা দিয়ে আবার চালাতে পারেন (উপরের টেবিল থেকে উদাহরণ মূল্য, বর্তমানগুলো বসান):

PRICES = {  # $ per 1M tokens: (input, output), OpenAI, 29 Oct 2026
    'luna': (0.10, 0.50),
    'terra': (1.00, 5.00),
    'sol': (2.00, 10.00),
}

def cost(tier, tokens_in, tokens_out):
    p_in, p_out = PRICES[tier]
    return (tokens_in * p_in + tokens_out * p_out) / 1_000_000

print(cost('terra', 40_000, 3_000))  # 0.055

এজেন্ট লুপ: ইনপুটই বিল#

একটি এডিট একটি অনুরোধ। একটি এজেন্ট পরপর বিশটি, এবং প্রতিটি ধাপ ফাইল ও এখন পর্যন্ত ইতিহাস আবার পড়ে। ধরুন 20 ধাপের একটি লুপ যেখানে প্রতিটি ধাপ প্রায় 30,000 টোকেন পাঠায় এবং প্রায় 1,000 ফেরত পায়। সেটি 600,000 টোকেন ইন এবং 20,000 আউট।

Terra-তে: 600,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.60 ইনপুটের জন্য এবং 20,000 × 5.00 / 1,000,000 = 0.10 আউটপুটের জন্য, তাই 0.60 + 0.10 = 0.70 ডলার। Sol এটিকে দ্বিগুণ করে 1.40, Luna কমিয়ে 0.07 করে। বিভাজনটি দেখুন: $0.70-এর মধ্যে $0.60 হলো যা আপনি পাঠান, মডেল যা লেখে তা নয়। বেশিরভাগ মানুষ বিলটি যেভাবে কল্পনা করেন তার বিপরীত এটি।

ক্যাশিং চিত্রটি বদলে দেয়, যদি আপনার প্রিফিক্স সত্যিই পুনরাবৃত্ত হয়। ধরুন প্রতিটি ধাপে 30,000 টোকেনের মধ্যে 25,000 টোকেন একই প্রিফিক্স এবং ক্যাশে হিট করে: 100,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.10 নতুন ইনপুট, 500,000 × 0.05 / 1,000,000 = 0.025 ক্যাশড ইনপুট, প্লাস 0.10 আউটপুট, তাই Terra দাঁড়ায় 0.10 + 0.025 + 0.10 = 0.225। এটি কীভাবে কাজ করে তা প্রম্পট ক্যাশিং কী-তে; ইতিহাস কেন বাড়তেই থাকে তা কেন AI এজেন্ট এত টোকেন ব্যবহার করে-তে।

নিচের ক্যালকুলেটরটি CheapTokens মডেলগুলিতে একই লুপ চালায়। আপনার এজেন্টের সাথে মিলিয়ে ধাপ ও টোকেন পরিবর্তন করুন।

কোন কাজের জন্য কোন টিয়ার#

একজন টেলিগ্রাম চ্যানেল লেখক, যিনি AI পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালান, Codex-এ Terra-র সাথে Sol ও Luna তুলনা করেছেন এবং 28 অক্টোবর 2026-এ একটি ভিডিও প্রকাশ করেছেন। তাঁর নিজের শিরোনামে সারমর্ম হলো Terra একটি মধ্যম টিয়ার এবং এটি কোনো ত্রুটি নয় (পোস্টটি)। সেই ফ্রেমিং একটি উপকারী সংকেত: মধ্যম ধাপটি ডিফল্ট, এবং অন্য দুটির একটি কারণ প্রয়োজন।

কারণটি সাধারণত পুনরায় চেষ্টা। সমান টোকেন সংখ্যায়, দুটি Terra প্রচেষ্টার খরচ 2 × 0.055 = 0.11, যা একটি Sol প্রচেষ্টার সমান। এবং দশটি Luna প্রচেষ্টার খরচ 10 × 0.0055 = 0.055, যা একটি Terra প্রচেষ্টার সমান। তাই যদি Sol-ই একমাত্র টিয়ার হয় যা এক শ্রেণির কাজ প্রথমবারেই সম্পন্ন করে, তবে সেই কাজগুলোতে এটি নিজের খরচ পুষিয়ে দেয়। যদি Luna এক শ্রেণির কাজ দশবারের মধ্যে একবারের বেশি সম্পন্ন করে, তবে মিস পর্যালোচনায় ব্যয় করা সময় গণনার আগেই সেগুলো পাওয়ার সস্তা উপায় এটি।

আপনার সাথে সবচেয়ে কাছাকাছি পরিস্থিতি বেছে নিন:

কখন একটি সস্তা ওপেন-ওয়েট মডেল যথেষ্ট#

তিনটি OpenAI টিয়ারের পাশে তিনটি CheapTokens মডেলে একই এডিট, একই 40,000 টোকেন ইন এবং 3,000 আউট:

বারগুলো মূল্য দেখায়, ফলাফল নয়। এই মডেলগুলোর একটি আপনার এডিটের জন্য যথেষ্ট ভালো কি না তা Luna-র মতোই যাচাই করবেন: বাস্তব কাজ রিপ্লে করুন এবং ডিফ পড়ুন। যদি পাস করে, বিল আরও কমে। এজেন্ট লুপের জন্য, DeepSeek-V4-Flash-এর 380K কনটেক্সট, উত্তরে 32,768 টোকেন পর্যন্ত এবং দিনের যেকোনো সময়ে একই মূল্য। GLM-5.3-Flash-এর 390K কনটেক্সট এবং MiniMax-M2.7-এর 180K; সব মূল্য প্রাইসিং পেজে, এবং সংযোগের ধাপগুলো ডকসে।

নিজের কাজ রিপ্লে করুন#

টেবিল আপনাকে খরচ দেয়। গুণমান আপনি এক বিকেলে জানতে পারবেন: আপনার সাম্প্রতিক ইতিহাস থেকে দশটি কাজ নিন, প্রতিটি Luna-তে চালান, তারপর Terra-তে, এবং ডিফগুলো পাশাপাশি রাখুন। আপনার প্রয়োজনীয় একমাত্র সংখ্যাগুলো প্রতিক্রিয়ায়, usage ফিল্ডে থাকে, যা একটি রান সঠিকভাবে মূল্যায়ন করা সহজ করে। CheapTokens-এ এটি এমন দেখায়:

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Rename the variable x to retry_count in this function: ..."}]}'

ফেরত আসা JSON-এ, usage.prompt_tokens এবং usage.completion_tokens হলো সেই কাজের জন্য আপনার ইনপুট ও আউটপুট। সেগুলো উপরের cost() হেল্পারে দিন, এবং আপনার কাছে যেকোনো মূল্যযুক্ত মডেলের জন্য প্রতি কাজের খরচ চলে আসবে। নতুন টিয়ারের লঞ্চ বিবরণের জন্য, দেখুন GPT-6.1 Terra API মূল্য; ইনপুট/আউটপুট বিভাজনের জন্য, ইনপুট বনাম আউটপুট টোকেন।