GPT-6.1 Terra API कीमत: $1 इन, $5 आउट प्रति 1M टोकन

GPT-6.1 Terra OpenAI के API प्राइसिंग पेज पर $1.00 प्रति 1M इनपुट टोकन और $5.00 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर सूचीबद्ध है (27 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)। पिछला Terra, GPT-5.6 Terra, उसी पेज पर $2.00 और $12.00 पर सूचीबद्ध है। अगर आपका कोडिंग एजेंट GPT-5.6 Terra पर चलता है, तो उसे GPT-6.1 Terra पर ले जाने से उसी काम का बिल लगभग आधा हो जाता है। नीचे: एक सामान्य एजेंट कार्य के लिए कितना कम, और कहाँ सस्ता मॉडल आपको और आगे ले जाता है।

प्राइस पेज पर क्या बदला#

GPT-6.1 Terra OpenAI के प्राइसिंग पेज पर API id gpt-6.1-terra के साथ सूचीबद्ध है (27 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)। इनपुट पुरानी कीमत के आधे पर आ गया। आउटपुट $12.00 से $5.00 हो गया। दूसरा आँकड़ा जितना दिखता है उससे ज़्यादा मायने रखता है: एजेंट बहुत लिखते हैं, और आउटपुट ही महँगा पक्ष है।

हालाँकि, पेज पर एक से ज़्यादा पंक्तियाँ हैं, और गलत पंक्ति चुनना ही इनवॉइस से चौंकने का सबसे आसान तरीका है:

कैश्ड इनपुट standard टियर पर अलग से $0.05 प्रति 1M पर सूचीबद्ध है, जो तब मदद करता है जब एजेंट का हर चरण वही लंबा प्रीफ़िक्स दोबारा भेजता है। इस लेख का बाकी हिस्सा standard टियर और बिना कैशिंग का उपयोग करता है, ताकि आँकड़ों को दोबारा आसानी से निकाला जा सके।

20-चरण वाले एजेंट कार्य की लागत#

मान लें कि आपका एजेंट एक टिकट को 20 चरणों में हल करता है। हर चरण कार्य, उसके द्वारा खोली गई फ़ाइलें और अब तक के टूल परिणाम भेजता है, औसतन लगभग 30,000 इनपुट टोकन, और लगभग 1,500 टोकन वापस लिखता है (एक योजना, एक पैच, एक कमांड)। यह सीधी-सी धारणा है, और यही एजेंटों को महँगा बनाती है: इनपुट हर चरण में दोबारा भेजा जाता है। (अगर यह हिस्सा नया है, तो AI एजेंट इतने टोकन क्यों उपयोग करते हैं इसे समझाता है।)

तब एक कार्य में कुल 20 × 30,000 = 600,000 इनपुट टोकन और 20 × 1,500 = 30,000 आउटपुट टोकन जुड़ते हैं। हर चरण 272K की सीमा से काफ़ी नीचे रहता है, इसलिए standard दरें लागू होती हैं।

• GPT-6.1 Terra: इनपुट के लिए 0.6 × $1.00 = $0.60, आउटपुट के लिए 0.03 × $5.00 = $0.15, प्रति कार्य $0.60 + $0.15 = $0.75।
• GPT-5.6 Terra: इनपुट के लिए 0.6 × $2.00 = $1.20, आउटपुट के लिए 0.03 × $12.00 = $0.36, प्रति कार्य $1.20 + $0.36 = $1.56।

अब इसे बढ़ाएँ। जो टीम एक दिन में ऐसे 100 कार्य पूरे करती है, वह नए मॉडल पर 100 × $0.75 = $75 प्रतिदिन देती है, जबकि पुराने पर 100 × $1.56 = $156। वास्तविक बचत, और आपके कोड में मॉडल id के अलावा कोई बदलाव नहीं।

हमारे द्वारा सेवा किए जाने वाले मॉडलों पर वही कार्य, लाइव कीमतों पर (एक चरण 30,000 इन और 1,500 आउट है, गुणा 20 चरण):

एक पूरे कार्य के लिए, DeepSeek-V4-Flash $0.012, GLM-5.3-Flash $0.0132 और MiniMax-M2.7 $0.0345 पर आता है। तालिका उनमें से प्रत्येक के लिए OpenRouter कीमत भी दिखाती है, और कुल मिलाकर, इनपुट और आउटपुट को साथ गिनने पर, CheapTokens सस्ता पक्ष है।

पूरी पाइपलाइन ले जाने से पहले, अपने कुछ टिकट उम्मीदवार मॉडल को भेजें और usage ब्लॉक में टोकन गणनाओं की तुलना ऊपर की तालिका से करें।

कौन-सा मॉडल किस काम के लिए#

अगर कीमत में गिरावट ने आपको Terra की ओर खींचा है, तो पहले पूछें कि आपके लूप को वास्तव में क्या चाहिए। लंबा इतिहास, लंबे उत्तर, तंग बजट: ये तीन अलग-अलग काम हैं, और हमारे पास हर एक के लिए एक मॉडल है।

तीनों एक ही बैलेंस के पीछे हैं और OpenAI तथा Anthropic दोनों API बोलते हैं, इसलिए उनके बीच स्विच करना मॉडल id का एक-पंक्ति बदलाव है।

अपने काम पर आज़माएँ#

अपने किसी वास्तविक प्रॉम्प्ट को सस्ते मॉडल को भेजें और उत्तर में usage ब्लॉक पढ़ें। यह आपको सटीक इनपुट और आउटपुट टोकन बताता है, जिनकी तुलना आप ऊपर माने गए 30,000-इन / 1,500-आउट चरण से कर सकते हैं। उदाहरण अनुरोध (पता और मॉडल id वही हैं जिन्हें कॉपी करना है; अपनी कुंजी को एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें):

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": "Write a unit test for a function that parses ISO dates."}],
    "max_tokens": 800
  }'

पूरा सेटअप CheapTokens डॉक्स में है, लाइव मूल्य सूची प्राइसिंग पेज पर है, और AI एजेंट की लागत का अनुमान कैसे लगाएँ दिखाता है कि अपने लॉग को उन दो आँकड़ों में कैसे बदलें जिनसे यह लेख शुरू हुआ था।