Codex का रेट कार्ड

अवलोकन

यह लेख Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu, हेल्थ और Gov योजनाओं के लिए लचीली मूल्य निर्धारण संरचना के तहत Codex की वर्तमान क्रेडिट दरों को दर्शाता है.

ChatGPT Plus और Pro में क्रेडिट्स के बारे में अधिक जानें.

ChatGPT Business, Enterprise और Edu में क्रेडिट्स के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करें.

Codex रेट कार्ड - टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण

Codex उपयोग की कीमत API टोकन उपयोगके आधार पर तय होती है, जिसकी गणना प्रति मिलियन इनपुट टोकन, कैश किए गए इनपुट टोकन, और आउटपुट टोकन पर क्रेडिट के रूप में की जाती है. टोकन के बारे में यहां अधिक जानें.

यह फ़ॉर्मैट औसत प्रति-संदेश अनुमान को टोकन उपयोग और क्रेडिट के बीच सीधे मैपिंग से बदल देता है. यह तब सबसे अधिक उपयोगी होता है जब आप यह अधिक स्पष्ट रूप से देखना चाहते हैं कि इनपुट, कैश्ड इनपुट और आउटपुट क्रेडिट खपत को कैसे प्रभावित करते हैं.

इस मॉडल के तहत, क्रेडिट का वास्तविक उपयोग प्रत्येक कार्य में इनपुट, कैश किए गए इनपुट, और आउटपुट टोकन के मिश्रण पर निर्भर करता है. नीचे दी गई टेबल प्रत्येक टोकन प्रकार के लिए प्रति 1M टोकन क्रेडिट्सदिखाती है.

नोट:

• फ़ास्ट मोड समर्थित मॉडल के लिए क्रेडिट्स का उच्च रेट से उपयोग करता है. रेट्स के लिए गति देखें.

• कोड रिव्यू GPT-5.3-Codex का इस्तेमाल करता है.

• GPT-5.3-Codex-Spark, Codex में रिसर्च प्रीव्यू के रूप में उपलब्ध हो सकता है — इस मॉडल के लिए क्रेडिट रेट अभी अंतिम नहीं हैं.

• Codex रेट लिमिट के बारे में पढ़ें.

औसतन, Codex की लागत ~$100-$200/डेवलपर प्रति माह होती है, हालांकि इस्तेमाल किए गए मॉडल, उपयोगकर्ताओं द्वारा चलाए जा रहे इंस्टैंसों की संख्या, ऑटोमेशन्स, और फ़ास्ट मोड के उपयोग के आधार पर इसमें काफी भिन्नता हो सकती है. अपनी रेट लिमिट को अधिकतम करने और टोकन खपत मैनेज करने के सर्वोत्तम तरीकों के बारे में और पढ़ें.

आप Codex सेटिंग्स > में उपयोग सीमाओं की निगरानी कर सकते हैं और बचे हुए क्रेडिट देख सकते हैं.यूज़ पैनल. आपके प्लान और वर्कस्पेस में आपकी भूमिका के आधार पर, आप वहाँ क्रेडिट खरीदने या ऑटो-रीलोड प्रबंधित करने में भी सक्षम हो सकते हैं. यदि आप खुद क्रेडिट नहीं जोड़ सकते, तो अपने वर्कस्पेस के मालिक या एडमिन से कहें.

पुराना रेट कार्ड

पुराना रेट कार्ड Codex के उपयोग को प्रति संदेश या pull request के लिए अनुमानित औसत क्रेडिट में दिखाता है. ये औसत मोटे तौर पर योजना बनाने के लिए उपयोगी हैं, लेकिन क्रेडिट का वास्तविक उपयोग कार्य के आकार, मॉडल के चयन, और रीज़निंग आवश्यकताओं के आधार पर अलग हो सकता है.

ये औसत लेगेसी GPT-5.2 पर भी लागू होते हैं, GPT-5.2-Codex, GPT-5.1, GPT-5.1-Codex-Max, GPT-5, GPT-5-Codex और GPT-5-Codex-Mini.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल(FAQ)

दो Codex रेट कार्ड क्यों हैं?

हमने अपनी कीमत निर्धारण पद्धति को प्रति संदेश क्रेडिट से बदलकर, अब उपयोग किए गए प्रत्येक टोकन प्रकार के अनुसार क्रेडिट पर आधारित कर दिया है. OpenAI पुराना रेट कार्ड और नया टोकन-आधारित रेट कार्ड, दोनों का समर्थन करता है. लागू संस्करण वर्कस्पेस माइग्रेशन की स्थिति पर निर्भर करता है.

मुझे कौन-सा रेट कार्ड इस्तेमाल करना चाहिए?

ज़्यादातर नए और मौजूदा Plus, Pro, ChatGPT Business, Enterprise, हेल्थ, Edu और Gov ग्राहकों को टोकन-आधारित प्राइसिंग रेट कार्ड का उपयोग करना चाहिए. ध्यान दें कि एंटरप्राइज़ ग्राहकों के एक छोटे समूह को पुराने रेट कार्ड का उपयोग करना जारी रखना चाहिए. अगर आप एंटरप्राइज़ ग्राहक हैं और आपके कोई सवाल हैं, OpenAI सेल्स से संपर्क करें.

अपडेट किए गए टोकन-आधारित रेट कार्ड में क्या बदलाव आया?

पुराना रेट कार्ड प्रति संदेश या pull request के लिए औसत अनुमानित क्रेडिट दिखाता है. अपडेट किया गया टोकन-आधारित रेट कार्ड टोकन प्रकार के अनुसार क्रेडिट दिखाता है.

रेट कार्ड क्यों बदल रहा है?

क्रेडिट ग्राहकों द्वारा खरीदी और उपयोग की जाने वाली मुख्य मूल्य निर्धारण इकाई बने रहते हैं. अपडेट किया गया टोकन-आधारित फ़ॉर्मेट क्रेडिट उपयोग को वास्तविक मॉडल गतिविधि से मैप करना आसान बनाता है, Codex की प्राइसिंग को टोकन-आधारित मीटरिंग के साथ और अधिक करीब से संरेखित करता है, और यह अधिक स्पष्ट दृश्यता देता है कि इनपुट, कैश्ड इनपुट और आउटपुट कुल उपयोग में कैसे योगदान करते हैं.

यह मेरे मूल्य निर्धारण को कैसे प्रभावित करता है?

प्रभाव आपके कार्यभार मिश्रण पर निर्भर करता है. कुछ उपयोगकर्ताओं को अधिक क्रेडिट खपत दिखाई दे सकती है, जबकि अन्य को कम क्रेडिट खपत दिखाई दे सकती है. यह इस बात पर निर्भर करता है कि उनके कार्य कितना इनपुट, कैश किया गया इनपुट और आउटपुट उपयोग करते हैं. ज़्यादा आउटपुट वाले कार्य और फ़ास्ट मोड आमतौर पर हल्के कार्यों की तुलना में ज़्यादा क्रेडिट खर्च करते हैं.