अनलिमिटेड और अनसेंसर्ड एलएलएम एपीआई प्रोवाइडरों की तुलना (2026)
एपीआई के ज़रिए अनसेंसर्ड ओपन मॉडल इस्तेमाल करने के चार तरीके हैं, और उनके बीच का फ़र्क मार्केटिंग से कहीं ज़्यादा है: सब्सक्रिप्शन के पीछे छिपी प्रति-टोकन बिलिंग, एक साथ चलने वाले अनुरोधों या कॉन्टेक्स्ट पर वास्तविक सीमाएँ, और रफ़्तार में बड़ा अंतर। नीचे दिए गए तथ्यों को 1 अक्टूबर 2026 को हर प्रोवाइडर के अपने पेजों से मिलाकर जाँचा गया था।
एक नज़र में
| प्रोवाइडर | कीमत | इस्तेमाल की सीमाएँ | कॉन्टेक्स्ट |
|---|---|---|---|
| Unquant | तय मासिक कीमत: Qwen 3.8 Flash Next $49 से, GLM-5.3-Flash $109 से | अनलिमिटेड टोकन और मैसेज; एक साथ चलने वाली स्ट्रीम की संख्या प्लान के स्तर से तय होती है | GLM: हर प्लान पर 262K। Qwen: प्लान के स्तर के अनुसार 64K, 128K या 262K |
| OpenRouter | प्रति टोकन भुगतान, अनुरोध कई प्रोवाइडरों तक रूट किए जाते हैं | हर मॉडल के लिए उसके प्रोवाइडर की सीमाएँ लागू; मुफ़्त मॉडलों पर रोज़ाना अनुरोधों की सीमा | मॉडल के अनुसार; प्लान के स्तर से कोई सीमा नहीं |
| Featherless | चैट प्लान की तय कीमत $25/माह। डेवलपर प्लान $50/माह के प्रीपेड क्रेडिट से शुरू, हर सफल अनुरोध के इनपुट और आउटपुट टोकन के हिसाब से शुल्क | चैट: एक साथ इस्तेमाल की 4 यूनिट के भीतर अनलिमिटेड अनुरोध (70B+ मॉडल चारों यूनिट इस्तेमाल करता है)। डेवलपर: क्रेडिट खत्म होने पर अनुरोध रोक दिए जाते हैं | चैट: 32K। डेवलपर: 256K तक |
| NanoGPT | प्रीपेड क्रेडिट से प्रति टोकन भुगतान। $12/माह वाले प्लान में हर हफ़्ते 6 करोड़ इनपुट टोकन और 5% छूट मिलती है; इसके बाद इस्तेमाल का शुल्क प्रति टोकन लगता है | प्लान में हर हफ़्ते इनपुट टोकन का कोटा; बाकी इस्तेमाल पर प्रति-टोकन बिलिंग। हमारी टेस्टिंग में जवाब एजेंट टूल के लिए बहुत धीमे थे और कई लंबे अनुरोध टाइम आउट हो गए | मॉडल के अनुसार |
अनसेंसर्ड मॉडल और प्राइवेसी
| प्रोवाइडर | अनसेंसर्ड मॉडल | प्रॉम्प्ट लॉगिंग (उनके बयान के अनुसार) |
|---|---|---|
| Unquant | दोनों मॉडलों के वेट्स से इनकार करने वाला व्यवहार हटाया गया है: GLM-5.3-Flash (328B MoE) और Qwen 3.8 Flash Next (125B MoE) | प्रॉम्प्ट या जनरेट किए गए जवाब कभी लॉग नहीं करता; केवल परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक रिकॉर्ड करता है |
| OpenRouter | एक राउटर: इससे जुड़े कुछ अपस्ट्रीम प्रोवाइडर अनसेंसर्ड मॉडल देते हैं | डिफ़ॉल्ट रूप से स्टोर नहीं किए जाते; आपकी सहमति पर लॉगिंग; अपस्ट्रीम प्रोवाइडरों की नीतियाँ लागू होती हैं |
| Featherless | Hugging Face का बड़ा कैटलॉग, जिसमें कम्युनिटी के ऐसे मॉडल भी हैं जिनसे एब्लिटरेशन के ज़रिए इनकार करने वाला व्यवहार हटाया गया है | "चैट, प्रॉम्प्ट या जनरेट किए गए जवाब लॉग नहीं करता" |
| NanoGPT | GLM 5.3 के अनसेंसर्ड वेरिएंट शामिल हैं, जिन्हें प्रयोगात्मक बताया गया है | डिफ़ॉल्ट रूप से कॉन्टेंट लॉग नहीं करता; डेटा कितने समय तक रखा जाता है, यह अपस्ट्रीम प्रोवाइडरों पर निर्भर है |
कैसे चुनें
कभी-कभार, हल्का इस्तेमालOpenRouter, NanoGPT पर इस्तेमाल के हिसाब से भुगतान
कई तरह के मॉडलOpenRouter, Featherless
कम तय कीमत पर छोटे मॉडल$25/माह, 32K तक कॉन्टेक्स्ट
अग्रणी मॉडलों जितने बड़े अनसेंसर्ड मॉडल, लंबा कॉन्टेक्स्ट, इस्तेमाल के हिसाब से कोई शुल्क नहींहर प्लान पर 262K कॉन्टेक्स्ट वाला GLM-5.3-Flash
किसी भी प्रोवाइडर से पूछने लायक सवाल
- क्या "अनलिमिटेड" के साथ दूसरी सीमाएँ भी हैं,जैसे प्लान के स्तर के अनुसार कॉन्टेक्स्ट, प्रति मिनट अनुरोध, साप्ताहिक टोकन कोटा या एक साथ चलने वाले अनुरोधों की संख्या?
- क्या पूरी कॉन्टेक्स्ट विंडो मिलती हैहर अनुरोध पर, या उसे मॉडल की मूल क्षमता से कम रखा जाता है?
- क्या मॉडल के वेट्स को बदलकर उसे "अनसेंसर्ड" बनाया गया है,या सामान्य मॉडल के ऊपर सिर्फ़ जेलब्रेक प्रॉम्प्ट लगाया गया है?
- ठीक-ठीक क्या लॉग किया जाता है,और कितने समय तक रखा जाता है?
स्रोत
कीमतों और नीतियों को 1 अक्टूबर 2026 को हर प्रोवाइडर के अपने पेजों से मिलाकर जाँचा गया था; रफ़्तार से जुड़ी बातें उस समय की हमारी अपनी टेस्टिंग पर आधारित हैं। प्लान बदलते रहते हैं; खरीदने से पहले आप संबंधित प्रोवाइडर का पेज जाँच लें।
- OpenRouter: प्रोवाइडर की लॉगिंग, डेटा बिल्कुल न रखना
- Featherless: प्लान, अनुरोधों की कीमत और क्रेडिट, एक साथ चलने वाले अनुरोध, प्राइवेसी और लॉगिंग
- NanoGPT: कीमतें, प्राइवेसी
आगे पढ़ें
- तय मासिक कीमत बनाम प्रति-टोकन एलएलएम एपीआई: अनलिमिटेड कब फ़ायदेमंद हैप्रति-टोकन एपीआई दोबारा भेजे गए हर मैसेज का शुल्क लेते हैं; तय मासिक कीमत वाला अनलिमिटेड एलएलएम एपीआई ऐसा नहीं करता। रोलप्ले, कोडिंग एजेंट और लंबे दस्तावेज़ों के लिए हिसाब सहित उदाहरण, और किस स्थिति में कौन-सा कीमत का तरीका बेहतर है।
- टेंसर स्तर पर मॉडल को अनसेंसर्ड बनाना: समझें कैसेएब्लिटरेशन कैसे प्रॉम्प्ट से इनकार करने वाले व्यवहार को दबाने के बजाय उसे वेट्स से हटाता है - और सिर्फ़ प्रॉम्प्ट पर आधारित जेलब्रेक कहानी के बीच में क्यों विफल हो जाते हैं।
- अनलिमिटेड मैसेज वाला अनसेंसर्ड रोलप्ले एपीआईएक अच्छे अनसेंसर्ड रोलप्ले एपीआई की खूबियाँ: वेट्स से हटाया गया इनकार करने वाला व्यवहार, पूरे अभियान को याद रखने वाला लंबा कॉन्टेक्स्ट, और तय मासिक कीमत पर अनलिमिटेड मैसेज। SillyTavern और Janitor AI के साथ काम करता है।