GPT-6 Astra, Sol या Luna: कार्य और कुल लागत के आधार पर सही मॉडल चुनें

आप शायद जानते हैं कि Luna सबसे सस्ता है और Astra सबसे सक्षम, लेकिन इससे यह तय नहीं होता कि आपके इस काम के लिए 20× या 100× अधिक token price देना उचित है या नहीं। Default rule रखें: साफ automated checks वाले high-volume काम Luna से, complex coding और सामान्य agentic workflow Sol से, और high-risk या बहुत ambiguous end-to-end काम Astra से शुरू करें। आगे आपको यह तय करने का तरीका मिलेगा कि किस मॉडल से शुरुआत करनी है, किन failure signals पर escalation करना है, और एक ही token workload की OpenAI Standard तथा BetterToken लागत कैसे तुलना करनी है।

यहाँ से शुरू करें: verifiable volume के लिए Luna, complex builds के लिए Sol, महँगी गलती के लिए Astra

पहला model task boundaries और failure cost से चुनें, फिर अपने acceptance data से default route बदलें।

मॉडल	OpenAI की आधिकारिक positioning	किन कामों से शुरुआत करें	कब ऊपर वाले मॉडल पर जाएं
gpt-6-luna	focused और high-volume कामों के लिए efficient मॉडल	छोटे scoped edits, structured extraction, classification, format conversion, स्पष्ट specification से tests बनाना, deterministic checks वाले batch tasks	validation बार-बार fail हो; cross-file reasoning चाहिए; tool chain लंबी हो; कोई critical ambiguity बची रहे
gpt-6-sol	complex coding और agentic workflow के लिए बना मॉडल	multi-file feature work, debugging, code review, कई tool calls वाले repository tasks, साफ सीमा वाला मध्यम-जटिल research या documentation	गलत plan का असर बड़ा हो; कई attempts में भी key constraints छूटें; cross-system trade-off या कठिन research चाहिए
gpt-6-astra	सबसे कठिन end-to-end कामों के लिए OpenAI का सबसे capable मॉडल	architecture decisions, complex migrations, cross-system incident analysis, high-risk code changes, research, document creation या computer use वाले लंबे workflows	Astra इस परिवार का शीर्ष स्तर है; फिर भी failure हो तो task को छोटा करें, evidence बढ़ाएं या human decision जोड़ें—सिर्फ नाम के आधार पर आगे upgrade नहीं है

उद्देश्य यह कहना नहीं है कि हर “आसान” काम हमेशा Luna पर चले। लक्ष्य है वह सबसे कम लागत वाला मॉडल चुनना जो आपकी quality bar लगातार पार करे। सस्ता मॉडल यदि कई retries कराता है तो कुल लागत बढ़ सकती है। दूसरी ओर, अच्छी तरह परिभाषित हर काम Astra से शुरू करना ऐसी capability का भुगतान हो सकता है जिसका workflow उपयोग ही नहीं करता।

Public documentation में अभी Astra, Sol और Luna की एक ही वास्तविक task set पर independent comparison उपलब्ध नहीं है। इसलिए इस matrix को actionable starting point मानें और first-pass acceptance, retries, accepted result तक वास्तविक समय तथा cost per accepted task दर्ज करें।

समान context limits के बावजूद models interchangeable नहीं हैं

तीनों models का context और tool envelope काफी समान है, इसलिए task shape, reasoning configuration और failure cost, context-window size से अधिक महत्वपूर्ण हैं। OpenAI Astra को complex reasoning, coding, computer use, research और document creation के लिए; Sol को complex coding और agentic workflow के लिए; तथा Luna को focused, high-volume work के लिए position करता है। यह पहला candidate चुनने में मदद करता है, पर default आपके task results से तय होना चाहिए।

तीनों मॉडल का context window 1,050,000 Token, maximum input 922,000 Token और maximum output 128,000 Token है। इसलिए केवल context capacity से चुनाव नहीं किया जा सकता। अधिक उपयोगी अंतर ये हैं:

• Astra में reasoning.effort के लिए low, medium, high, xhigh और max उपलब्ध हैं।
• Sol और Luna में none भी है और default medium है। tightly scoped कामों में पहले कम reasoning level आजमाने से पता चलता है कि लागत मॉडल से आ रही है या अनावश्यक reasoning से।
• tool-heavy agent workflow में Responses API को प्राथमिकता दें। Sol और Luna में Chat Completions के साथ function calling के लिए reasoning_effort को none रखना पड़ता है।
• model, context, reasoning, tool use, retrieval और caching सभी usage बदलते हैं; केवल Prompt की लंबाई task cost का भरोसेमंद अनुमान नहीं है।

निष्पक्ष तुलना के लिए interface, context, tools, reasoning effort, maximum output और acceptance checks समान रखें। यदि एक साथ कई variables बदलेंगे तो दिखाई देने वाला अंतर model के बजाय configuration का हो सकता है।

समान tokens के लिए BetterToken की तुलना केवल OpenAI Standard से करें

समान token usage पर 2026-09-24 को verify की गई BetterToken rates, संबंधित OpenAI Standard rates की 68% थीं। इसका अर्थ यह नहीं कि हर परिस्थिति में यही सबसे सस्ता route है: OpenAI Batch और Flex कम हैं, जबकि retries, tools और human rework full cost तय करते हैं। तालिका USD प्रति 10 लाख Token में 272K या उससे कम input context की rates दिखाती है।

Model ID	स्रोत	Input	Cached input read	Cache write	Output
gpt-6-astra	OpenAI Standard	$10.00	$1.00	$12.50	$50.00
gpt-6-astra	BetterToken	$6.80	$0.68	$8.50	$34.00
gpt-6-sol	OpenAI Standard	$2.00	$0.20	$2.50	$10.00
gpt-6-sol	BetterToken	$1.36	$0.136	$1.70	$6.80
gpt-6-luna	OpenAI Standard	$0.10	$0.01	$0.125	$0.50
gpt-6-luna	BetterToken	$0.068	$0.0068	$0.085	$0.34

यदि किसी request का input context 272K से अधिक है तो दोनों services पर तीनों GPT-6 मॉडल long-context tier में जाते हैं: input, cached input read और cache-write दरें ऊपर की table से 2 गुना, जबकि output दर 1.5 गुना हो जाती है, और यह दर पूरे request पर लागू होती है। उदाहरण के लिए long-context gpt-6-sol में input/cached read/cache write/output OpenAI Standard पर $4.00/$0.40/$5.00/$15.00 और BetterToken पर $2.72/$0.272/$3.40/$10.20 है।

कीमतें dynamic हैं। production में लगाने से पहले मौजूदा कीमतें देखें और model availability, currency तथा लागू tier दोबारा जांचें। OpenAI Batch और Flex इस समय Standard के 50% पर हैं और इस snapshot में BetterToken से कम हैं; asynchronous या lower-priority processing उपयुक्त हो तो उन्हें OpenAI Standard के साथ एक ही comparison bucket में न मिलाएं। ऊपर regional-processing premium, tool-call fees, container charges और retries शामिल नहीं हैं।

BetterToken का GPT group API, Codex और custom Base URL स्वीकार करने वाले external tools में इस्तेमाल किया जा सकता है। BetterToken OpenAI का official product नहीं है, और उसका API usage ChatGPT या Codex subscription के messages, included capacity या credits के बराबर नहीं है।

GPT-5.5 पहले से चल रहा है? Switch से पहले baseline बचाएँ

यदि आपका GPT-5.5 workflow stable है, तो केवल model family बदलने के कारण switch न करें। पहले quality, elapsed time और cost baseline बचाएँ, फिर वही tasks Sol, Luna और Astra पर replay करें। नीचे की rates USD प्रति 10 लाख Token हैं और 2026-09-24 को verify की गई थीं।

Model ID	स्रोत	Context	Input	Cached input read	Output
gpt-5.5	OpenAI Standard	≤ 272K	$5.00	$0.50	$30.00
gpt-5.5	OpenAI Standard	> 272K	$10.00	$1.00	$45.00
gpt-5.5	BetterToken	कोई tier नहीं	$3.40	$0.34	$20.40

BetterToken में gpt-5.5 के लिए अलग long-context tier नहीं है; OpenAI Standard में 272K के बाद higher tier लागू होता है। Cache-write price नहीं दी गई है, क्योंकि OpenAI की published GPT-5.5 pricing row में वह value नहीं है; उसे estimate करने के बजाय खाली रखा गया है।

दो अलग migration प्रश्नों को भी अलग रखें। OpenAI के अनुसार GPT-5.5 2026-10-14 को ChatGPT, ChatGPT Work और Codex के सभी plans से retire होगा, लेकिन OpenAI API पर असर नहीं पड़ेगा। इसलिए Codex plan users को उस तारीख से पहले replacement route चाहिए। API Key वाले workloads को केवल plan-side retirement के कारण तुरंत migrate करने की आवश्यकता नहीं है। Codex plan allowance, अतिरिक्त credits और USD में billed API usage अलग accounting systems हैं।

सही metric है cost per accepted task

एक call की कीमत यह नहीं बताती कि काम पूरा करने में कौन-सा model सस्ता पड़ेगा। Failed attempts, retries, cache writes, tool charges और human rework जोड़कर कुल लागत को accepted results से भाग दें। नीचे का example पहले समान token mix पर दोनों billing paths का अंतर अलग करता है।

मान लें एक accepted run में ये usage है:

• 120,000 uncached input Token;
• 100,000 cached input Token;
• 10,000 output Token;
• इस run में नया cache write नहीं;
• कुल input context 220K, इसलिए short-context tier लागू है।

“Token ÷ 1,000,000 × संबंधित rate” से एक run का model charge होगा:

Model ID	OpenAI Standard	BetterToken
gpt-6-luna	$0.01800	$0.01224
gpt-6-sol	$0.36000	$0.24480
gpt-6-astra	$1.80000	$1.22400
gpt-5.5	$0.95000	$0.64600

यह उदाहरण समान token mix की billing दिखाता है, quality, speed या final value नहीं। समान tokens और processing tier में Sol की model cost Luna से 20 गुना और Astra की Sol से 5 गुना है। लेकिन failed attempts, लंबा output, अधिक tools या human rework कुल completion cost के अंतर को कम या उलट सकते हैं।

अधिक उपयोगी formula है:

Completion cost = सभी attempts के token charges + cache-write charges + tool charges + failed retries और rework।

इस total को accepted tasks की संख्या से भाग दें। “cost per accepted result” production routing के लिए एक successful request की कीमत से अधिक उपयोगी metric है।

Workflow के अनुसार पहला model चुनें, फिर escalation तय करें

Default route साफ हो सकता है: reliable automated checks वाले low-risk काम Luna से, complex development Sol से, और high-risk या highly ambiguous काम Astra से शुरू करें।

Verifiable high-volume काम: Luna से शुरू करें

यदि schema, linter, unit test या कोई deterministic rule failure जल्दी पकड़ सकता है, तो Luna पहले test करें। Fixed-format transformation, known fields से extraction, local rename, precise specification से tests और reliable automated acceptance वाले batch outputs अच्छे candidates हैं।

Validation fail होने, hidden dependency मिलने या cross-module decision की जरूरत पर Sol में escalate करें। छोटे मॉडल को एक ही गलत दिशा में अनंत retries न दें।

Multi-file coding और agent workflow: Sol से शुरू करें

जब task को कई files समझनी हों, tools को sequence में चलाना हो या execution result के बाद plan बदलना हो, Sol से शुरू करें। Cross-file feature work, test failure diagnosis, edit से पहले repository search और tool output के आधार पर आगे बढ़ना इसके सामान्य उदाहरण हैं।

Task को सीमित रखें। “analyze करें, बदलाव करें, सबसे relevant tests चलाएं और unresolved items बताएं” जैसे completion conditions बिना योजना सिर्फ reasoning.effort बढ़ाने से ज्यादा उपयोगी होते हैं। Representative tasks में Sol बार-बार architecture constraints छोड़े तो Astra पर जाएं।

Ambiguous या high-risk end-to-end काम: Astra से शुरू करें

जब गलत उत्तर की लागत model premium से स्पष्ट रूप से अधिक हो, Astra से शुरू करें। Cross-system migration, कठिन production incident, critical security boundary, research-heavy decision और coding, computer use तथा लंबी tool chain वाले workflow इस वर्ग में आते हैं।

Astra को भी validation चाहिए। Plan, evidence, change और verification के checkpoints बनाएं, ताकि सबसे powerful मॉडल गलत assumption पर अधिक समय न लगाए।

अभी भी संदेह है? एक ही वास्तविक task set पर तुलना करें

पहले से कोई universal fixed sample count तय करना जरूरी नहीं है। जरूरी है कि set में normal, boundary और failure cases हों और हर model पर वही acceptance rules लागू हों।

1. Representative set चुनें। Small changes, multi-file development, debugging, tool use और knowledge work शामिल करें; केवल अच्छे demo न चुनें।
2. Run से पहले acceptance तय करें। Tests, lint, schema, factual checklist या human review उपयोग करें। उत्तर देखने के बाद rubric बदलने से comparison भरोसेमंद नहीं रहता।
3. बाकी variables स्थिर रखें। Same context, tools, API surface, reasoning effort, maximum output और environment उपयोग करें। अलग reasoning.effort को अलग experiment मानें।
4. हर attempt दर्ज करें। First-pass acceptance, retries, accepted result तक वास्तविक समय, input/cached/output Token, tool calls और final spend बचाएँ।
5. Cost per accepted result निकालें। Failed attempts और human rework भी जोड़ें, केवल आखिरी successful run नहीं।
6. Task class के अनुसार निष्कर्ष निकालें। कोई model coding edits में अच्छा हो सकता है लेकिन research या long agent runs में नहीं। एक global default इस अंतर को छिपा सकता है।
7. हर task class में कई वास्तविक runs जमा होने के बाद review करें। Higher tier repeatable acceptance या total-cost improvement न दे तो smaller model या existing GPT-5.5 API workflow पर लौटें।

कम से कम first-pass acceptance, final acceptance, cost per accepted result, और median तथा high-percentile completion time तुलना करें। कोई model तभी default बने जब वह आपके वास्तविक quality threshold पर लगातार बेहतर रहे।

Model prestige पर नहीं, repeated failure और risk पर escalate करें

Escalation observable failure signals से होनी चाहिए, न कि इस धारणा से कि महँगा model अपने आप बेहतर होगा।

• Luna → Sol: deterministic validation बार-बार fail हो; cross-file या cross-module reasoning चाहिए; tool results plan को materially बदलें; या task constraints जोड़ने के बाद भी critical ambiguity रहे।
• Sol → Astra: repeated plans critical constraints छोड़ें; error production, security या major migration को प्रभावित करे; या task difficult reasoning, research, documentation और execution को जोड़े।
• Astra → task छोटा करें: Astra भी acceptance pass न करे तो evidence जोड़ें, workflow बाँटें या human decision लें; context और reasoning लगातार न बढ़ाएँ।
• New model → GPT-5.5 rollback: API workloads में GPT-5.5 को तब तक रखें जब तक वह quality, latency और maintenance requirements पूरा करता है। नया model name अकेले migration का कारण नहीं है।

Default escalation chain Luna → Sol → Astra रखें: reliable verifier हो तो Luna, complex development हो तो Sol, high risk हो तो Astra। यह rule तभी बदलें जब आपका acceptance rate, retries, elapsed time और cost per accepted result किसी दूसरे route को बेहतर दिखाए।