प्रति-टोकन के आधार पर चलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तेजी से सस्ती होती जा रही है। फिर भी, जैसे-जैसे वे प्रयोग से आगे बढ़ रहे हैं, एआई पर कंपनियों द्वारा खर्च की जाने वाली राशि बढ़ रही है...

प्रति-टोकन के आधार पर चलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तेजी से सस्ती होती जा रही है। फिर भी, जैसे-जैसे कंपनियां प्रयोगों और चैटबॉट्स से अधिक जटिल, बहु-चरणीय अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रही हैं, एआई पर खर्च की जाने वाली राशि बढ़ रही है

हाल ही में एक कार्यकारी ब्रीफिंग के दौरान, कोफोर्ज प्रबंधन ने कहा कि पिछले सात महीनों में, एआई इंटेलिजेंस के समान स्तर को वितरित करने के लिए आवश्यक टोकन की इकाई लागत लगभग 100 गुना गिर गई थी, जबकि टोकन की खपत लगभग 8,000 गुना बढ़ गई थी।

कंपनी ने यह भी कहा कि ओपन-वेट मॉडल का उसके द्वारा देखे जा रहे प्लेटफार्मों पर टोकन खपत का लगभग 35% हिस्सा था, जबकि 2025 की शुरुआत में यह लगभग 11-12% था।

मोटे तौर पर मॉडल दो प्रकार के होते हैं. ओपनएआई के जीपीटी, एंथ्रोपिक के क्लाउड और गूगल के जेमिनी जैसे बंद या मालिकाना मॉडल, अपने प्रशिक्षित मापदंडों को डेवलपर के नियंत्रण में रखते हैं और आम तौर पर एक होस्टेड सेवा या एपीआई के माध्यम से एक्सेस किए जाते हैं।

ओपन-वेट मॉडल, जैसे मेटा के लामा, गूगल के जेम्मा और मिस्ट्रल के ओपन-वेट मॉडल, मॉडल के लाइसेंस के अधीन, संगठनों को स्वयं डाउनलोड करने और चलाने के लिए अपने प्रशिक्षित पैरामीटर उपलब्ध कराते हैं। ओपन-वेट का मतलब जरूरी नहीं कि पूरी तरह से ओपन-सोर्स हो। उनका प्रशिक्षण डेटा, प्रशिक्षण प्रक्रिया और अन्य घटक अज्ञात रह सकते हैं

कॉफोर्ज ने यह भी तर्क दिया कि उपयोग किए गए टोकन की संख्या, एआई के अर्थशास्त्र का आकलन करने का सही तरीका नहीं है। कंपनी ने कहा कि अधिक सार्थक उपाय "प्रति यूनिट कार्य लागत" है। इसका मतलब है कि किसी परिभाषित कार्य को पूरा करने में कितना खर्च आता है और वह कार्य क्या मूल्य पैदा करता है

स्टैनफोर्ड की 2025 एआई इंडेक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रमुख विकास और रुझानों पर नज़र रखने वाली एक वार्षिक रिपोर्ट में पाया गया कि मानक एआई ज्ञान और तर्क बेंचमार्क पर जीपीटी-3.5-स्तर के प्रदर्शन के साथ एक मॉडल को क्वेरी करने की लागत नवंबर 2022 में 20 डॉलर प्रति मिलियन टोकन से गिरकर अक्टूबर 2024 तक 0.07 डॉलर प्रति मिलियन टोकन हो गई, जो लगभग 18 महीनों में 280 गुना से अधिक की कमी है। एपोच एआई के विश्लेषण के आधार पर इसने पाया कि कार्य के आधार पर एलएलएम अनुमान की कीमतें प्रति वर्ष नौ से 900 गुना के बीच गिर गई थीं।

ओईसीडी (आर्थिक सहयोग और विकास संगठन), एक अंतरराष्ट्रीय नीति और आर्थिक अनुसंधान संगठन, ने एक समान प्रवृत्ति पाई और कहा कि उसके जुलाई 2026 के विश्लेषण में अनुमान लगाया गया है कि टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट एआई मॉडल के लिए गुणवत्ता-समायोजित कीमतों में जनवरी 2024 और अप्रैल 2026 के बीच लगभग 80% की गिरावट आई है।

एआई को दिए जा रहे काम की प्रकृति भी साथ-साथ बदल रही है। एक चैटबॉट एक प्रश्न प्राप्त कर सकता है, उस पर कार्रवाई कर सकता है और उत्तर दे सकता है। एक एआई एजेंट किसी कार्य को कई चरणों में विभाजित कर सकता है, उनके माध्यम से तर्क कर सकता है, बाहरी टूल या सिस्टम को कॉल कर सकता है, परिणामों का निरीक्षण कर सकता है, अपने दृष्टिकोण को संशोधित कर सकता है और कार्य पूरा होने तक जारी रख सकता है। प्रत्येक अतिरिक्त चरण में आगे मॉडल कॉल और अधिक टोकन शामिल हो सकते हैं