AI economy
LLM की असली लागत, सिर्फ़ $/M tokens नहीं।
ज़्यादातर pricing पेज वो हिस्से छुपा देते हैं जो आपके बिल को असल में हिलाते हैं: output, input से 3–5× महँगा है; cached input लगभग मुफ़्त है; लंबा context चुपचाप पैसा जला देता है। यह पेज नहीं छुपाता।
Model Context Protocol
अपने AI assistant से सीधे इस्तेमाल करें।
वही dataset, वही tools — Claude Desktop, Cursor, Claude Code या किसी भी MCP-aware client से कॉल करें। बस एक URL अपने config में डालें। न install, न auth, मुफ़्त।
कैसे काम करता है, देखें{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} चार नज़रिए जो ज़्यादातर pricing पेज छोड़ देते हैं
Input बनाम output का फ़र्क़
हर बड़े provider पर output tokens, input से 3–5× महँगे होते हैं। ज़्यादातर बजट इसे नज़रअंदाज़ कर देते हैं।
Cached input
Prompt caching बार-बार आने वाले system prompts को सामान्य लागत के ~10% तक गिरा देती है। बड़ी टीमें पूरी कीमत चुकाती हैं क्योंकि किसी ने मापा ही नहीं।
Context window का जाल
लंबा context = ज़्यादा खर्च, धीमे जवाब, और ख़राब नतीजे (lost-in-the-middle)। 2M की window एक औज़ार है, फ़ीचर नहीं।
भाषा tokenization
तुर्की prompts अंग्रेज़ी से ~30–40% ज़्यादा tokens लेते हैं (tokenizer पर निर्भर)। अरबी 50%+ ज़्यादा। आपके ग़ैर-अंग्रेज़ी users आपको महँगे पड़ते हैं।
Stay ahead of the bill.
Get the AI Economy Playbook 2026 (free, 47-page PDF) plus the monthly Token Economy Index — model price changes, vendor moves, real cost benchmarks. No spam.
We'll only send the monthly index. Unsubscribe anytime.