o3 vs Pareto 26.9: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

OpenAI: o3 बनाम Pareto 26.9

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: o3 ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)) और Pareto 26.9 ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: o3	Pareto 26.9
प्रोवाइडर	OpenAI	Unbiased
इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)
आउटपुट	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,635.90)	$26.25 / 1M टोकन (≈ ₹2,471.15)
कैश रीड	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹164.74)	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.37)
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,294.87)	-
संदर्भ विंडो	2,00,000	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	1,00,000	1,31,072
इनपुट	image, text, file	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	16 अप्रैल 2025	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: o3 इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
Pareto 26.9 आउटपुट tokens पर 6% सस्ता है।
Pareto 26.9 1.3× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
सिर्फ OpenAI: o3 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ OpenAI: o3 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: o3 के साथ $0.02 और Pareto 26.9 के साथ $0.02 है।

विस्तार से

OpenAI: o3, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-04-16 को जारी किया गया था। Pareto 26.9, Unbiased का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-13 को जारी किया गया था। दोनों api14 के माध्यम से चैट शैली के मॉडल के रूप में उपलब्ध कराए जाते हैं, और दोनों टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करते हैं और टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, इसलिए बुनियादी अनुरोध आकार के स्तर पर ये विनिमेय हैं।

अंतर कॉन्टेक्स्ट, मोडैलिटी और पैरामीटर में दिखते हैं। Pareto 26.9 का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 262144 टोकन, जबकि o3 200000 टोकन पर है। o3 टेक्स्ट और इमेज के अलावा फाइल इनपुट भी स्वीकार करता है, जो Pareto 26.9 नहीं करता। पैरामीटर पर, o3 रीज़निंग नियंत्रण (include_reasoning और reasoning) और structured_outputs उजागर करता है, और Pareto 26.9 इनमें से कोई भी उजागर नहीं करता। इसके बजाय Pareto 26.9 temperature और top_p उजागर करता है, जो o3 सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों tools, tool_choice, max_tokens और response_format का समर्थन करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और JSON शैली आउटपुट किसी भी तरफ उपलब्ध हैं। मूल्य निर्धारण फ़ील्ड विपरीत दिशाओं में इशारा करते हैं: इनपुट पर o3 सस्ता विकल्प है, आउटपुट पर Pareto 26.9 सस्ता विकल्प है। इन्हें केवल दिशात्मक मानें और अपने ट्रैफिक मिश्रण पर लागू होने वाले आंकड़ों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।

कार्य चयन के लिए, रीज़निंग और संरचित आउटपुट पैरामीटर o3 को स्वाभाविक विकल्प बनाते हैं जब आपको उत्तर देने से पहले मॉडल से किसी समस्या पर काम करवाना हो, या जब आप मुक्त टेक्स्ट को पार्स करने के बजाय structured_outputs के माध्यम से प्रतिक्रिया को किसी स्कीमा तक सीमित करना चाहते हों। यह तब भी विकल्प है जब आपके इनपुट में फाइलें शामिल हों, क्योंकि वह मोडैलिटी केवल o3 पर है। Pareto 26.9 तब विकल्प है जब प्रॉम्प्ट स्वयं बहुत बड़ा हो, क्योंकि इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है, और जब आप temperature और top_p के माध्यम से सैंपलिंग पर सीधा नियंत्रण चाहते हों। यदि आपका वर्कलोड आउटपुट भारी है, तो आउटपुट मूल्य निर्धारण पर Pareto 26.9 भी सस्ता पक्ष है, जो आपकी कम्प्लीशन जितनी लंबी चलेंगी उतना अधिक मायने रखता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। दोनों OpenAI संगत हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, एक मानक चैट कम्प्लीशन अनुरोध भेजते हैं, और केवल मॉडल आईडी बदलते हैं: o3 के लिए "openai/o3", Pareto 26.9 के लिए "unbiased/pareto-26.9"। आपकी मैसेज ऐरे, टूल परिभाषाएं और प्रतिक्रिया प्रबंधन जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। ध्यान देने वाली एक बात पैरामीटर हैं: यदि आप o3 को temperature या top_p भेजते हैं, या Pareto 26.9 को reasoning या structured_outputs भेजते हैं, तो वे फ़ील्ड उस मॉडल की समर्थित सूची में नहीं हैं, इसलिए एक साझा पेलोड के बजाय प्रति मॉडल पैरामीटर सेट रखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां दूसरा मॉडल जीतता है। यदि आपने लंबे कॉन्टेक्स्ट पाइपलाइन के लिए Pareto 26.9 चुना है लेकिन किसी एक चरण को स्कीमा-सीमित प्रतिक्रिया चाहिए, तो उस चरण के लिए o3 बेहतर विकल्प है क्योंकि structured_outputs केवल वहीं सूचीबद्ध है। इसके विपरीत, यदि आप o3 का उपयोग ऐसे कार्य के लिए कर रहे हैं जो ज्यादातर लंबा आउटपुट है और किसी रीज़निंग की आवश्यकता नहीं है, तो आउटपुट मूल्य पर Pareto 26.9 बेहतर विकल्प है और आपको temperature नियंत्रण देता है जो o3 नहीं देता।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/o3" से "unbiased/pareto-26.9" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: o3 विवरण और प्लेग्राउंड →Pareto 26.9 विवरण और प्लेग्राउंड →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "unbiased/pareto-26.9",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: o3 बनाम Pareto 26.9

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