टिकाऊ एआई प्रणालियों को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक अनिवार्य नियंत्रण तल।
Grid OS वह अनिवार्य नियंत्रण तल देता है जो एआई को डेमो से आगे ले जाने के लिए चाहिए। हर वातावरण यहां से शुरू होता है ताकि टिकाऊ, ऑडिट योग्य संचालन सुनिश्चित हो।
Pricing जो आपके पहले AI system को आगे बढ़ने लायक कमाने देता है।
Grid OS से शुरू करें, practical execution capacity जोड़ें, और spend तभी expand करें जब real workflows उसे justify करें। EngineGrids price को उस work से tied रखता है जिसे आपका business सच में चलाता है।
मूल्य निर्धारण मॉडल
Grid OS से शुरू करें, workload को सच में जितनी क्षमता चाहिए उतनी जोड़ें, और खरीद निर्णय सरल रखें।
हर EngineGrids लॉन्च Grid OS से शुरू होता है। निर्धारक प्लेटफॉर्म पर बनाएं जहां आप क्षमता केवल तब जोड़ते हैं जब आपका वर्कफ़्लो उसे कमाता है, जिससे व्यवसाय पायलट बर्बादी और छिपे तकनीकी कर्ज से बचता है।
व्यावहारिक व्यवसाय संचालन के लिए CPU चुनें, या inference-heavy उत्पादन काम के लिए GPU।
Pulse सेवाएं CPU-समर्थित स्वचालन, routing, reminders, सेवा handoffs और ऐसे दोहराए जाने वाले काम को कवर करती हैं जिन्हें GPU क्षमता नहीं चाहिए। जब परिणामों को dedicated execution चाहिए, GPU सेवाएं उपलब्ध हैं।
क्षमता केवल तब जोड़ें जब काम उसे कमाए।
कोई छिपी लागत या इंटीग्रेशन कर्ज नहीं। व्यावहारिक पहली bundle से शुरू करें, फिर केवल काम कमाए तो उच्च-क्षमता Grid OS, CPU, GPU या managed model usage पर जाएं।
सुझाए गए लॉन्च पथ
उस इन्फ्रास्ट्रक्चर में निवेश करें जो पायलट के बाद भी टिकता है।
उन वर्कफ़्लो से शुरू करें जिन पर आपका व्यवसाय पहले से निर्भर है।
राजस्व सुरक्षा, समर्थन triage और संचालन handoffs के लिए Spark Grid plus Pulse Standard आपके पहले एआई win के लिए टिकाऊ संचालन घर देता है।
- उपयुक्त
- लीड follow-up, ग्राहक प्रतिक्रिया और दोहराए जाने वाले आंतरिक संचालन।
जब परिणाम dedicated execution मांगते हैं, GPU क्षमता चुनें।
जब inference-heavy कार्य या high-concurrency swarms योजना का हिस्सा हों, Spark या Surge से शुरू करें। निर्धारक GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर पर बनाएं।
- उपयुक्त
- Copilot swarms, high-volume inference और dedicated workloads।
उस नींव में निवेश करें जिसे आप तीन साल बाद भी चाहेंगे।
pre-production वातावरणों और उद्यम-पैमाना संचालन के लिए Flow या Apex में जाएं। एआई को टिकाऊ, ऑडिट योग्य कंपनी संपत्ति में बदलें।
- उपयुक्त
- High-volume swarms, pre-production और उद्यम वृद्धि।
सुझाया गया पहला bundle
एक ऐसी bundle से शुरू करें जो टिकाऊ व्यावसायिक मूल्य बनाती है।
अपनी पहली एआई जीत ऐसी नींव पर लॉन्च करें जो टिकने के लिए बनी है। यह bundle आपकी टीम को नियंत्रित संचालन घर और production-ready काम के लिए भरोसेमंद CPU execution देता है।
Spark Grid
dev, test और पहले वास्तविक वर्कफ़्लो के लिए टिकाऊ संचालन घर जिसे आप रखना चाहते हैं।
Pulse Standard
रोज़मर्रा के एजेंट वर्कफ़्लो और संचालन follow-through के लिए निर्धारक CPU execution।
OpenAI GPT-5.4 Mini
Managed model usage केवल तब जोड़ें जब आपके वर्कफ़्लो को EngineGrids से inference करवाना हो।
Foundation से शुरू करें
हर environment उस operating layer से शुरू होता है जो AI systems चलाने के लिए चाहिए जिन्हें आपकी team inspect और keep कर सके।
Everyday workflow automation चलाएँ
Pulse services routing, service handoffs, reminders, recurring work, और practical AI operations cover करती हैं।
ज़रूरत होने पर dedicated capacity जोड़ें
GPU capacity चुनें जब production outcomes को heavier inference, stronger isolation, या specialized workloads चाहिए।
Managed models तभी use करें जब वे मदद करें
Managed model usage तब जोड़ें जब आपके workflow को inference carry करने के लिए EngineGrids चाहिए, उससे पहले नहीं।
उस foundation में invest करें जिसमें आपका AI work grow कर सके।
Platform, CPU, GPU, और model spend को उस work से match करके disposable experiments से आगे बढ़ें जिसे आपका business operate करने को ready है।
ग्रिड का चयन करें
Grid OS वह operating home देता है जिसकी हर EngineGrids launch को ज़रूरत है।
अंजाम दें
Pulse services everyday automations, routing, reminders, और service handoffs cover करती हैं।
उपयोग की निगरानी करें
सिस्टम विस्तार से पहले बिलिंग, वर्कलोड इकाइयां, क्षमता, टोकन उपयोग और अनुमानित खर्च दिखाए रखें।
आगे बढ़ें ध्यान से
जब सिस्टम उपयोगी, समीक्षा योग्य और अधिक टीम या वर्कफ़्लो के लिए चलाने के लायक हो तब क्षमता जोड़ें।
असली मूल्य पथों की जांच करें
Grid OS, CPU, GPU, और managed model usage को अलग price किया गया है ताकि teams spend को real operating needs से match कर सकें।
Grid OS से शुरू करें। CPU, GPU और Model Usage को अलग रखें ताकि spend उसी work को follow करे जिसे आपकी team सच में operate कर रही है।
अनिवार्य आधार
Grid OS
और जानेंGrid OS हर EngineGrids environment का operating foundation है। यहीं से शुरू करें, फिर आपके पहले workflow को सच में जितनी execution capacity चाहिए वह जोड़ें।
| नाम | API नाम | सबसे उपयुक्त | प्रति घंटा मूल्य | मासिक मूल्य | बिलिंग |
|---|---|---|---|---|---|
सबसे कम लागत | Interruptible spot capacity पर experimental और dev grids | $0.016756 | $12.24 | ||
पहले लॉन्च के लिए सर्वोत्तम | Dev, test और पहला real workflow जिसे आप रखना चाहते हैं | $0.081451 | $59.50 | ||
बढ़ती टीमों के लिए | Growing teams और moderate agent volume | $0.162902 | $119 | ||
पूर्व-उत्पादन | Stage, pre-production और high-concurrency work | $0.325804 | $238 | ||
अधिकतम गुंजाइश | Production-scale systems और enterprise growth | $0.698152 | $510 |
एक ऐसी bundle से शुरू करें जो business value बनाती है।
एक common first launch Spark Grid को Pulse Standard से pair करता है, फिर managed model usage तभी जोड़ता है जब workflow को inference carry करने के लिए EngineGrids चाहिए।
स्पार्क ग्रिड
डेवलपमेंट, टेस्ट और आपकी टीम के पहले वास्तविक वर्कफ़्लो के लिए एक टिकाऊ ऑपरेटिंग घर
पल्स स्टैंडर्ड
दैनिक CPU एक्सेक्यूशन अगले कदम, रूटिंग, समर्थन और संचालन कार्यों के लिए जो निर्भर अगले कदम की आवश्यकता होती है।
मैनेज किए गए अग्रगामी मॉडल
केवल जब वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक हो तब मैनेज किए गए मॉडल का उपयोग जोड़ें, इनपुट और आउटपुट टोकन लागत को अलग-अलग रखें।
वह foundation launch करें जिसके आपका पहला AI system deserve करता है।
Portal खोलें, एक useful workflow से शुरू करें, और capacity तब जोड़ें जब आपके systems prove करें कि उन्हें expand करना worth है।