हर काम के लिए सही AI मॉडल,
भेजने से पहले ही अपने आप चुना हुआ
Adaptive Mode वह प्रॉम्प्ट पढ़ता है जिसे आप भेजने वाले हैं और उस काम के लिए सबसे किफ़ायती मॉडल सुझाता है। टाइपो ठीक करना या अनुवाद किसी हल्के, सस्ते मॉडल पर जाता है। बड़ा रीफ़ैक्टर या आर्किटेक्चर डिज़ाइन किसी फ़्लैगशिप पर जाता है। आप बस उतनी ही ताक़त चुनते हैं जितनी सचमुच चाहिए।
छोटे मॉडल फ़्लैगशिप की लागत का एक अंश ही लेते हैं। हर काम के हिसाब से मॉडल का आकार ठीक रखने का मतलब है हर काम पर अपने प्लान का बहुत कम बजट जलाना, इसलिए आप उपयोग की दीवार से टकराए बिना हर दिन ज़्यादा काम निपटा पाते हैं। एक क्लिक सुझाव लागू कर देता है और आप काम करते रहते हैं।
Adaptive Mode हर काम को उस सबसे सस्ते मॉडल से जोड़ता है जो उसे अच्छे से कर सके: हल्के काम के लिए Haiku, संतुलित काम के लिए Sonnet, भारी काम के लिए Opus। प्रति काम कम लागत, हर दिन ज़्यादा काम।
AI कोडिंग एजेंट चलाने में पैसे की दिक़्क़त यही है। हर मॉडल की एक क़ीमत है, और सस्ते मॉडल तथा फ़्लैगशिप के बीच का फ़ासला बड़ा है। Claude Opus सबसे सक्षम मॉडल है, और सबसे महँगा भी। Claude Haiku सबसे सस्ता है। Claude Sonnet बीच में है। ज़्यादातर लोग एक मॉडल चुनकर वहीं छोड़ देते हैं, इसलिए या तो वे अपने मुश्किल कामों के लिए कम ताक़त रखते हैं या, कहीं ज़्यादा बार, अपने आसान कामों पर ज़्यादा भुगतान करते हैं।
सोचिए कि एक दिन में आप एजेंट से सचमुच क्या-क्या करवाते हैं। एक टाइपो ठीक करना। एक वेरिएबल का नाम बदलना। एक UI स्ट्रिंग का अनुवाद। एक छोटा यूनिट टेस्ट लिखना। एक दस्तावेज़ का सारांश। इनमें से किसी को भी फ़्लैगशिप की ज़रूरत नहीं। यह सब Opus पर चलाएँ तो आप ठीक उसी नतीजे के लिए, ज़रूरत से कई गुना तेज़ी से अपने प्लान का उपयोग बजट जला देते हैं। यह बर्बादी दिखती नहीं, और इसीलिए यह जमा होती जाती है।
Adaptive Mode इस फ़ासले को पाटता है। आपका पहला संदेश भेजने से पहले, यह आपका मसौदा पढ़ता है, आँकता है कि काम सचमुच कितना मुश्किल है, और आपके प्रोवाइडर की लाइनअप में से वह सबसे सस्ता मॉडल सुझाता है जो फिर भी काम अच्छे से कर सके। भारी मॉडल उसी काम के लिए सुरक्षित रहते हैं जो उन्हें हक़ देता है: आर्किटेक्चर, सुरक्षा ऑडिट, बड़े रीफ़ैक्टर। बाक़ी सब किसी ऐसे मॉडल पर जाता है जिसकी लागत एक अंश भर है।
मॉडल को काम से मिलाना क्यों ज़रूरी है
आसान कामों पर ज़्यादा भुगतान करना बंद करें। टाइपो ठीक करने पर फ़्लैगशिप लगाना पैसे को आग लगाने जैसा है। Adaptive Mode हल्के काम को हल्के मॉडल की ओर मोड़ता है, इसलिए हर मामूली काम की लागत ऊँचे दर्जे पर लगने वाली लागत का एक अंश ही रहती है।
मुश्किल समस्याओं के लिए ताक़तवर मॉडल बचाकर रखें। आकार ठीक रखना यह नहीं है कि हमेशा सस्ते पर जाएँ। जब काम सिस्टम डिज़ाइन या सुरक्षा ऑडिट हो, तो Adaptive Mode आपको ऊपर के मॉडल पर जाने को कहता है, ताकि जिस काम को गहराई चाहिए उसे वह सचमुच मिले।
उसी प्लान पर हर दिन ज़्यादा काम। प्रति काम कम बजट ख़र्च होने का मतलब है कि आप अपनी उपयोग सीमा तक बाद में पहुँचते हैं। पूरे दिन और समानांतर चल रहे एजेंटों के बेड़े में, ये बचतें जुड़कर असली अतिरिक्त थ्रूपुट बन जाती हैं।
वर्कफ़्लो में शून्य रुकावट। सुझाव भेजने से पहले कंपोज़र के ऊपर एक छोटी चिप के रूप में दिखता है। एक क्लिक उसे लागू कर देता है। न खंगालने के लिए मेन्यू, न यह हाथ से अंदाज़ा लगाना कि कौन-सा मॉडल फ़िट है, न कोई सुस्ती।
अर्थशास्त्र: कम खपत करें, ज़्यादा करें
वही एजेंट, वही प्लान। फ़र्क़ बस इतना कि हर काम कितना बजट हड़प जाता है।
हर चीज़ के लिए एक मॉडल
- : हर काम उसी मॉडल पर चलता है जिसे आपने चुना हुआ छोड़ दिया था।
- : टाइपो या अनुवाद पर फ़्लैगशिप जितना लगना चाहिए उससे कई गुना ज़्यादा लेता है।
- : जिस काम को कभी उस ताक़त की ज़रूरत ही न थी, उस पर आपके प्लान का उपयोग बजट तेज़ी से ख़त्म होता है।
- : आप दिन में जल्दी ही उपयोग की दीवार से टकराते हैं और एजेंट रुक जाते हैं।
- : हाथ से मॉडल बदलना झंझट भरा है, इसलिए कोई करता ही नहीं।
Adaptive Mode चालू
- : हर काम उस सबसे सस्ते मॉडल से जुड़ता है जो उसे अच्छे से कर सके।
- : हल्का काम हल्के मॉडल की ओर जाता है और लागत का एक अंश ही लेता है।
- : फ़्लैगशिप रीफ़ैक्टर, ऑडिट और आर्किटेक्चर के लिए बचाकर रखा जाता है।
- : प्रति काम कम बजट का मतलब है किसी भी उपयोग सीमा से पहले ज़्यादा काम।
- : एक क्लिक सही मॉडल लागू कर देता है, इसलिए आकार ठीक करना सचमुच होता है।
रूटिंग ख़ुद लगभग मुफ़्त है: एक छोटा, तेज़ मॉडल एक सेंट से कहीं कम में विश्लेषण कर देता है, फिर आपके रास्ते से हट जाता है।
बताइए कि टास्क क्या है।
एजेंट सही मॉडल पर खुलेगा।
AI Suggestion उसी फ़ैसले को पहले सरका देता है, ठीक उस अकेले पल पर जहाँ उसकी कोई क़ीमत नहीं: सेशन के अस्तित्व में आने से पहले। आप एजेंट खोलते हैं और टर्मिनल की जगह आपको एक अकेला फ़ील्ड मिलता है जो पूछता है कि यह एजेंट अभी क्या करने वाला है। आप एक वाक्य में जवाब देते हैं। एक कॉल उसे पढ़कर मॉडल, सेशन नाम और, अगर आपने एजेंट नहीं चुना है, यह भी लौटाती है कि इसे कौन-सा एजेंट ले।
फिर सेशन खुलता है, पहले से सेट, और आपका वाक्य उसका पहला संदेश होता है। आपने कुछ पेस्ट नहीं किया, उसे सुधारने के लिए CLI के चालू होने का इंतज़ार नहीं किया, और एक टाइपो के लिए फ़्लैगशिप वाला दाम नहीं चुकाया।
एक वाक्य अंदर जाता है। जटिलता का एक स्तर जल उठता है। एजेंट उसी मॉडल पर खुलता है जिससे वह स्तर जुड़ा है, और सेशन का नाम पहले से रखा होता है।
एक असली सेशन, ख़ाली फ़ील्ड से चलते हुए एजेंट तक: एक वाक्य टास्क बताता है, जटिलता की पट्टी Sonnet पर आकर रुकती है, एजेंट और सेशन नाम भी उसी के साथ आ जाते हैं, और सेशन खुलता है तो वह वाक्य भेजा जा चुका होता है।
फ़ैसला सेशन खुलने से पहले क्यों होना चाहिए
वही सुझाव, वही मॉडल, और दो बिल्कुल अलग नतीजे। अकेला बदलता हुआ पहलू यह है कि आपसे कब पूछा जाता है।
टर्मिनल खुलने के बाद पूछा जाए
- : जो भी मॉडल सेट था, CLI उसी पर चालू हो चुका है।
- : आपका प्रॉम्प्ट लिखा जा चुका है और भेजने से आप एक कुंजी दूर हैं।
- : अब मॉडल बदलने का मतलब है अभी-अभी शुरू किया सेशन फेंक देना।
- : सुझाव एक दख़ल की तरह पढ़ा जाता है, इसलिए बंद कर दिया जाता है।
- : फ़्लैगशिप वह मामूली टास्क फिर भी कर देता है, और कुछ सीखा नहीं जाता।
सेशन के अस्तित्व में आने से पहले पूछा जाए
- : अभी कुछ शुरू ही नहीं हुआ, इसलिए पलटने को भी कुछ नहीं है।
- : आप टास्क बता ही रहे हैं, और फ़ैसले को यही इनपुट चाहिए।
- : मॉडल, सेशन नाम और एजेंट एक ही कॉल में तय हो जाते हैं।
- : सेशन सेट होकर खुलता है, आपके विवरण के साथ पहले संदेश के रूप में।
- : सस्ता मॉडल चुनने की आपको कोई क़ीमत नहीं चुकानी पड़ती, इसलिए वह सचमुच होता है।
पूरा विचार यही है। ज़्यादा समझदार सुझाव नहीं: वही सुझाव, बस उस पल पर रखा गया जब हाँ कहना मुफ़्त है।
चार स्तर, आपके प्रोवाइडर के असली मॉडलों से जुड़े हुए
जटिलता की पट्टी इस फ़ैसले का दिखने वाला हिस्सा है। इसे ऑटो पर छोड़ दीजिए और विश्लेषण एक स्तर जला देगा। कोई स्तर आप ख़ुद दबा दें तो वह आपका फ़ैसला बन जाता है: कुछ भी नहीं भेजा जाता, और सेशन तुरंत खुल जाता है।
तेज़
01टेक्स्ट या कॉन्फ़िग में बदलाव, जिनके पीछे कोई लॉजिक नहीं। एक टाइपो, एक लेबल, अनुवाद की एक स्ट्रिंग, वर्शन नंबर बढ़ाना। यह वह स्तर है जो किसी फ़्लैगशिप मॉडल को कभी देखना ही नहीं चाहिए, और सबसे ज़्यादा उसी को मिलता है।
सामान्य
02एक छोटा बदलाव जिसका हल पहले से पता है। किसी बटन में एक स्थिति जोड़ना, पहले से मौजूद कंपोनेंट को जोड़ना, एक छोटा टेस्ट लिखना। जाँचने को कुछ नहीं है, बस करने को काम है।
जटिल
03बनाने लायक कोई फ़ीचर, जाँचने लायक कोई बग, निपटाने लायक कोई रीफ़ैक्टर। शुरुआत में रास्ता साफ़ नहीं होता, इसलिए किसी तरीक़े पर टिकने से पहले मॉडल को टटोलने की गुंजाइश चाहिए।
अत्यधिक
04आर्किटेक्चर, ऑडिट, ऐसी समस्या जिसका कारण पता नहीं। फ़्लैगशिप मॉडल इसी के लिए है, और उसे इन्हीं टास्क के लिए बचाकर रखना ही उसे यहाँ इस्तेमाल करने लायक बनाता है।
फ़ीचर के भीतर किसी मॉडल की पहचान लिखी नहीं जाती। चारों स्तर उसी प्रोवाइडर की सूची से निकलते हैं जिस पर एजेंट चल रहा है, सबसे सक्षम से सबसे हल्के के क्रम में। अगर उस प्रोवाइडर के पास चार से कम मॉडल हैं, तो तालिका ऊपर की ओर सिमट जाती है: तीन मॉडलों के साथ जटिल और अत्यधिक दोनों फ़्लैगशिप पर आ जाते हैं, कभी उल्टा नहीं। छोटा मॉडल चुनने से पूरा एक रन बर्बाद होता है; बड़ा चुनने से सिर्फ़ एक कॉल के दाम का अंतर लगता है।
AI Suggestion कैसे काम करता है, क़दम दर क़दम
छह क़दम, जिनमें चार वैकल्पिक हैं, और कुल मिलाकर एक कॉल।
आप एजेंट खोलते हैं
टर्मिनल की जगह आपको इरादे वाली स्क्रीन मिलती है: एनिमेटेड पृष्ठभूमि पर एजेंट का चेहरा, एक अकेले फ़ील्ड की ओर इशारा करता तीर, और ऊपर दाईं ओर एक लिंक ताकि मन न हो तो सेशन सीधे खोल लें।
आप टास्क को एक वाक्य में बताते हैं
सादी भाषा में, अपनी ही भाषा में। न प्रॉम्प्ट, न स्पेसिफ़िकेशन: बस यह कि यह एजेंट अभी क्या करने वाला है। वही वाक्य एकमात्र ज़रूरी इनपुट है, और वही सेशन का पहला संदेश बन जाता है।
वैकल्पिक: जुड़े हुए फ़ोल्डर बता दीजिए
प्रोजेक्ट के फ़ोल्डर छोटी फ़ोल्डर-आकार की चिप्स की तरह दिखते हैं। किसी एक पर क्लिक करने से एजेंट को उसका दायरा मिलता है और कठिनाई का अंदाज़ा पैना होता है, क्योंकि मोबाइल ऐप का और वेबसाइट का एक ही बग एक जैसा टास्क नहीं होता।
वैकल्पिक: उन्नत विकल्प खोलिए
फ़ील्ड के नीचे मुड़े हुए: काम की प्रकृति, वह किसके लिए है, आप कैसा नतीजा चाहते हैं, कमिट न करना या टेस्ट अनिवार्य जैसी सीमाएँ, और खुला संदर्भ जैसे चिपकाई हुई कोई त्रुटि या टिकट का नंबर। ये सब उसी एक कॉल में जाते हैं और एजेंट के पहले प्रॉम्प्ट के आगे जोड़ दिए जाते हैं।
एक कॉल तय करती है, या कोई कॉल ही नहीं
ऑटो पर छोड़ने पर भेजते ही एक अकेला अनुरोध जाता है जो स्तर, मॉडल, सेशन नाम और, जब कोई एजेंट तय न हो, एजेंट लौटाता है। इसके बजाय कोई स्तर आप ख़ुद दबा दें तो कोई अनुरोध जाता ही नहीं: सेशन उसी मॉडल पर तुरंत खुल जाता है जिससे वह स्तर जुड़ा है।
सेशन खुलता है, पहले से सेट
एजेंट चुने हुए मॉडल पर, तैयार किए गए सेशन नाम के तहत शुरू होता है, और आपका विवरण CLI के अपने लॉन्च आर्ग्युमेंट के ज़रिए पहला संदेश बनकर पहुँचता है, न कि चालू होने के बाद टर्मिनल में चिपकाकर।
एजेंट चुनना भी आपके ज़िम्मे नहीं
अगर आप स्क्रीन बिना कोई एजेंट बताए खोलते हैं, तो सवाल और चौड़ा हो जाता है। गोला तीन चेहरों से घिरा एक प्रश्नचिह्न दिखाता है, और आप जो वाक्य टाइप करते हैं वही तय करता है कि टास्क कौन लेगा: आपके रूम में पहले से मौजूद एजेंटों में से एक, चौदह अंतर्निर्मित भूमिकाओं में से एक, या सूची के क़रीब 260 विशेषज्ञों में से एक।
बिल्कुल नया प्रोजेक्ट भी अब आपको यही देता है। सिर्फ़ इसलिए कि कुछ तो बनाना था, वह अब चुपचाप फ़ुल-स्टैक एजेंट नहीं बना देता। वह पूछता है कि आप किस पर काम कर रहे हैं, फिर वही एजेंट चुनता है जिसकी माँग जवाब करता है।
एजेंट, मॉडल और सेशन नाम उसी एक कॉल से लौटते हैं, क्योंकि तीन अनुरोध एक के बाद एक जोड़ने से उस स्क्रीन की देरी तिगुनी हो जाती जिसका पूरा मोल ही यह है कि वह टर्मिनल खोलकर बाद में मॉडल सुधारने से तेज़ है।
सेशन खुलने के बाद एक सवाल
एजेंट चल पड़ने के बाद एक पतली पट्टी सिर्फ़ एक बार पूछती है: सुझाया गया मॉडल सही था? तीन जवाब: काम आया, बहुत हल्का, बहुत भारी।
तीन, दो नहीं, क्योंकि “वह ग़लत था” से कुछ बनता नहीं। ग़लती की दिशा से बनता है। बहुत हल्का और बहुत भारी उलटी दिशाओं की सुधार हैं, और आकार तय करने की नीति को किस ओर बढ़ना है, यह सिर्फ़ दिशा ही बताती है।
पट्टी कभी कुछ रोकती नहीं, सवाल हर सेशन में एक बार पूछा जाता है, और जवाब तभी भेजा जाता है जब आपने उपयोग डेटा साझा करना चालू कर रखा हो।
अनदेखा कीजिए, छोड़ दीजिए, या जहाँ खटके वहाँ बंद कर दीजिए
जो स्क्रीन आपके और आपके टर्मिनल के बीच खड़ी हो, उससे पीछा छुड़ाना बेहद आसान होना चाहिए। बाहर निकलने के चार रास्ते हैं, और उनमें से कोई भी किसी मेन्यू में दबा हुआ नहीं है।
सीधे खोलिए
स्क्रीन के ऊपर दाईं ओर का एक लिंक सेशन को ठीक वैसे ही खोलता है जैसे यह फ़ीचर आने से पहले खुलता था। न कोई कॉल, न कोई विश्लेषण, न कोई देरी।
स्तर ख़ुद तय कीजिए
पट्टी पर किसी स्तर को दबाना उसे आपका फ़ैसला बना देता है। कोई अनुरोध जाता ही नहीं, और सेशन उससे जुड़े मॉडल पर तुरंत खुल जाता है।
इस एजेंट के लिए, इस प्रोजेक्ट के लिए, या हर जगह बंद
यह सेटिंग पहले एजेंट, फिर प्रोजेक्ट, फिर ऐप्लिकेशन के स्तर पर तय होती है, इसलिए जिन एजेंटों पर यह फ़ायदेमंद है वहाँ स्क्रीन रखिए और जिन्हें आप हमेशा एक ही तरह खोलते हैं वहाँ से हटा दीजिए।
जहाँ हैं वहीं से बंद
तीनों स्विच स्क्रीन पर ही मौजूद “यह स्क्रीन क्यों?” पॉपओवर में भी हैं। जिस पल यह खटके उसी पल इसे बंद कीजिए, तीन मेन्यू बाद नहीं।
स्वचालित एजेंट यह स्क्रीन कभी देखते ही नहीं: QA बॉट, बैकलॉग टिकट, निर्धारित टास्क, मॉकअप, टीम के चरण और अस्थायी एजेंट अपना ब्रीफ़ पहले से लेकर चलते हैं, और उनके सामने कोई बैठा नहीं होता।
Adaptive Mode कैसे काम करता है, क़दम दर क़दम
यह आपके पहले संदेश से पहले एक बार चलता है, और कभी आपके रास्ते में नहीं आता।
आप अपना प्रॉम्प्ट टाइप करना शुरू करते हैं
किसी भी एजेंट के साथ एक नई बातचीत खोलें और लिखें कि आप क्या करवाना चाहते हैं। Adaptive Mode सिर्फ़ बिलकुल नई बातचीत देखता है, इसलिए यह पहले से चल रहे सेशन को कभी बीच में नहीं रोकता।
यह काम को पढ़ता है और उसका विश्लेषण करता है
जैसे ही आपका मसौदा पर्याप्त ठोस हो जाता है और आप एक पल रुकते हैं, Adaptive Mode आपके मसौदे का पहला हिस्सा एक छोटे, तेज़ रूटिंग मॉडल को भेजता है जो आँकता है कि काम कितना माँग वाला है।
एक मॉडल सुझाव दिखता है
कंपोज़र के ऊपर एक चिप उभरती है: 'Haiku पर जाएँ', 'Sonnet पर जाएँ' या 'Opus पर जाएँ', जो भी सबसे किफ़ायती फ़िट हो। अगर आपका मौजूदा मॉडल पहले से ही सबसे अच्छा विकल्प है, तो यह आपको इसके बजाय वही बता देता है।
आप इसे एक क्लिक में लागू करते हैं
चिप पर क्लिक करें और मॉडल लागू हो जाता है। अगर कोई सेशन पहले से चल रहा है, तो Adaptive Mode उसे चलते-चलते बदल देता है। चुनाव एजेंट पर भी सहेजा जाता है, इसलिए अगली बार लॉन्च सही मॉडल पर शुरू होता है।
या फिर से गणना करें, या ख़ारिज करें
अपना प्रॉम्प्ट दोबारा लिखा? नए मसौदे के लिए सिफ़ारिश फिर से गणना करने को रिफ़्रेश दबाएँ। अपने मौजूदा मॉडल से ख़ुश हैं? चिप ख़ारिज करें और भेज दें। हर फ़ैसले पर नियंत्रण आपके हाथ में रहता है।
उसके बाद यह चुप रहता है
Adaptive Mode हर बातचीत में एक बार सुझाव देता है, इसलिए यह न तो आपको परेशान करता है और न ही जब आप संपादन करते रहते हैं तो चुपके से आपका मासिक कोटा ख़र्च करता है। यह अपना काम करता है, फिर ग़ायब हो जाता है।
प्रोवाइडर से स्वतंत्र मॉडल रूटिंग
Adaptive Mode आप जो भी प्रोवाइडर इस्तेमाल कर रहे हैं उसकी मॉडल लाइनअप पढ़ता है और उसी कैटलॉग में से सिफ़ारिश करता है। यह किसी एक वेंडर से बँधा नहीं है।
Claude
Haiku, Sonnet और Opus के बीच रूट करता है। Haiku त्वरित ठीक-ठाक, नाम बदलने, अनुवाद, छोटे टेस्ट और सारांश के लिए। Sonnet पुल-रिक्वेस्ट रिव्यू, नए एंडपॉइंट, जटिल डिबगिंग और रीफ़ैक्टर के लिए। Opus सिस्टम आर्किटेक्चर, सुरक्षा ऑडिट, बड़े legacy रीफ़ैक्टर और गहरे परफ़ॉर्मेंस काम के लिए।
Codex
Codex की लाइनअप में रूट करता है, छोटे बग और झटपट सवालों के लिए तेज़, सस्ते मिनी मॉडल से लेकर, एंड-टू-एंड फ़ीचर और टेस्ट के लिए संतुलित डिफ़ॉल्ट तक, और जटिल सिस्टम डिज़ाइन तथा गहरे कोड रिव्यू के लिए फ़्लैगशिप रीज़निंग मॉडल तक।
Antigravity
छोटी ठीक-ठाक, अनुवाद और सारांश के लिए तेज़ Antigravity मॉडल और फ़ीचर बनाने, डिबगिंग तथा गहरे विश्लेषण के लिए सक्षम Antigravity मॉडल के बीच रूट करता है।
अन्य प्रोवाइडर
किसी भी प्रोवाइडर के लिए, Adaptive Mode एक सरल नियम पर लौट आता है: हल्के काम के लिए सबसे सस्ता मॉडल, सामान्य काम के लिए संतुलित मॉडल, मुश्किल काम के लिए सबसे सक्षम मॉडल। एक प्रोवाइडर जोड़ें और यह उसी प्रोवाइडर के अपने मॉडलों में रूट करता है।
FAQ
AgentsRoom में Adaptive Mode क्या है?
Adaptive Mode आपके AI कोडिंग एजेंट के लिए स्मार्ट मॉडल रूटिंग है। आपका पहला संदेश भेजने से पहले, यह आपका प्रॉम्प्ट पढ़ता है और आपके प्रोवाइडर की लाइनअप में से वह सबसे किफ़ायती मॉडल सुझाता है जो फिर भी काम अच्छे से कर सके। एक हल्के काम को हल्का, सस्ता मॉडल मिलता है; एक भारी काम को फ़्लैगशिप। मक़सद सीधा है: जिस काम को उसकी ज़रूरत ही नहीं, उस पर ताक़तवर मॉडल लगाकर ज़्यादा भुगतान करना बंद करना।
Adaptive Mode मॉडल कैसे चुनता है?
यह आपके मसौदे का पहला हिस्सा एक छोटे, तेज़ रूटिंग मॉडल को भेजता है जिसे उदाहरणों से सिखाया गया है कि किस तरह के काम किस मॉडल स्तर के लिए ठीक रहते हैं। फिर यह उस काम के लिए सबसे सस्ता उपयुक्त मॉडल लौटाता है, जो आपके मौजूदा प्रोवाइडर के सचमुच पेश किए मॉडलों के विरुद्ध जाँचा गया हो। अगर आपका मौजूदा मॉडल पहले से ही सबसे उपयुक्त है, तो यह बदलाव थोपने के बजाय बता देता है कि मॉडल इष्टतम है।
यह सचमुच मेरे पैसे कैसे बचाता है?
उसी सरल काम के लिए सस्ते मॉडल फ़्लैगशिप की लागत का एक अंश ही लेते हैं। अगर आप टाइपो ठीक करना, नाम बदलना, अनुवाद और छोटे टेस्ट ऊँचे दर्जे के मॉडल पर चलाते हैं, तो आप ज़रूरत से कई गुना तेज़ी से अपने प्लान का उपयोग बजट जला देते हैं। Adaptive Mode उस हल्के काम को हल्के मॉडल की ओर मोड़ता है, इसलिए हर काम की लागत कम होती है और आप किसी उपयोग सीमा से टकराने से पहले ज़्यादा काम कर पाते हैं। एक दिन और कई समानांतर एजेंटों में, ये बचतें जुड़ जाती हैं।
यह कौन-कौन से मॉडल सुझा सकता है?
जो भी आपका प्रोवाइडर दे। Claude पर वे Haiku, Sonnet और Opus हैं। Codex पर इसमें तेज़ मिनी मॉडल, संतुलित डिफ़ॉल्ट और फ़्लैगशिप रीज़निंग मॉडल शामिल हैं। Antigravity पर इसमें तेज़ और सक्षम मॉडल शामिल हैं। अन्य प्रोवाइडर के लिए यह सबसे सस्ते, संतुलित और सबसे सक्षम पर लौट आता है। Adaptive Mode मॉडलों की लाइव सूची पढ़ता है, इसलिए यह हमेशा ऐसा मॉडल सुझाता है जिसे आप सचमुच चला सकें।
क्या यह मॉडल अपने आप बदल देता है?
नहीं। Adaptive Mode बस सुझाव देता है। आप बदलाव को चिप पर एक ही क्लिक से लागू करते हैं। अगर कोई सेशन पहले से चल रहा है तो यह मॉडल चलते-चलते बदल देता है; हर सूरत में चुनाव एजेंट पर सहेजा जाता है ताकि अगली बार लॉन्च सही मॉडल पर शुरू हो। आप सुझाव ख़ारिज करके अपना मौजूदा मॉडल भी रख सकते हैं।
सुझाव कब दिखता है?
किसी बिलकुल नई बातचीत पर, जब आप एक ठोस प्रॉम्प्ट टाइप कर चुके हों और एक पल रुके हों। यह हर बातचीत में एक बार चलता है, इसलिए यह कभी किसी चालू सेशन को बीच में नहीं रोकता और कभी चुपके से आपका मासिक कोटा ख़र्च नहीं करता जबकि आप संपादन करते रहते हैं।
क्या मैं सुझाव फिर से गणना करा सकता हूँ?
हाँ। अगर आप अपना प्रॉम्प्ट दोबारा लिखते हैं, तो नए मसौदे के लिए सिफ़ारिश फिर से गणना करने को चिप पर रिफ़्रेश बटन दबाएँ। एक मैनुअल पुनर्गणना आपके मासिक सुझावों में से एक का इस्तेमाल करती है, इसलिए यह हर कीस्ट्रोक पर चले बिना तब मौजूद रहती है जब आपको चाहिए।
क्या मेरा प्रॉम्प्ट निजी है?
एक सुझाव की गणना के लिए, आपके मसौदे का सिर्फ़ पहला हिस्सा AgentsRoom सर्वर पर भेजा जाता है, हर बातचीत में एक बार, और सिर्फ़ तब जब Adaptive Mode चालू हो। अगर आप ख़ुद मॉडल चुनना पसंद करते हैं तो आप सेटिंग्स से इस सुविधा को पूरी तरह बंद कर सकते हैं।
क्या Adaptive Mode सिर्फ़ Claude नहीं, बल्कि Codex और Antigravity के साथ भी काम करता है?
हाँ। Adaptive Mode प्रोवाइडर से स्वतंत्र है। एजेंट जो भी प्रोवाइडर इस्तेमाल कर रहा हो, यह उसका मॉडल कैटलॉग पढ़ता है और उसी कैटलॉग में से सिफ़ारिश करता है, चाहे वह Claude हो, Codex, Antigravity या कोई और समर्थित प्रोवाइडर। मॉडल बदलने की कमांड उसी प्रोवाइडर के लिए बनी होती है जिस पर आप हैं।
मैं Adaptive Mode चालू या बंद कैसे करूँ?
यह डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है। AgentsRoom की सेटिंग्स खोलें, कंपोज़र के विकल्पों में जाएँ और इसे चालू करने के लिए Adaptive Mode पर निशान लगाएँ: वही चेकबॉक्स इसे बंद भी कर देता है। जब तक यह बंद है, कोई भी चीज़ आपके मसौदे का विश्लेषण नहीं करती और उसके बारे में कुछ भी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता।
AgentsRoom में AI Suggestion क्या है?
AI Suggestion एक छोटी स्क्रीन है जो किसी एजेंट सेशन के शुरू होने से पहले दिखती है। आप टास्क को एक वाक्य में बताते हैं, और एक ही कॉल आपके प्रोवाइडर की सूची में से वह सबसे सस्ता मॉडल लौटाती है जो यह काम कर सके, साथ में एक सेशन नाम और, अगर आपने एजेंट नहीं चुना है, वह एजेंट भी जिसे यह लेना चाहिए। फिर सेशन पहले से सेट होकर खुलता है, और आपका वाक्य उसका पहला संदेश होता है।
अगर मुझे पहले से पता हो कि टास्क कितना कठिन है तो?
पट्टी पर वह स्तर दबा दीजिए। वह आपका फ़ैसला बन जाता है, कॉल पूरी तरह छूट जाती है और सेशन उसी मॉडल पर तुरंत खुल जाता है जिससे वह स्तर जुड़ा है। जवाब पहले से पता होने पर यह स्क्रीन सबसे तेज़ होती है।
अगर कॉल विफल हो जाए या मैं ऑफ़लाइन हूँ तो क्या होगा?
एजेंट फिर भी खुल जाएगा, उसी मॉडल पर जिसे वह इस फ़ीचर के बिना इस्तेमाल करता। नेटवर्क का बंद होना, उपयोग की सीमा और बेकार जवाब, तीनों का अंत एक जैसा है, क्योंकि जो स्क्रीन आपको एजेंट खोलने से रोक सके वह स्क्रीन न होने से भी बुरी है। जब मशीन पक्के तौर पर ऑफ़लाइन हो, तो स्क्रीन पहले से ही नहीं दिखाई जाती।
क्या यह मॉडल के साथ एजेंट भी चुन सकता है?
हाँ, जब आप स्क्रीन बिना कोई एजेंट बताए खोलते हैं। टास्क को आपके रूम में पहले से मौजूद एजेंटों, चौदह अंतर्निर्मित भूमिकाओं और विशेषज्ञों की सूची से मिलाया जाता है। बिल्कुल नया प्रोजेक्ट भी अब यही करता है, बजाय इसके कि कुछ तो बनाना था इसलिए चुपचाप एक फ़ुल-स्टैक एजेंट बना दे।
इसके साथ अच्छा चलता है
CLI Doctor
जब Claude Code, Codex या कोई भी एजेंट CLI लॉन्च पर मर जाए, AgentsRoom एरर, चलाई गई ठीक कमांड और हर लॉन्च फ़्लैग का स्रोत पढ़ता है, फिर बताता है कि क्या टूटा और उसे कैसे ठीक करें।
एजेंट सुझाव
निश्चित नहीं हैं कि किस एआई एजेंट का उपयोग करें? अपने कार्य का वर्णन सरल भाषा में करें और AgentsRoom सही एजेंट का सुझाव देता है: आपके कमरे से, 14 अंतर्निर्मित भूमिकाओं या 260+ कैटलॉग विशेषज्ञों में से, एक लाइन के कारण के साथ। एक क्लिक कार्य सौंपता है।
Claude Code टोकन उपयोग
हर सेशन की टोकन खपत और लागत रियल टाइम में देखें। Adaptive Mode के साथ जोड़ी बनाता है: समझदारी से रूट करें, फिर बचत को आते देखें।
एजेंट प्रत्यायोजन
एक dev एजेंट MCP के ज़रिए एक टेस्ट किसी सस्ते QA एजेंट को सौंप देता है। Adaptive Mode जैसा ही विचार, पूरे एजेंटों पर लागू।
मल्टी-प्रोवाइडर
Claude, Codex और Antigravity को साथ-साथ चलाएँ। Adaptive Mode उसी प्रोवाइडर के भीतर रूट करता है जिस पर हर एजेंट होता है।
प्रोजेक्ट आँकड़े
हर प्रोजेक्ट और हर एजेंट के हिसाब से समय, प्रॉम्प्ट, टोकन और लागत। उसी बजट का डैशबोर्ड दृश्य जिसे बचाने में Adaptive Mode आपकी मदद करता है।
एजेंट स्थिति ट्रैकिंग
हर प्रोजेक्ट में हर एजेंट की लाइव स्थिति, ताकि आपको हमेशा पता रहे कि कौन काम कर रहा है और किसे आपकी ज़रूरत है।
सेशन बहाल करें
बंद करें और लौट आएँ, हर एजेंट, टर्मिनल और मॉडल चयन ठीक वहीं जहाँ आपने छोड़ा था।
और जानें
कैसे अपने Claude Code टोकन लागत को कम करें बिना धीमा किए
Claude Code आपको प्रति टोकन बिल करता है, और अधिकांश खर्च अदृश्य होता है: फुलाया हुआ संदर्भ, गलत मॉडल, कच्चे PDF, एजेंट एक ही फ़ाइलों को फिर से पढ़ना। यहाँ वास्तव में पैसा कहाँ जाता है और इसे कैसे कम किया जाए, उन आदतों और उपकरणों के साथ जो आपके बिल को कम रखते हैं बिना आपको धीमा किए।
Claude Code टोकन उपयोग कैसे जांचें: आपके एजेंट क्या खर्च करते हैं यह देखने के 4 तरीके
Claude Code टोकन उपयोग जांचने के चार तरीके: /cost कमांड, सत्र प्रतिलेख, ccusage CLI, और एक लाइव प्रति-सत्र मीटर। देखें कि प्रत्येक एजेंट क्या खर्च करता है।
आपको अपने प्रोजेक्ट्स के लिए कौन सा एआई एजेंट चुनना चाहिए?
एक फ्रंटेंड एजेंट जो आपकी मार्केटिंग कॉपी लिखता है, एक चुप्पी विफलता है। हर कार्य को सही एआई एजेंट से मिलाने का तरीका: भूमिकाएँ, कैटलॉग विशेषज्ञ, कस्टम एजेंट, और जब आपको नहीं पता कि काम कौन करेगा तो क्या करना है।
जिस AI मॉडल ताक़त की ज़रूरत नहीं, उसके लिए ज़्यादा भुगतान करना बंद करें
AgentsRoom डाउनलोड करें और Adaptive Mode को हर काम के लिए सबसे किफ़ायती मॉडल चुनने दें। हल्के काम के लिए हल्के मॉडल, मुश्किल समस्याओं के लिए फ़्लैगशिप, हर काम पर कम बजट जला, हर दिन ज़्यादा काम पूरा।
कंपेनियन ऐप: चलते-फिरते अपने एजेंट्स मॉनिटर करें
Claude, Codex, Antigravity CLI या किसी अन्य AI प्रदाता का उपयोग करें।
बग और अनुरोध सीधे अपने सार्वजनिक बैकलॉग में भेजें।