हर SimianX योजना में पॉइंट्स की एक सीमा शामिल है। पॉइंट्स केवल तभी खर्च होते हैं जब AI वास्तव में आपके लिए गणना करता है — यह पेज ठीक-ठीक दिखाता है कि हमारे हर मॉडल के लिए उपयोग पॉइंट्स में कैसे बदलता है, और आप अपने कार्यभार का अनुमान भी लगा सकते हैं।
चुनें कि हर एजेंट को कौन-सा AI मॉडल चलाएगा — हल्के, कम लागत वाले मॉडलों से लेकर सबसे उन्नत फ्लैगशिप मॉडलों तक। दरें मॉडल के अनुसार अलग होती हैं, सुविधा के अनुसार कभी नहीं।
जब कोई एजेंट चलता है, तो मॉडल के वास्तविक इनपुट और आउटपुट टोकन गिने जाते हैं — हर कॉल आपके उपयोग इतिहास में दिखाई देती है।
टोकन उपयोग हर मॉडल की निश्चित दर पर सीधे पॉइंट्स में बदल जाता है। न प्रति-कॉल शुल्क, न न्यूनतम शुल्क, न ऊपर की ओर राउंडिंग।
चार्ट, कैंडल, संकेतक डेटा, रैंकिंग और कहानियाँ कभी पॉइंट्स खर्च नहीं करतीं। केवल AI की गणना ही पॉइंट्स खर्च करती है।
पॉइंट्स = इनपुट टोकन ÷ 1M × इनपुट दर + आउटपुट टोकन ÷ 1M × आउटपुट दर
इनपुट और आउटपुट दरें हर मॉडल के प्रति दस लाख (1M) टोकन के पॉइंट्स हैं — बिल्कुल वही संख्याएँ जो नीचे की दर तालिकाओं में हैं।
3,000 इनपुट + 1,000 आउटपुट टोकन वाली एक GPT-4o Mini कॉल: 3,000 ÷ 1M × 37.5 + 1,000 ÷ 1M × 150 ≈ 0.26 पॉइंट्स।
प्रदाता के अनुसार, प्रति दस लाख टोकन पॉइंट्स। यह कैटलॉग लाइव है — मॉडल जुड़ने या दरें बदलने पर यह अपडेट होता है।
एक एजेंट द्वारा एक विश्लेषण पूरा करने के अनुमानित पॉइंट्स (~3.5K इनपुट + 1K आउटपुट टोकन — 30 दिनों का वास्तविक औसत)।
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 2,500 | 12,500 | 21.3 |
| GPT-6.1 Sol | 500 | 2,500 | 4.3 |
| GPT-6 Sol | 500 | 2,500 | 4.3 |
| GPT-6 Luna | 25 | 125 | 0.21 |
| GPT-5.6 Sol | 1,250 | 7,500 | 11.9 |
| GPT-5.6 Terra | 500 | 3,000 | 4.8 |
| GPT-5.6 Luna | 50 | 300 | 0.48 |
| GPT-5.5 | 1,250 | 7,500 | 11.9 |
| GPT-5.4 | 625 | 3,750 | 5.9 |
| GPT-5.4 Mini | 187.5 | 1,125 | 1.8 |
| GPT-5.4 Nano | 50 | 312.5 | 0.49 |
| GPT-5.2 | 437.5 | 3,500 | 5.0 |
| GPT-5.1 | 312.5 | 2,500 | 3.6 |
| GPT-4o Miniडिफ़ॉल्ट | 37.5 | 150 | 0.28 |
| GPT-4o | 625 | 2,500 | 4.7 |
| GPT-4.1 Mini | 100 | 400 | 0.75 |
| GPT-4.1 | 500 | 2,000 | 3.8 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | 2,500 | 12,500 | 21.3 |
| Claude Opus 5.5 | 1,000 | 5,000 | 8.5 |
| Claude Sonnet 5.5 | 500 | 2,500 | 4.3 |
| Claude Fable 5 | 2,500 | 12,500 | 21.3 |
| Claude Opus 5 | 1,250 | 6,250 | 10.6 |
| Claude Sonnet 5 | 500 | 2,500 | 4.3 |
| Claude Opus 4.8 | 1,250 | 6,250 | 10.6 |
| Claude Opus 4.7 | 1,250 | 6,250 | 10.6 |
| Claude Sonnet 4.6 | 750 | 3,750 | 6.4 |
| Claude Opus 4.6 | 1,250 | 6,250 | 10.6 |
| Claude Opus 4.5 | 1,250 | 6,250 | 10.6 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | 1,000 | 5,000 | 8.5 |
| Gemini 3.8 Flash | 375 | 1,875 | 3.2 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 500 | 3,000 | 4.8 |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 75 | 625 | 0.89 |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 62.5 | 375 | 0.59 |
| Gemini 3 Flash Previewडिफ़ॉल्ट | 125 | 750 | 1.2 |
| Gemini 3.5 Flash | 375 | 2,250 | 3.6 |
| Gemini 2.5 Flash | 75 | 625 | 0.89 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 25 | 100 | 0.19 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | 75 | 300 | 0.56 |
| DeepSeek V4 Pro | 330 | 990 | 2.1 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | 500 | 1,500 | 3.3 |
| Grok 4.6 | 500 | 1,500 | 3.3 |
| Grok 4.5 | 500 | 1,500 | 3.3 |
| Grok 4.3 | 312.5 | 625 | 1.7 |
| Grok 4.20 Reasoning | 312.5 | 625 | 1.7 |
| Grok 4.20 Non-Reasoning | 312.5 | 625 | 1.7 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.8 Max | 500 | 1,500 | 3.3 |
| Qwen 3.7 Plus | 100 | 400 | 0.75 |
| Qwen Max | 400 | 1,600 | 3.0 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| GLM 5.3 | 350 | 1,100 | 2.3 |
| GLM 5.3 Flash | 37.5 | 125 | 0.26 |
| GLM 5.2 | 350 | 1,100 | 2.3 |
| मॉडल | इनपुट · पॉइंट्स/1M | आउटपुट · पॉइंट्स/1M | ≈ पॉइंट्स / विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| Kimi K3 | 750 | 3,750 | 6.4 |
| Kimi K2.6 | 237.5 | 1,000 | 1.8 |
अनुमान लगाएँ कि आपके कार्यभार की लागत कितनी होगी। प्रीसेट 30 दिनों के मापे गए वास्तविक औसत पर आधारित हैं; वास्तविक टोकन उपयोग बाज़ार की स्थितियों के साथ बदलता रहता है।
~3.5K इनपुट · 1K आउटपुट टोकन
प्रति रन 0.28 पॉइंट्स
Discord कनेक्ट करने पर +10 · X पर सत्यापित शेयर पर +10
बाज़ार डेटा पर कभी पॉइंट्स खर्च नहीं होते — चार्ट, कैंडल, संकेतक, रैंकिंग और कहानियाँ हमेशा मुफ़्त में ब्राउज़ की जा सकती हैं।
पॉइंट्स समाप्त होने पर स्वचालित पायलट और दैनिक सारांश अपने आप रुक जाते हैं; अधिक से अधिक चल रही कॉल पूरी होती है।
अधिक शक्तिशाली मॉडल अधिक पॉइंट्स खर्च करते हैं — एक आम तरीका है नियमित निगरानी के लिए हल्के मॉडल और अंतिम निर्णयों के लिए एक फ्लैगशिप मॉडल।
मॉडल जुड़ने या दरें बदलने पर यह पेज ताज़ा किया जाता है। पॉइंट्स सीमाएँ मुफ़्त योजना में हर दिन और प्लस व प्रो में हर बिलिंग चक्र के साथ रीसेट होती हैं।
दरें अंतिम बार 19/10/2026 को सत्यापित की गईं