AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
शोधकर्ता वास्तव में कितना मुफ्त AI क्रेडिट प्राप्त कर सकते हैं?
अधिकांश शोधकर्ता एक बार में चार से पाँच अंकों का मुफ्त AI क्रेडिट जमा कर सकते हैं, क्योंकि मॉडल लैब, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, GPU विक्रेता और सार्वजनिक कम्प्यूट पहलें अलग-अलग अकादमिक ट्रैक चलाती हैं जो एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करते हैं।
कोई भी एक कार्यक्रम लैब के पूरे वर्ष को कवर नहीं करता है। जो पैटर्न काम करता है वह तीन या चार मध्यम अनुदान हैं जो बिल की विभिन्न परतों को कवर करते हैं, जिन्हें विभिन्न चक्रों पर नवीनीकृत किया जाता है, बजाय इसके कि एक बड़ा अनुदान हो जो एक साथ समाप्त हो जाए।
अधिक कठिन समस्या खोज है। अनुसंधान ट्रैक चुपचाप घोषित किए जाते हैं, सबडोमेन पर बैठे होते हैं जिनसे कोई लिंक नहीं करता है, और शायद ही कभी स्टार्टअप क्रेडिट राउंडअप में दिखाई देते हैं जो खोज पर हावी होते हैं। AI Perks 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट को ट्रैक करता है, जिसमें अकादमिक और अनुसंधान ट्रैक शामिल हैं जिन्हें अधिकांश सूचियों में पूरी तरह से छोड़ दिया जाता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
कौन से प्रदाता शोधकर्ताओं के लिए मुफ्त AI क्रेडिट प्रदान करते हैं?
विश्वसनीय स्रोत चार समूहों में आते हैं: फ्रंटियर मॉडल लैब, हाइपरस्केल क्लाउड, GPU और अनुमान विक्रेता, और सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित कम्प्यूट पहल। प्रत्येक एक अलग लाइन आइटम को कवर करता है, यही कारण है कि वे स्टैक करते हैं।
नीचे दिए गए अनुदान आकार देखे गए बैंड हैं, प्रकाशित मूल्य सूची नहीं। प्रदाता परियोजना के लिए पुरस्कार का आकार तय करते हैं, और एक ही कार्यक्रम एक एकल पीएचडी छात्र और एक वित्त पोषित बहु-वर्षीय लैब के लिए बहुत अलग संख्याएँ उत्पन्न कर सकता है।
| प्रदाता | क्रेडिट क्या कवर करता है | विशिष्ट अनुदान आकार | सबसे मजबूत |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API टोकन | व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए मामूली, वित्त पोषित कार्य के लिए चार से पाँच अंक | लंबी-संदर्भ दस्तावेज़ विश्लेषण, सुरक्षा और व्याख्यात्मकता अनुसंधान |
| OpenAI | GPT मॉडल API उपयोग | निश्चित अनुदान, प्रति स्वीकृत परियोजना आम तौर पर कम चार अंकों में | पायलट अध्ययन, बेंचमार्क पुनरुत्पादन |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, साथ ही सामान्य GPU और TPU कम्प्यूट | प्रत्यक्ष चार अंकों के मध्य, एक संस्थान के माध्यम से बड़े | एक ही बिल पर मॉडल और प्रशिक्षण कम्प्यूट की आवश्यकता वाली टीमें |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI और Azure कम्प्यूट | अक्सर एक डॉलर राशि के बजाय उपयोग आवंटन के रूप में प्रदान किया जाता है | विश्वविद्यालय-स्तर की संस्थागत पहुंच |
| AWS | Bedrock मॉडल साथ ही व्यापक AWS एस्टेट | ट्रैक और क्षेत्र के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न होता है | उन लैब के लिए जिनके पास पहले से ही AWS पर डेटा पाइपलाइन हैं |
| NVIDIA | GPU घंटे और DGX-क्लास क्लाउड एक्सेस | हार्डवेयर या कम्प्यूट आवंटन, डॉलर क्रेडिट नहीं | प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग रन, API कॉल नहीं |
| Hugging Face | होस्टेड अनुमान और सामुदायिक GPU अनुदान | छोटे, तेज, नवीकरणीय | ओपन डेटासेट, मॉडल रिलीज़, सार्वजनिक डेमो |
| Together AI, Groq, Fireworks | ओपन-वेट मॉडल अनुमान | उदार मुफ्त टियर प्लस विवेकाधीन अनुसंधान क्रेडिट | Llama और Mistral वर्ग मॉडल पर उच्च-मात्रा बैच अनुमान |
| राष्ट्रीय कम्प्यूट पहल (अमेरिका, यूरोपीय संघ, यूके) | पूल की गई सार्वजनिक GPU क्षमता | GPU घंटों में आवंटन, राउंड में प्रदान किया गया | प्रशिक्षण रन जिन्हें कोई एकल विक्रेता अनुदान कवर नहीं करेगा |
नियम एक ट्रैक से दूसरे ट्रैक में तेजी से भिन्न होते हैं, और एक पुरस्कार से जुड़ी शर्तें शायद ही कभी वे होती हैं जिनकी आवेदक उम्मीद करते हैं। प्रत्येक के लिए वर्तमान शर्तें getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
क्यों अनुसंधान AI खर्च पैमाने पर अलग व्यवहार करता है
अनुसंधान खर्च रैखिक के बजाय स्पाइकी (spiky) होता है, क्योंकि मूल्यांकन हर बार संकेत, एक मॉडल या पैरामीटर बदलने पर पूरे डेटासेट को फिर से चलाता है। एक उत्पाद टीम का बिल उपयोगकर्ताओं के साथ बढ़ता है। एक लैब का बिल प्रायोगिक स्थितियों की संख्या के साथ बढ़ता है, जो कहीं अधिक तेजी से चक्रवृद्धि होता है।
यह सबसे बड़ा कारण है कि शोधकर्ता कम आंकते हैं कि उन्हें क्या चाहिए:
| लागत चालक | अनुसंधान में यह क्यों काटता है | व्यावहारिक प्रभाव |
|---|---|---|
| Ablations | प्रत्येक संस्करण पूर्ण मूल्यांकन सेट को फिर से चलाता है | एक तालिका एकल पास की तुलना में 10x से 30x अधिक लागत वाली हो सकती है |
| Reproducibility | परिणाम महीनों बाद पुनरुद्धार का सामना करना चाहिए | वही खर्च दो बार, कभी-कभी तीन बार होता है |
| Long context | पेपर, ट्रांसक्रिप्ट और कोडबेस विंडो को भरते हैं | प्रति-कॉल लागत मूल्य निर्धारण सीमा के शीर्ष के पास आती है |
| Human-in-the-loop labelling | मॉडल-सहायता प्राप्त एनोटेशन पूरे कॉर्पस में चलता है | मात्रा, जटिलता नहीं, बिल को चलाती है |
| Reviewer requests | राउंड दो ऐसे प्रयोगों के लिए पूछता है जिनका आपने बजट नहीं बनाया था | बिल अनुदान वर्ष बंद होने के बाद आता है |
दो व्यावहारिक परिणाम। पहला, समान कुल मात्रा में इंटरैक्टिव कॉल की तुलना में बैच और कतारबद्ध अनुमान नाटकीय रूप से सस्ता है, और अधिकांश अनुसंधान वर्कलोड प्रकृति से बैच हैं। दूसरा, क्रेडिट प्रयोगों के दौरान के बजाय उनसे पहले आने पर कहीं अधिक मूल्यवान होते हैं, जो समय को रणनीति का हिस्सा बनाता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
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Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
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Anthropic $20,000
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AWS $300,000
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अनुसंधान क्रेडिट किसके साथ स्टैक करते हैं?
मॉडल क्रेडिट, कम्प्यूट क्रेडिट और टूलिंग क्रेडिट तीन अलग-अलग बिल हैं, और केवल एक को रखने वाली लैब अभी भी वास्तविक पैसा देती है।
एक विशिष्ट अनुसंधान स्टैक में चार परतें होती हैं:
- मॉडल एक्सेस: Anthropic, OpenAI, Google या ओपन-वेट होस्ट से API टोकन
- कम्प्यूट: प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और स्व-होस्टेड किसी भी चीज़ के लिए GPU घंटे
- डेटा और स्टोरेज: ऑब्जेक्ट स्टोरेज, वेक्टर डेटाबेस, प्रबंधित Postgres
- टूलिंग: प्रयोग ट्रैकिंग, एनोटेशन, ऑर्केस्ट्रेशन, अवलोकन
अंतिम दो परतों में अधिकांश विक्रेता अकादमिक या ओपन-सोर्स टियर चलाते हैं जो उनके स्टार्टअप टियर की तुलना में अधिक उदार होते हैं और प्रकाशित कार्य के लिए अक्सर पूरी तरह से मुफ्त होते हैं। वे वे परतें भी हैं जिन्हें शोधकर्ता पूछना भूल जाते हैं, क्योंकि हेडलाइन संख्या हमेशा मॉडल क्रेडिट पर होती है।
संस्थागत और व्यक्तिगत अनुदान भी आमतौर पर स्टैक होते हैं। एक विभाग-स्तर का क्लाउड आवंटन आम तौर पर व्यक्तिगत क्रेडिट का उपभोग नहीं करता है जो एक शोधकर्ता को उनके अपने प्रोजेक्ट के लिए प्रदान किया जाता है। AI Perks ट्रैक करता है कि कौन सी श्रेणियां संगत हैं और कौन सी परस्पर अनन्य हैं।
क्यों समय तय करता है कि अनुदान कितना मूल्यवान है
लीड टाइम, हेडलाइन वैल्यू नहीं, यह तय करता है कि लैब अनुदान क्रेडिट का कितना खर्च कर पाती है। समान आकार के दो पुरस्कार बहुत अलग मूल्य के होते हैं, जो इस बात पर निर्भर करता है कि वे जिन प्रयोगों को फंड करना चाहते हैं, उनके संबंध में कहां आते हैं।
तीन चीजें अनुसंधान क्रेडिट को असामान्य रूप से समय-संवेदनशील बनाती हैं:
धीमे ट्रैक और तत्काल ट्रैक विपरीत विफलता मोड हैं। कुछ पुरस्कार समीक्षा राउंड में तय किए जाते हैं और अपनी गति से उत्तर देते हैं। अन्य एक मिनट में दावा किए जाते हैं और स्वीकार होने के क्षण से गिनती शुरू हो जाती है। एक लैब जो दोनों के साथ समान व्यवहार करती है, उन लोगों की प्रतीक्षा करती है जिनकी उसे जल्दी आवश्यकता थी और उन लोगों को जला देती है जिनकी उसे देर से आवश्यकता थी।
टूलिंग और डेटा परत शांत है। हेडलाइन मॉडल क्रेडिट की तुलना में इसे कम आंकना आसान है, और यह वह परत है जो आवर्ती लागतों को हटा देती है जो मॉडल क्रेडिट के चले जाने के लंबे समय बाद तक जीवित रहती हैं।
कार्यक्रम चलते हैं। स्टार्टअप कार्यक्रमों की तुलना में अनुसंधान ट्रैक बहुत अधिक बार खुलते, बंद होते और आकार बदलते हैं, और एक छूटा हुआ विंडो एक पूर्ण अनुदान चक्र की लागत हो सकती है। कौन से ट्रैक अभी लाइव हैं, और शोधकर्ता योग्य लोगों से सबसे अधिक लाभ कैसे प्राप्त करते हैं, AI Perks द्वारा बनाए रखा जाता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
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Claude (via program) $100,000
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AWS $300,000
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शोधकर्ता मुफ्त AI क्रेडिट के बारे में क्या गलत समझते हैं
सबसे महंगा गलती क्रेडिट को छूट के बजाय समय सीमा के रूप में मानना है। उनमें से लगभग सभी समय-सीमा वाले होते हैं, और अप्रयुक्त क्रेडिट बस प्रदाता को वापस कर दिया जाता है।
आवर्ती त्रुटियाँ:
एक प्रदाता को आवेदन करना। इस बात को बनाने के लिए कहीं भी अनुमोदन दरें पर्याप्त उच्च नहीं हैं कि एक एकल आवेदन एक रणनीति है। तीन स्वीकृतियों के साथ चार आवेदन एक सावधानीपूर्वक पॉलिश सबमिशन को मात देते हैं।
यह मानना कि एक स्टार्टअप कार्यक्रम शिक्षाविदों को बाहर करता है। कई नहीं करते हैं, विशेष रूप से स्पिन-आउट, लैब-संबद्ध कंपनियों और अपने स्वयं के काम का व्यावसायीकरण करने वाले शोधकर्ताओं के लिए। AI Perks पर ट्रैक किए गए $7.7M का एक आश्चर्यजनक हिस्सा उन शोधकर्ताओं के लिए खुला है जो मानते हैं कि यह उनके लिए नहीं है।
ओपन-वेट मॉडल को अनदेखा करना। बहुत सारे अनुसंधान वर्कलोड फ्रंटियर मूल्य निर्धारण के एक अंश पर ओपन-वेट मॉडल पर पूरी तरह से अच्छी तरह से चलते हैं। उन कॉलों के लिए फ्रंटियर क्रेडिट आरक्षित करना जिन्हें वास्तव में फ्रंटियर क्षमता की आवश्यकता होती है, प्रभावी रनवे को दोगुना कर सकता है।
पेपर के लिए बजट बनाना, न कि प्रत्युत्तर के लिए। समीक्षक-अनुरोधित प्रयोग नियमित रूप से क्रेडिट समाप्त होने के बाद आते हैं। एक आरक्षित रखें।
कभी भी फिर से आवेदन न करना। नवीनीकरण और दूसरे अनुदान आम हैं, और अधिकांश शोधकर्ता कभी पूछते ही नहीं हैं। प्रकाशित आउटपुट के साथ एक पूर्ण परियोजना पहले अनुदान जीतने वाले की तुलना में एक मजबूत आवेदन है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या मुझे अनुसंधान AI क्रेडिट प्राप्त करने के लिए विश्वविद्यालय से संबद्धता की आवश्यकता है?
हमेशा नहीं। कुछ ट्रैक विश्वविद्यालयों से परे देखते हैं और अन्य नहीं, और जो करते हैं वे संस्थागत ईमेल पते की तुलना में आउटपुट के सार्वजनिक रिकॉर्ड को अधिक महत्व देते हैं। यह प्रदाताओं के बीच इतना भिन्न होता है कि ट्रैक-दर-ट्रैक जांचना सार्थक है बजाय इसके कि किसी भी तरह से अनुमान लगाया जाए। कौन से ट्रैक गैर-संबद्ध शोधकर्ताओं के लिए खुले हैं, getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
शोधकर्ताओं के लिए मुफ्त AI क्रेडिट कुल मिलाकर कितने मूल्य के हैं?
आवेदन का एक अच्छी तरह से क्रमबद्ध सेट आम तौर पर किसी भी एक समय में चार से पांच अंकों की सीमा में आता है, जिसमें सार्वजनिक कम्प्यूट आवंटन डॉलर के बजाय GPU घंटे जोड़ते हैं। वित्त पोषित लैब उच्च तक पहुँचती हैं। AI Perks 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट को ट्रैक करता है, जिसमें अनुसंधान ट्रैक भी शामिल हैं जिन्हें अधिकांश राउंडअप पूरी तरह से छोड़ देते हैं।
क्या मैं अपने लैब से स्पिन आउट किए गए स्टार्टअप के लिए अनुसंधान क्रेडिट का उपयोग कर सकता हूँ?
आमतौर पर एक ही अनुदान पर नहीं। अधिकांश प्रदाताओं पर डिजाइन द्वारा अनुसंधान ट्रैक और वाणिज्यिक ट्रैक अलग रखे जाते हैं। बेहतर मार्ग दोनों को रखना है: अकादमिक कार्य के लिए एक शोध पुरस्कार और कंपनी के लिए एक अलग स्टार्टअप ट्रैक। दोनों शायद ही कभी संघर्ष करते हैं, और श्रेणियां getaiperks.com पर मैप की जाती हैं।
क्या ओपन-वेट मॉडल फ्रंटियर क्रेडिट के लिए एक वास्तविक विकल्प हैं?
अनुसंधान के बहुत सारे के लिए, हाँ। वर्गीकरण, निष्कर्षण, एम्बेडिंग और थोक एनोटेशन फ्रंटियर मूल्य निर्धारण के एक अंश पर ओपन-वेट मॉडल पर अच्छी तरह से चलते हैं। फ्रंटियर मॉडल लंबी-संदर्भ तर्क और कठिन पीढ़ी पर अपनी लागत अर्जित करते हैं। दोनों के बीच कार्यभार को विभाजित करना यह है कि लैब एक निश्चित क्रेडिट अनुदान को पूरे वर्ष तक कैसे चलाते हैं।
जब अनुसंधान क्रेडिट समाप्त हो जाते हैं तो क्या होता है?
लगभग हर कार्यक्रम में अप्रयुक्त क्रेडिट जब्त कर लिया जाता है, और विस्तार अच्छे रूप में विवेकाधीन होते हैं। यही कारण है कि अनुक्रमण कुल मूल्य से अधिक महत्वपूर्ण है: प्रयोगों को डिजाइन करने से पहले दावा किया गया अनुदान अक्सर आधा बर्बाद हो जाता है। समाप्ति व्यवहार प्रदाता के अनुसार तेजी से भिन्न होता है, इसलिए अनुदान स्वीकार करने के बाद इसके बजाय पहले इसकी पुष्टि करें।
क्या GPU अनुदान और API क्रेडिट एक ही चीज के रूप में गिने जाते हैं?
नहीं, और उन्हें भ्रमित करना एक आम योजना त्रुटि है। GPU आवंटन प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और स्व-होस्टेड अनुमान को कवर करते हैं। API क्रेडिट होस्टेड मॉडल के कॉल को कवर करते हैं। दोनों करने वाली लैब को दोनों की आवश्यकता होती है, और केवल एक रखने से दूसरे पर लाइव बिल रह जाता है।
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