सस्ती AI API असल में क्या बेच रही हैं। 142 लिस्टिंग जिन्हें हमने ब्लॉक किया।
किसी भी विक्रेता की क्षमता Zurelay के ग्राहक के लिए इस्तेमाल होने से पहले हम उसकी जाँच करते हैं। 30 सितंबर से 13 अक्टूबर, 2026 के बीच इन जाँचों में नए नामों से पुराने मॉडल, कोडिंग-एजेंट खाते, बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई टोकन गिनती और तय साइज़ से छोटी इमेज मिलीं। 5 अक्टूबर को हमने 142 लिस्टिंग पूरी तरह ब्लॉक कर दीं। यहाँ जानें कि वे क्या थीं, और ऐसी पाँच जाँचें जो आप किसी भी AI API पर कर सकते हैं।
प्रकाशित · Zurelay रिसर्च
- लिस्टिंग हमारी जाँच में नाकाम होने पर एक दिन में ब्लॉक की गईं
- 142
- लिस्टिंग हमारी जाँच में नाकाम होने पर एक दिन में ब्लॉक की गईं
- गिनती बढ़ा-चढ़ाकर बताने वाले विक्रेताओं के गिने हुए प्रॉम्प्ट टोकन
- 9–11.7×
- गिनती बढ़ा-चढ़ाकर बताने वाले विक्रेताओं के गिने हुए प्रॉम्प्ट टोकन
- Codex पर चलने वाले GPT में हर अनुरोध के साथ जोड़े गए छिपे हुए टोकन
- ~4,400
- Codex पर चलने वाले GPT में हर अनुरोध के साथ जोड़े गए छिपे हुए टोकन
- सही पाई गई लिस्टिंग को दूसरे बैकएंड पर जाने में लगा समय
- 1 रात
- सही पाई गई लिस्टिंग को दूसरे बैकएंड पर जाने में लगा समय
हमें क्या मिला
छह तरीके जिनसे लिस्टिंग का दावा गलत निकलता है। सभी असली जाँचों से मिले।
हमने दोबारा बेची जाने वाली क्षमता के एक बड़े मार्केटप्लेस और कुछ रीसेलर पर, हर मॉडल की सबसे सस्ती लिस्टिंग पहले जाँचीं। यहाँ वे पैटर्न हैं और जो हमने देखा।
- 01
नए नाम से पुराना या सस्ता मॉडल
सबसे आम फ़र्ज़ीवाड़ा डेमो में पकड़ना सबसे मुश्किल है: मॉडल असली है, बस वह नहीं जिसका नाम लिखा है. वह धाराप्रवाह जवाब देता है और अपना नाम वही बताता है जो लिस्टिंग में है. उसकी असलियत इस बात से खुलती है कि उसे क्या पता है और वह कैसे बना है.
- एक रीसेलर के “Claude Opus 5.5” रूट ने अलग-अलग समय की जानकारी वाले हमारे सवालों के जवाब बिल्कुल Claude Opus 4.7 जैसे दिए. उसकी जानकारी 2025 के मध्य तक ही थी.
- “Grok 4.7” लिस्टिंग को हाल के उन 18 तथ्यों में से सिर्फ़ 6 पता थे, जिन्हें असली मॉडल जानता है: यानी पुराना Grok.
- खुले बाज़ार में GPT-6 Astra बेचने वाली 21 लिस्टिंग में से 3 ने GPT-6 Luna के तौर पर जवाब दिया, जो OpenAI का कहीं सस्ता मॉडल है. जवाब के अपने model फ़ील्ड में यही लिखा था.
- तीन “Gemini 3.1 Pro” लिस्टिंग ने खुद को Gemini 3.8 Flash बताया, और Flash की रफ़्तार से चलीं.
- असली लिस्टिंग से सस्ती हर HY4 लिस्टिंग जाँच में नाकाम रही. ज़्यादातर किसी दूसरे वेरिएंट को नया नाम देकर बेच रही थीं, जिनकी टोकन गिनती अलग थी और “आप कौन हैं?” का जवाब भी अलग था.
- 02
API के नाम पर बेचे जा रहे कोडिंग-एजेंट खाते
कुछ विक्रेता अनुरोधों को Claude Code, Kiro या Codex जैसे कोडिंग-एजेंट सब्सक्रिप्शन से होकर भेजते हैं. मॉडल असली होता है, लेकिन उसके साथ उस प्रोडक्ट के अपने निर्देश भी आते हैं.
- Codex पर चलने वाली GPT लिस्टिंग में हर अनुरोध के साथ करीब 4,400 टोकन के छिपे हुए निर्देश जुड़ते हैं, और उनका बिल आपके इनपुट के तौर पर बनता है.
- ग्राहक की तय की गई पहचान (“आप Ava हैं, … के लिए सहायक”) दिए जाने पर भी ये रूट उस पहचान को छोड़कर अंतिम उपयोगकर्ता से कहते हैं “मैं Claude Code हूँ” या “मैं Codex हूँ”.
- कई GPT लिस्टिंग तब तक सही दिखती हैं जब तक अनुरोध स्ट्रीम नहीं किया जाता, और फिर वे Codex खाते पर चली जाती हैं. जो जाँच स्ट्रीमिंग के बिना की जाती है, उसमें यह पकड़ में नहीं आता.
- Kiro पर चलने वाली लिस्टिंग ने प्रॉम्प्ट की ऐसी गिनती बताई जो सही हो ही नहीं सकती, कुछ ने तो सिर्फ़ 1 टोकन बताया, और सटीक उत्तर वाले गणित के सवाल भी गलत किए.
- 03
टोकन की गिनती में गड़बड़ी
आप API की बताई गई टोकन गिनती के हिसाब से भुगतान करते हैं. कुछ विक्रेता इस्तेमाल से ज़्यादा टोकन बताते हैं, और ऐसा सिर्फ़ लंबे जवाबों में करते हैं, इसलिए छोटी जाँचों में सब सही दिखता है.
- कई Claude लिस्टिंग में जवाब लंबा होते ही प्रॉम्प्ट की गिनती 9 से 11.7 गुना तक बढ़ गई.
- इन्हीं लिस्टिंग ने आउटपुट की रफ़्तार 1,000 से 6,000 टोकन प्रति सेकंड बताई. कोई भी असली अत्याधुनिक मॉडल इतनी तेज़ी से स्ट्रीम नहीं करता.
- 04
तस्वीरों का आकार वह नहीं जिसके लिए आपने भुगतान किया
इमेज मॉडल की कीमत रिज़ॉल्यूशन के हिसाब से तय होती है, और तस्वीर के आयामों में धोखा देना आसान है क्योंकि लगभग कोई उन्हें मापता ही नहीं.
- कई “Nano Banana” लिस्टिंग ने हर माँगे गए आकार के लिए 1408 × 768 की तस्वीर लौटाई: किसी सस्ते मॉडल का आउटपुट. एक पर तो असली होने की $1,000 की गारंटी भी थी.
- ज़्यादातर “GPT Image” लिस्टिंग लगभग 1.5 मेगापिक्सेल से आगे नहीं जातीं. 4K माँगने पर 1672 × 941 मिलता है.
- कुछ लिस्टिंग सिर्फ़ 4K अनुरोधों की तस्वीरें अपस्केल करके “4K का सपोर्ट” देती हैं. 2048 × 1152 के अनुरोध पर अब भी छोटे आकार की तस्वीर मिलती है.
- 05
गड़बड़ी के संदेशों का बिल जवाबों की तरह
कुछ विक्रेता सफलता वाले स्टेटस के साथ अपना गड़बड़ी वाला पेज लौटाते हैं, इसलिए वह मॉडल के जवाब के तौर पर आता है और उसी तरह उसका बिल बनता है: “AI प्रदाता फ़िलहाल उपलब्ध नहीं है” के लिए पूरी कीमत.
- 06
आज सही, कल कुछ और
हर जाँच में पास होने वाली लिस्टिंग भी कभी भी अपना बैकएंड बदल सकती है. जो रूट 30 सितंबर को सही थे, वे अगली सुबह तक कोडिंग-एजेंट खाते से जवाब दे रहे थे. इनमें हमारी मंज़ूरी वाली हर Claude Opus 4.8 लिस्टिंग शामिल थी. लॉन्च के समय एक बार जाँच कर लेना काफ़ी नहीं है.
अपनी API जाँचें
किसी भी AI API के लिए पाँच जाँचें। दस मिनट, कुछ सेंट।
इनमें से किसी के लिए खास टूल नहीं चाहिए: बस एक API कुंजी, कुछ रिक्वेस्ट और इस्तेमाल के वे आँकड़े जो हर रिस्पॉन्स में पहले से होते हैं।
- 1
“hi” के टोकन गिनें
बिना किसी सिस्टम प्रॉम्प्ट के “hi” भेजें और usage.prompt_tokens देखें. असली मॉडल करीब 10 बताते हैं. सैकड़ों या हज़ारों का मतलब है छिपे हुए निर्देश, जिनके लिए आप हर कॉल पर भुगतान करते हैं, और अगर आपका प्रॉम्प्ट बढ़ने पर भी गिनती नहीं बढ़ती, तो वह मनगढ़ंत है.
- 2
वह पूछें जो उसे पता होना चाहिए
मॉडल के रिलीज़ होने से पहले के कुछ महीनों की घटनाओं के बारे में पूछें, जिनके जवाब आप जाँच सकें. उसकी जानकारी की आखिरी तारीख न पूछें: मॉडल अक्सर इसे गलत बताते हैं. पुराने मॉडल को कम जानकारी होती है, और यह दिख जाता है.
- 3
model फ़ील्ड पढ़ें
जवाब में उस मॉडल का नाम होता है जिसने जवाब दिया. वहाँ किसी सस्ते संबंधित मॉडल का नाम होना मॉडल बदलने का सबसे साफ़ सबूत है, और कुछ विक्रेता इसे छिपाने की भी ज़हमत नहीं उठाते.
- 4
लंबे जवाब में लगने वाला समय मापें
लंबा जवाब माँगें, उसे स्ट्रीम करें, और आउटपुट टोकन को उसमें लगे सेकंड से भाग दें. प्रति सेकंड हज़ारों टोकन, या आपके भेजे हुए प्रॉम्प्ट से कहीं ज़्यादा गिनती का मतलब है कि इस्तेमाल बढ़ा-चढ़ाकर बताया जा रहा है.
- 5
अपनी तस्वीरों का आकार मापें
जनरेट की गई इमेज खोलें और देखें कि उसका पिक्सेल साइज़ आपके बताए साइज़ से मेल खाता है या नहीं। एक से ज़्यादा साइज़ पर यह जाँच करें। अगर आप कोई भी साइज़ माँगें और इमेज हमेशा एक ही साइज़ की मिले, तो वह सस्ता मॉडल है।
हम कैसे जाँचते हैं
हर रूट, हर दिन। पहले भी, बाद में भी।
किसी रूट पर रिक्वेस्ट भेजने से पहले उसे कई जाँचों में पास होना होता है: अलग-अलग सिस्टम प्रॉम्प्ट और भूमिकाओं में पहचान की जाँच, तारीख से जुड़ी जानकारी के ऐसे सवाल जिनके जवाब हमें पता हैं, एक ही सटीक जवाब वाली समस्याएँ, टूल कॉल, मॉडल के पढ़ने वाली इमेज, PDF, ऑडियो और वीडियो, और छोटे व लंबे जवाबों पर टोकन गिनती और स्पीड की जाँच—स्ट्रीमिंग के साथ भी और बिना भी। इमेज रूट को कई साइज़ पर मापा जाता है।
ये जाँचें हर दिन दोहराई जाती हैं, क्योंकि विक्रेता बदलते रहते हैं कि किसी लिस्टिंग के पीछे कौन-सा मॉडल चल रहा है। जाँच में फ़ेल होने वाले रूट को इस्तेमाल से हटा दिया जाता है, उसकी रिक्वेस्ट दूसरे रूट पर भेजी जाती हैं और ग्राहकों से नाकाम कोशिशों का शुल्क नहीं लिया जाता। जाँच के सटीक तरीके प्रकाशित नहीं किए जाते, ताकि उन्हें चकमा न दिया जा सके। मॉडल की पुष्टि कैसे की जाती है।
इन नतीजों के बारे में। ये 30 सितंबर से 13 अक्टूबर, 2026 के बीच हमारी अपनी जाँच से मिले हैं, जो ज़्यादातर दोबारा बेची जाने वाली क्षमता के एक बड़े मार्केटप्लेस पर की गई थी। यह रैंडम सैंपल नहीं है: हमने सबसे सस्ती लिस्टिंग पहले जाँचीं, और नकली मॉडल वहीं ज़्यादा मिलते हैं। हम विक्रेताओं के नाम नहीं बताते; एक जैसे पैटर्न अलग-अलग विक्रेताओं में दोहराए जाते हैं।
Zurelay मॉडल को लिस्ट कीमत से कम पर बेचता है, और उनके पीछे का हर रूट पहले इन जाँचों में पास होता है। सभी मॉडल और उनकी कीमतें देखें।
अपनी API कुंजी पाएँअक्सर पूछे जाने वाले सवाल
नकली मॉडल से जुड़े सवाल।
कुछ और पूछना है? हमारी टीम से पूछें और हम ईमेल से जवाब देंगे.
क्या सस्ती AI API धोखाधड़ी हैं?
सभी नहीं। मॉडल की क्षमता अक्सर प्रीपेड क्रेडिट, तय खर्च वाले अनुबंध और ज़्यादा इस्तेमाल पर मिलने वाली दरों के ज़रिए पहले से खरीदी जाती है। विक्रेता जो क्षमता इस्तेमाल नहीं करते, उसे लिस्ट कीमत से कम पर बेच देते हैं। समस्या यह है कि इन्हीं मार्केटप्लेस पर नए नामों से पुराने मॉडल, कोडिंग-एजेंट खाते और बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई टोकन गिनती भी मिलती है। इनमें फ़र्क करने का एकमात्र तरीका है हर लिस्टिंग की जाँच करना, और लगातार करते रहना।
Zurelay नकली मॉडल को कैसे दूर रखता है?
हर रूट को रिक्वेस्ट भेजने से पहले और उसके बाद हर दिन जाँचा जाता है। इसमें पहचान, तारीख से जुड़ी जानकारी, तर्क क्षमता, टोकन गिनती और इमेज साइज़ की जाँच होती है—स्ट्रीमिंग के साथ भी और बिना भी। जाँच में फ़ेल होने वाले रूट को इस्तेमाल से हटा दिया जाता है, नाकाम कोशिशों वाली रिक्वेस्ट दूसरे रूट पर भेजी जाती हैं और ग्राहकों से उन कोशिशों का शुल्क नहीं लिया जाता। 5 अक्टूबर को हमने जाँच में फ़ेल हुई 142 लिस्टिंग को ब्लॉक भी कर दिया, ताकि वे दोबारा इस्तेमाल में न आ सकें।
आप जाँच के सटीक तरीके प्रकाशित क्यों नहीं करते?
विक्रेता अपने नकली मॉडल को उन जाँचों में पास होने के हिसाब से ढाल लेंगे। हम बताते हैं कि हर तरह की जाँच क्या पकड़ती है, और इस पेज की पाँच जाँच कोई भी कर सकता है।
आप विक्रेताओं के नाम क्यों नहीं बताते?
विक्रेता बदलते रहते हैं कि किसी लिस्टिंग के पीछे कौन-सा मॉडल चल रहा है। इसलिए जो नाम एक दिन खराब था, वह अगले दिन सही हो सकता है, और इसका उलटा भी। काम की चीज़ है गड़बड़ियों के पैटर्न, जो अलग-अलग विक्रेताओं में दोहराए जाते हैं।
अगर मेरा प्रोवाइडर इन जाँचों में फ़ेल हो जाए, तो मुझे क्या करना चाहिए?
प्रोवाइडर को रिक्वेस्ट ID और ये आँकड़े भेजें: “hi” के लिए प्रॉम्प्ट टोकन, model फ़ील्ड और स्पीड। जो प्रोवाइडर अपने रूट की जाँच करता है, वह बता सकता है कि रिक्वेस्ट किस रूट ने पूरी की और उसे इस्तेमाल से हटा सकता है। अगर वह आँकड़ों की वजह नहीं बता पाता, तो कोई दूसरा प्रोवाइडर चुनें।
पूरी कीमत देना बंद करें.
आज से बचत शुरू करें.
सेकंडों में एक कुंजी बनाएं, अपने मौजूदा SDK को Zurelay से जोड़ें, और पहले टोकन से ही हर अनुरोध पर 90% तक कम खर्च करें.