अपने काम के लिए Rivya AI मॉडल चुनें

पहले तय करें कि आपको क्या नतीजा चाहिए और आपके पास कौन-सी सामग्री है। फिर AI मॉडल सूची में ऐसा मॉडल खोजें जो उन इनपुट को स्वीकार करता हो और अभी वह काम कर सकता हो। सूची में नाम होने से उपलब्धता, गुणवत्ता या API समर्थन की गारंटी नहीं मिलती।

मॉडल की तुलना से पहले काम तय करें

काम को एक वाक्य में लिखें। “इस स्वीकृत उत्पाद फ़ोटो में गति जोड़नी है” कहना “AI से कुछ बनाना है” से अधिक उपयोगी है: इसमें इनपुट और अपेक्षित नतीजा दोनों स्पष्ट हैं।

वीडियो-टू-वीडियो, गति पर नियंत्रण और रिकॉर्डिंग की सफ़ाई अलग काम हैं। केवल एक ही माध्यम में आउटपुट देने के कारण किसी मॉडल को दूसरे का विकल्प न मानें। ElevenLabs Sound Effect V2 और Audio Isolation अभी रुके हुए हैं; Suno Sounds नई ध्वनियाँ बनाने के लिए है, मौजूदा रिकॉर्डिंग साफ़ करने या उसमें से ध्वनि अलग करने के लिए नहीं।

गणना या चरणबद्ध तर्क के लिए AI Calculator और AI Solver निर्धारित चैट मॉडल को काम के अनुसार विशेष निर्देश देते हैं। ये अलग मीडिया जनरेटर नहीं हैं; इनके उत्तरों की भी जाँच ज़रूरी है।

खोज और फ़िल्टर से विकल्प कम करें

मॉडल सूची में यह क्रम अपनाएँ:

1. आउटपुट की श्रेणी चुनें: चैट, इमेज, वीडियो या ऑडियो।

2. ज़रूरत हो तो इनपुट फ़िल्टर चुनें: टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो या संदर्भ सामग्री।

3. मॉडल का नाम या काम से जुड़ा छोटा वाक्यांश खोजें। खोज सूची के टेक्स्ट से मिलान करती है; वह यह जाँचकर नहीं बताती कि मॉडल आपका अनुरोध पूरा कर पाएगा।

4. चुने हुए मॉडल का विवरण पेज खोलकर वर्तमान स्थिति, मोड और इनपुट की शर्तें देखें।

नतीजों की संख्या मिलती-जुलती प्रविष्टियों की संख्या है; इसमें अनुपलब्ध मॉडल भी हो सकते हैं। कोई सामान्य इनपुट लेबल उस इनपुट से जुड़े हर काम का समर्थन नहीं दर्शाता। क्रेडिट की जानकारी तुलना में मदद करती है, लेकिन सूची सबसे सस्ते मॉडल की गारंटी वाली रैंकिंग या काम पूरा होने के समय की तुलना नहीं देती।

कुछ न मिले तो खोज और फ़िल्टर हटाकर अधिक सामान्य शब्द आज़माएँ। सिर्फ़ खोज का टेक्स्ट मिटाने पर श्रेणी और इनपुट फ़िल्टर बने रहते हैं; नतीजों वाले हिस्से का रीसेट तीनों हटाता है। मौजूदा पेज का पता कॉपी करके खोज और फ़िल्टर साझा कर सकते हैं, लेकिन बाद में उससे मिलने वाली प्रविष्टियाँ बदल सकती हैं।

मॉडल पेज और इनपुट की शर्तें जाँचें

काम की तैयारी से पहले मॉडल की उपलब्धता देखें। रुके हुए या जल्द आने वाले मॉडल का पेज सार्वजनिक हो सकता है, फिर भी वह नया अनुरोध स्वीकार नहीं करता। क्रेडिट खरीदने से वह चालू नहीं होता।

उपलब्ध मॉडल के पेज पर काम का विवरण, मोड, इनपुट का सार, प्रॉम्प्ट की शर्तें और जहाँ दिए हों वहाँ सामान्य प्रश्न पढ़ें। फिर Studio का वास्तविक फ़ॉर्म देखें और जाँचें:

• काम के लिए प्रॉम्प्ट, फ़ाइल, URL या कई इनपुट साथ में चाहिए या नहीं।

• फ़ाइल का प्रकार, संख्या, आकार और अवधि की सीमाएँ; सभी अपलोड पूरे हुए हैं या नहीं।

• चुने हुए मोड में कौन-से पैरामीटर और उनके संयोजन स्वीकार होते हैं।

• हर संदर्भ की भूमिका: विषय, चित्र की बनावट, शैली, गति या ऑडियो स्रोत।

इसके लिए मॉडल फ़ील्ड और पैरामीटर, संदर्भ और अपलोड तथा इमेज संदर्भ देखें। संदर्भ दिशा दे सकता है, लेकिन लोगो, अक्षरों, आकार या उत्पाद की पहचान हूबहू बने रहने की गारंटी नहीं देता। परिणाम सौंपने से पहले महत्वपूर्ण विवरण मूल फ़ाइल से मिलाएँ।

एक जैसे लक्ष्य के लिए लागत की तुलना करें

छोटी क्लिप, लंबी क्लिप और चैट का जवाब अलग इकाइयों में काम हैं। पहले अपेक्षित आउटपुट और ज़रूरी सेटिंग समान रखें, फिर उपयुक्त मॉडलों में दिख रहे वास्तविक क्रेडिट अनुमान की तुलना करें। कम रिज़ॉल्यूशन के मसौदे को लंबे, अधिक रिज़ॉल्यूशन वाले अंतिम आउटपुट के बराबर न मानें।

मीडिया का अनुमान मॉडल, सेटिंग, इनपुट की अवधि या टेक्स्ट पर निर्भर हो सकता है। चैट की लागत टोकन और बातचीत के संदर्भ पर निर्भर हो सकती है। सूची की क्रेडिट जानकारी शुरुआती संकेत है; आरक्षित क्रेडिट और अंतिम हिसाब के लिए मौजूदा फ़ॉर्म तथा क्रेडिट और बिलिंग देखें।

जहाँ नतीजा इस्तेमाल होगा, उसके अनुसार गुणवत्ता, अवधि और पक्षानुपात चुनें। कम सेटिंग तभी उपयोगी है जब उससे ज़रूरी कसौटी परख सकें। अधिक क्रेडिट, अधिक रिज़ॉल्यूशन या लंबी क्लिप अपने आप गलत निर्देश ठीक नहीं करते और बेहतर नतीजे की गारंटी नहीं देते।

काम बढ़ाने से पहले एक सीमित प्रयास परखें

वास्तविक काम का छोटा रूप आज़माएँ और पहले तय करें कि स्वीकार्य परिणाम कैसा होगा। उदाहरण के लिए, स्वीकृत बोतल की फ़ोटो में गति जोड़नी हो तो देखें कि उपयुक्त इमेज-टू-वीडियो मॉडल माँगी गई गति के साथ बोतल का आकार और पढ़ने योग्य लेबल बनाए रखता है या नहीं। यह जाँचने का सुझाया तरीका है, किसी परीक्षण का मापा हुआ परिणाम या मॉडल रैंकिंग नहीं।

प्रॉम्प्ट, मूल फ़ाइलें और चुनी हुई सेटिंग सहेजें। तय कसौटी पर नतीजा जाँचें। कमी हो तो संभावित कारण चुनें—इनपुट की गुणवत्ता, निर्देश, सेटिंग या मॉडल की सीमा—और अगले प्रयास में एक संबंधित चीज़ बदलें। हर नया अनुरोध क्रेडिट खर्च कर सकता है; पुराने अनुरोध की स्थिति स्पष्ट न हो तो उसे दोबारा भेजने से पहले स्थिति स्पष्ट होने दें।

मॉडल बदलने पर सेटिंग रीसेट हो सकती हैं या असंगत संदर्भ हट सकते हैं। बदलाव के बाद पूरा फ़ॉर्म दोबारा जाँचें। उपयोगी नतीजे आउटपुट डाउनलोड के अनुसार सहेजें; इतिहास पूरे प्रोजेक्ट का बैकअप नहीं है। काम के आधार पर चयन के और उदाहरण सही मॉडल कैसे चुनें में मिलेंगे।

किसी खास मॉडल के दस्तावेज़ खोजें

मॉडल का विवरण पेज उसके परिचय और वर्तमान उपयोग की जानकारी का शुरुआती स्रोत है। उसी संस्करण के उपलब्ध मोड, इनपुट, पैरामीटर और सामान्य प्रश्न देखें; एक मॉडल परिवार की सामान्य क्षमताएँ उसके हर संस्करण में होने की धारणा न बनाएँ।

डेवलपर एकीकरण के लिए API मॉडल और API मॉडल संदर्भ भी देखें। हर /docs/api/models/{id} पेज संबंधित मॉडल के API फ़ील्ड और इनपुट संबंधी जानकारी देता है। सूची में होना पर्याप्त नहीं है: अनुरोध का उदाहरण चुनने से पहले api_status, supports_direct_generation और api_input_status जाँचें। केवल टेक्स्ट वाला मोड चलने पर भी संदर्भ वाले मोड के लिए Files API की ज़रूरत हो सकती है।

मॉडल ID API सूची से लें, दिखने वाले नाम से अनुमान न लगाएँ। Studio में उपयोग और API में इनपुट समर्थन अलग-अलग जाँच हैं। अभी कोई उपलब्ध मॉडल आपके काम और इनपुट दोनों को स्वीकार नहीं करता तो Rivya में सीधा विकल्प न भी हो; केवल मॉडल का नाम बदलने से यह अंतर दूर नहीं होगा।