उच्चआप पीक दर चुका रहे हैं, जिसकी ज़रूरत नहीं थी≈ $34/माह
समय-आधारित दर वाले मॉडलों पर आपका 61% ख़र्च पीक विंडो में पड़ा, जहाँ वही टोकन दोगुने तक महँगे हैं।
जिस काम पर नज़र रखने की ज़रूरत नहीं — टेस्ट, माइग्रेशन, डॉक्स — उसे ऑफ़-पीक घंटे में चलाएँ।
ओपन सोर्स · आपकी अपनी मशीन पर चलता है
जानिए क्या बदलना है
आपका एजेंट हर टर्न पहले से लॉग कर रहा है। यह उन्हीं लॉग को पढ़कर बताता है कि कौन से कुछ बदलाव करने लायक हैं — हर एक के साथ एक आँकड़ा।
- एक मिनट से कम में तैयार
- अकाउंट नहीं चाहिए
- कुछ भी मशीन से बाहर नहीं जाता
# 60 दिन का नमूना डेटा, फिर पूरा डैशबोर्ड
$ git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory
$ cd ai-observatory/observatory
$ python3 observe.py demo digest reportसिर्फ़ Python 3 स्टैंडर्ड लाइब्रेरी। न इंस्टॉल, न डिपेंडेंसी, न बिल्ड।
आउटपुट
आँकड़ा नहीं। अगला क़दम
मध्यमकॉन्टेक्स्ट दोबारा बन रहा है, दोबारा इस्तेमाल नहीं हो रहा≈ $61/माह
कैश पुनः-उपयोग 38% पर है। कॉन्टेक्स्ट दोबारा बनाने की लागत उसे पढ़ने से लगभग 12 गुना है।
जुड़े हुए कामों के लिए एक ही सेशन चलाएँ। यह फ़र्क़ किसी भी मॉडल बदलने से ज़्यादा क़ीमती है।
कमआपके $18 प्लान ने 23 गुना लौटाया23× रिटर्न
प्रति-टोकन दर पर यही काम $412 का पड़ता। यहाँ सुधारने को कुछ नहीं है।
प्लान बनाए रखें। महीने के टर्न 400 से नीचे आएँ तो दोबारा देखें।
पंद्रह जाँचें। महीने में $15 से कम मूल्य वाली बात नीचे चली जाती है, इसलिए सूची का शीर्ष हमेशा मायने रखता है — और सेहतमंद इस्तेमाल को सेहतमंद ही बताया जाता है।
यह कैसे काम करता है
तीन क़दम, लगभग एक सेकंड
-
पढ़ना
आपका एजेंट लॉग पहले ही लिख चुका है। हम वही फ़ाइलें वहीं पढ़ते हैं — न कुछ इंस्टॉल करना है, न कुछ चालू करना।
-
मापना
टोकन, कैश, समय और लागत — उसी दर पर जो काम चलने के वक़्त लागू थी।
-
करना
बदलावों की क्रमबद्ध सूची, हर एक के साथ सबूत और महीने की क़ीमत।
न API की, न प्रॉक्सी, न अकाउंट, न नेटवर्क। डेटा जुटाने में शून्य टोकन लगते हैं।
यह अलग क्यों है
जैसे आप सचमुच भुगतान करते हैं, वैसे ही गिनती
घड़ी क़ीमत बदल देती है
DeepSeek और GLM घंटे के हिसाब से चार्ज करते हैं। UTC+5:30 से +9 तक उनकी पीक विंडो आपके काम की दोपहर है।
प्लान बिल नहीं होता
$18 के प्लान पर “आपने $412 ख़र्च किए” कल्पना है। “23 गुना रिटर्न” नहीं।
कैश दर हर वेंडर की अलग
0.1× Anthropic की आदत है, नियम नहीं। यह ग़लत हुआ तो पेज का सबसे बड़ा आँकड़ा ग़लत हो जाता है।
तेरह मुद्राएँ
INR, IDR, VND, THB, PHP, MYR और भी — स्थानीय दिहाड़ी के सामने रखकर, क्योंकि $412 हर जगह एक जैसा नहीं होता।
यहाँ हर आँकड़ा सार्वजनिक API सूची-मूल्य है — यानी अधिकतम सीमा। एंटरप्राइज़ अनुबंध और मासिक प्लान इससे सस्ते पड़ते हैं।
निजता
निजता बनावट से आती है
जब तक आप ख़ुद कोई फ़ाइल बदलकर अनुमति न दें, कुछ भी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता।
- कभी संग्रहित नहीं: प्रॉम्प्ट, जवाब, कोड, कमांड, फ़ाइल पाथ।
- हर फ़ाइल पढ़ते ही हटा दिया जाता है, इसलिए यह डैशबोर्ड तक पहुँचता ही नहीं।
- डैशबोर्ड और यह पेज कोई बाहरी अनुरोध नहीं करते। न CDN, न फ़ॉन्ट, न एनालिटिक्स।
अद्यतन बनाए रखना
पुराना पड़ने पर यह खुद बता देता है
डैशबोर्ड एक फ़ाइल है, सर्वर नहीं। रेंडर करते समय समय दर्ज हो जाता है और पेज खुद अंतर निकाल लेता है — ऑफ़लाइन, बिना किसी से पूछे।
एक दिन के भीतर
कुछ नहीं। हमेशा दिखने वाला बैनर कोई नहीं पढ़ता।
एक दिन बाद
बताता है कि आख़िरी बार कब बना, और उसके बाद के सत्र अभी इन आँकड़ों में नहीं हैं।
एक सप्ताह बाद
साफ़ कहता है कि यह पुराना है, और कॉपी बटन के साथ रिफ़्रेश कमांड देता है।
नमूना डेटा हमेशा यह बताता है, चाहे अभी-अभी बना हो।
One command, about a minute
One line. It checks your setup, reads what your coding agents already wrote on this disk, builds your dashboard, puts an icon in your Dock and opens it.
git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory.git && cd ai-observatory/observatory && python3 observe.py setup
What that command does, step by step →
Something did not work
- “python3: command not found”
- macOS and Linux ship Python 3 already, so this is almost always Windows. Install it from python.org and tick “Add Python to PATH” during setup, then use python instead of python3.
- “sync: 0 new events from 0 sources”
- No supported tool has run on this machine yet, or its transcripts live somewhere non-standard. This is expected on a fresh laptop — the sample data in step 1 still shows the whole product.
- The page says there is no digest yet
- Collection and rendering are separate steps. Run python3 observe.py digest report, or just python3 observe.py all, which does every step in order.
- Nothing opened in my browser
- The file is still there — open dist/observatory.html from the project folder. Scheduled runs never open a browser on purpose, so a morning refresh cannot steal focus while you work.
- macOS says the app is from an unidentified developer
- That warning belongs to downloaded apps. The launcher is generated on your own machine, so it should never appear — if it does, the app was copied from another computer. Delete it and run python3 observe.py install again to build a local one.
Still stuck? Run python3 observe.py doctor — it checks every step and prints the exact fix for whichever one failed.