∞सीधा उत्तर
सीधा उत्तर
मॉडल हटने से पहले वह काम सहेजें जिस पर आपकी टीम का नियंत्रण है। निर्देश, परीक्षण के मामले और तारीख वाले परिणाम उसके डैशबोर्ड से बाहर रखें। प्रॉम्प्ट वह पाठ है जो मॉडल को दिशा देता है। असली कामों पर नया रास्ता जाँचें। पुराना रास्ता बंद होने के बाद के लिए सुरक्षित विकल्प रखें। बदलाव और हर अनसुलझे सवाल के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति तय करें।
लिखें कि क्या काम करना बंद कर सकता है
एक मुख्य काम से शुरू करें जो बाहरी एआई मॉडल इस्तेमाल करता है। मॉडल की सही पहचान और उसे चलाने वाली कंपनी लिखें। पहचान यानी अनुरोध में इस्तेमाल होने वाला मॉडल का नाम। एपीआई का रास्ता भी जोड़ें, जिसे आपका कोड कॉल करता है। सहेजे गए निर्देश, फ़ाइलें और ज़रूरी टूल भी लिखें।
उसी मॉडल, सेवा और उसे चलाने वाले प्रदाता का नोटिस जाँचें। पूरे ब्रांड के लिए एक ही बंद होने की तारीख न मानें। 5 नवंबर 2026 को पढ़े गए नोटिस में OpenAI ने निकट का सेवा बदलाव बताया है। उसके सहेजे गए प्रॉम्प्ट ऑब्जेक्ट और Evals सेवा 30 नवंबर 2026 को बंद होने की योजना में हैं। Evals 31 अक्टूबर से सिर्फ़ पढ़ने के लिए रह गया। इन तारीखों का मतलब सभी OpenAI मॉडल बंद होना नहीं है। [1]
Anthropic कहता है कि हटाए गए मॉडल को कॉल करने पर अनुरोध विफल होता है। सार्वजनिक रूप से जारी मॉडल के लिए उसका न्यूनतम नोटिस समय 60 दिन है। यह सक्रिय रूप से मॉडल इस्तेमाल कर रहे ग्राहकों पर लागू है। साझेदार द्वारा चलाए जाने वाले प्रदाता अपनी तारीख तय कर सकते हैं। [2] जिस प्रदाता को आप इस्तेमाल करते हैं उसे जाँचें, केवल मॉडल का नाम नहीं।
- मुख्य काम, मॉडल की सही पहचान और प्रदाता।
- एपीआई का रास्ता, सहेजी गई स्थिति और जुड़े टूल।
- नोटिस का लिंक, जाँच की तारीख और बदलाव का ज़िम्मेदार।
अपने काम की उपयोगी प्रति रखें
जिन फ़ाइलों को रखने की अनुमति है, उन्हें अपने सुरक्षित स्थान पर रखें। निर्देश का पाठ और हर काम में बदलने वाले खाने सहेजें। कोड का संस्करण, टूल के नियम और उत्तर के ज़रूरी खाने भी रखें। इस पैक में गुप्त जानकारी न डालें। ग्राहक के वे विवरण हटाएँ जिनकी परीक्षण में ज़रूरत नहीं है।
OpenAI की गाइड निर्देश का पाठ कोड में ले जाने को कहती है। वह निर्देश के संस्करण और परीक्षण भी आपके अपने कोड भंडार में ले जाती है। इसे रिपॉज़िटरी कहते हैं। इसमें कोड और बदलावों का इतिहास रहता है। [4] सहेजे गए निर्देश की पहचान भर उसका पाठ नहीं है। पक्का करें कि टीम उस पहचान के बिना काम चला सके।
परीक्षण के इनपुट, अपेक्षित परिणाम और तारीख वाले पुराने उत्तर सहेजें। यदि परीक्षण का टूल बंद हो, तो उसकी जाँच कहीं और फिर बनाएँ। OpenAI की Evals से हटने की गाइड Promptfoo में परीक्षण फिर बनाना बताती है। इसके लिए Evals की निर्यात सुविधा ज़रूरी नहीं है। गाइड चेतावनी देती है कि अंक अलग हो सकते हैं। नए बने परीक्षण पर भरोसा करने से पहले उन्हें जाँचें। [5]
- निर्देश का पाठ, बदलने वाले खाने और कोड का संस्करण।
- परीक्षण के इनपुट, अपेक्षित परिणाम और पुराने उत्तर।
- अंक देने के नियम, स्रोत फ़ाइलें और पहुँच की सीमाएँ।
सिर्फ़ मॉडल नहीं, पूरा काम जाँचें
उपयोगकर्ताओं के ज़रूरी कामों से मामले चुनें। सामान्य काम, कठिन मामले और असुरक्षित अनुरोध शामिल करें। OpenAI काम के अनुसार परीक्षण और मानव जाँच की सलाह देता है। एक ही इनपुट पर एआई अलग उत्तर दे सकता है। [3] एक अच्छा प्रदर्शन सुरक्षित बदलाव का पर्याप्त सबूत नहीं है।
पुराने और नए रास्ते को एक ही अनुमत परीक्षण समूह पर चलाएँ। तथ्य, उत्तर के खाने और टूल की कार्रवाइयाँ जाँचें। उत्पाद जिन भाषाओं में काम करता है, हर भाषा जाँचें। देखें कि फ़ाइल न हो या कॉल विफल हो तो क्या होता है। नया मॉडल नाम पूरे काम के सही चलने का सबूत नहीं है।
उसी काम के समूह पर लागत और समय मापें। विफल कॉल और फिर किए गए प्रयास भी गिनें। दोबारा प्रयास यानी एक प्रयास विफल होने पर फिर कॉल करना। हर परिणाम के साथ परीक्षण की तारीख, मॉडल की पहचान और मामलों की संख्या लिखें। कठिन निर्णयों का ज़िम्मा किसी व्यक्ति के पास रखें।
- एक जैसे काम के इनपुट और पास होने के स्पष्ट नियम।
- तथ्य, खाने, टूल और सुरक्षित इनकार की जाँच।
- लागत, समय, विफलताएँ और समीक्षक के नोट।
रोकने का नियम और वैकल्पिक रास्ता तय करें
परीक्षण शुरू होने से पहले अपने पास होने के नियम तय करें। यहाँ सभी स्टार्टअप के लिए एक पास अंक नहीं है। निजी डेटा का रिसाव औसत में छिपना नहीं चाहिए। मुख्य सुरक्षा जाँच विफल हो तो बदलाव रोकें। उपयोग बढ़ाने से पहले उसे सुधारें और फिर जाँचें।
जाँच पास होने पर पहले छोटे स्तर पर उपयोग शुरू करें। तय करें कि कौन इसे रोक सकता है और किस कारण से। पुराने मॉडल पर लौटना तभी काम करता है जब वह उपलब्ध हो। हटने के बाद वह वैकल्पिक रास्ता नहीं रहता। [2]
दूसरा जाँचा हुआ रास्ता या सीमित मानवीय तरीका तैयार करें। मानवीय तरीके में व्यक्ति काम करता है। उपयोगकर्ताओं को बताएँ कि कौन से हिस्से रुके हैं। मंज़ूरी के बिना उनका डेटा नए प्रदाता को न भेजें। निजी फ़ाइलें कहाँ जाएँगी, यह बदलने से पहले डेटा की शर्तें और स्थानीय कानून जाँचें।
- मुख्य सुरक्षा या काम की विफलता पर रोकने का नियम।
- छोटे स्तर पर उपयोग, रोकने का कारण और ज़िम्मेदार व्यक्ति।
- पुराना रास्ता बंद होने के बाद का जाँचा हुआ विकल्प।
सहायता के उत्तर के लिए बदलाव का रिकॉर्ड बनाएँ
यह समझाने के लिए बनाया गया उदाहरण है, किसी असली स्टार्टअप का परिणाम नहीं। एक स्टार्टअप अपनी सहायता गाइड से उत्तर लिखने के लिए एआई इस्तेमाल करता है। उसका संस्थापक मौजूदा मॉडल हटने से पहले बदलने की योजना बनाता है। टीम गाइड, निर्देश और परीक्षण समूह अपने सुरक्षित स्थान पर रखती है।
परीक्षण में सही उत्तर और स्रोत का लिंक चाहिए। अस्पष्ट मामला किसी व्यक्ति के पास जाना चाहिए। टीम जाँचती है कि नया रास्ता इन नियमों को माने। वह यह भी जाँचती है कि गाइड न होने पर काम सुरक्षित रूप से रुके। यहाँ लागत, गति या पास होने की दर का कोई दावा नहीं है।
यदि नया रास्ता पैसे लौटाने का नियम गढ़ता है, तो बदलाव रोकें। समस्या ठीक होने तक कर्मचारी उत्तर लिखते रहें। विफल मामला, ज़िम्मेदार व्यक्ति और अगली परीक्षण तारीख दर्ज करें। साफ़ रिकॉर्ड बताता है कि क्या विफल हुआ, सिर्फ़ यह नहीं कि परीक्षण चला।
- काम: मंज़ूर गाइड से उत्तर का मसौदा लिखना।
- सबूत: तारीख वाले मामले, स्रोत लिंक और समीक्षा नोट।
- कमी: गढ़ा हुआ नियम; रोकें और फिर जाँचें।
निवेशकों को सबूत और खुले सवाल दिखाएँ
ड्यू डिलिजेंस का मतलब निवेश से पहले की जाँच है। निवेशकों को स्रोत लिंक वाला छोटा निकास रिकॉर्ड दें। बताएँ कि कौन सा काम किस प्रदाता पर निर्भर है। सहेजी फ़ाइलें, परीक्षण की तारीख, परिणाम और विकल्प दिखाएँ। जिन दावों की जाँच नहीं हुई, उन्हें खुला लिखें, पूरा नहीं।
प्री-सीड में उत्पाद के सबसे ज़रूरी काम से शुरू करें। सीड में परीक्षण को ग्राहकों को दिए गए कोड संस्करण से जोड़ें। सीरीज़ ए में तय करें कि टूल बदलने पर कौन फिर जाँच करेगा। ये योजना के कदम हैं, हर फंडिंग चरण के तय नियम नहीं।
रिकॉर्ड में नोटिस का लिंक और अगली जाँच की तारीख रखें। तकनीकी प्रमुख से बदलाव की योजना की समीक्षा कराएँ। डेटा या अनुबंध के कठिन सवालों के लिए योग्य स्थानीय वकील से पूछें। जाँची हुई निकास योजना एक जोखिम कम करती है। वह बाहरी कंपनियों या टूल के सभी जोखिम नहीं हटाती।
- दावा, तारीख वाला सबूत और खुला सवाल।
- ज़िम्मेदार व्यक्ति, अगली जाँच और सेवा बंद होने का संकेत।
- विकल्प का दायरा और उपयोगकर्ताओं को दिखने वाली सीमाएँ।
FAQ
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या अप्रचलित होने का मतलब मॉडल पहले ही बंद है?
हमेशा नहीं। Anthropic अप्रचलित उस मॉडल को कहता है जो अभी चलता है। हटाए गए मॉडल उपलब्ध नहीं होते और अनुरोध विफल होते हैं। [2] सही मॉडल, प्रदाता और तारीख जाँचें।
क्या हम पुराने निर्देश की पहचान भर रख सकते हैं?
नहीं। निर्देश का पाठ और बदलने वाले खाने रखें जिन्हें सहेजने की अनुमति है। OpenAI की गाइड निर्देश को उत्पाद के कोड में रखती है। [4] यह न मानें कि सेवा बंद होने के बाद सहेजी पहचान काम करेगी।
क्या हम प्रदाता के पास चल रहा मॉडल भी कॉपी कर सकते हैं?
ऐसा न मानें। यह योजना आपका अनुमत काम और सबूत सहेजती है। यह प्रदाता की मॉडल फ़ाइलों पर अधिकार नहीं देती। प्रदाता के साथ अनुबंध और उपलब्ध टूल जाँचें।
निवेशक को क्या देखना चाहिए?
मुख्य काम, प्रदाता, तारीख वाले परीक्षण और खुले सवाल दिखाएँ। बदलाव का ज़िम्मेदार और जाँचा हुआ विकल्प जोड़ें। प्रदाता का सुझाया मॉडल शुरुआत का बिंदु है, आपके काम के सही चलने का सबूत नहीं।
REF
स्रोत
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OpenAI — Konstantine Kahadze
Moving from OpenAI Evals to Promptfoo — 3 June 2026 ↗