Google Cloud Model Garden में लॉन्च हुए OpenAI मॉडल्स
Google Cloud ने 21 अक्टूबर 2026 को घोषणा की कि वह अपने Model Garden प्लेटफॉर्म के माध्यम से एंटरप्राइज ग्राहकों के लिए google cloud openai models ला रहा है। इस विस्तार के साथ Google Cloud 200 से अधिक फर्स्ट-पार्टी, थर्ड-पार्टी और ओपन मॉडल्स के साथ तीनों प्रमुख क्लोज्ड-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की पेशकश करने वाला एकमात्र हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाता बन गया है। इन सिस्टम्स को सीधे अपने एंटरप्राइज एनवायरमेंट में एकीकृत करके, Google Cloud कंपनियों को अलग वेंडर कॉन्ट्रैक्ट किए बिना और अपनी मौजूदा क्लाउड खर्च प्रतिबद्धताओं का उपयोग करते हुए फ्रंटियर AI मॉडल्स को तैनात करने की सुविधा देता है।
Google Cloud Model Garden में कौन से OpenAI मॉडल्स उपलब्ध हैं
एंटरप्राइज ग्राहक google cloud model garden openai साझेदारी के माध्यम से OpenAI के GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol और GPT-6 Luna तक पहुंच सकते हैं। Google Cloud ने 21 अक्टूबर 2026 को अपने एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म का विस्तार किया, जिससे वह 200 से अधिक फर्स्ट-पार्टी, थर्ड-पार्टी और ओपन मॉडल्स के साथ तीनों प्रमुख क्लोज्ड-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की पेशकश करने वाला एकमात्र हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाता बन गया।
नए उपलब्ध OpenAI मॉडल्स प्रदर्शन और लागत की विविध आवश्यकताओं को पूरा करते हैं:
- GPT-6 Astra: कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग, पेशेवर कार्यों और वैज्ञानिक अनुसंधान के जटिल काम के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- GPT-6.1 Sol: एजेंटिक कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग और पेशेवर काम में कम लागत पर Astra के करीब इंटेलिजेंस प्रदान करता है।
- GPT-6 Luna: बड़े पैमाने पर दैनिक एंटरप्राइज कार्यों के लिए एक तेज़ और लागत-कुशल मॉडल के रूप में निर्मित।
ये मॉडल्स वर्तमान में चुनिंदा एंटरप्राइज ग्राहकों के लिए प्राइवेट प्रिव्यू में रोल आउट हो रहे हैं। डेवलपर्स आज से ही APIs के माध्यम से इन मॉडल्स के साथ निर्माण शुरू कर सकते हैं और इन्फरेंस के लिए लोकल Codex CLI और Desktop वर्कफ़्लो को सीधे Gemini प्लेटफॉर्म से जोड़ सकते हैं। Google Cloud ने पुष्टि की है कि OpenAI मॉडल्स जल्द ही Gemini for business और Google Antigravity में भी उपलब्ध होंगे।
डेवलपर्स के लिए gpt 6 astra google cloud इंटीग्रेशन कैसे काम करता है
gpt 6 astra google cloud पेशकश डायरेक्ट API एक्सेस और वर्कफ़्लो इंटीग्रेशन के साथ समर्पित इंफ्रास्ट्रक्चर पर संचालित होती है। डेवलपर्स को बिना किसी आर्किटेक्चरल लॉक-इन या अलग वेंडर कॉन्ट्रैक्ट के Model Garden में सैकड़ों विकल्पों के साथ निर्माण करने की स्वतंत्रता मिलती है।
एकीकृत प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, डेवलपमेंट टीमें प्रदर्शन, लेटेंसी और लागत दक्षता के आधार पर किसी भी यूज़ केस के लिए इष्टतम मॉडल को गतिशील रूप से चुन और बदल सकती हैं। तकनीकी टीमें इन्फरेंस कार्यों को चलाने के लिए स्थानीय Codex CLI और Desktop वर्कफ़्लो को सीधे Gemini प्लेटफॉर्म से कनेक्ट कर सकती हैं। इसके अलावा, Google Cloud ने घोषणा की कि उच्च-सुरक्षा डेवलपर एनवायरमेंट का समर्थन करने के लिए Zero Data Retention विकल्प और Confidential Compute सुविधाएं जल्द ही आ रही हैं।
मौजूदा खर्च के लिए google cloud marketplace openai billing कैसे काम करती है
google cloud marketplace openai billing के माध्यम से, OpenAI मॉडल्स का संपूर्ण उपयोग सीधे एक ही Google Cloud इनवॉइस पर दिखाई देता है। एंटरप्राइज प्रोक्योरमेंट टीमें अलग वेंडर कॉन्ट्रैक्ट पर बातचीत किए बिना या स्वतंत्र बिलिंग संबंध स्थापित किए बिना OpenAI मॉडल्स तैनात कर सकती हैं।
सभी OpenAI मॉडल का उपयोग मौजूदा क्लाउड खर्च प्रतिबद्धताओं को भुनाता है और सभी मॉडल प्रदाताओं के बीच Flexible Savings Plans में गिना जाता है। यह एकीकृत खरीद संरचना संगठनों को एक ही अनुबंध के तहत Gemini, Claude और OpenAI मॉडल्स में AI सॉफ्टवेयर खर्चों का प्रबंधन करने में सक्षम बनाती है। कंपनियां Google Cloud के मौजूदा बिलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से केंद्रीकृत वित्तीय ट्रैकिंग बनाए रखते हुए सॉफ्टवेयर बजट को लचीले ढंग से आवंटित कर सकती हैं।
Google Cloud थर्ड-पार्टी OpenAI मॉडल्स के लिए डेटा प्राइवेसी कैसे संभालता है
Google Cloud सभी थर्ड-पार्टी मॉडल्स में सख्त डेटा परिधि, पृथक पहुंच सीमाओं और एकीकृत पहचान नियंत्रणों का उपयोग करके ग्राहक डेटा की सुरक्षा करता है। ग्राहक प्रॉम्प्ट, संदर्भ और आउटपुट पूरी तरह से निर्दिष्ट डेटा परिधि के भीतर रहते हैं और कभी भी फाउंडेशन मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं।
OpenAI मॉडल्स समर्पित Google Cloud इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं, जिसमें Confidential Compute क्षमताएं जल्द ही आ रही हैं। सभी प्रश्न सुरक्षित, पृथक गेटवे से होकर गुजरते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि डेटा ट्रांजिट पूरी तरह से Google Cloud के सुरक्षित वातावरण के भीतर रहे। थर्ड-पार्टी मॉडल प्रदाताओं के पास ग्राहक क्लाउड एनवायरमेंट तक कोई अनधिकृत पहुंच नहीं होती है। प्रत्येक एजेंट और मॉडल इंटरैक्शन एक प्रमाणित पहचान के तहत काम करता है, जो IT प्रशासकों को उनके संपूर्ण एंटरप्राइज फ़ुटप्रिंट में एंड-टू-एंड दृश्यता, VPC Service Controls सुरक्षा और एकीकृत ऑडिट लॉगिंग प्रदान करता है। Zero Data Retention विकल्प भी जल्द ही लॉन्च होने वाले हैं।
एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म्स के लिए इससे क्या बदलता है
Box जैसी एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर कंपनियों के लिए, Google Cloud में OpenAI मॉडल्स जोड़ने से एंटरप्राइज अनुपालन बनाए रखते हुए कॉर्पोरेट कंटेंट में फ्रंटियर AI की तैनाती सरल हो जाती है। विभिन्न फ्रंटियर मॉडल्स का परीक्षण और तैनाती करने के लिए संगठनों को अब अलग इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप, व्यक्तिगत वेंडर समझौतों या खंडित सुरक्षा समीक्षाओं की आवश्यकता नहीं है।
यह इंटीग्रेशन कंपनियों को कोर एप्लिकेशन कोड में बदलाव किए बिना क्षमता, लेटेंसी और लागत के आधार पर विशिष्ट कार्यों को सही मॉडल से मिलाने की अनुमति देता है। Box में AI प्रोडक्ट्स की VP यशोधरा भवनानी ने कहा कि Google Cloud के माध्यम से OpenAI मॉडल्स का उपयोग करने से Box अपने ग्राहकों को Google Cloud की सुरक्षा और अनुपालन क्षमताओं के साथ फ्रंटियर AI मॉडल्स तक पहुंच प्रदान करने में सक्षम होता है।
google cloud gpt 6 vs gemini के विकल्प क्लाउड ग्राहकों को कैसे लाभ पहुंचाते हैं
google cloud gpt 6 vs gemini विकल्पों की तुलना करने से एंटरप्राइज IT लीडर्स विशिष्ट क्षमता आवश्यकताओं और openai models on google cloud pricing संरचनाओं के आधार पर मॉडल चुन सकते हैं। हर कार्य के लिए एकल मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, एंटरप्राइज टीमें Google Cloud के फर्स्ट-पार्टी Gemini मॉडल्स, Claude जैसे थर्ड-पार्टी विकल्पों और OpenAI की GPT-6 लाइनअप के बीच चयन कर सकती हैं।
एकीकृत प्लेटफॉर्म सभी उपलब्ध मॉडल्स में निरंतर गवर्नेंस, एक्सेस कंट्रोल और आइडेंटिटी मैनेजमेंट प्रदान करता है। यह मल्टी-मॉडल दृष्टिकोण वेंडर लॉक-इन को रोकता है और कंपनियों को विविध एंटरप्राइज वर्कलोड में परिचालन लागत को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
प्रश्न और उत्तर
एंटरप्राइज Google Cloud पर OpenAI मॉडल्स तक कैसे पहुंच सकते हैं?
एंटरप्राइज Google Cloud Model Garden के माध्यम से OpenAI मॉडल्स तक पहुंच सकते हैं, जहां GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol और GPT-6 Luna वर्तमान में चुनिंदा ग्राहकों के लिए प्राइवेट प्रिव्यू में रोल आउट हो रहे हैं। डेवलपर्स Google Cloud APIs का उपयोग करके इन मॉडल्स के साथ निर्माण कर सकते हैं या अपने स्थानीय Codex CLI और Desktop वर्कफ़्लो को सीधे Gemini प्लेटफॉर्म से जोड़ सकते हैं। इसके अतिरिक्त, OpenAI मॉडल्स जल्द ही Gemini for business और Google Antigravity में उपलब्ध होंगे।
क्या OpenAI मॉडल्स खरीदने के लिए मौजूदा Google Cloud प्रतिबद्धताओं का उपयोग किया जा सकता है?
हाँ, Google Cloud Marketplace के माध्यम से लेन-देन किए गए OpenAI मॉडल्स का उपयोग मौजूदा क्लाउड प्रतिबद्धताओं और Flexible Savings Plans में गिना जाता है। सारा खर्च एक ही Google Cloud इनवॉइस पर समेकित होता है, जिससे संगठनों को अलग वेंडर अनुबंध स्थापित किए बिना थर्ड-पार्टी मॉडल्स तैनात करने की अनुमति मिलती है।
Google Cloud Model Garden में कौन से OpenAI मॉडल्स उपलब्ध हैं?
Google Cloud Model Garden में GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol और GPT-6 Luna की पेशकश की गई है। GPT-6 Astra को जटिल कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग, पेशेवर कार्यों और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किया गया है। GPT-6.1 Sol एजेंटिक कोडिंग और व्यावसायिक काम के लिए कम लागत पर Astra के करीब बुद्धिमत्ता प्रदान करता है। GPT-6 Luna एक तेज़, लागत-कुशल मॉडल है जो बड़े पैमाने पर दैनिक एंटरप्राइज कार्यों के लिए बनाया गया है।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
हम कई मॉडल प्रदाताओं के बीच अनुरोध वितरण को प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत मॉडल राउटर बनाएंगे। इस सिस्टम के लिए एक API गेटवे, एक केंद्रीय पहचान प्रबंधक, एक इंफेरेंस लॉगर और एक स्वचालित प्रॉम्प्ट विश्लेषक की आवश्यकता होगी। यह राउटिंग इंजन GPT-6 Astra या GPT-6 Luna जैसे मॉडलों के बीच चयन करने से पहले लेटेंसी, टोकन बजट और कार्य की जटिलता के लिए आने वाले अनुरोधों का मूल्यांकन करेगा। प्लेटफ़ॉर्म प्रशासक अनुरोधों को पूर्व-निर्धारित क्लाउड खर्च सीमाओं के भीतर रखने के लिए भूमिका-आधारित एक्सेस नियम और वित्तीय सीमाएं परिभाषित करेंगे।
विफलता का मुख्य बिंदु अप्रत्याशित API अपडेट या मॉडल इंफ्रास्ट्रक्चर के बीच अस्थायी नेटवर्क लेटेंसी के दौरान गेटवे सीमा पर होगा। यदि कोई विशिष्ट प्रदाता API धीमा हो जाता है, तो फॉलबैक लॉजिक एप्लिकेशन टाइमआउट को रोकने के लिए ट्रैफ़िक को तुरंत एक समकक्ष मॉडल पर रीरूट कर देगा। ध्यान देने योग्य एकमात्र मीट्रिक सभी मॉडल स्तरों पर प्रति पूर्ण कार्य की औसत इंफेरेंस लागत होगी।
इसके बाद, हम मानकीकृत कार्य सेटों पर दैनिक मूल्यांकन चलाने के लिए एक स्वचालित मॉडल बेंचमार्किंग पाइपलाइन बनाएंगे। यह मूल्यांकन इंजन कोडिंग, दस्तावेज़ सारांश और रीज़निंग बेंचमार्क पर प्रत्येक मॉडल का परीक्षण करेगा। इसके परिणामस्वरूप प्राप्त सटीकता स्कोर स्वचालित रूप से राउटिंग नियमों को अपडेट करेंगे, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि ट्रैफ़िक सबसे कम लागत वाले मॉडल की ओर बढ़े जो लक्षित गुणवत्ता सीमाओं को पूरा करता है।
स्रोत
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