02 नव॰ 2025·8 मिनट पढ़ने में

इन-ऐप असिस्टेंट्स के लिए OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs

OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs: प्राइवेसी सीमाएँ, लैटेन्सी, लागत की भविष्यवाणी, और प्रोडक्शन इन-ऐप असिस्टेंट्स के वास्तविक परिचालन बोझ की तुलना करें।

आप वास्तव में क्या निर्णय ले रहे हैं जब आप एक इन-ऐप असिस्टेंट जोड़ते हैं

एक इन-ऐप असिस्टेंट कई चीज़ें कर सकता है। कभी-कभी यह एक सपोर्ट हelper होता है जो “मेरा पासवर्ड कैसे रीसेट करूं?” जैसे सवालों का उत्तर देता है। कभी-कभी यह सर्च होता है जो सही रिकॉर्ड, पॉलिसी, या इनवॉइस खोजता है। दूसरी बार यह एक वर्कफ़्लो असिस्टेंट होता है जो कार्रवाई लेता है, जैसे “एक टिकट बनाओ, इसे मारिया को असाइन करो, और ग्राहक को सूचित करो।” ये बहुत अलग काम हैं, और इनके अलग जोखिम होते हैं।

OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs का चुनाव केवल मॉडल की गुणवत्ता के बारे में नहीं है। आप यह तय कर रहे हैं कि आपका असिस्टेंट क्या देख सकता है, उसे कितना तेज़ जवाब देना होगा, और जब कुछ बीच रात को टूटे तो किसकी ज़िम्मेदारी होगी।

एक बार जब उपयोगकर्ता रोज़ाना असिस्टेंट पर निर्भर हो जाते हैं, छोटे मुद्दे बड़े समस्याएँ बन जाते हैं। अगर असिस्टेंट धीमा है, लोग इसे बंद कर देते हैं और मैन्युअल काम पर लौट आते हैं। अगर यह आत्मविश्वास से गलत जवाब देता है, तो सपोर्ट टिकट बढ़ जाते हैं। अगर यह निजी डेटा उजागर कर देता है, तो अब आपके पास फीचर नहीं बल्कि एक INCIDENT है।

“प्रोडक्शन” नियम बदल देता है। आपको पूर्वानुमानित अपटाइम, यह स्पष्ट सीमा कि मॉडल को कौन सा डेटा भेजा जा सकता है, और ऑडिटर या सुरक्षा समीक्षक को सिस्टम समझाने का तरीका चाहिए। साथ ही मूलभूत ऑपरेशनल चीज़ें भी चाहिए: मॉनिटरिंग, अलर्टिंग, रोलबैक, और जब असिस्टेंट मदद न कर पाए तब मानव फॉलबैक।

दो आम दृष्टिकोण:

API-होस्टेड मॉडल: आप प्रोवाइडर के होस्ट किए गए मॉडल को प्रॉम्प्ट भेजते हैं और प्रतिक्रिया पाते हैं। प्रोवाइडर इंफ्रास्ट्रक्चर चलाता है और स्केलिंग संभालता है।
सेल्फ-हॉस्टेड ओपन-सोर्स मॉडल: आप मॉडल को अपने सर्वरों या क्लाउड अकाउंट पर चलाते हैं। आप डिप्लॉयमेंट, प्रदर्शन और अपडेट्स का प्रबंधन करते हैं।

एक ठोस उदाहरण: कल्पना कीजिए एक कस्टमर पोर्टल जहाँ उपयोगकर्ता पूछते हैं, “मेरा रिफंड क्यों अस्वीकृत हुआ?” अगर असिस्टेंट केवल सार्वजनिक मदद लेख का सार देता है तो प्राइवेसी का जोखिम कम है। अगर यह आंतरिक नोट्स, पेमेंट स्टेटस और सपोर्ट हिस्ट्री पढ़ता है, तो आपको सख्त सीमाओं की ज़रूरत है। अगर यह कार्रवाई भी कर सकता है (रिफंड, पासवर्ड रीसेट, अकाउंट लॉक), तो आपको मजबूत अनुमतियाँ, लॉगिंग, और स्पष्ट अप्रूवल पथ चाहिए।

AppMaster जैसे टूल्स आपकी मदद कर सकते हैं असिस्टेंट के चारों ओर ऐप बनाने में, जिनमें ऑथेंटिकेशन, डेटाबेस-बैक्ड रिकॉर्ड्स, और वर्कफ़्लो लॉजिक शामिल हैं। बुनियादी निर्णय वही रहता है: आप किस तरह का असिस्टेंट बना रहे हैं, और उसे सुरक्षित रूप से चलाने के लिए कौन सा स्तर की विश्वसनीयता और नियंत्रण चाहिए?

प्राइवेसी सीमाएँ: कौन सा डेटा आपके सिस्टम से बाहर जाता है और कब

गोपनीयता कोई एक स्विच नहीं है। यह डेटा फ्लो का मैप है: आप मॉडल को क्या भेजते हैं, हर अनुरोध के चारों ओर क्या स्टोर होता है, और बाद में कौन इसे एक्सेस कर सकता है।

API मॉडल के साथ, स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाला डेटा प्रॉम्प्ट है। व्यवहार में, प्रॉम्प्ट अक्सर उस चीज़ से कहीं अधिक होते हैं जो उपयोगकर्ता ने टाइप किया: चैट हिस्ट्री, संदर्भ के लिए इंजेक्ट किए गए अकाउंट विवरण, दस्तावेज़ों से निकाले गए स्निपेट्स, और टूल्स (जैसे “लेटेस्ट इनवॉइसेज़” या “ओपन सपोर्ट टिकट्स”) के परिणाम। अगर आप फ़ाइल अपलोड की अनुमति देते हैं, तो वे फ़ाइलें भी अनुरोध का हिस्सा बन सकती हैं। अलग से, आपकी अपनी लॉग्स, एनालिटिक्स, और एरर ट्रेसेज़ प्रॉम्प्ट और आउटपुट को पकड़ सकते हैं जब तक कि आप उन्हें जानबूझकर रोका नहीं करते।

सेल्फ-होस्टिंग सीमा को बदल देता है। डेटा आपके नेटवर्क के अंदर रह सकता है, जो सख्त अनुपालन में मदद करता है। लेकिन यह अपने आप में प्राइवेसी सुनिश्चित नहीं करता। आपको अभी भी आंतरिक पहुँच (इंजीनियर्स, सपोर्ट स्टाफ, ठेकेदार), बैकअप्स को सुरक्षित रखने, और डिबगिंग के लिए कच्ची बातचीत कितनी देर रखी जाएगी, इन पर नियंत्रण रखना होगा।

किसी सेटअप का चयन करने से पहले कुछ प्रश्नों के स्पष्ट उत्तर लें:

अनुरोध डेटा कितनी देर रखा जाता है?
क्या इसे प्रशिक्षण या मूल्यांकन के लिए इस्तेमाल किया जाता है?
विक्रेता पक्ष पर या आपकी कंपनी के अंदर कौन इसे एक्सेस कर सकता है?
क्या ऑडिट ट्रेल्स और डिलीशन विकल्प मौजूद हैं?

अगर कोई उत्तर अस्पष्ट है, तो सबसे कड़ा मामला मानें और उसी अनुसार डिज़ाइन करें।

संवेदनशील फ़ील्ड्स को विशेष हैंडलिंग की ज़रूरत होती है: नाम, ईमेल, पते, ऑर्डर इतिहास, आंतरिक नीतियाँ, और भुगतान-संबंधी कुछ भी। एक सरल उदाहरण: ग्राहक पूछता है, “मेरा कार्ड क्यों डिक्लाइन हुआ?” आपका असिस्टेंट बिना कभी पूरा कार्ड विवरण भेजे (जो आपको वैसे भी स्टोर नहीं करना चाहिए) अगले कदम समझा सकता है।

दोनों API और सेल्फ-होस्टेड सेटअप में काम आने वाले व्यावहारिक नियम:

सवाल का उत्तर देने के लिए केवल न्यूनतम संदर्भ भेजें।
पहचानकर्ताओं को रेडैक्ट या बदलें (जहाँ संभव हो यूज़र ID का उपयोग करें)।
सामान्य लॉग्स में कच्चे प्रॉम्प्ट और आउटपुट को डिफ़ॉल्ट रूप से रखें नहीं।
डिबगिंग डेटा के लिए छोटा रिटेंशन रखें, और स्पष्ट डिलीट पाथ रखें।
“असिस्टेंट मेमोरी” को असली रिकॉर्ड्स से अलग रखें, ताकि चैट किसी तथ्य को ओवरराइट न कर सके।

अगर आप असिस्टेंट को AppMaster के भीतर बनाते हैं, तो अपने डेटाबेस को सत्य का स्रोत मानें। प्रॉम्प्ट्स सिर्फ उन्हीं विशेष फ़ील्ड्स से बनाएं जिनकी असिस्टेंट को ज़रूरत है, न कि पूरे रिकॉर्ड्स को “सिर्फ केस के लिए” डंप करने के बजाय।

लैटेन्सी और यूएक्स: समय कहाँ जाता है

उत्पाद के अंदर लैटेन्सी डेमो से अलग महसूस होती है क्योंकि उपयोगकर्ता पहले से ही एक फ्लो में होते हैं। अगर उत्तर आने में 6 सेकंड लगते हैं, तो वह सिर्फ “इंतज़ार” नहीं है। यह क्लिक करने और काम करने के बीच टूटे हुए कदम जैसा लगता है।

OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs में, इंतज़ार का समय आम तौर पर अलग जगहों से आता है। व्यापार केवल मॉडल की गति का नहीं है, बल्कि मॉडल कॉल के आसपास की पूरी चीज़ का है।

छिपे हुए समय के खर्च

API मॉडल के लिए, समय अक्सर नेटवर्क हॉप्स और आपके नियंत्रण के बाहर प्रोसेसिंग में खो जाता है। एक अनुरोध में DNS, TLS सेटअप, प्रोवाइडर तक रूटिंग, मॉडल रन और वापसी यात्रा शामिल हो सकती है।

सेल्फ-होस्टेड इन्फरेंस में, आप अधिकांश इंटरनेट हॉप्स हटा सकते हैं, लेकिन आप स्थानीय बॉटलनेक्स जोड़ते हैं। GPU कंटेंशन, डिस्क रीड्स, और धीमा टोकनाइज़ेशन अपेक्षा से अधिक मायने रख सकते हैं, खासकर अगर सर्वर अन्य वर्कलोड भी चला रहा हो।

पीक ट्रैफ़िक जहाँ कहानी बदलती है। API कॉल्स प्रोवाइडर साइड पर कतार में लग सकती हैं, जबकि सेल्फ-होस्टेड सिस्टम आपकी GPUs पर कतार में लगते हैं। “औसत पर तेज़” फिर भी मतलब हो सकता है “स्पाइकी और परेशान करने वाला” जब 50 उपयोगकर्ता एक-साथ सवाल पूछते हैं।

कोल्ड स्टार्ट्स भी प्रोडक्शन में दिखते हैं। ऑटोस्केलिंग पॉड्स, गेटवे, और नए मॉडल वेट्स लोड होने पर 1 सेकंड का जवाब 15 सेकंड में बदल सकता है ठीक जब उपयोगकर्ता को मदद चाहिए।

UX रणनीतियाँ जो अनुभव को बचाती हैं

अक्सर आप बिना मॉडल बदले असिस्टेंट को तेज़ महसूस करा सकते हैं:

टोकन्स को स्ट्रीम करें ताकि उपयोगकर्ता प्रगति देखें न कि खाली स्क्रीन।
एक छोटा "वर्किंग" संदेश दिखाएँ और आंशिक परिणाम खोलें (जैसे पहले कदम या सारांश)।
स्पष्ट टाइमआउट सेट करें और सरल उत्तर पर फॉलबैक करें ("यहाँ शीर्ष 3 सम्भावित विकल्प हैं")।
सामान्य उत्तरों को कैश करें और बार-बार सर्च के लिए एम्बेडिंग्स फिर से उपयोग करें।
केवल सबसे प्रासंगिक संदर्भ भेजकर प्रॉम्प्ट छोटा रखें।

उदाहरण: AppMaster में बने एक कस्टमर पोर्टल में, “मेरा इनवॉइस कहाँ है?” असिस्टेंट तुरंत अकाउंट की पुष्टि कर सकता है और आपके डेटाबेस से आखिरी 5 इनवॉइसेज़ खींच सकता है। भले ही LLM को अधिक समय लगे, उपयोगकर्ता पहले से ही उपयोगी डेटा देखता है, और असिस्टेंट का अंतिम संदेश देरी जैसा नहीं बल्कि मदद जैसा लगता है।

लागत की भविष्यवाणी: आप क्या अनुमान लगा सकते हैं और क्या नहीं

लागत सिर्फ "प्रति संदेश कितना" नहीं है। यह इस बात पर भी निर्भर करता है कि लोग कितनी बार असिस्टेंट का उपयोग करते हैं, प्रत्येक प्रॉम्प्ट लंबा कितना है, और असिस्टेंट क्या कर सकता है। OpenAI API बनाम सेल्फ-होस्टेड LLMs निर्णय में, मुख्य अंतर यह है कि क्या आपकी लागत मीटर की तरह व्यवहार करती है (API) या क्षमता योजनाबद्ध की तरह (सेल्फ-होस्टिंग)।

API के साथ, प्राइसिंग आमतौर पर कुछ ड्राइवरों के साथ स्केल करती है: इन और आउट टोकन्स (आपका प्रॉम्प्ट, मॉडल का उत्तर, और कोई सिस्टम निर्देश), आप जो मॉडल टियर चुनते हैं, और अतिरिक्त टूल वर्क (उदाहरण के लिए, फ़ंक्शन कॉल्स, रिट्रीवल, या मल्टी-स्टेप लॉजिक जो टोकन उपयोग बढ़ाता है)। यह पायलट के लिए अच्छा है क्योंकि आप छोटे से शुरू कर सकते हैं, माप सकते हैं, और फिर समायोजित कर सकते हैं। जब उपयोग बढ़ता है, तो बिल भी उसके साथ छलांग लगा सकता है।

सेल्फ-होस्टिंग प्रति संदेश सस्ता दिख सकता है, लेकिन यह मुफ़्त नहीं है। आप GPUs के लिए भुगतान करते हैं (जो पीक के लिए ओवरप्रोविजन करने पर खाली बैठ सकते हैं), स्टोरेज, नेटवर्किंग, मॉनिटरिंग, और उन लोगों के लिए जो इसे चलाते हैं। सबसे बड़ा छिपा हुआ लागत जोखिम है: एक व्यस्त दिन, मॉडल क्रैश, या धीमी रोलआउट डाउनटाइम और खोई हुई विश्वसनीयता में बदल सकता है।

दोनों सेटअप में लागत की भविष्यवाणी कठिन बनाती है ऐसी बर्ताव जो आप शुरुआत में अच्छी तरह नियंत्रित नहीं करते: लंबे प्रॉम्प्ट (चैट हिस्ट्री और बड़े ज्ञान खंड), टाइमआउट के बाद रिट्राईज़, और दुरुपयोग। एक उपयोगकर्ता एक बड़ा डॉक्यूमेंट पेस्ट कर सकता है, या आपके लॉजिक में एक लूप मॉडल को कई बार कॉल कर सकता है। अगर आपके असिस्टेंट को कार्रवाई करने की अनुमति है, तो टूल कॉल्स तेजी से बढ़ते हैं।

खर्च को सीमा में रखने के तरीके बिना अनुभव को बर्बाद किए:

दैनिक और मासिक बजट सेट करें और अलर्ट रखें, और तय करें कि इन्हें पहुँचने पर क्या होगा।
मुफ्त tier के लिए विशेष रूप से, प्रति उपयोगकर्ता और प्रति वर्कस्पेस रेट लिमिट्स जोड़ें।
उत्तर की लंबाई पर कड़े सीमाएँ रखें (max tokens) और चैट हिस्ट्री साइज पर सीमा लगाएं।
सामान्य उत्तरों को कैश करें और पुराने संदर्भों का सार बनाकर टोकन घटाएँ।
विशाल इनपुट और बार-बार रिट्राईज़ को ब्लॉक करें।

उदाहरण: AppMaster में बना एक कस्टमर पोर्टल असिस्टेंट शुरू में छोटा "अकाउंट और बिलिंग" प्रश्नोत्तर ले सकता है। अगर आप बाद में इसे टिकट्स खोजने, लंबे थ्रेड्स का सार देने, और ड्राफ्ट रिप्लाइज़ तैयार करने की अनुमति देते हैं, तो टोकन उपयोग रातों-रात बढ़ सकता है। शुरुआती योजनाएँ बनाएं ताकि वित्तीय आश्चर्य न हो।

अगर आप प्‍राइसिंग अनुमान जल्दी जांचना चाहते हैं, तो एक छोटा पायलट बनाएं, कार्यों के अनुसार टोकन ट्रैक करें, और फिर सभी को खोलने से पहले सीमाएँ कड़ी करें।

परिचालन बोझ: विश्वसनीयता और सुरक्षा की जिम्मेदारी किसकी है

Improve assistant UX

Design web and native mobile screens that show progress, timeouts, and human handoff states.

Build UI

जब लोग OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs पर बहस करते हैं, वे अक्सर मॉडल गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। प्रोडक्शन में, रोज़मर्रा का बड़ा सवाल यह है: कौन वह काम संभालेगा जो असिस्टेंट को सुरक्षित, तेज़ और उपलब्ध रखता है?

API के साथ, भारी काम का एक बड़ा हिस्सा प्रोवाइडर द्वारा संभाला जाता है। सेल्फ-होस्टिंग के साथ, आपकी टीम प्रोवाइडर बन जाती है। यह सही चुनाव हो सकता है, पर यह एक वास्तविक प्रतिबद्धता है।

ऑपरेशनल बोझ में आमतौर पर मॉडल और सर्विंग स्टैक (GPUs, स्केलिंग, बैकअप्स) को डिप्लॉय करना, भरोसेमंद अलर्ट के साथ लैटेन्सी और एरर्स की मॉनिटरिंग, सिस्टम्स को शेड्यूल पर पैच करना, कीज़ और क्रेडेंशियल्स रोटेट करना, और आउटेज तथा कैपेसिटी स्पाइक्स को हैंडल करना शामिल है ताकि ऐप टूटे नहीं।

मॉडल अपडेट्स भी churn का स्रोत हैं। सेल्फ-होस्ट किए गए मॉडल, ड्राइवर्स, और इन्फरेंस इंजन अक्सर बदलते हैं। हर बदलाव छोटे-छोटे तरीकों से उत्तर बदल सकता है, जिसे उपयोगकर्ता “असिस्टेंट खराब हो गया” के रूप में महसूस कर सकते हैं। API के साथ भी अपग्रेड होते हैं, पर आप GPU ड्राइवर्स या कर्नेल पैच नहीं संभालते।

गुणवत्ता ड्रिफ्ट को कम करने का एक सरल तरीका है असिस्टेंट को किसी भी अन्य फीचर की तरह टेस्ट करना:

वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों का एक छोटा सेट रखें जो एक रेग्रेशन सूट के रूप में काम करे।
सुरक्षा विफलताओं (डेटा लीक, असुरक्षित सलाह) के लिए जाँच करें।
प्रमुख वर्कफ़्लोज़ (रिफंड्स, अकाउंट एक्सेस) के लिए उत्तर की स्थिरता ट्रैक करें।
हर हफ्ते कुछ बातचीत की सैंपल समीक्षा करें।

सुरक्षा सिर्फ "कोई डेटा हमारे सर्वरों से बाहर नहीं जाता" ही नहीं है। यह सीक्रेट्स मैनेजमेंट, एक्सेस लॉग्स, और इनसिडेंट रेस्पॉन्स भी है। अगर किसी को आपका मॉडल एंडपॉइंट की की मिल जाए, तो क्या वे कॉस्ट चला सकते हैं या संवेदनशील प्रॉम्प्ट्स निकाल सकते हैं? क्या आप प्रॉम्प्ट्स को रेडैक्ट करके सुरक्षित रूप से लॉग करते हैं?

ऑन-कॉल वास्तविकता मायने रखती है। अगर असिस्टेंट 2 बजे सुबह टूटे, तो API दृष्टिकोण अक्सर मतलब होता है कि आप gracefully degrade कर सकते हैं और retry कर सकते हैं। सेल्फ-होस्टेड दृष्टिकोण का मतलब हो सकता है कि किसी को GPU नोड, पूरा डिस्क, या बुरी डिप्लॉय ठीक करने के लिए उठना पड़े।

अगर आप AppMaster जैसा प्लेटफ़ॉर्म इस्तेमाल कर रहे हैं, तो इन कर्तव्यों की योजना फीचर का हिस्सा मान कर रखें, न कि बाद में का विचार। असिस्टेंट एक प्रोडक्ट सरफेस है। उसे एक मालिक, रनबुक्स, और "अगर यह फेल करता है तो क्या होता है" की स्पष्ट योजना चाहिए।

सही दृष्टिकोण चुनने का व्यावहारिक चरण-दर-चरण तरीका

Build the whole assistant feature

Create the backend, UI, and workflows around your assistant without stitching multiple tools together.

Try AppMaster

शुरू करें यह साफ़ करके कि आप अपने प्रोडक्ट में असिस्टेंट से क्या करवाना चाहते हैं। "चैट" कोई काम नहीं है। काम वे चीज़ें हैं जिन्हें आप टेस्ट कर सकते हैं: अपने डॉक्स से प्रश्नों का उत्तर देना, रिप्लाई ड्राफ्ट करना, टिकट रूट करना, या "पासवर्ड रिसेट" या "इनवॉइस बनाना" जैसे क्रियाएँ लेना। जितना ज्यादा असिस्टेंट डेटा बदल सकता है, उतना अधिक नियंत्रण और ऑडिटिंग चाहिए।

इसके बाद, अपनी प्राइवेसी सीमा बनाइए। सूची बनाइए कि असिस्टेंट किन डेटा को देख सकता है (मैसेजेज़, अकाउंट डिटेल्स, फ़ाइलें, लॉग्स) और प्रत्येक आइटम को कम, मध्यम, या उच्च संवेदनशीलता के रूप में टैग करें। हाई सामान्यतः रेगुलेटेड डेटा, सीक्रेट्स, या वह कुछ होगा जिसका एक्सपोज़र दर्दनाक होगा। यह कदम अक्सर तय कर देता है कि क्या होस्टेड API स्वीकार्य है, क्या कड़ी रेडैक्शन चाहिए, या कुछ वर्कलोड्स को अपने सर्वर पर रखना होगा।

फिर मापने के लिए लक्ष्य सेट करें। बिना नंबरों के आप विकल्पों की निष्पक्ष तुलना नहीं कर पाएंगे। लिखें:

एक p95 लैटेन्सी लक्ष्य एक सामान्य उत्तर के लिए (और एक अलग लक्ष्य कार्रवाई-लेने वाले फ्लोज़ के लिए)।
एक मासिक खर्च सीमा और क्या इसमें गिना जाएगा (टोकन्स, GPUs, स्टोरेज, सपोर्ट समय)।
उपलब्धता की उम्मीदें और मॉडल डाउन होने पर क्या होगा।
सुरक्षा आवश्यकताएँ (ब्लॉक किए गए टॉपिक्स, लॉगिंग, मानव समीक्षा)।
गुणवत्ता की बार और आप "अच्छा" उत्तर कैसे स्कोर करेंगे।

इन प्रतिबंधों के साथ, उस आर्किटेक्चर को चुनें जो आपके जोखिम सहनशीलता के अनुकूल हो। होस्टेड API अक्सर स्वीकार्य गुणवत्ता तक पहुँचने का सबसे तेज़ रास्ता है और ऑप्स का काम कम रखता है। सेल्फ-होस्टिंग तब सही महसूस होती है जब डेटा आपके वातावरण से बाहर नहीं जाना चाहिए, या जब आपको अपडेट्स और व्यवहार पर कड़ा नियंत्रण चाहिए। कई टीमें हाइब्रिड रास्ता अपनाती हैं: अधिकांश प्रश्नों के लिए एक प्राथमिक मॉडल और लेटेंसी स्पाइक्स, कोटा हिट होने, या संवेदनशील डेटा डिटेक्ट होने पर फॉलबैक पथ।

अंत में, असली ट्रैफ़िक के साथ एक छोटा पायलट चलाइए, न कि डेमो प्रॉम्प्ट्स। उदाहरण के लिए, केवल एक वर्कफ़्लो की अनुमति दें, जैसे "एक सपोर्ट टिकट का सार दें और एक उत्तर प्रस्तावित करें," और इसे एक सप्ताह चलाएँ। p95 लैटेन्सी, प्रति निपटाए गए टिकट की लागत, और उन प्रतिक्रियाओं का प्रतिशत जो एडिट की ज़रूरत होती हैं, मापें। अगर आप AppMaster में बना रहे हैं, तो पायलट को संकुचित रखें: एक स्क्रीन, एक डेटा स्रोत, साफ़ लॉग्स, और आसान किल-स्विच।

टीमें जो सामान्यतः की जाने वाली गलतियाँ (और उनसे कैसे बचें)

कई टीमें इस चुनाव को एक शुद्ध विक्रेता निर्णय मानती हैं: OpenAI API बनाम सेल्फ-हॉस्टेड LLMs। अधिकांश प्रोडक्शन समस्याएँ बुनियादी बातों से आती हैं जिन्हें आप मॉडल गुणवत्ता पर फोकस करते समय खो सकते हैं।

गलती 1: सोचना कि सेल्फ-हॉस्टेड डिफ़ॉल्ट रूप से प्राइवेट है

ओपन-सोर्स मॉडल अपने सर्वर पर चलाने से मदद मिलती है, पर यह डेटा को जादुई रूप से सुरक्षित नहीं कर देता। प्रॉम्प्ट्स ऐप लॉग्स, ट्रेसिंग टूल्स, एरर रिपोर्ट्स, और डेटाबेस बैकअप्स में आ सकते हैं। यहां तक कि "अस्थायी" डिबग प्रिंट्स भी स्थायी हो सकते हैं।

इसे टालने के लिए एक स्पष्ट डेटा नीति सेट करें: प्रॉम्प्ट्स में क्या अनुमति है, प्रॉम्प्ट्स कहाँ स्टोर किए जाते हैं (यदि करते हैं), और वे कितनी देर रहते हैं।

गलती 2: कच्चा ग्राहक डेटा प्रॉम्प्ट्स में भेजना

पूरा टिकट, ईमेल, या प्रोफ़ाइल प्रॉम्प्ट में भेजना आम है क्योंकि यह "बेहतर काम करता है"। यही तरीका है जिससे आप फोन नंबर, पते या भुगतान विवरण लीक कर देते हैं। पहले रेडैक्ट करें, और केवल वही भेजें जिसकी असिस्टेंट को असल में जरूरत है।

सरल नियम: डंप की बजाय सार भेजें। पूरे सपोर्ट चैट को पेस्ट करने के बजाय, आखिरी ग्राहक प्रश्न, प्रासंगिक ऑर्डर ID, और छोटी स्टेटस नोट निकालें।

गलती 3: दुरुपयोग और आश्चर्यजनक बिल के लिए योजना न होना

अगर असिस्टेंट उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सपोज़्ड है, तो मान लें कि कोई प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, स्पैम, या बार-बार महंगे अनुरोध ट्राय करेगा। यह सुरक्षा और लागत दोनों को प्रभावित करता है।

प्रायोगिक रक्षा जो भारी इंफ्रास्ट्रक्चर के बिना काम करती हैं:

असिस्टेंट को ऑथेंटिकेशन के पीछे रखें और रेट लिमिट्स लगाएं।
टूल कार्रवाइयों (जैसे "रिफंड ऑर्डर" या "डिलीट अकाउंट") को स्पष्ट, लॉग की गई वर्कफ़्लोज़ तक सीमित रखें।
इनपुट लंबाई सीमाएँ और टाइमआउट लगाएँ ताकि रनअवे प्रॉम्प्ट्स रोके जा सकें।
प्रति उपयोगकर्ता और प्रति वर्कस्पेस उपयोग मॉनिटर करें, सिर्फ कुल टोकन्स नहीं।
संदिग्ध संकेतों पर “सेफ मोड” फॉलबैक प्रतिक्रिया रखें।

गलती 4: मूल्यांकन के बिना शिप करना

टीमें अक्सर कुछ मैन्युअल चैट्स पर निर्भर रहती हैं और काम पूरा मान लेती हैं। फिर कोई मॉडल अपडेट, प्रॉम्प्ट परिवर्तन, या नया प्रोडक्ट टेक्स्ट चुपचाप प्रमुख फ्लोज़ तोड़ देता है।

रिलीज़ से पहले छोटे टेस्ट सेट रखें जो असली कार्यों को दर्शाते हैं: "पासवर्ड रीसेट", "इनवॉइस खोजें", "प्लान सीमाओं की व्याख्या" और "हैंडऑफ टू ह्यूमन"। प्रत्येक रिलीज़ से पहले इन्हें चलाएँ और सहज पास/फेल परिणाम ट्रैक करें। 30-50 उदाहरण भी ज़्यादातर रिग्रेशन पकड़ लेते हैं।

गलती 5: बहुत जल्दी ओवरबिल्ड करना

GPU खरीदना, ऑर्केस्ट्रेशन जोड़ना, और मॉडलों को ट्यून करना इससे पहले कि आप जानें उपयोगकर्ता क्या चाहते हैं, महंगा है। सबसे छोटी चीज़ से शुरू करें जो वैल्यू साबित करे, फिर हार्डन करें।

AppMaster में ऐप बनाते समय, एक अच्छा शुरुआती पैटर्न है असिस्टेंट लॉजिक को एक नियंत्रित बिजनेस प्रोसेस में रखना: इनपुट्स को sanitize करें, केवल ज़रूरी फ़ील्ड्स फेच करें, और निर्णय लॉग करें। इससे स्केल होने से पहले गार्डरेल्स मिल जाते हैं।

शिप करने से पहले एक त्वरित चेकलिस्ट

Go from demo to production

Deploy your app to AppMaster Cloud or your cloud account when you are ready for production.

Deploy app

रियल उपयोगकर्ताओं को असिस्टेंट रिलीज़ करने से पहले, इसे किसी भी अन्य प्रोडक्शन फीचर की तरह मानें: सीमाएँ परिभाषित करें, मापें, और फेल्योर की योजना बनाएं। यह फर्क नहीं पड़ता कि आपने OpenAI API चुना है या सेल्फ-हॉस्टेड LLMs, क्योंकि ऐप में कमजोर पॉइंट्स अक्सर समान दिखते हैं।

डेटा नियमों से शुरू करें। लिखिए कि मॉडल को बिल्कुल क्या देखने की अनुमति है, न कि आप क्या उम्मीद करते हैं कि वह देखे। एक सरल नीति जैसे “सिर्फ टिकट का सब्जेक्ट + आखिरी 3 संदेश” अस्पष्ट मार्गदर्शन से बेहतर है।

एक व्यावहारिक प्री-शिप चेकलिस्ट:

डेटा: अनुमत फ़ील्ड्स सूचीबद्ध करें (और निषेध फ़ील्ड्स)। पासवर्ड, पूरा भुगतान विवरण, एक्सेस टोकन, और पूरे पते जैसे सीक्रेट्स को मास्क या हटाएं। तय करें कि प्रॉम्प्ट्स और प्रतिक्रियाएँ कितनी देर स्टोर होंगी, और कौन उन्हें देख सकता है।
प्रदर्शन: एक लक्ष्य p95 लैटेन्सी सेट करें (उदाहरण: एक छोटा उत्तर के लिए 3 सेकंड से कम)। एक कठिन टाइमआउट परिभाषित करें, और एक फFallback संदेश रखें जो उपयोगकर्ता को आगे बढ़ने में मदद करे।
लागत: प्रति-उपयोगकर्ता सीमाएँ जोड़ें (प्रति मिनट और प्रति दिन), अचानक स्पाइक्स के लिए अनोमली अलर्ट, और एक मासिक कैप जो सुरक्षित तरीके से विफल हो न कि बिल पर आश्चर्यचकित करे।
गुणवत्ता: एक छोटा मूल्यांकन सेट बनाएं (20-50 असली प्रश्न) और परिभाषित करें कि “अच्छा” उत्तर कैसा दिखता है। प्रॉम्प्ट बदलने और मॉडल स्वैप के लिए एक हल्का समीक्षा प्रक्रिया जोड़ें।
ऑप्स: सफलता दर, लैटेन्सी, और प्रति अनुरोध लागत मॉनिटर करें। एरर्स को पर्याप्त संदर्भ के साथ लॉग करें ताकि प्राइवेट डेटा एक्सपोज़ हुए बिना डिबग किया जा सके। एक इनसिडेंट ओनर और ऑन-कॉल पाथ असाइन करें।

प्रदर्शन अक्सर उन जगहों पर खो जाती है जिन्हें लोग भूल जाते हैं: धीमी retrieval क्वेरीज़, बहुत बड़ा कंटेक्स्ट, या retries जो इकट्ठे हो जाते हैं। अगर असिस्टेंट समय पर उत्तर नहीं दे सकता, तो उसे स्पष्ट रूप से बताना चाहिए और अगला सर्वश्रेष्ठ कदम ऑफर करना चाहिए (जैसे सर्च क्वेरी सुझाना या सपोर्ट को हैंडऑफ करना)।

एक ठोस उदाहरण: कस्टमर पोर्टल में, असिस्टेंट को ऑर्डर स्टेटस और मदद लेख पढ़ने दें, पर कच्चे पेमेंट फ़ील्ड्स को ब्लॉक करें। अगर आप पोर्टल को नो-कोड टूल जैसे AppMaster में बनाते हैं, तो अपने डेटा मॉडल्स और बिजनेस लॉजिक में वही नियम लागू करें ताकि असिस्टेंट उन्हें प्रॉम्प्ट के जरिए बायपास न कर सके।

उदाहरण परिदृश्य: वास्तविक सीमाओं के साथ एक कस्टमर पोर्टल असिस्टेंट

Lock down access control

Use pre-built authentication and permissions so the assistant only sees what it should.

Add auth

एक मध्यम-आकार के रिटेलर को अपने कस्टमर पोर्टल में एक असिस्टेंट चाहिए। ग्राहक पूछते हैं, “मेरा ऑर्डर कहाँ है?”, “क्या मैं डिलीवरी पता बदल सकता/सकती हूँ?”, और रिटर्न और वारंटी के बारे में बेसिक FAQ। असिस्टेंट को तेज़ उत्तर देना है, और यह निजी डेटा लीक नहीं करना चाहिए।

असिस्टेंट उपयोगी होने के लिए केवल छोटे डेटा स्लाइस की ज़रूरत है: एक ऑर्डर ID, वर्तमान शिपमेंट स्टेट (packed, shipped, out for delivery, delivered), और कुछ टाइमस्टैम्प्स। इसे पूरे पते, भुगतान विवरण, ग्राहक संदेश, या आंतरिक नोट्स की ज़रूरत नहीं है।

एक व्यावहारिक नियम यह है कि डेटा को दो बकेट में परिभाषित करें:

अनुमत: order ID, status code, carrier name, estimated delivery date, return policy text
कभी न भेजें: पूरा नाम, सड़क पता, ईमेल, फोन, भुगतान जानकारी, आंतरिक एजेंट नोट्स

विकल्प A: तेज़ लॉन्च के लिए OpenAI API

अगर आप तेज़ी से लॉन्च करना चाहते हैं तो OpenAI API चुनना सही हो सकता है — इंफ्रास्ट्रक्चर और स्केलिंग आपके लिए संभाली जाती है। मॉडल को एक राइटिंग लेयर की तरह मानें, न कि डेटाबेस। फेक्ट्स अपने सिस्टम में रखें और केवल न्यूनतम, रेडैक्ट किया गया संदर्भ भेजें।

उदाहरण के लिए, आपका बैकएंड डेटाबेस से ऑर्डर स्टेट फेच कर सकता है और फिर मॉडल को भेज सकता है: “Order 74192 is Shipped. ETA: Jan 31. Provide a friendly update and offer next steps if delivery is late.” इससे कच्चे ग्राहक रिकॉर्ड भेजने से बचा जा सकता है।

यहाँ गार्डरेल्स महत्वपूर्ण हैं: प्रॉम्प्ट भेजने से पहले फील्ड्स रेडैक्ट करें, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन प्रयासों ("ignore previous instructions") को ब्लॉक करें, और ऑडिट के लिए आपने क्या भेजा उसका लॉग रखें। आपको एक साफ़ फॉलबैक भी चाहिए: अगर मॉडल स्लो या अनसर्टेन है, तो सामान्य स्टेटस पेज दिखाएँ।

विकल्प B: सख्त सीमाओं के लिए सेल्फ-हॉस्टेड मॉडल

अगर आपकी प्राइवेसी लाइन यह है कि "कोई ग्राहक डेटा हमारे नेटवर्क से नहीं जाएगा," तो सेल्फ-होस्टिंग बेहतर बैठ सकता है। पर यह असिस्टेंट को एक ऑपरेशनल फीचर बना देता है जिसे आप संभालते हैं: GPUs, स्केलिंग, मॉनिटरिंग, पैचिंग, और ऑन-कॉल प्लान।

एक वास्तविक योजना में स्टाफिंग समय शामिल होता है (किसी को मॉडल सर्वर के लिए जिम्मेदार रखना), कम से कम एक GPU मशीन का बजट, और लोड टेस्टिंग। अगर मॉडल आपके ऐप सर्वरों के पास है, तो लैटेन्सी शानदार हो सकती है, पर केवल तभी जब आप पीक ट्रैफ़िक के लिए हार्डवेयर सही साइज करें।

उपयोगी हाइब्रिड

संवेदनशील स्टेप्स के लिए (जैसे ऑर्डर स्टेटस खींचना और पहचान सत्यापित करना) सेल्फ-होस्टेड मॉडल या नियमों का उपयोग करें, और सामान्य वर्डिंग और FAQ के लिए केवल API मॉडल का इस्तेमाल करें जो निजी डेटा नहीं शामिल करता। अगर आप पोर्टल को नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म जैसे AppMaster में बनाते हैं, तो आप डेटा एक्सेस और बिजनेस नियम अपने बैकएंड में रख सकते हैं, और बाद में “response writer” को बिना पूरे पोर्टल को फिर से लिखे बदल सकते हैं।

अगले कदम: फैसला करें, पायलट चलाएँ, और ज़्यादा प्रतिबद्ध हुए बिना बनाएँ

एक प्रोडक्शन असिस्टेंट वह निर्णय नहीं है जो आप एक बार करते हैं और भूल जाते हैं। इसे एक फीचर की तरह मानें जिसे आप संशोधित कर सकते हैं: मॉडल चुनाव, प्रॉम्प्ट्स, टूल्स, और प्राइवेसी सीमाएँ रियल उपयोगकर्ताओं के छूने के बाद बदलेंगी।

एक ऐसे फ्लो से शुरू करें जिसमें पहले से स्पष्ट वैल्यू और सीमाएँ हों। “मेरा आखिरी इनवॉइस ढूंढो और चार्जेस समझाओ” मापने और सुरक्षित रहने में आसान है बनाम “मेरे अकाउंट के बारे में कुछ भी जवाब दो।” उस जगह को चुनें जहाँ असिस्टेंट आज समय बचा रहा है, फिर परिभाषित करें कि “बेहतर” क्या होगा।

1-2 हफ्तों में चलने योग्य सादा पायलट योजना

पहले नियम लिखिए, फिर बनाइए:

एक उच्च-वैल्युफ़्लो और एक उपयोगकर्ता समूह चुनें (उदाहरण के लिए, केवल एडमिन)।
सफलता मीट्रिक्स सेट करें (टास्क कंप्लीशन रेट, समय बचत, मानव को हेंडऑफ, उपयोगकर्ता सन्तुष्टि)।
सादा भाषा में एक डेटा नीति परिभाषित करें: असिस्टेंट क्या देख सकता है, क्या कभी नहीं देख सकता, रिटेंशन लिमिट्स, और ऑडिट आवश्यकताएँ।
केवल अनुमत स्रोतों (डॉक्स, सीमित अकाउंट फ़ील्ड्स) से पढ़ने वाली एक पतली संस्करण बनाइए और हर उत्तर लॉग कीजिए।
एक छोटा पायलट चलाएँ, विफलताओं की समीक्षा करें, फिर निर्णय लें: विस्तारित करें, दृष्टिकोण बदलें, या रोक दें।

नीतियाँ प्रोवाइडर के चुनाव से ज्यादा मायने रखती हैं। अगर आपकी नीति कहती है “कोई कच्चा ग्राहक संदेश हमारे सिस्टम से बाहर नहीं जाएगा,” तो यह आपको सेल्फ-होस्टिंग या कड़ी रेडैक्शन की ओर धकेलेगी। अगर नीति सीमित संदर्भ भेजने की अनुमति देती है, तो API फीचर को जल्दी सत्यापित करने का तेज़ तरीका हो सकता है।

शुरू से ही बदलाव की योजना बनाएँ

भले ही आप एक मॉडल से शुरू करें, मानिए कि आप मॉडल बदलेंगे, प्रॉम्प्ट अपडेट करेंगे, और रिट्राइवल ट्यून करेंगे। एक छोटा रेग्रेशन सेट रखें: 30-50 अननामाइज़्ड असली प्रश्न जिनके साथ स्वीकार्य उत्तरों के उदाहरण हों। जब भी आप प्रॉम्प्ट, टूल्स, या मॉडल वर्शन बदलें, इसे फिर से चलाएँ और नए फेल्यर्स पर नजर रखें जैसे आत्मविश्वास से गलत जवाब देना।

अगर आप असिस्टेंट को एक असली प्रोडक्ट फीचर बनाना चाहते हैं (सिर्फ चैट बॉक्स नहीं), तो पूरा पथ प्लान करें: बैकएंड चेक्स, UI अवस्थाएँ, और मोबाइल व्यवहार। AppMaster (appmaster.io) आपकी मदद कर सकता है बैकएंड लॉजिक, वेब UI, और नेटिव मोबाइल स्क्रीन एक साथ बनाने में, फिर तेज़ी से iterate करने में जबकि डेटा एक्सेस नियम एक ही जगह पर रखें। जब आप तैयार हों, तो आप इसे अपने क्लाउड में डिप्लॉय कर सकते हैं या सोर्स कोड एक्सपोर्ट कर सकते हैं।

सामान्य प्रश्न

Start by defining the job: answering FAQs, searching records, or taking actions like creating tickets. The more it can access private data or change state in your system, the more you’ll need strict permissions, logging, and a safe fallback when it’s unsure.

A hosted API is usually the quickest path to a usable pilot because infrastructure and scaling are handled for you. Self-hosting is a better default when your rule is that customer data must not leave your environment, and you’re ready to own the deployment and on-call work.

The real boundary is what you send in the prompt, not what the user typed. Chat history, injected account context, retrieved document snippets, and tool outputs can all end up in the request unless you deliberately limit and redact them.

No, it only moves the risk inward. You still need to control who can view conversations, secure backups, prevent prompt data from leaking into logs, and set a clear retention and deletion policy for debugging data.

Send only the fields needed for the specific task, and prefer stable identifiers like a user ID over email or phone. Keep payment details, passwords, access tokens, full addresses, and internal notes out of prompts by default, even if it seems “helpful.”

Users feel delays as a broken step in their workflow, so aim for predictable p95 latency, not just a fast average. Streaming partial output, using tight timeouts, and showing immediate factual data from your own database can make the experience feel much faster.

Cache common answers, reuse retrieval results where you can, and keep prompts small by summarizing older chat turns. Avoid calling the model in loops, cap input and output size, and make sure retries don’t silently multiply token usage.

With an API, cost behaves like a meter tied to tokens, retries, and how much context you include. With self-hosting, cost behaves like capacity planning plus staffing, because you pay for GPUs, monitoring, updates, and downtime risk even when usage is low.

Put it behind authentication, add per-user rate limits, and block huge inputs that can explode token usage. For action-taking features, require explicit confirmation, enforce permissions in your backend, and log each tool action so you can audit and roll back.

Keep a small set of real user questions as a regression suite and run it before releases, prompt changes, or model swaps. Track a few simple metrics like p95 latency, error rate, cost per request, and the percentage of answers that need human edits, then iterate from those signals.