هڪ LLM ٽوڪن ڪائونٽر ۽ AI ڪاسٽ ڪئگيو��ٽر هڪ ڊولپر يوٽيلٽي آهي جيڪا وڏن भाशा ماڊلز تي ڪنٽيڪٽ ونڊو جي استعمال ۽ API انفرنس جي خرچن جو اندازو لڳائڻ لاءِ برائوزر ميموري ۾ متن ۽ سورس ڪوڊ کي Byte-Pair Encoding (BPE) سب ورڊ ٽوڪنز ۾ ورهاوي ٿي.

تڪڙو جائزو|تصديق ٿيل ڪلائنٽ سائيڊ آرڪيٽيڪچر

آن لائن مفت ۾ LLM ٽوڪنز ڳڻڻ ۽ AI API پرامپٽ خرچن جو حساب ڪرڻ لاءِ، پنهنجو پرامپٽ يا ڪوڊ Multinook جي LLM Token Counter ۾ پيسٽ ڪريو. اسان جو ڪلائنٽ سائيڊ Byte-Pair Encoding (BPE) تجزيو ڪندڙ توهان جي متن کي برائوزر RAM ۾ بصري ٽوڪن بلاڪن ۾ ورهاوي ٿو ۽ GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek V3/R1، Grok 4، ۽ Llama 4 ۾ درست ٽوڪن جو ڳاڻيٽو، حوالو ونڊو سيڪڙو، ۽ سرڪاري API انپٽ/آئوٽ پٽ جي قيمت جو مقابلو ڪري ٿو.

ملٽي ماڊل مقابلو

هڪ ئي وقت GPT-4o، Claude Sonnet، Gemini Pro/Flash، ۽ DeepSeek تي ٽوڪن ڪائونٽس ۽ API جي خرچن جو مقابلو ڪريو.

بصري ٽوڪن هاءِ لائيٽر

ٽوڪن سان ڀريل JSON، وائيٽ اسپيس، يا ڪوڊ اسٽرنگز کي سڃاڻڻ لاءِ صحيح رنگين سب ورڊ ٽوڪن چنڪس ڏسو.

بيچ API ڪاسٽ ڪئگيولٽر

ڪسٽم انپٽ ۽ آئوٽ پٽ ٽوڪن سلائيڊرز سان سنگل-ڪال ۽ روزاني پروڊڪشن API جي خرچن جي تخليق ڪريو.

100% مقامي پرامپٽ پرائيويسي

صفر ڪلائوڊ اپلوڊس سان مقامي RAM ۾ رازدارانه سسٽم پرامپٽ�� ۽ ملڪيت واري سورس ڪوڊ جو آڊٽ ڪريو.

اعليٰ ڪارڪردگي وارو انجڻ

LLM ٽوڪن جو ڳاڻيٽو - مفت AI خرچ جو حساب ڪندڙ

آن لائن مفت ۾ OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4، ۽ Llama 4 لاءِ LLM ٽوڪنز، اکر، ۽ API پرامپٽ خرچ ڳڻيو.

حقيقي وقت Byte-Pair Encoding (BPE) ٽوڪن جو تخمينو ۽ بصري رنگن سان ڪوڊ ٿيل ٽوڪن جي حد کي نمايان ڪندڙ

21 سرڪاري ماڊلز ۾ گڏوگڏ مقابلو: OpenAI (GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, GPT-4o), Anthropic (Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5, 3.7 Sonnet), Google (Gemini 3.1 Pro, 3 Flash, 2.5 Pro/Flash), DeepSeek V3/R1, xAI Grok 4, and Meta Llama 4

سرڪاري في-1M انپٽ ۽ آئوٽ پٽ ريٽس، توقع ڪيل آئوٽ پٽ ٽوڪنز، ۽ روزاني بيچ API ڪال ملٽيپلائرز سان لائيو API خرچ جو حساب ڪندڙ

128K، 164K، 200K، 400K، 500K، ۽ 1M ٽوڪن حوالي جي حدن ۾ حوالي واري ونڊو جي استعمال جا ميٽر

ڪل اکرن، لفظن، ۽ سب ورڊ جي حدن سان گڏوگڏ صحيح اکر کان ٽوڪن جو تناسب ڏيکاري ٿو

100% ايئر گئپڊ ڪلائنٽ سائيڊ RAM ايگزيڪ्युشن—صفر سرور اپلوڊز سان ملڪيت واري سسٽم پرامپٽس ۽ سورس ڪوڊ کي محفوظ طريقي سان آڊٽ ڪريو

ايئر-گيپڊ ڊيٽا پرائيويسي

مڪمل زيرو-اپلوڊ رازداري

توهان جون فائلون WebAssembly استعمال ڪندي سختي سان توهان جي ڊوائيس جي RAM اندر پروسيس ڪيون وينديون آهن. زيرو ڪلائوڊ اپلوڊز.

100% ان-برائوزر RAM پروسيسنگ • زيرو سرور اپلوڊز

قدم بہ قدم هدايتون

آن لائن ڪيئن استعمال ڪجي: LLM ٽوڪن جو ڳاڻيٽو - مفت AI خرچ جو حساب ڪندڙ

بغير ڪنهن انسٽاليشن جي سڌو پنهنجي برائوزر ۾ پنهنجا دستاويز پروسيس ڪرڻ لاءِ انهن 3 آسان قدمن تي عمل ڪريو.

پنهنجو سسٽم پرامپٽ، دستاويز، يا ڪوڊ پيسٽ ڪريو

پنهنجو LLM پرامپٽ، RAG ڪنٽيڪٽ دستاويز، JSON اسڪيما، يا ڪوڊ فائل ورڪ اسپيس ۾ پيسٽ ڪريو، يا سڌو برائوزر RAM ۾ هڪ نموني TypeScript پرامپٽ لوڊ ڪريو.

رنگن ۾ ورھايل ٽوڪن جي حدن جو معائنو ڪريو

حقيقي وقت جا ٽوڪن ڪائونٽس، ڪردار کان ٽوڪن جو تناسب، ۽ رنگن ۾ ورھايل سب ورڊ ٽوڪن چنڪس ڏسو جيڪي ظاهر ڪن ٿا ته ڪيئن BPE ٽوڪنائزرز لفظن، انگن، ۽ ڪوڊ انڊينٽيشن کي جدا ڪن ٿا.

21 سرڪاري ماڊلز ۽ API پرائسنگ جو مقابلو ڪريو

GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4، ۽ Llama 4 تي صحيح في-ريڪوئسٽ ۽ بيچ ڊالر جي خرچن جو مقابلو ڪرڻ لاءِ پنهنجا متوقع آئوٽ پٽ ٽوڪنز ۽ روزاني API ڪال جو مقدار سيٽ ڪريو.

هميشه لاءِ 100% مفت (لاگ ان ضروري ناهي)

Paid Cloud Portals

ڊولپر اڪائونٽ گهربل آهي

خصوصيتن جو موازنہ	Multinook (ان-برائوزر RAM)	Paid Cloud Portals
معاونت ڪندڙ AI ماڊلز	21 سرڪاري API ماڊلز	صرف OpenAI ليگياسي ماڊلز
بصري ٽوڪن هاءِ لائيٽر	رنگن وارا BPE سب ورڊس	صرف سادو نمبر آئوٽ پٽ
API جي قيمت ۽ بيچ ميٽرڪس	انپٽ + آئوٽ پٽ × روزاني ڪالون	دستي رياضيات گهربل آهي
ڪنٽيڪٽ ونڊو ميٽر	128K / 400K / 500K / 1M	شامل ناهي
پرامپٽ جي پرائيويسي	100% مقامي RAM (0 اپلوڊس)	ٻاهرين API سرور ڏانهن موڪليو وڃي ٿو
قيمت ۽ رسائي	هميشه لاءِ 100% مفت (لاگ ان ضروري ناهي)	ڊولپر اڪائونٽ گهربل آهي

ٽيڪنيڪل آرڪيٽيڪچر ۽ وضاحتون

وضاحتون ۽ فارميٽ مطابقت

سختي سان W3C WebAssembly ۽ Typed Array وضاحتن مطابق تيار ڪيل.

ٽوڪنائزيشن انجڻڪلائنٽ-سائيڊ BPE سب ورڊ سيگمينٽر (o200k_base، Claude BPE & SentencePiece)

معاونت ڪندڙ ايڪو سسٽمOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 & Llama 4

بصري انسپيڪٽررنگن ۾ ورھايل سب ورڊ ٽوڪن باؤنڈري هاءِ لائٽر

قيمت ماڊلنگسرڪاري في-1M انپٽ + آئوٽ پٽ ٽوڪن پرائسنگ × روزاني بيچ واليم

ڪنٽيڪٽ ٽيلي ميٽري128K، 164K، 200K، 400K، 500K & 1M ٽوڪن ڪنٽيڪٽ ونڊو ميٽرس

پرائيويسي آرڪيٽيڪچر100% ايئر گئپڊ مقامي برائوزر RAM (صفر سرور اپلوڊس)

سامعين ۽ ڪم جا طريقا

ٽارگيٽ سامعين ۽ عملي استعمال جا موقعا

ڪير هن برائوزر-مؤسس افاديت مان فائدو حاصل ڪري ٿو ۽ ان کي ڪڏهن لاڳو ڪجي.

RAG & Agentic System Architects

AI انجنيئرز ۽ LLM ايپليڪيشن ڊولپرز

OpenAI، Anthropic، ۽ Google تي پرامپٽ ٽوڪن جي سائيز، ڪنٽيڪٽ ونڊو جو استعمال، ۽ روزاني API انفرنس جي خرچن جو معائنو.

سسٽم پرامپٽ ڊزائنرز

پرامپٽ انجنيئرز ۽ ٽيڪنيڪل ليکڪ

وضاحتي هدايتن کي دٻائڻ ۽ ٽوڪن سان ڀريل فارميٽنگ جي اوور هيڊ کي ختم ڪرڻ لاءِ بصري ٽوڪن هاءِ لائٽنگ استعمال ڪرڻ.

AI يونٽ اقتصاديات رٿيندڙ

پراڊڪٽ مئنيجرز ۽ ساس باني

نئين AI خاصيتون لانچ ڪرڻ کان پهريان 1,000 کان 100,000 روزاني درخواستن تي في-يوزر ۽ مھينا LLM API بلن جي اڳڪٿي ڪرڻ.

ڊيٽا سيٽ ۽ فائن ٽيوننگ ڪيوريٽرس

ڊيٽا سائنسدان ۽ محقق

ملٽي لساني ڪارپورا ۽ JSONL فائن ٽيوننگ فائلن ۾ اکرن کان ٽوڪن جي تناسب کي ماپڻ.

تجرباتي ليب ٽيسٽنگ

پهرين هٿ جي تصديق ۽ ڪارڪردگيءَ جا معيار

جديد برائوزرن ۽ آپريٽنگ سسٽم تي صفر نيٽ ورڪ ٽرانسميشن سان ڪيل تجرباتي ٽيسٽ جا نتيجا.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

فائل: 120,000-ڪردارن وارو RAG ڪنٽيڪٽ دستاويز (~30,000 ٽوڪنز)

3.8ms BPE سب ورڊ سيگمينٽيشن ۽ ملٽي ماڊل ڪاسٽ ٽيبل0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

فائل: 15,000-ڪردارن وارو TypeScript ۽ JSON پرامپٽ

1.1ms لائيو بصري ٽوڪن باؤنڈري رينڊرنگ0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

فائل: 4,000-ڪردارن وارو سسٽم پرامپٽ ٽيمپليٽ

0.5ms فوري موبائيل ٽوڪن ۽ قيمت جو حساب0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)

ٽيسٽ ماحول / ڊيوائس	ٽيسٽ فائل ۽ پيچيدگي	پروسيسنگ جي دير	نيٽ ورڪ ڊيٽا ٽرانسפر
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000-ڪردارن وارو RAG ڪنٽيڪٽ دستاويز (~30,000 ٽوڪنز)	3.8ms BPE سب ورڊ سيگمينٽيشن ۽ ملٽي ماڊل ڪاسٽ ٽيبل	0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000-ڪردارن وارو TypeScript ۽ JSON پرامپٽ	1.1ms لائيو بصري ٽوڪن باؤنڈري رينڊرنگ	0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000-ڪردارن وارو سسٽم پرامپٽ ٽيمپليٽ	0.5ms فوري موبائيل ٽوڪن ۽ قيمت جو حساب	0 KB منتقل ٿيل (100% مقامي ڊيوائس RAM)

عام پڇا ڳاڇا

اڪثر پڇيا ويندڙ سوال

پرائيويسي، سيڪيورٽي، فائل جي حدن، ۽ استعمال بابت سڀ ڪجهه جيڪو توهان کي ڄاڻڻ گهرجي.

وڏا भाशा ماڊلز (Large Language Models) متن کي لفظ-ب-لفظ يا اکر-ب-اکر نٿا پڙهن؛ ان جي بدران، اهي Byte-Pair Encoding (BPE) يا SentencePiece استعمال ڪندي متن کي ٽوڪنز سڏجندڙ سب ورڊ چنڪس ۾ ورهائيندا آهن. معياري انگريزي متن لاءِ، 1 ٽوڪن لڳ ڀڳ 4 اکرن يا 0.75 لفظن جي برابر هوندو آهي. تنهن ڪري، 100 ٽوڪنز لڳ ڀڳ 75 لفظ آهن، ۽ 1,000 لفظ تقريبن 1,333 ٽوڪنز آهن.

BPE ٽوڪنائزرز (`o200k_base` ۽ `cl100k_base`) خاص طور تي عام انگريزي لفظن تي ٽرينڊ ڪيا ويا آهن، جيڪي 'application' جهڙن بار بار ايندڙ لفظن کي هڪ ئي ٽوڪن ۾ اچڻ جي اجازت ڏين ٿا. جڏهن ته، پنسوئيشن جا نشان، JSON بریکيٽس، گھڻ-عددي انگ، وائيٽ اسپيس انڊينٽيشن، ۽ غير-لاطيني UTF-8 اسڪرپٽس ننڍن بائيٽ-سطح جي سب ورڊس ۾ ورهايل آهن، جيڪي ساڳئي ڪردار ج�� ڊيگهه لاءِ اڪثر 1.5x کان 3x وڌيڪ ٽوڪنز واپرائين ٿا.

AI ماڊل فراهم ڪندڙ انپٽ (پرامپٽ) ٽوڪنز ۽ آئوٽ پٽ (ڪمپلشن ۽ ريزننگ) ٽوڪنز لاءِ الڳ الڳ بلنگ ڪندا آهن، جيڪي هر 1 ملين ٽوڪنز (1M) جي حساب سان ٻڌايا ويندا آهن. مثال طور، OpenAI GPT-5 $1.25/1M انپٽ ۽ $10.00/1M آئوٽ پٽ چارج ڪري ٿو، GPT-4.1 $2.00/1M انپٽ ۽ $8.00/1M آئوٽ پٽ چارج ڪري ٿو، Claude Sonnet 4.6 $3.00/1M انپٽ ۽ $15.00/1M آئوٽ پٽ چارج ڪري ٿو، ۽ Google Gemini 2.5 Flash $0.30/1M انپٽ ۽ $2.50/1M آئوٽ پٽ چارج ڪري ٿو. اسان جو ڪلگيولٽر توهان جي صحيح انپٽ ٽوڪن جي ڳاڻم ۽ ٽارگيٽ آئوٽ پٽ جي ڊيگهه کي هر ماڊل جي سرڪاري دستاويزي API ريٽ جي خلاف ضرب ڪري ٿو.

`cl100k_base` (100,000 وڪيبولري سائيز) پراڻن GPT-4 ۽ GPT-3.5-Turbo لاءِ ��ستعمال ٿيندو هو. جديد OpenAI ماڊلز—جن ۾ GPT-5، GPT-4.1، o3، o4-mini، ۽ GPT-4o شامل آهن—`o200k_base` (200,000 وڪيبولري سائيز) استعمال ڪن ٿا، جيڪو غير انگريزي متن، سورس ڪوڊ، ۽ عام گھڻ-لفظن جي اظهار کي 10% کان 25% گهٽ ٽوڪنز ۾ دٻائي ٿو.

سرڪاري API دستاويزن مطابق: OpenAI GPT-5 / mini / nano 400,000 ٽوڪنز (400K) سپورٽ ڪن ٿا؛ GPT-4.1 / mini 1,047,576 ٽوڪنز (1M) سپورٽ ڪن ٿا؛ OpenAI o3 & o4-mini 200,000 ٽوڪنز (200K) سپورٽ ڪن ٿا؛ Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 1,000,000 ٽوڪنز (1M) تائين سپورٽ ڪن ٿا؛ Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash 1,000,000 ٽوڪنز (1M) سپورٽ ڪن ٿا؛ xAI Grok 4 500,000 ٽوڪنز (500K) سپورٽ ڪري ٿو؛ DeepSeek V3 164,000 ٽوڪنز (164K) سپورٽ ڪري ٿو؛ ۽ Meta Llama 4 Maverick 1,048,576 ٽوڪنز (1M) سپورٽ ڪري ٿو.

توهان غير ضروري JSON وائيٽ اسپيس کي هٽائي (پرامپٽس ۾ گذارڻ کان پهريان JSON کي ننڍو ڪري)، غير ضروري XML ٽيگ کي ڪمپيڪٽ مارڪڊائون يا CSV ٽيبلز سان بدلائي، پوشیدہ يونيڪوڊ اکرن کي هٽائي، ۽ بار بار ايندڙ هدايتن کي گھٽائي ٽوڪن جو استعمال 20% کان 40% تائين گهٽ ڪري سگهو ٿا.

رنگن ۾ ورھايل ٽوڪن جي صحيح حدن کي ڏسڻ سان اهو ظاهر ٿئي ٿو ته LLMs ڪڏهن ڪڏهن اکرن جي سطح جي ڪمن (جهڙوڪ لفظن کي ਉلٿڻ يا اکرن کي شمار ڪرڻ) سان جدوجهد ڇو ڪن ٿا ۽ غير موثر اسٽرنگز—جෙසي ته UUIDs، Base64 بليوبس، يا بغير مينيفائيڊ ڪوڊ—کي نمايان ڪري ٿو جيڪي خاموشيءَ سان درجن وار ٽوڪنز ساڙي ڇڏيندا آهن.

ڪڏهن به نه. Multinook توهان جي برائوزر جي اتار چڙهاؤ واري RAM جي اندر 100% مقامي طور تي هلندو آهي. توهان جا سسٽم پرامپٽس، RAG دستاويز، ۽ سورس ڪوڊ ڪڏهن به توهان جي مشين کي نه ڇڏيندا آهن.

معيار ۽ ثبوت

بااختيار معيار ۽ ٽيڪنيڪل حوالا

سرڪاري انڊسٽري وضاحتون، ويب معيار، ۽ ڪرپٽوگرافڪ حوالا جيڪي هن انجڻ کي طاقت ڏين ٿا.

Association for Computational Linguistics (ACL / Sennrich et al.)

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units (BPE)

نيورل भाशा ماڊلز لاءِ Byte-Pair Encoding (BPE) سب ورڊ ٽوڪنائزيشن تعارف ڪرائيندڙ بنيادي تحقيقي مقالو.

تفصيل ڏسو

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

سرڪاري ويب معياري جيڪو UTF-8 بائيٽ اسٽريم انڪوڊنگ کي ضابطو ڏئي ٿو جيڪو جديد بائيٽ-سطح جي BPE ٽوڪنائزرز جي بنيادي پرت طور استعمال ٿئي ٿو.

تفصيل ڏسو

Byte-Pair Encoding (BPE) جي اندر: LLMs ڪردارن کي سب ورڊ ٽوڪنز ۾ ڪيئن ورهائيندا آهن

جديد ٽرانسفارمر آرڪيٽيڪچرز—جن ۾ OpenAI جا GPT-5 ۽ GPT-4.1 سيريز، اينٿراپڪ جو Claude 4.6، گوگل جا Gemini 3.1 ۽ 2.5، xAI جو Grok 4، ميٽا جو Llama 4، ۽ DeepSeek V3/R1 شامل آهن—بائيٽ-پيئر اينڪڊنگ (BPE) ۽ سينٽينس پيس وانگر تعيناتي سب ورڊ ٽوڪنائزيشن الگورٿمز ذريعي متن تي پروسيس ڪندا آهن. هر ٻوليءَ جي هر لفظ جي لامحدود لغت کي برقرار رکڻ جي بدران، BPE انفرادي UTF-8 بائيٽس سان شروعات ڪري ٿو ۽ بار بار سڀ کان وڌيڪ ويجھي ڪردارن جي جوڙن کي سب ورڊ ٽوڪنز ۾ بار بار ضم ڪري ٿو.

نتيجي طور, شروعاتي اسپيس سان گڏ هڪ عام انگريزي لفظ جيئن ` intelligence` هڪ واحد انٽيجৰ ٽوڪن آءِ ڊي جي طور تي انڪوڊ ڪيو ويندو آهي، جڏهن ته هڪ اڻڄاتل مرڪب اصطلاح، هڪ هեքساديشميمل هیش، يا سختي سان انڊينٽ ٿيل پائٿن بلاڪ درجن وار انفرادي ٽوڪنز ۾ ٽٽي ويندو آهي. Multinook جو بصري ٽوڪنائزر توهان جي برائوزر RAM جي اندر حقيقي وقت ۾ انهن سب ورڊ حدن کي ٻيهر تعمير ڪري ٿو.

GPT-5، GPT-4.1، Claude 4.6، Gemini 3.1، ۽ DeepSeek تي ڪنٽيڪٽ ونڊو جي معيشت کي بهتر بنائڻ

پراڊڪشن AI ايپليڪيشنن ۽ ريٽريول-آگمينٽيڊ جينريشن (RAG) پائپ لائينز ۾، ٽوڪن جي گهرڻ سڌي طرح مھينا ڪلائوڊ بلز ۽ ٽائم-ٽُو-فرسٽ-ٽوڪن (TTFT) ليٽنسي کي ضابطي ۾ رکي ٿو. ڇاڪاڻ ته خود-توجھ جي پيچيدگي ترتيب جي ڊيگهه سان چورس طور تي ماپ ڪري ٿي، هر API ڪال ۾ غير اصلاح شدہ 50,000-ٽوڪن دستاويز ڀرڻ جلدي بجيٽ کي ختم ڪري ٿو.

فراونٽيئر فليگ شپ ماڊلز (GPT-5، GPT-4.1، Claude Opus 4.6، Claude Sonnet 4.6، Gemini 3.1 Pro، Grok 4) ۽ اعليٰ ڪارڪردگي واري ريزننگ/فليش ماڊلز (GPT-5 mini/nano، o4-mini، Claude Haiku 4.5، Gemini 3 Flash، Gemini 2.5 Flash-Lite، DeepSeek V3/R1، Llama 4 Maverick) جي مقابلي ۾ هڪ ئي وقت پنهنجو پرامپٽ مقابلو ڪندي، انجنيئرنگ ٽيمون في 1,000-ڪالز صحيح قيمت جو معائنو ڪري سگهن ٿيون ۽ پنهنجي ماڊل روٽنگ کي صحيح سائيز ڏئي سگهن ٿيون.

انٽرپرائز AI ٽيمن لاءِ 100% ايئر گئپڊ پرامپٽ آڊيٽنگ

سسٽم پرامپٽس ۽ انٽرپرائز RAG ڪنٽيڪٽس بنيادي دانشورانه ملڪيت جي نمائندگي ڪن ٿا. ملڪيت واري پرامپٽ ٽيمپليٽس يا ڪسٽمر ڊيٽا سيٽس کي ٽئين پارٽي ڪلائوڊ ٽوڪنائزرز ۾ پيسٽ ڪرڻ سان رازدارانه ڪاروباري لاجڪ ليک ٿيڻ جو خطرو هوندو آهي. Multinook سڀئي BPE جزوي ۽ قيمت ماڊلنگ سختي سان مقامي برائوزر ميموري جي اندر صفر نيٽ ورڪ ٽر��نسميشن سان انجام ڏئي ٿو.

تصديق ٿيل 100% ان-برائوزر RAM سيڪيورٽي

2026 ويب معيارن لاءِ اپڊيٽ ٿيل