21 अक्टूबर 2026 को Google Cloud ने घोषणा की कि वह अब Model Garden में OpenAI के तीन मॉडल, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol और GPT-6 Luna, पेश कर रहा है। इससे वह एकमात्र बड़ा क्लाउड प्रदाता बन गया है जो Gemini, Claude और GPT को 200 से ज़्यादा अन्य मॉडलों के साथ एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर रखता है। आपकी कंपनी के लिए इसका मतलब: आप एक ही आपूर्तिकर्ता से हर काम के लिए सबसे अच्छा मॉडल चुनते हैं और एक ही Google Cloud इनवॉइस पर भुगतान करते हैं जो आपकी मौजूदा क्लाउड प्रतिबद्धताओं में से घटता है। लेकिन OpenAI मॉडल अभी भी चुनिंदा एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए प्राइवेट प्रीव्यू में हैं, आप इंटरेस्ट फ़ॉर्म के ज़रिए उनका अनुरोध करते हैं, और वे अभी दम्माम क्षेत्र में सूचीबद्ध नहीं हैं, जहाँ Claude और Gemini पहले से मौजूद हैं।

Google Cloud ने ठीक-ठीक क्या घोषणा की?

Google Cloud की घोषणा के अनुसार, जिसे Gemini के प्रोडक्ट मैनेजमेंट के VP, Michael Gerstenhaber ने लिखा है, OpenAI मॉडल Gemini Enterprise Agent Platform पर Model Garden में आ रहे हैं। यह वह प्लेटफ़ॉर्म है जिसे Google अप्रैल 2026 से Vertex AI के विकसित रूप के तौर पर बताता है। घोषणा में तीनों मॉडलों का वर्णन इस तरह है:

मॉडलGoogle इसे कैसे बताता हैस्थिति
GPT-6 Astraकठिन काम के लिए: कोडिंग, कंप्यूटर का इस्तेमाल, पेशेवर काम और वैज्ञानिक शोधप्राइवेट प्रीव्यू
GPT-6.1 Solकम लागत पर Astra के करीब की बुद्धिमत्ताप्राइवेट प्रीव्यू
GPT-6 Lunaबड़े पैमाने पर रोज़मर्रा के काम के लिए तेज़ और किफ़ायतीप्राइवेट प्रीव्यू

Google का कहना है कि OpenAI मॉडल जल्द ही Gemini for business और Google Antigravity कोडिंग टूल में भी आएँगे, लेकिन कोई तारीख़ नहीं दी गई है। तीनों मॉडलों के अंतर और क़ीमतों के लिए, GPT-6 Astra बनाम Sol बनाम Luna पर हमारा लेख पढ़ें।

व्यवहार में आपकी कंपनी के लिए क्या बदलता है?

  • एक इनवॉइस: आप OpenAI मॉडल Google Cloud Marketplace के ज़रिए ख़रीदते हैं, और सारा उपयोग एक ही Google Cloud इनवॉइस पर दिखता है।
  • आपकी प्रतिबद्धताएँ गिनी जाती हैं: उपयोग आपकी मौजूदा क्लाउड प्रतिबद्धताओं में से घटता है और सभी मॉडल प्रदाताओं में Flexible Savings Plans में गिना जाता है।
  • एक अनुबंध और खाता: OpenAI, Anthropic और Google के साथ अलग-अलग खाते नहीं, बस एक Google Cloud प्रोजेक्ट।
  • वही डेवलपर टूल: आप APIs के ज़रिए मॉडलों तक पहुँचते हैं, और इनफ़रेंस के लिए Codex CLI और Codex डेस्कटॉप ऐप को सीधे प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ सकते हैं।
  • एकीकृत निगरानी: हर एजेंट और मॉडल इंटरैक्शन के लिए प्रमाणित पहचान, एकीकृत ऑडिट लॉगिंग, और VPC Service Controls सुरक्षा।

घोषणा में एक उदाहरण Box का है, जो Google Cloud के ज़रिए OpenAI मॉडलों का इस्तेमाल करता है ताकि अपने ग्राहकों को Google Cloud के सुरक्षा और अनुपालन नियंत्रणों के साथ फ़्रंटियर मॉडल दे सके।

Google आपके डेटा के बारे में क्या कहता है?

घोषणा में तीन प्रतिबद्धताएँ सूचीबद्ध हैं, जिनमें से दो के कुछ हिस्से अभी आए नहीं हैं:

प्रतिबद्धताअभी उपलब्धआने वाला
डेटा परिधिप्रॉम्प्ट, संदर्भ और आउटपुट निर्धारित डेटा परिधि के भीतर रहते हैं और कभी भी फ़ाउंडेशन मॉडल ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल नहीं होतेZero Data Retention विकल्प
अलग-थलग संचालनमॉडल समर्पित Google Cloud इंफ़्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं, और डेटा केवल उसके परिवेश के भीतर ही चलता हैConfidential Compute
ऑडिटिंग और पहचानप्रमाणित पहचान, शुरू से अंत तक दृश्यता, एकीकृत ऑडिट लॉगिंगकुछ घोषित नहीं

क्या ये मॉडल दम्माम क्षेत्र से चलते हैं?

यह हर उस सऊदी कंपनी के लिए मायने रखता है जिसे इस बात की परवाह है कि उसका डेटा कहाँ प्रोसेस होता है। आधिकारिक लोकेशन पेज दम्माम (me-central2) को मध्य पूर्व के तीन क्षेत्रों में सूचीबद्ध करता है, जिसमें Gemini 4 Argon और अन्य Gemini मॉडल, साथ ही 17 Claude मॉडल दिखाए गए हैं, जिनमें Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 और Fable 5.1 शामिल हैं। GPT मॉडल अभी दम्माम की सूची में नहीं दिखते।

दो बातों पर ध्यान दें जो Google ख़ुद कहता है। पहली, एंडपॉइंट डेटा रेज़िडेंसी या क्षेत्र के भीतर ML प्रोसेसिंग की गारंटी नहीं देते। दूसरी, डेटा रेज़िडेंसी पेज उन क्षेत्रों को सूचीबद्ध करता है जहाँ Google ML प्रोसेसिंग को देश के अधिकार-क्षेत्र के भीतर रखने की प्रतिबद्धता करता है, और उसमें अभी दम्माम या सऊदी अरब का ज़िक्र नहीं है। अगर आपके अनुबंध या आपके क्षेत्र के नियमों के अनुसार डेटा को राज्य (किंगडम) के भीतर प्रोसेस करना ज़रूरी है, तो संवेदनशील डेटा भेजने से पहले Google से लिखित पुष्टि लें।

इसे चरण-दर-चरण काम में कैसे लाएँ?

  1. पहले अपने कामों को छाँटें: अनुबंध विश्लेषण या कोडिंग जैसे भारी काम को संदेशों की छँटाई और सारांश बनाने जैसे अधिक मात्रा वाले रोज़ाना के काम से अलग करें, क्योंकि हर एक के लिए अलग क़ीमत वाला मॉडल चाहिए।
  2. जो उपलब्ध है उससे शुरुआत करें: Gemini और Claude आज प्लेटफ़ॉर्म पर हैं, इसलिए एक ही काम दोनों पर चलाएँ और गुणवत्ता व लागत की तुलना करें।
  3. OpenAI मॉडलों में रुचि दर्ज करें: आधिकारिक इंटरेस्ट फ़ॉर्म के ज़रिए, और प्राइवेट प्रीव्यू में चल रहे किसी मॉडल पर प्रोडक्शन सिस्टम न बनाएँ।
  4. क्षेत्र सोच-समझकर चुनें: अगर प्रोसेसिंग की जगह आपके लिए मायने रखती है तो ग्लोबल के बजाय क्षेत्रीय एंडपॉइंट इस्तेमाल करें, और लॉन्च से पहले डेटा रेज़िडेंसी पेज जाँच लें।
  5. मॉडल बदलना आसान बनाएँ: अपना सिस्टम ऐसा बनाएँ कि मॉडल का नाम कॉन्फ़िगरेशन से आए, ताकि आप कोड दोबारा लिखे बिना Claude, GPT और Gemini के बीच बदल सकें।
  6. बिल पर नज़र रखें: एक इनवॉइस को समझना आसान है लेकिन उसमें तीन प्रदाताओं का उपयोग मिला होता है, इसलिए हर प्रोजेक्ट के लिए ख़र्च की सीमाएँ तय करें।

अलग-अलग कंपनियों के दो कम लागत वाले मॉडलों की व्यावहारिक तुलना के लिए Claude Haiku 5.5 या GPT-6 Luna? पढ़ें, और एक काम को कई मॉडलों में बाँटने के विचार के लिए Sakana के Fugu के बारे में पढ़ें।

आपको इस बदलाव की ज़रूरत कब नहीं है?

अगर आप किसी एक मॉडल को सीधे उसके प्रदाता से इस्तेमाल करते हैं और उसी प्रदाता को भुगतान करते हैं, और Google के साथ कोई क्लाउड प्रतिबद्धता नहीं है, तो यह घोषणा आपके रोज़ के काम में ज़्यादा कुछ नहीं बदलेगी। सबसे बड़ा फ़ायदा उन कंपनियों को है जो पहले से Google Cloud पर चल रही हैं, जो कई अनुबंधों के बिना कई प्रदाताओं को आज़माना चाहती हैं, और जिन्हें अपने सारे AI उपयोग के लिए एक ही ऑडिट ट्रेल चाहिए।

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