24 जून, 2026 को CIO.com द्वारा रिपोर्ट किए गए गार्टनर के एक नए विश्लेषण के अनुसार, AI कोडिंग एजेंटों को तैनात करने वाले उद्यम जल्द ही अपने डेवलपर्स के AI टोकन उपयोग के लिए उतना ही भुगतान कर सकते हैं जितना वे स्वयं डेवलपर्स के वेतन के लिए करते हैं।

गार्टनर के वरिष्ठ प्रधान विश्लेषक नितीश त्यागी की भविष्यवाणी में चेतावनी दी गई है कि एआई टोकन की लागत अगले दो वर्षों के भीतर सामान्य सॉफ्टवेयर इंजीनियर के मासिक वेतन के बराबर या उससे अधिक हो जाएगी। पूर्वानुमान फ्लैट प्रति-सीट SaaS मॉडल से एक मौलिक बदलाव को दर्शाता है जिस पर उद्यमों ने उपभोग-आधारित मूल्य निर्धारण की ओर वर्षों से भरोसा किया है, जहां प्रत्येक एपीआई कॉल, प्रत्येक संदर्भ विंडो विस्तार और प्रत्येक एजेंट-संचालित वर्कफ़्लो बिल में जुड़ जाता है। एआई उद्योग परिवर्तन के व्यापक अर्थशास्त्र पर नज़र रखने वाले उद्यमों के लिए, चेतावनी संकेत है कि सस्ते एआई प्रयोग का हनीमून चरण समाप्त हो रहा है।

चेतावनी के पीछे के नंबर

त्यागी ने यह स्पष्ट करने में सावधानी बरती कि गार्टनर की भविष्यवाणी लगभग $2,000 प्रति माह के वैश्विक औसत डेवलपर वेतन पर आधारित है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, जहां वार्षिक डेवलपर मुआवजा नियमित रूप से छह अंकों से अधिक है, समतुल्य टोकन खर्च अभी तक समता तक नहीं पहुंचा है। लेकिन अंतर तेजी से कम हो रहा है।

त्यागी ने सीआईओ.कॉम को बताया, "मैंने डरावने आंकड़े सुने हैं जैसे 'मेरे डेवलपर ने पिछले महीने 20 हजार डॉलर खर्च किए,' या 'एक बिजनेस उपयोगकर्ता ने 32 हजार डॉलर खर्च किए।" "लक्ष्य उद्योग को टोकन लागत के प्रभाव के बारे में सचेत करना है यदि इसे नियंत्रित और नियंत्रित नहीं किया जाता है।"

लागत विस्फोट कई अभिसरण कारकों से प्रेरित है। डेवलपर्स तीव्र गति से जेनरेटिव एआई और एजेंटिक कोडिंग टूल को अपना रहे हैं, और ये टूल साधारण चैट-आधारित इंटरैक्शन की तुलना में कहीं अधिक टोकन का उपभोग करते हैं। एजेंट-संचालित वर्कफ़्लो, जो विस्तारित अवधि के लिए स्वायत्त रूप से चल सकते हैं, बड़े पैमाने पर टोकन खपत उत्पन्न करते हैं क्योंकि वे कोडबेस के माध्यम से पुनरावृत्त होते हैं, फूली हुई संदर्भ विंडो बनाए रखते हैं, और बार-बार एपीआई कॉल करते हैं।

लागत नियंत्रण से बाहर क्यों हो रही है

समस्या का एक हिस्सा संरचनात्मक है. एआई कोडिंग विक्रेताओं ने अभी तक वह नहीं दिया है जिसे त्यागी "परिपक्व, अंतर्निहित लागत अनुकूलन क्षमताएं" कहते हैं। उद्यम बुनियादी ढांचे में निवेश के लिए भुगतान कर रहे हैं जिसे विक्रेता ग्राहकों तक पहुंचा रहे हैं और साथ ही लाभप्रदता बनाए रखने की कोशिश कर रहे हैं। परिणाम एक मूल्य निर्धारण परिदृश्य है जो अपारदर्शी और बढ़ता हुआ दोनों है।

कई संगठनों में यह निर्धारित करने के लिए परिपक्वता और शासन ढांचे का अभाव है कि क्या उनका एआई खर्च निवेश पर रिटर्न दे रहा है या नहीं। संदर्भ विंडो फूली हुई हो जाती है, बजट अनुमान से पहले समाप्त हो जाता है, और सांकेतिक खर्च को उचित ठहराना मुश्किल हो जाता है। समस्या को और बढ़ाते हुए, गैर-डेवलपर्स तेजी से एआई टूल को अपना रहे हैं क्योंकि वे उनसे अधिक परिचित हो गए हैं, जिससे पूरे संगठन में खपत बढ़ रही है।

शायद सबसे प्रतिकूल रूप से, त्यागी ने कहा कि डेवलपर द्वारा उपभोग किए जाने वाले टोकन की मात्रा और उनके वास्तविक उत्पादकता लाभ के बीच कोई "सीधा संबंध" नहीं है। अधिक टोकन का मतलब स्वचालित रूप से बेहतर कोड या तेज़ डिलीवरी नहीं है।

त्यागी ने कहा, "टोकनमैक्सिंग सीधे तौर पर उच्च उत्पादकता लाभ से संबंधित नहीं है, लेकिन टोकन खपत को अनुकूलित करना है।"

लागत नियंत्रण के लिए गार्टनर का नुस्खा

गार्टनर उद्यमों को एआई कोडिंग एजेंटों को छोड़ने की सलाह नहीं दे रहा है। से बहुत दूर। कंपनी का मार्गदर्शन पुनर्प्राप्ति योग्य स्तरों से परे लागत बढ़ने से पहले शासन और लागत नियंत्रण स्थापित करने पर केंद्रित है।

विशिष्ट अनुशंसाओं में से:

  • टोकन सीमाएँ निर्धारित करें। संगठनों को बजट समाप्त होने से पहले अनियंत्रित खपत को पकड़ने के लिए स्पष्ट खर्च सीमाएं लागू करनी चाहिए और उपयोग की निगरानी को स्वचालित करना चाहिए।
  • स्वायत्तता स्तर के आधार पर कार्यों को वर्गीकृत करें। गार्टनर काम को तीन निष्पादन मॉडल में विभाजित करने का सुझाव देता है: डेवलपर के नेतृत्व वाला, डेवलपर के साथ एजेंट और पूरी तरह से एजेंट के नेतृत्व वाला। प्रत्येक कार्य फ्रंटियर-मॉडल टोकन खपत की गारंटी नहीं देता है।
  • जटिलता के आधार पर रूट करें। सरल, उच्च-आवृत्ति कार्यों को छोटे, सस्ते मॉडलों की ओर निर्देशित किया जाना चाहिए, साथ ही जटिल, उच्च-मूल्य वाले कार्यों के लिए सीमांत मॉडलों को आगे बढ़ाया जाना चाहिए।
  • अनिवार्य संदर्भ इंजीनियरिंग। डेवलपर्स को एआई को उनके द्वारा फीड किए गए संदर्भ को अनुकूलित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए, जिसमें केवल प्रासंगिक जानकारी शामिल हो और जहां भी संभव हो टोकन ओवरहेड को कम करने के लिए सारांशित किया जा सके।

एक नई उत्पादकता मीट्रिक

पारंपरिक "लिखित कोड की पंक्तियाँ" मीट्रिक अप्रचलित हो गई है क्योंकि एआई उपकरण ने सेकंडों में संपूर्ण पायथन लाइब्रेरी बनाना शुरू कर दिया है। गार्टनर का तर्क है कि मूल्य को अब कच्चे आउटपुट की मात्रा के बजाय गुणवत्ता, गति और ग्राहक संतुष्टि में मापा जाना चाहिए।

प्रमुख प्रश्न जो उद्यमों को पूछने चाहिए उनमें शामिल हैं कि डेवलपर्स कितनी जल्दी महत्वपूर्ण सुविधाएँ जारी कर सकते हैं, विकास और प्रतिक्रिया के बीच कितना समय कम हो जाता है, और क्या गुणवत्ता बनाए रखते हुए जल्दी शिपिंग वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा कर रही है।

नेताओं को त्यागी की सलाह व्यावहारिक है: बढ़ती एआई कोडिंग लागत को एआई से दूर जाने का कारण न मानें, और हर चीज के लिए ओपन-सोर्स मॉडल पर स्पष्ट रूप से बदलाव न करें। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि लक्ष्य इन उपकरणों द्वारा लाए जाने वाले मूल्य से समझौता किए बिना लागत को अनुकूलित करना है।

व्यापक उद्यम चित्र

गार्टनर की चेतावनी ऐसे समय में आई है जब विभिन्न उद्योगों के उद्यम एआई प्रयोग से बड़े पैमाने पर तैनाती की ओर बढ़ रहे हैं। कंपनियां खर्च पर लगाम लगा रही हैं और ठोस परिणाम की मांग कर रही हैं, और एआई निवेश और मापने योग्य रिटर्न के बीच का अंतर बोर्ड स्तर की चिंता का विषय बन रहा है।

विशेष रूप से सॉफ्टवेयर विकास टीमों के लिए, संदेश स्पष्ट है: असीमित एआई टोकन खपत का युग टिकाऊ नहीं है। जो उद्यम शासन ढाँचे को लागू करने में विफल रहते हैं, उन्हें अब यह जोखिम उठाना पड़ रहा है कि उनके एआई कोडिंग टूल की लागत उन इंजीनियरों की तुलना में अधिक है जिन्हें उन्हें बढ़ाना था।

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एआई के आर्थिक प्रभाव से आगे रहें

उद्यम लागत दबाव से लेकर अरबों डॉलर के फंडिंग दौर तक, एआई का व्यवसाय तेजी से आगे बढ़ता है। प्रौद्योगिकी परिदृश्य को नया आकार देने वाली वित्तीय ताकतों के गहन विश्लेषण के लिए [एआई बज़ वायर] (https://aibuzzwire.news) का अनुसरण करें।

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