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केवल Black tier। एक shared budget AI Auto-Moderation और AI Server Control दोनों को cover करता है — प्रति feature कोई अलग allowance नहीं है।

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दो pools

आपका balance दो pools का योग है, इस क्रम में खर्च होते हैं:

Monthly grant

10,000,000 tokens, 30-दिन cycle पर फिर से भरा जाता है। अप्रयुक्त tokens roll over नहीं होते।

Top-up

वे tokens जो आपने खरीदे हैं। ये expire नहीं होते और subscription renew होने पर भी बने रहते हैं, लेकिन subscription ख़त्म होने या server का tier Black से नीचे जाने पर ये खो जाते हैं।
Grant हमेशा पहले consumed होता है, इसलिए top-up एक असली reserve है, चुपचाप हर महीने जलने वाली चीज़ नहीं।
“Resets in” figure अगले grant refill तक की उलटी गिनती दिखाती है, जो आपकी billing period चाहे जो भी हो, हर 30 दिनों में होता है — yearly subscription पर भी grant हर 30 दिनों में refill होता है। जब कोई cycle नहीं चल रहा होता, तब यह ”—” दिखाती है: यानी grant भरा हुआ है, और अगला 30-दिन cycle अगली AI request के साथ शुरू होगा।

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Overview

दिन UTC midnight पर roll over होते हैं, आपके server के timezone पर नहीं।
Monthly figures पाँच मिनट तक cached हैं। भारी activity के तुरंत बाद daily tiles monthly से पहले update होते हैं — वे असहमत नहीं हैं, बस अलग rates पर refresh हो रहे हैं।
Token Usage chart 7, 14 या 30 दिनों पर input और output को stacked area के रूप में plot करता है। बिना activity वाले दिन gaps के बजाय zero के रूप में दिखते हैं। Top Token Consumers उन दस members को list करता है जिनकी activity ने आज सबसे अधिक costs किया, उनके request count और औसत cost per request के साथ। यह केवल तब दिखता है जब दिखाने के लिए कुछ हो।
उस list के शीर्ष पर दिन-दर-दिन बैठा member आमतौर पर बहुत सारी images या videos post कर रहा होता है। Auto-Mod प्रति message चार images तक scan करती है और प्रति video चार calls तक करती है, और दोनों text से कहीं अधिक costs।

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Activity

हर AI request, सबसे नया पहले, प्रति page 20। AI Server Control rows expand होकर हर action दिखाती हैं जो यह चला — सफलता के लिए tick, refused action के लिए shield, error के लिए cross — और हर में कितना समय लगा।
Request history 30 दिनों के लिए रखी जाती है। Chart और export 90 दिनों तक पीछे जाते हैं, इसलिए individual rows जाने के बाद भी पुराना खर्च totals में दिखता है।
जो Server Control run model के tokens produce करने के बाद fail, block या time out होता है, वह billed भी होता है और list में भी आता है — timeout या error Failed के रूप में दिखता है। जो run AI तक पहुँच ही नहीं पाया, उसका कोई खर्च नहीं होता, और वह बिना tokens के Failed के रूप में list में आता है।हर row उसका charge लगने के ठीक बाद लिखी जाती है। अगर वह write कभी fail हो जाए, तो भी खर्च totals में गिना जाता है, भले ही उसकी matching row न हो।

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Export

Export CSV पिछले 30 दिन download करता है — प्रति दिन एक row input, output और total tokens, request count और action count के साथ। Chart का period selector export window नहीं बदलता।

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Top up करना

$1 प्रति 500,000 tokens, 1, 5, 10, 25, 50 या 100 units के blocks में।
1

Amount चुनें

Dialog आपके select करते समय token total और price दिखाता है।
2

Checkout पूरा करें

आपको भुगतान के लिए Paddle पर भेजा जाता है।
3

Tokens credit होते हैं

भुगतान confirm होने पर खरीद आपके top-up pool में जुड़ जाती है।
Top Up Tokens button केवल तब दिखता है जब server के पास Paddle के माध्यम से billed active Black subscription हो। Granted या complimentary Black tier पर servers के पास file पर payment method नहीं होता और top up नहीं कर सकते।
आपके भुगतान करते ही balance update नहीं होता। Payment provider के भुगतान confirm करने के बाद ही tokens credit होते हैं, इसलिए एक मिनट बाद page refresh करें। यदि AI features रुक गए थे, तो tokens credit होते ही वे resume हो जाते हैं।
हर खरीद ठीक एक बार credit होती है, भले ही payment provider confirmation एक से अधिक बार भेजे। Refunds tokens वापस debit करते हैं।

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जब budget ख़त्म हो जाए

दोनों features अलग बिंदुओं पर रुकते हैं, क्योंकि Server Control run को एक message scan से कहीं अधिक headroom चाहिए।
Auto-Mod fail-closed है। यदि यह पुष्टि नहीं कर सकती कि budget है, तो scan नहीं करती — balance recover होने तक आपके server के पास कोई AI moderation नहीं होती।
Notices आपके Auto-Mod alert channel पर post होते हैं, log channel पर fall back करते हैं।

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खर्च कम रखना

सबसे बड़ी एकल बचत। Text और पहले कभी scan न हुई चार images वाला एक message आमतौर पर एक के बजाय पाँच AI calls खर्च करता है — एक text के लिए और एक प्रति image, साथ ही हर उस image के लिए एक और, जिसे पहला model judge करने से मना कर दे, क्योंकि तब एक दूसरा model उसे check करता है। Image में लिखा text पढ़ने की कोई cost नहीं लगती, और जिन images को server पहले ही scan कर चुका है, उनका result आमतौर पर cache से free में मिल जाता है; images वाले लेकिन बिना text के message पर कोई text call नहीं चलती। Videos भी उसी switch पर चलते हैं: हर नए video की लागत 4 calls तक होती है — इसके frames के लिए दो तक, इसकी speech transcribe करने के लिए एक और जो कहा गया और screen पर दिखा उसे check करने के लिए एक, जो speech न होने पर free है।
लंबे समय से clean members हर बार scan के बजाय sample होते हैं — जबकि invites, mass mentions और links हमेशा check होते हैं।
Bot-command channel, या trusted regulars के बीच memes channel, शायद ही paid scanning की ज़रूरत रखता है।

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Troubleshooting

Page reload करें। यदि यह बना रहे, तो इस specific server के लिए subscription record resolve नहीं हो रहा हो सकता है — जाँचें कि server Premium page पर आपकी subscription के अंतर्गत दिखता है।
एक मिनट दें और reload करें। यदि AI रुक गया था, तो tokens credit होते ही यह resume हो जाता है।
यह download पर sign-in failure का संकेत है। Dashboard reload करें ताकि आपका session refresh हो, फिर फिर से try करें।
पहले list के filters जाँचें — status, user या search filter ऊपर दिखे totals को बदले बिना rows को कम कर देता है। नहीं तो यह retention gap है: rows 30 दिनों तक रखी जाती हैं जबकि chart और totals 90 दिन पीछे तक जाते हैं, इसलिए पुराने खर्च को समझाने के लिए कोई row बाकी नहीं रहती।दोनों features हर billed call के लिए एक row लिखते हैं, इसलिए Auto-Mod के messages, images और videos के scans भी list में होते हैं; आमतौर पर image- और video-heavy activity ही इस number को सबसे तेज़ी से बढ़ाती है।
नहीं — एक shared pool है। यदि Auto-Mod इसे consume कर रहा है, तो per-feature cap खोजने के बजाय इसके exemptions या Trust Tiers कड़े करें।

AI Auto-Moderation

अधिकांश token खर्च कहाँ से आता है।

AI and tokens

Black-tier AI allowance कैसे काम करता है।