> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.vetox.io/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AI उपयोग > Token balance, समय के साथ खर्च, request history और top-ups। **केवल Black tier।** एक shared budget [AI Auto-Moderation](/hi/moderation/ai-auto-mod) और [AI Server Control](/hi/moderation/ai-server-control) दोनों को cover करता है — प्रति feature कोई अलग allowance नहीं है। ## दो pools आपका balance दो pools का योग है, इस क्रम में खर्च होते हैं: **10,000,000 tokens**, 30-दिन cycle पर फिर से भरा जाता है। अप्रयुक्त tokens roll over **नहीं** होते। वे tokens जो आपने खरीदे हैं। **कभी expire नहीं होते**, और renewals और plan changes में जीवित रहते हैं। Grant हमेशा पहले consumed होता है, इसलिए top-up एक असली reserve है, चुपचाप हर महीने जलने वाली चीज़ नहीं। **"Resets in" figure आपकी billing date का पालन करती है, grant cycle का नहीं।** एक yearly Black subscription पर यह कई सौ दिन पढ़ सकती है जबकि grant वास्तव में हर 30 दिनों में refill हो रहा है। खुद **Monthly grant** number देखें — जब यह 10,000,000 पर वापस आता है, cycle roll हो गया। ## Overview | Tile | यह क्या गिनता है | | -------------------------- | ----------------------------------------------------- | | **Token Balance** | Grant plus top-up — जो आप वास्तव में खर्च कर सकते हैं | | **Tokens Used Today** | आज अब तक, UTC में | | **Tokens Used This Month** | तारीख तक calendar month | | **Requests Today** | AI calls की संख्या, tokens नहीं | | **Input / output tokens** | आज और इस महीने के लिए अलग से | 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 post कर रहा होता है। Auto-Mod प्रति message चार images तक scan करती है, और images text से कहीं अधिक costs। ## Activity हर AI request, सबसे नया पहले, प्रति page 20। | Column | Notes | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------- | | **Content** | Message, truncated। Auto-Mod scans "Auto-Mod scan" के रूप में दिखते हैं | | **Tokens** | Total, input और output में split | | **Source** | "Auto-Mod", "AI Server Control", या पूछने वाला member | | **Status** | Completed, Failed, Blocked, Rate limited, और अन्य | | **Time** | हाल की entries के लिए relative, एक दिन से आगे dated | 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। Server Control run जो time out या error हो billed और totals में गिनी जाती है लेकिन Activity row उत्पन्न नहीं करती। यदि आपका daily total दिखाई देने वाली rows की तुलना में अधिक लगता है, यही कारण है। ## 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। ## Top up करना **\$1 प्रति 500,000 tokens**, 1, 5, 10, 25, 50 या 100 units के blocks में। Dialog आपके select करते समय token total और price दिखाता है। आपको भुगतान के लिए Paddle पर भेजा जाता है। 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।** एक मिनट बाद page refresh करें, और यदि AI features पहले से रुक गए थे तो resume होने से पहले थोड़ा और समय दें। हर खरीद ठीक एक बार credit होती है, भले ही payment provider confirmation एक से अधिक बार भेजे। Refunds tokens वापस debit करते हैं। ## 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। | शेष | प्रभाव | | --------------- | ---------------------------------------------------------------------------- | | 100,000 से नीचे | Auto-Mod एक बार का "running low" notice post करती है | | 30,000 से नीचे | **AI Server Control नए requests decline करती है** | | 3,000 से नीचे | **AI Auto-Moderation scanning बंद कर देती है** और paused notice post करती है | 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। ## खर्च कम रखना सबसे बड़ी एकल बचत। चार images वाला एक message एक के बजाय पाँच AI calls costs। 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। Off category कभी evaluate नहीं होती। ## 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 पहले से रुक गया था तो resume होने में dashboard को नया figure दिखाने से थोड़ा अधिक समय लग सकता है। यह download पर sign-in failure का संकेत है। Dashboard reload करें ताकि आपका session refresh हो, फिर फिर से try करें। Auto-Mod प्रति message एक call plus प्रति image एक बिल करता है, इसलिए image-heavy activity तेज़ी से multiply होती है। Failed Server Control runs भी बिना row छोड़े billed होते हैं। 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। अधिकांश token खर्च कहाँ से आता है। Black-tier AI allowance कैसे काम करता है।