बैज — Powered by QuickSilver Pro

शर्तें — संक्षिप्त संस्करण

बैज

Anthropic Mythos-class flagship, 1M context

तेज़, कम लागत, 200K context

Anthropic flagship, 1M context

संतुलित mid-tier, 1M context

reasoning, गणित, o1-जैसा

जनरल चैट, कोडिंग, tool calling

1M ctx, डिफ़ॉल्ट रूप से सोचता है, V3 से ~74% सस्ता

प्रीमियम reasoning, 1M context

1M context, multimodal, thinking

1M context, image generation

सबसे सस्ता Gemini, 1M context

pro मिड-टियर reasoning, 1M context

newest low-cost workhorse, 1M context

flagship reasoning, 1M context

next-gen Flash GA, 1M context

next-gen flash, 1M context

pro image generation

Z.ai reasoning flagship, 1M context

Opus-class reasoning, 256K

Agentic-coding K2, 256K context

262K long-context, RAG

262K long-context, MoE upgrade

1T-MoE flagship, 1M context, thinks by default

Qwen 3.7 flagship, 1M context, thinks by default

Qwen 3.7 agent flagship, 262K context

लॉन्च बोनस: हम आपकी पहली जमा राशि का 100% मैच करते हैं, $50 तक मुफ्त। आधिकारिक OpenAI SDK में सीधे drop करें और बचत शुरू करें।

जब आपका workload open-source quality से चल सकता है, QSP Azure के closed catalog से 6×–30× सस्ता है। कोई resource provisioning या AAD setup नहीं।

QuickSilver Pro vs Azure OpenAI

DeepSeek R1 output पर ~9% सस्ता, और DeepSeek V4 / Qwen 3.6 / Kimi K2.6 अभी Bedrock पर नहीं हैं। Drop-in OpenAI SDK — कोई SigV4 या AWS plumbing नहीं।

QuickSilver Pro vs AWS Bedrock

DeepSeek V3 पर सूचीबद्ध कीमत कम है; R1 output पर ~9% सस्ता (input बराबर)। cache-heavy prompts के लिए DeepInfra की cache discount गणना बदल सकती है।

QuickSilver Pro vs DeepInfra

V3 पर लगभग 32% सस्ता, R1 output पर लगभग 75% सस्ता। OpenAI-संगत surface, वही tool-calling semantics।

QuickSilver Pro vs Fireworks AI

अलग categories: managed token-priced LLM API vs serverless GPU। QSP stock open-source chat के लिए; Modal custom models या non-LLM workloads के लिए।

QuickSilver Pro vs Modal

Managed inference vs containers जो आप H100s पर deploy करते हैं। अगर आपके पास भरने के लिए GPU fleet नहीं है या hard data-locality requirement नहीं है, तो QSP जल्दी ship हो जाता है।

QuickSilver Pro vs NVIDIA NIM

DeepSeek V4 Flash व Pro, V3, R1, Qwen 3.6 व 3.5-35B-A3B, और Kimi K2.6 पर प्रति-token स्तर पर 20% सस्ता। वही OpenAI-संगत API, दो-पंक्ति माइग्रेशन।

QuickSilver Pro vs OpenRouter

DeepSeek R1 output पर लगभग 71% सस्ता। reasoning-heavy workloads के लिए resellers में सबसे बड़ा अंतर।

QuickSilver Pro vs Together AI

DeepSeek V3 output पर Gemini 2.0 Pro से ~7× सस्ता। सीधा OpenAI SDK — कोई GCP project, service-account JSON, या quota request नहीं।

QuickSilver Pro vs Vertex AI

QuickSilver Pro और अन्य OpenAI-संगत inference providers के बीच सीधे मूल्य तुलना, साथ ही प्रति-मॉडल उपयोग-प्रकरण गाइड और quickstart code।

तुलना और उपयोग — QuickSilver Pro

तुलना और उपयोग

गणित, एल्गोरिद्म, multi-step planning। open-source o1 विकल्प, 30x कम कीमत पर।

कोड जनरेशन, refactoring, tool-calling agents। प्रति 1M tokens $0.16 / $0.616।

262K context, 3B active MoE। RAG और लंबे दस्तावेज़ सारांश के लिए, input $0.111 पर।

एक छोटा सा सवाल — इससे हमें यह जानने में मदद मिलती है कि कौन से चैनल वाकई आप जैसे डेवलपर्स तक पहुँचते हैं।

आपने QuickSilver Pro के बारे में कैसे जाना?

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लिंक की समय-सीमा समाप्त।

हम उस लिंक को verify नहीं कर सके। नया लिंक पाने के लिए नीचे अपना email डालें।

Invalid लिंक।

Stripe भुगतान विधि

जब बैलेंस तय सीमा से नीचे जाए, तो सेव किए गए कार्ड से अपने आप रिचार्ज करें।

ऑटो रिचार्ज

क्रेडिट कुछ ही सेकंड में आपकी key में अपने आप जुड़ जाएंगे। लागू होने के बाद refund नहीं मिलेगा।

वही email उपयोग करें जिससे आपने रजिस्टर किया था।

क्या किसी दोस्त या partner ने आपको code दिया है? इसे यहाँ लगाकर इस अकाउंट में {amount} क्रेडिट जोड़ें। प्रति अकाउंट केवल एक code।

क्या आपके पास referral code है?

क्रेडिट कभी expire नहीं होते। जितना उपयोग करें, केवल उतना ही भुगतान करें।

क्रेडिट खरीदें

अपने अकाउंट, सभी API keys, और बचे हुए credits को स्थायी रूप से हटा दें। यह वापस नहीं किया जा सकता।

अगर कोई key लीक हो गई है (git में, screenshot में, logs में), तो इसका उपयोग सभी keys को तुरंत रद्द करने के लिए करें। एक नई key अपने आप बना दी जाएगी।

खतरनाक क्षेत्र

नाम

API key बनाएं

कोई भी ऐप जो अभी भी

का उपयोग कर रहा है, उसे तुरंत 401 errors मिलने लगेंगी। यह वापस नहीं किया जा सकता।

क्या यह key हटानी है?

क्या आपका अकाउंट हटाया जाए?

{alias} को संपादित किया जा रहा है। यह केवल इसी खास key के 30-दिन वाले विंडो के खर्च को सीमित करता है; बाकी keys प्रभावित नहीं होंगी।

मासिक खर्च सीमा

सभी मौजूदा keys तुरंत और स्थायी रूप से रद्द हो जाएंगी। उनका उपयोग करने वाले किसी भी ऐप को 401 errors मिलेंगी। एक नई key अपने आप बना दी जाएगी ताकि आपका access बना रहे।

आपकी पुरानी keys रद्द कर दी गई हैं। इस नई key को अभी कॉपी करें — डायलॉग बंद होने के बाद यह फिर दिखाई नहीं देगी।

सभी keys रद्द हो गईं

सभी API keys रद्द करें?

हर ऐप या environment के लिए अलग नाम वाली key बनाएँ। सभी keys आपके अकाउंट बैलेंस को साझा करती हैं।

API कुंजियाँ

पूर्ण key केवल बनाते समय एक बार दिखाई जाती है। अगर key लीक हो जाए, उसे delete करके नई key बनाएँ - बाकी keys काम करती रहेंगी।

अपनी keys को गोपनीय रखें।

सबसे लोकप्रिय open-source models, बाजार से 20% कम कीमत पर।

मॉडल्स

जहाँ भी आपका agent / CLI / IDE "OpenAI-compatible endpoint" माँगे, वहाँ ये तीन values पेस्ट करें। अपनी key को सुरक्षित रखें।

अपने agent को कनेक्ट करें

Key issue हो गई है लेकिन balance शून्य है, इसलिए नीचे की demo call तब तक 402 देगी जब तक आप credits load नहीं करते। लॉन्च बोनस: हम आपकी पहली जमा का 100% मैच करते हैं, $50 तक मुफ्त। $5 दें, $10 पाएँ।

Key को सक्रिय करने के लिए top up करें।

इस कमांड को कॉपी करके अपने टर्मिनल में पेस्ट करें। इसकी लागत लगभग

अपनी पहली कॉल करें

आपके link से sign up करने वाले दोस्तों को पहले top-up पर {amount} credits मिलते हैं। उसी समय हम आपके account में भी {amount} जोड़ देते हैं।

दोस्तों को invite करें — दोनों को {amount} मिलेंगे

आपका balance खत्म हो गया है (अब तक {spent} खर्च)। API calls जारी रखने के लिए credits जोड़ें — वही pricing, वही models, pay-as-you-go.

आपके credits खत्म हो गए

अपने अकाउंट की गतिविधि और उपयोग एक नज़र में देखें।

ओवरव्यू

Agent-friendly:

V4 Flash, V4 Pro, और Kimi K2.6 डिफ़ॉल्ट रूप से सोचते हैं - V3 जैसी सस्ती chat के लिए request body में

पास करें। (Qwen 3.6/3.7 models default रूप से सोचती हैं पर gateway इसे आपके लिए दबा देता है - thinking चाहिए तो reasoning.enabled=true पास करें। DeepSeek R1 एक dedicated reasoning model है - इसे यह flag न भेजें।)

उपलब्ध मॉडल्स:

Vercel AI SDK उपयोगकर्ता:

OpenAI का drop-in replacement। सिर्फ एक लाइन बदलें।

क्विक स्टार्ट

मॉडलों के अनुसार खर्च और रिक्वेस्ट्स देखें।

उपयोग

जिस पृष्ठ को आप खोज रहे हैं वह मौजूद नहीं है या स्थानांतरित कर दिया गया है।

QuickSilver Pro के बारे में वह सब कुछ जो आप जानना चाहते हैं — DeepSeek V4 Flash और Pro, V3, R1, Qwen 3.6 और 3.5-35B-A3B, और Kimi K2.6 के लिए OpenAI-compatible inference API।

FAQ — QuickSilver Pro

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अपना monthly usage भरें — QSP और हर competitor की लागत देखें।

आप कितना बचाएँगे?

टर्मिनल और AI agents के लिए बनाया गया।

output stable exit codes के साथ आता है — Claude Code, Cursor और Aider इसे HTML parse किए बिना कॉल कर सकते हैं।

अकाउंट बनाएं, credits खरीदें, और 30 सेकंड में API key पाएँ।

आज ही inference पर बचत शुरू करें

सामान्य प्रश्न

9 सबसे लोकप्रिय open-source models — DeepSeek V4 Flash और Pro, V3, R1, Qwen 3.7 Max + 3.6 Plus + 3.6 + 3.5, Kimi K2.6 — अब OpenAI-compatible API के साथ। हर दूसरे reseller से सस्ता। बस एक लाइन कोड बदलें।

बाकियों से 20% कम।

Open-source इन्फरेंस,

ग्राहक आज ही 20% बचा सकते हैं — एक curated catalog के साथ। यह gap engineering precision और संकीर्ण operational surface से आता है, margin shaving से नहीं। Phase 2 में gap और बढ़ेगा क्योंकि stack का ज़्यादा हिस्सा in-house आ रहा है।

आज: एक curated catalog पर लॉन्च

हम H100/H200 पर self-hosted serving layer बना रहे हैं जिसमें SGLang + continuous batching, EAGLE-3 speculative decoding, DeepGEMM के साथ FP8 quantization, और SageAttention / ThunderMLA custom kernels होंगे। लक्ष्य: DeepSeek V3 की मौजूदा कीमतों से भी 30-50% कम।

अगला कदम: dedicated GPUs पर हमारी अपनी inference stack

Weights सार्वजनिक हैं, इसलिए हम उन्हें सच में चला और optimize कर सकते हैं। Closed models (GPT-4, Claude) weights expose नहीं करते, इसलिए infra optimization से भी उनकी कीमत कम नहीं की जा सकती। इसी वजह से हमारे catalog में 7 open models हैं जिन्हें हम verify, route और आगे चलकर खुद host कर सकें।

यह सिर्फ open-source के साथ ही क्यों संभव है

Text models के लिए 1M tokens pricing; image और audio models के लिए जहां noted हो वहां per-image या per-minute pricing.

सबसे सस्ता open-source inference

tool-calling agents के लिए DeepSeek V3 →

262K RAG के लिए Qwen3.5-35B-A3B →

गणित और algorithms के लिए DeepSeek R1 →

vs DeepInfra

vs Fireworks

vs OpenAI

vs OpenRouter

vs Together AI

शीर्ष open-source LLMs के लिए OpenAI-compatible API — Qwen 3.7 Max और 3.6 Plus (नए), DeepSeek V4 Flash और Pro, V3, R1, Kimi K2.6 — OpenRouter, Together AI और Fireworks से 20% सस्ता। एक लाइन बदलें। लॉन्च बोनस: पहली credit खरीद पर 100% मैच, $50 तक मुफ्त।

Qwen 3.7 Max, DeepSeek V4, R1, Kimi K2.6 API · 20% सस्ता · QSP

Controller सेवा में भेजे गए Personal Data के प्रोसेसिंग उद्देश्यों और साधनों का निर्धारण करता है। Processor उस Personal Data को केवल Controller के दस्तावेज़ित निर्देशों (API request parameters के माध्यम से) पर और केवल सेवा प्रदान करने के लिए प्रोसेस करता है।

Data subjects: Controller के एप्लिकेशन के end-users जिनका इनपुट API को भेजा जाता है। श्रेणियाँ: prompts और completions की सामग्री (जिसमें कोई भी Personal Data शामिल हो सकता है जिसे Controller भेजना चुने), खाता मेटाडेटा, और उपयोग मेटाडेटा। अवधि: सेवा समझौते की अवधि तक।

Personal Data को केवल Controller के निर्देशों पर प्रोसेस करें, जब तक कि कानून इसकी मांग न करे (ऐसी स्थिति में, जहाँ कानूनी रूप से संभव हो, Processor पहले Controller को सूचित करेगा)।

Personal Data प्रोसेस करने के लिए अधिकृत कर्मियों पर गोपनीयता दायित्व लागू करें।

धारा 6 में वर्णित तकनीकी और संगठनात्मक उपाय लागू करें।

Controller Personal Data पर machine-learning models को train न करें।

Data subject requests और regulatory investigations में Controller की सहायता करें; गैर-रूटीन अनुरोधों के लिए उचित लागत Controller वहन करेगा।

Controller हमारी Privacy Policy में सूचीबद्ध sub-processors को Processor द्वारा संलग्न करने की अनुमति देता है। किसी sub-processor को जोड़ने या बदलने से कम से कम 30 दिन पहले हम ईमेल या डैशबोर्ड के माध्यम से सूचना देंगे। यदि Controller को उचित आपत्ति है, तो वह सेवा समाप्त कर सकता है और प्रीपेड अप्रयुक्त शुल्क का अनुपातिक refund प्राप्त कर सकता है।

Personal Data संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रोसेस किया जा सकता है। EEA, UK, या Switzerland से उत्पन्न ट्रांसफर के लिए, पक्ष EU Standard Contractual Clauses (Module Two, Controller-to-Processor) और UK International Data Transfer Addendum पर निर्भर करते हैं, जिन्हें enterprise DPA के निष्पादन पर संदर्भ द्वारा शामिल किया जाता है।

ट्रांज़िट में डेटा के लिए TLS 1.2+; HSTS लागू।

API keys को SHA-256 hashes के रूप में संग्रहीत किया जाता है; स्पष्ट रूप में केवल निर्माण के समय एक बार दिखाए जाते हैं।

Webhook signatures को HMAC-SHA256 और timestamp freshness window के साथ सत्यापित किया जाता है।

Prompt और completion content हमारे storage में स्थायी रूप से नहीं रखा जाता (केवल request processing के दौरान memory में रखा जाता है)।

Production systems तक पहुंच केवल अधिकृत कर्मियों तक सीमित है, और जांच के लिए logs सुरक्षित रखे जाते हैं।

Railway (SOC 2 Type II baseline) और Cloudflare edge पर होस्ट किया गया।

Controller Personal Data को प्रभावित करने वाले किसी भी पुष्ट Personal Data breach के बारे में हमें जानकारी मिलते ही हम बिना अनावश्यक देरी के, और किसी भी स्थिति में 72 घंटे के भीतर, Controller को सूचित करेंगे। सूचना में breach की प्रकृति, data subjects की श्रेणियाँ और अनुमानित संख्या, संभावित परिणाम, और उठाए गए कदम शामिल होंगे।

समाप्ति पर, हम 30 दिनों के भीतर सभी Personal Data हटा देंगे, सिवाय उस स्थिति के जहाँ कानून अनुसार retention आवश्यक हो (कर/लेखांकन के लिए 7 वर्षों तक संकलित, गैर-व्यक्तिगत रूप में)। Controller सेवा अवधि के दौरान किसी भी समय डैशबोर्ड या API के माध्यम से account और usage metadata export कर सकता है।

Processor, अनुरोध पर, Controller को अपनी नवीनतम third-party audit reports (पूरा होने पर SOC 2 Type II) या समकक्ष सारांश उपलब्ध कराएगा। जहाँ लागू कानून अतिरिक्त audit rights की मांग करता है, वहाँ Processor, Controller के खर्च पर, उचित सहयोग देगा।

यदि इस DPA और सेवा की शर्तों के बीच कोई टकराव होता है, तो Personal Data की प्रोसेसिंग के संबंध में यह DPA प्रभावी रहेगा।

डेटा सुरक्षा संपर्क: hello@quicksilverpro.io — MachineFi Inc., 68 Willow Road, Menlo Park, CA 94205, USA.

डेटा प्रोसेसिंग परिशिष्ट — QuickSilver Pro

डेटा प्रोसेसिंग परिशिष्ट

खाता डेटा: साइन-अप के समय दिया गया आपका ईमेल पता।

API keys: हम केवल क्रिप्टोग्राफिक hash संग्रहीत करते हैं; raw secret निर्माण के समय एक बार दिखाया जाता है और बाद में पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता।

उपयोग मेटाडेटा: timestamps, model name, token counts (prompt और completion), request duration, और प्रति अनुरोध लागत — बिलिंग और दुरुपयोग पहचान के लिए।

भुगतान डेटा: Stripe द्वारा संभाला जाता है। हमें केवल कार्ड के अंतिम चार अंक और billing email दिखाई देते हैं; पूरा कार्ड नंबर नहीं।

हम आपके API prompts या model completions की सामग्री को स्थायी रूप से संग्रहीत नहीं करते। अनुरोध कॉल के दौरान memory में प्रोसेस किए जाते हैं और पूरा होने पर हटा दिए जाते हैं। जिन infrastructure partners का हम compute के लिए उपयोग करते हैं, उनकी अपनी retention policies हो सकती हैं — धारा 5 देखें।

हम एकत्रित डेटा का उपयोग सेवा चलाने और बिलिंग करने, उपयोग सीमाएँ लागू करने, दुरुपयोग की जांच करने, transactional emails (रसीदें, security notices) भेजने, और कानूनी दायित्वों का पालन करने के लिए करते हैं। हम आपका डेटा तीसरे पक्ष को नहीं बेचते, और हम आपके prompts या completions पर machine-learning models को train नहीं करते।

खाता मेटाडेटा तब तक रखा जाता है जब तक आपका खाता सक्रिय है, और खाता बंद होने के बाद 12 महीने तक (कर और लेखांकन रिकॉर्ड के लिए)। उपयोग लॉग 90 दिनों तक रखे जाते हैं। आप hello@quicksilverpro.io पर ईमेल करके पहले deletion का अनुरोध कर सकते हैं; कानूनी retention आवश्यकताओं के अधीन, हम 30 दिनों के भीतर सत्यापित अनुरोधों का सम्मान करेंगे।

हम केवल उन प्रदाताओं के साथ डेटा साझा करते हैं जो सेवा संचालित करने के लिए आवश्यक हैं।

ट्रांज़िट में डेटा TLS 1.2+ से सुरक्षित है। API keys को SHA-256 hashes के रूप में संग्रहीत किया जाता है। Stripe webhook signatures को HMAC secret के विरुद्ध सत्यापित किया जाता है। हमारा backend Railway (SOC 2 Type II baseline) पर चलता है। हम prompt content को स्थायी रूप से संग्रहीत नहीं करते।

आप hello@quicksilverpro.io पर ईमेल करके अपने व्यक्तिगत डेटा की access, correction, export, या deletion का अनुरोध कर सकते हैं। California निवासियों को CCPA के तहत अतिरिक्त अधिकार हैं, और EU/UK निवासियों को GDPR के तहत अतिरिक्त अधिकार हैं, जिनमें unlawful automated decision-making के अधीन न होने का अधिकार शामिल है। किसी अनुरोध पर कार्रवाई से पहले हम आपकी पहचान सत्यापित करेंगे।

हम केवल localStorage का उपयोग करते हैं ताकि विज़िट्स के बीच आपका signed-in dashboard session याद रखा जा सके। हम tracking cookies, analytics cookies, या ad networks का उपयोग नहीं करते।

यह सेवा 18 वर्ष से कम आयु के किसी भी व्यक्ति के उपयोग के लिए अभिप्रेत नहीं है।

हम इस नीति में महत्वपूर्ण परिवर्तनों की घोषणा प्रभावी होने से कम से कम 30 दिन पहले ईमेल द्वारा करेंगे।

MachineFi Inc., 68 Willow Road, Menlo Park, CA 94205, USA — hello@quicksilverpro.io

गोपनीयता नीति — QuickSilver Pro

गोपनीयता नीति

हम लोकप्रिय ओपन-सोर्स भाषा मॉडलों को पूर्वानुमेय कीमतों पर उपलब्ध कराने के लिए OpenAI-संगत HTTP API प्रदान करते हैं। उपलब्धता, मॉडल चयन और कीमतें उचित सूचना के साथ बदल सकती हैं।

अपनी API कुंजियों को गोपनीय रखना और अपने खाते के अंतर्गत होने वाली सभी गतिविधियों की जिम्मेदारी आपकी है। आप डैशबोर्ड से कभी भी कुंजियों को बदल या रद्द कर सकते हैं। खाते केवल एक कानूनी इकाई के लिए हैं; खाते साझा न करें।

सेवा Stripe के माध्यम से USD में प्रीपेड है। जब तक आपका खाता सक्रिय रहता है, क्रेडिट की अवधि समाप्त नहीं होती। खरीदे गए क्रेडिट उपयोग हो जाने के बाद वापस नहीं किए जाते। उपयोग न किए गए क्रेडिट खरीद के 7 दिनों के भीतर hello@quicksilverpro.io पर लिखित अनुरोध भेजकर वापस लिए जा सकते हैं। आपके स्टेटमेंट पर Stripe शुल्क MACHINEFI INC. के रूप में दिखाई देगा।

आप सेवा का उपयोग (a) ऐसा कंटेंट बनाने के लिए नहीं कर सकते जो अवैध हो, अधिकारों का उल्लंघन करता हो, या हमारी प्रकाशित उपयोग नीतियों का अन्यथा उल्लंघन करता हो; (b) सेवा को रिवर्स-इंजीनियर करने, मॉडल वेट्स निकालने, या rate limits को बायपास करने के प्रयास के लिए; (c) स्वचालित स्पैम भेजने या दुरुपयोग को सक्षम करने के लिए; या (d) अलग लिखित समझौते के बिना raw API को फिर से बेचने के लिए।

यदि हमें उचित रूप से लगता है कि ट्रैफ़िक दुरुपयोगपूर्ण है या अन्य ग्राहकों के लिए सेवा की स्थिरता को खतरा देता है, तो हम उसे सीमित या अस्थायी रूप से ब्लॉक कर सकते हैं। हमारा सर्वोत्तम-प्रयास uptime लक्ष्य मासिक 99.5% है, जिसमें निर्धारित रखरखाव और हमारे उचित नियंत्रण के बाहर की घटनाएँ शामिल नहीं हैं। मानक योजनाओं पर हम संविदात्मक SLA नहीं देते।

सेवा "जैसी है" और "जितनी उपलब्ध है" के आधार पर प्रदान की जाती है। हम सभी स्पष्ट या निहित वारंटियों से इनकार करते हैं, जिनमें किसी विशेष उद्देश्य के लिए उपयुक्तता और अधिकारों का उल्लंघन न होना शामिल है। मॉडल आउटपुट गलत, आपत्तिजनक, या आपके उपयोग-प्रकरण के लिए अनुपयुक्त हो सकते हैं; उन पर निर्भर करने से पहले आउटपुट की समीक्षा करना आपकी जिम्मेदारी है।

कानून द्वारा अनुमत अधिकतम सीमा तक, सेवा के आपके उपयोग से उत्पन्न या उससे संबंधित हमारी कुल देयता उस राशि से अधिक नहीं होगी जो आपने दावे से पहले के 12 महीनों में हमें भुगतान की है। हम अप्रत्यक्ष, आकस्मिक, या परिणामी नुकसान के लिए जिम्मेदार नहीं हैं।

आप hello@quicksilverpro.io पर ईमेल करके किसी भी समय अपना खाता बंद कर सकते हैं। जो खाते इन शर्तों का उल्लंघन करते हैं उन्हें हम निलंबित या समाप्त कर सकते हैं। यदि समाप्ति धारा 4 के उल्लंघन के कारण नहीं है, तो बचा हुआ अप्रयुक्त क्रेडिट 30 दिनों के भीतर वापस कर दिया जाएगा।

हम सेवा, कीमतों, या इन शर्तों में संशोधन कर सकते हैं। महत्वपूर्ण बदलाव प्रभावी होने से कम से कम 30 दिन पहले ईमेल या डैशबोर्ड नोटिस द्वारा घोषित किए जाएंगे। प्रभावी तिथि के बाद सेवा का उपयोग जारी रखना स्वीकृति माना जाएगा।

ये शर्तें कैलिफ़ोर्निया राज्य के कानूनों द्वारा शासित हैं। किसी भी विवाद का समाधान केवल San Mateo County, California स्थित राज्य या संघीय अदालतों में किया जाएगा।

सेवा की शर्तें — QuickSilver Pro

सेवा की शर्तें

QuickSilver Pro

आंकड़े — QuickSilver Pro

सिर्फ ईमानदार आंकड़े। aggregate counters (सेवा किए गए tokens, बचाए गए dollars) तब लाइव होंगे जब user base इतना बढ़ जाएगा कि ये संख्याएँ विश्वसनीय लगें — नीचे “Live counters” नोट देखें।

संख्याओं में QuickSilver Pro

ग्राहक आज ही 20% बचा सकते हैं — कम list prices वाले curated catalog पर। संकीर्ण operational surface ही gap को ईमानदार रखती है, और वही interface बिना बदलाव Phase 2 तक चलता है।

अभी - एक curated catalog पर लॉन्च

Dedicated GPU पर self-hosted serving, जिसमें SGLang + continuous batching, EAGLE-3 speculative decoding, DeepGEMM के जरिए FP8 quantization, और SageAttention / ThunderMLA custom kernels शामिल होंगे। उस समय system_fingerprint स्थिर हो जाएगा (सिर्फ stack update होने पर बदलेगा), और repeatable-seed workflows ठीक से काम करेंगे। लक्ष्य: DeepSeek V3 की मौजूदा कीमतों से 30-50% नीचे जाना।