हर बिल्ड टास्क के लिए सर्वश्रेष्ठ LLM: एक व्यावहारिक मॉडल मैप

क्यों एक ही LLM हर काम के लिए इस्तेमाल करने से परेशानी होती है

हर काम के लिए एक ही मॉडल इस्तेमाल करना सुनने में सरल लगता है। असल में यह बिल्ड्स को धीमा, महंगा और भरोसेमंद बनने में मुश्किल बना देता है। वही मॉडल जो गहरी तर्क क्षमता में अच्छा होता है, छोटा UI कॉपी देने में दर्दनाक धीमा लग सकता है। और जो मॉडल तेज़ और सस्ता है, वह SQL लिखते या कोर लॉजिक बदलते समय चुपके से जोखिम भरे गलतियाँ कर सकता है।

टीमें आम तौर पर कुछ दोहराए जाने वाले लक्षणों से यह समस्या नोटिस करती हैं:

• छोटे टास्क के लिए प्रतिक्रियाएँ बहुत धीमी हो जाती हैं, इसलिए लोग मल्टीटास्क करना शुरू कर देते हैं और फ़ोकस खो देते हैं।
• बिल्स बढ़ने लगते हैं क्योंकि “साधारण” अनुरोध महंगे मॉडल द्वारा हैंडल होते हैं।
• कोड की गुणवत्ता उतार-चढ़ाव करती है, भले ही प्रॉम्प्ट समान दिखते हों।
• डेवलपर्स हर चीज़ को ज़्यादा रिव्यू करने लगते हैं क्योंकि उन्हें पता नहीं होता कब मॉडल गलत हो सकता है।

लक्ष्य सबसे फैंसी मॉडल का पीछा करना नहीं है। लक्ष्य यह है कि हर बिल्ड टास्क के लिए वह LLM चुना जाए जो अभी आपकी ज़रूरत के अनुसार सबसे बेहतर हो: स्पीड, सटीकता, स्थिरता, या सावधान तर्क।

एक छोटे उदाहरण से समझें: मान लें आप एक छोटा React डैशबोर्ड बना रहे हैं। आप एक ही टॉप-टीयर मॉडल से (1) बटन लेबल लिखवाते हैं, (2) React कंपोनेंट जनरेट कराते हैं, (3) एक SQL माइग्रेशन बनवाते हैं, और (4) एक जटिल बग ठीक कराते हैं। आप लेबल के लिए प्रीमियम कीमत देंगे, कंपोनेंट के लिए जरूरत से ज्यादा इंतज़ार करेंगे, और SQL व बग फिक्स पर फिर भी अतिरिक्त चेक्स की ज़रूरत पड़ेगी।

Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म इसे आसान बनाते हैं क्योंकि आप मॉडल चुनना किसी और टूल चुनने जैसा समझ सकते हैं: टूल को काम के अनुरूप मिलाइए। कोई एक मॉडल गुणवत्ता, लेटेंसी और लागत—तीनों में एक साथ नहीं जीतेगा, और यह सामान्य है। जीत यह है कि आपके पास एक सरल “डिफ़ॉल्ट प्रति टास्क” नीति हो ताकि ज़्यादातर काम तेज़ी से और कम आश्चर्य के साथ चले।

तीन ट्रेडऑफ़: गुणवत्ता, लेटेंसी, और लागत

अधिकांश बिल्डर्स एक ऐसा मॉडल चाहते हैं जो तेज़, सस्ता और हमेशा सही हो। असल में आपको दो में से चुनना पड़ता है, और वह भी टास्क पर निर्भर करता है। अगर आप हर बार सबसे बेहतर LLM चुनना चाहते हैं, तो ट्रेडऑफ़्स को साधारण शब्दों में नाम देना मदद करता है।

गुणवत्ता का मतलब है आपको कम retries में एक सही और उपयोगी परिणाम मिलना। कोड के लिए यह सही लॉजिक, वेलिड सिंटैक्स और कम साइड-इफ़ेक्ट्स है। लेखन के लिए यह स्पष्ट भाषा है जो आपके प्रोडक्ट से मेल खाती है और अजीब दावों से बचती है। उच्च गुणवत्ता का मतलब यह भी है कि मॉडल आपकी बाधाओं का पालन करे, जैसे “सिर्फ़ इस फ़ाइल को बदलो” या “डाटाबेस स्कीमा को छूना नहीं।”

लेटेंसी का मतलब पहले उपयोगी आउटपुट तक का समय है, न कि परफेक्ट उत्तर पूरा होने का कुल समय। कोई मॉडल जो 3 सेकंड में कुछ ऐसा दे दे जिसे आप एडिट कर सकें, वह 25 सेकंड लेने वाले मॉडल से बेहतर हो सकता है जो लंबा जवाब देता है जिसे आपको फिर से लिखना पड़े।

लागत केवल प्रति अनुरोध कीमत नहीं है। छुपी हुई लागत वह है जो आप तब चुकाते हैं जब पहली बार का उत्तर गलत या अस्पष्ट हो:

• अतिरिक्त retries और लंबी बातचीत
• डिबगिंग समय और प्रोडक्शन फिक्स
• टेस्ट्स या डिप्लॉयमेंट्स फिर से चलाना
• बार-बार कॉन्टेक्स्ट पेस्ट करना

सोचिए एक त्रिभुज: गुणवत्ता, लेटेंसी, लागत। एक को बढ़ाने से आम तौर पर दूसरों पर असर पड़ता है। उदाहरण के लिए, अगर आप SQL जनरेट करने के लिए सबसे सस्ता और तेज़ विकल्प चुनते हैं, तो एक सूक्ष्म जोइन की गलती आपने जो बचाया उसका ज्यादा समय जला सकती है।

सरल तरीका: UI कॉपी के लिए थोड़ी कम गुणवत्ता सहन करें और स्पीड पर ऑप्टिमाइज़ करें। SQL, रिफैक्टर्स और बग फिक्स के लिए उच्च गुणवत्ता के लिए भुगतान करें भले ही लेटेंसी और लागत बढ़े। Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म में आप चैट के हिसाब से मॉडल बदलकर यह आसानी से कर सकते हैं।

मॉडल की ताकतें दिन-प्रतिदिन के काम में क्या मायने रखती हैं

जब लोग कहते हैं कि कोई मॉडल “X में अच्छा” है, उनका मतलब यह होता है कि वह उस तरह के काम पर समय बचाता है और retries कम करता है। असल में ज़्यादातर ताकतें कुछ बकेट्स में आती हैं:

• Writing: स्पष्ट, स्वाभाविक भाषा, सही टोन, कम अजीब वाक्यांश
• Coding: सही सिंटैक्स, अच्छे पैटर्न, टूटे हुए इम्पोर्ट्स या मिसिंग एज केस कम
• Reasoning: कई प्रतिबंधों को ध्यान में रखकर बिना अनुमान लगाए ट्रेडऑफ़ समझाना
• Tool use: किसी फॉर्मैट का पालन करना, फ़ंक्शन कॉल साफ़ करना, सख्त निर्देशों का पालन करना

कॉन्‍टेक्स्ट लंबाई बहुत मायने रखती है। अगर आपका प्रॉम्प्ट छोटा और फ़ोकस्ड है (एक कंपोनेंट, एक क्वेरी, एक बग), तो तेज़ मॉडल अक्सर ठीक करते हैं। अगर मॉडल को बहुत सा मौजूदा कोड, आवश्यकताएँ या पहले के निर्णय याद रखने हैं, तो लंबा कॉन्टेक्स्ट मदद करता है क्योंकि यह “भुलक्कड़” विवरणों को कम करता है। लेकिन लंबा कॉन्टेक्स्ट लागत और लेटेंसी बढ़ा सकता है, इसलिए इसे सिर्फ़ तब उपयोग करें जब यह वास्तव में गलतियों को रोके।

भरोसेमंद होना एक छुपी शक्ति है। कुछ मॉडल निर्देशों (फॉर्मैट, स्टाइल, प्रतिबंध) का अधिक निरंतर पालन करते हैं। यह बोरिंग लगता है, मगर यह रीवर्क कम करता है: कम “कृपया इसे TypeScript में दोहराइए”, कम मिसिंग फ़ाइलें, SQL में कम आश्चर्यजनक बदलाव।

एक सरल नियम: जहाँ गलतियाँ महंगी हों वहाँ गुणवत्ता के लिए भुगतान करें। अगर कोई त्रुटि प्रोडक्शन को तोड़ सकती है, डेटा लीक कर सकती है, या घंटों का डिबगिंग खर्च करा सकती है, तो अधिक सावधान मॉडल चुनें—even अगर वह धीमा हो।

उदाहरण के लिए, बटन माइक्रो-कॉपी में आप कुछ इटरेशन्स सह सकते हैं। पर पेमेंट फ्लो, डेटाबेस माइग्रेशन, या ऑथ चेक बदलने जैसी चीज़ों में आप वही मॉडल चाहेंगे जो सावधान और सुसंगत हो, भले ही यह प्रति रन महंगा पड़े। Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म में कई मॉडल फैमिलीज़ का सपोर्ट होने पर मॉडल बदलना जल्दी ही फायदे देता है।

एक व्यावहारिक टास्क मैप (किसे कब यूज़ करें)

अगर आप हर बिल्ड टास्क के लिए सबसे अच्छा LLM चुनना चाहते हैं, तो मॉडल नामों के बारे में सोचना छोड़ दें और “टियर्स” के बारे में सोचें: fast-cheap, balanced, और reasoning-first। आप एक ही प्रोजेक्ट में, यहाँ तक कि एक ही फीचर के अंदर भी टियर्स मिक्स कर सकते हैं।

यहाँ एक सरल मैप है जिसे आप अपने बैकलॉग के पास रख सकते हैं:

एक उपयोगी नियम: जहाँ त्रुटियाँ आसानी से पकड़ ली जा सकती हैं वहाँ "cheap" चलाइए, और जहाँ त्रुटियाँ महंगी हों वहाँ "strong" चुनिए।

तेज़ मॉडलों पर सुरक्षित: कॉपी एडिट्स, छोटे UI बदलाव, रीनेमिंग, सरल हेल्पर फ़ंक्शन्स, और फॉर्मैटिंग। तेज़ मॉडलों पर जोखिम भरा: कोई भी चीज़ जो डेटा (SQL), ऑथ, पेमेंट्स, या क्रॉस-फ़ाइल रिफैक्टर को छूती है।

एक वास्तविक प्रवाह: आप एक नई Settings पेज मांगते हैं। Balanced मॉडल से React कंपोनेंट का ड्राफ्ट बनवाएँ। स्टेट हैंडलिंग और एज केस रिव्यू के लिए reasoning-first मॉडल पर स्विच करें। फिर UI टेक्स्ट को पॉलिश करने के लिए fast मॉडल का उपयोग करें। Koder.ai में टीमें अक्सर एक ही चैट में अलग कदमों को अलग मॉडलों को असाइन करके ऐसा करती हैं ताकि जहां ज़रूरत न हो वहाँ क्रेडिट्स बर्बाद न हों।

तेज़ मिक्सिंग नियम

• पहले ड्राफ्ट तेज़ से, फिर सत्यापित धीमे से।
• जो आप आसानी से "आँख से जाँच" नहीं सकते उसके लिए reasoning-first का उपयोग करें।
• एक पूरे रिफैक्टर पास के लिए एक ही मॉडल रखें ताकि स्टाइल ड्रिफ्ट न हो।
• फिक्सेस के बाद दूसरे मॉडल से समीक्षा कराएं ताकि छूटे साइड-इफ़ेक्ट्स पकड़े जा सकें।

UI कॉपी और प्रोडक्ट टेक्स्ट: पहले स्पीड, फिर जल्दी QA

UI कॉपी के लिए लक्ष्य आमतौर पर स्पष्टता होती है, प्रतिभा नहीं। बटन लेबल, खाली स्टेट्स, हेल्पर टेक्स्ट, एरर मैसेज और छोटे ऑनबोर्डिंग स्टेप्स जैसी माइक्रो-कॉपी के लिए तेज़, कम-कॉस्ट मॉडल अच्छा डिफ़ॉल्ट है। आपको तेज़ इटरेशन्स मिलती हैं, जो परफेक्ट फ्रेजिंग से ज़्यादा मायने रखती हैं।

जब दांव ऊंचे हों या प्रतिबंध सख्त हों तभी मजबूत मॉडल का उपयोग करें। इसमें टोन का संरेखण across कई स्क्रीन, अर्थ बनाए रखने वाली रीराइट्स, संवेदनशील टेक्स्ट (बिलिंग, प्राइवेसी, सिक्योरिटी), या कोई भी टेक्स्ट शामिल है जिसे पढ़कर उपयोगकर्ता कोई वादा समझ सकता है।

प्रॉम्प्ट टिप्स जो मॉडल बदलने से ज़्यादा बेहतर नतीजे देते हैं:

• अपने ब्रांड वॉइस के 3-5 उदाहरण पेस्ट करें (छोटे ठीक हैं)।
• मना किए गए शब्दों और वाक्यांशों की सूची दें जिन्हें आपका प्रोडक्ट कभी नहीं उपयोग करता।
• पढ़ने का स्तर और length सीमाएँ बताएं (उदाहरण: 60 अक्षर से कम)।
• सटीक UI संदर्भ दें (स्क्रीन, उपयोगकर्ता का लक्ष्य, अगले क्या होगा)।

एक त्वरित QA एक मिनट लेती है और हफ्तों की उलझन बचाती है। शिप करने से पहले जाँचें:

• अस्पष्टता: क्या उपयोगकर्ता इसे दो तरह से पढ़ सकता है?
• दावे: क्या यह ऐसे परिणाम का आश्वासन देता है जिसे आप गारंटी नहीं कर सकते?
• शब्दावली: क्या आप हर जगह वही शब्द प्रयोग कर रहे हैं (“snapshot” बनाम “backup”)?
• टोन: क्या एरर में शांत और बटन में सीधा है?
• लोकलाइज़ेशन: अनुवाद होने पर भी अर्थ बनता रहेगा?

उदाहरण: Koder.ai में, एक तेज़ मॉडल “Deploy” बटन के टूलटिप का ड्राफ्ट कर सकता है, फिर एक मजबूत मॉडल प्राइसिंग स्क्रीन की कॉपी को Free, Pro, Business, और Enterprise के बीच सुसंगत बनाए बिना नए वादे जोड़ने के लिए फिर से लिख सकता है।

React कंपोनेंट्स: रचनात्मकता पर नहीं, शुद्धता पर चुनें

React कंपोनेंट्स के लिए सबसे तेज़ मॉडल तब ही अक्सर “ठीक” होता है जब सरफेस एरिया छोटा हो। सोचिए एक बटन वेरिएंट, एक spacing फिक्स, एक सरल फ़ॉर्म जिसमें दो फील्ड्स हों, या लेआउट में flex से grid पर स्विच करना। अगर आप परिणाम को एक मिनट के अंदर रिव्यू कर सकें, तो स्पीड जीतती है।

जैसी ही state, साइड-इफ़ेक्ट्स या वास्तविक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन सामने आए, मजबूत कोडिंग मॉडल चुनें भले ही वह महंगा हो। अतिरिक्त समय आम तौर पर बाद में flaky कंपोनेंट डिबग करने से सस्ता पड़ता है। यह खासकर state management, जटिल interactions (drag and drop, debounced search, multi-step flows), और accessibility के लिए महत्वपूर्ण है, जहाँ आत्मविश्वास पर आधारित गलत उत्तर घंटों बर्बाद कर सकता है।

मॉडल से कोड लिखवाने से पहले उस पर बाधाएँ दें। एक छोटा spec “क्रिएटिव” कंपोनेंट्स को रोकता है जो आपकी ऐप से मैच नहीं करते।

• TypeScript और अपने लक्ष्य React वर्जन का उपयोग बताएं
• कंपोनेंट API परिभाषित करें (props, events, default values)
• UI स्टेट्स सूचीबद्ध करें (loading, empty, error, disabled)
• एक्सेसिबिलिटी आवश्यकताएँ बताएं (किबोर्ड, ARIA, फोकस ऑर्डर)
• एज केस बताएं (लंबा टेक्स्ट, धीमा नेटवर्क, डबल क्लिक)

एक व्यावहारिक उदाहरण: “UserInviteModal” बनाना। एक तेज़ मॉडल मॉडलक लेआउट और CSS ड्राफ्ट कर सकता है। एक मजबूत मॉडल फ़ॉर्म वैलिडेशन, async invite अनुरोधों, और duplicate submits रोकने को संभाले।

आउटपुट फॉर्मैट माँगे ताकि आपको सिर्फ़ कोड ब्लॉब न मिले बल्कि कुछ ऐसा मिले जिसे आप शिप कर सकें:

• केवल कंपोनेंट कोड (ऐसे प्लेसहोल्डर्स नहीं जो कंपाइल न हों)
• मुश्किल हिस्सों की संक्षिप्त व्याख्या (state, effects, memoization)
• एक छोटा टेस्ट प्लान (क्या क्लिक करना है और क्या होना चाहिए)
• एक्सेसिबिलिटी चेक्स पर नोट्स (tab order, focus trap, labels)

अगर आप Koder.ai का उपयोग करते हैं, तो कंपोनेंट जेनरेट करने के बाद एक स्नैपशॉट लें इससे अगर “correctness” मॉडल ने कोई सूक्ष्म regression इंटरड्यूस किया तो रोलबैक एक स्टेप में हो। यह दृष्टिकोण सबसे अच्छा LLM हर बिल्ड टास्क के लिए सोच का हिस्सा है: सिर्फ़ उन जगहों पर गहराई के लिए भुगतान करें जहाँ गलतियाँ महंगी हों।

SQL टास्क: सटीकता और सुरक्षा को प्राथमिकता दें

SQL वह जगह है जहाँ एक छोटी गलती बड़ी समस्या बन सकती है। एक क्वेरी जो “दिखने में सही” है, अभी भी गलत रो लौटा सकती है, धीमी चल सकती है, या ऐसा डेटा एडिट कर सकती है जिसे आप नहीं चाहते। SQL काम के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से सटीकता और सुरक्षा चुनें, फिर स्पीड की चिंता करें।

यदि क्वेरी में जटिल joins, window functions, CTE चेन, या कोई भी परफ़ॉर्मेंस-सेंसिटिव चीज़ है तो मजबूत मॉडल का उपयोग करें। वही बात स्कीमा बदलावों (माइग्रेशन) पर भी लागू होती है, जहाँ ऑर्डरिंग और constraints मायने रखते हैं। सरल SELECTs, बेसिक फ़िल्टरिंग, और CRUD स्कैफोल्ड्स के लिए सस्ता तेज़ मॉडल आम तौर पर ठीक रहता है जहाँ आप जल्दी eyeball कर सकते हैं।

गलत SQL रोकने के लिए प्रॉम्प्टिंग

सही SQL पाने का सबसे तेज़ तरीका अनुमान घटाना है। स्कीमा (टेबल्स, कीज़, टाइप्स), आउटपुट का शेप (कॉलम और उनका मतलब), और कुछ सैम्पल पंक्तियाँ शामिल करें। अगर आप PostgreSQL ऐप बना रहे हैं (Koder.ai प्रोजेक्ट्स में आम), तो यह बताइए क्योंकि सिंटैक्स और फ़ंक्शन्स डेटाबेस के हिसाब से बदलते हैं।

एक छोटा उदाहरण प्रॉम्प्ट जो अच्छा काम करता है:

“PostgreSQL. Tables: orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email). Return: email, total_spend_cents, last_order_at for users with at least 3 orders in the last 90 days. Sort by total_spend_cents desc. Include indexes if needed.”

कुछ सुरक्षा चेक्स डालें इससे पहले कि आप कुछ भी रन करें:

• किसी UPDATE/DELETE से पहले SELECT प्रीव्यू माँगें।
• लिखने के लिए WHERE क्लॉज़ आवश्यक कर दें (या स्पष्ट रूप से full-table change की अनुमति दें)।
• माइग्रेशन के लिए ट्रांज़ैक्शन और रोलबैक प्लान माँगें।
• एज केस पूछें (NULLs, डुप्लिकेट्स, टाइमज़ोन)।
• मॉडल से पूछें कि JOIN कीज़ क्यों सही हैं।

यह तरीका तेज़ उत्तरों का पीछा करने से ज्यादा समय और क्रेडिट बचाता है जिन्हें बाद में आप undo करना पड़ता।

रिफैक्टर्स: सावधान और सुसंगत मॉडल चुनें

रिफैक्टर्स आसान दिखते हैं क्योंकि कुछ “नया” नहीं बन रहा। पर वे जोखिम भरे होते हैं क्योंकि लक्ष्य फीचर के विपरीत है: कोड बदलना जबकि व्यवहार बिल्कुल वही रखना है। एक मॉडल जो रचनात्मक हो जाए, ज़्यादा बदल दे, या लॉजिक “इम्प्रूव” कर दे, वह चुपके से एज केस तोड़ सकता है।

रिफैक्टर्स के लिए ऐसे मॉडल पसंद करें जो प्रतिबंधों का पालन करें, बदलावों को छोटा रखें, और यह समझाएँ कि हर बदलाव सुरक्षित क्यों है। लेटेंसी से ज़्यादा भरोसा मायने रखता है। थोड़ी अधिक भुगतान अक्सर बाद के घंटों के डिबगिंग से बचा देती है—इसलिए यह श्रेणी किसी भी “हर टास्क के लिए सर्वश्रेष्ठ LLM” मैप में महत्वपूर्ण है।

सुरक्षित रिफैक्टर्स के लिए कैसे प्रॉम्प्ट करें

जो बदलना नहीं चाहिए उसे स्पष्ट बताएं। मान कर न चलें कि मॉडल इसे संदर्भ से निकाल लेगा।

• हार्ड प्रतिबंध सूचीबद्ध करें: public APIs, props shape, routes, DB schema, आउटपुट्स, और error messages
• बताएं कि “समान व्यवहार” का मतलब क्या है: वही टेस्ट पास होने चाहिए, वही UI स्टेट्स, वही क्वेरी रिज़ल्ट्स
• मिनिमल डिफ़ माँगें: “बिना ज़रूरत के नाम न बदलें” और “केवल formatting changes न करें”
• छोटा self-check माँगें: “कोड करने से पहले किसी भी व्यवहार परिवर्तन जोखिम का उल्लेख करें”

पहले एक प्लान माँगें (फिर कोड)

एक छोटा प्लान आपको जल्दी ही खतरों का पता लगाने में मदद करता है। माँग करें: कदम, जोखिम, किन फाइलों में बदलाव होंगे, और रोलबैक तरीका।

उदाहरण: आप React फॉर्म को mixed state logic से single reducer में रिफैक्टर करना चाहते हैं। एक सावधान मॉडल चरण-दर-चरण माइग्रेशन प्रस्ताव करे, वैलिडेशन और disabled states के आसपास जोखिम नोट करे, और सुझाव दे कि अंतिम पास से पहले मौजूदा टेस्ट चलाएँ (या 2-3 छोटे टेस्ट जोड़ें)।

अगर आप यह Koder.ai में कर रहे हैं, तो रिफैक्टर से पहले एक स्नैपशॉट और टेस्ट पास होने के बाद दूसरा स्नैपशॉट लें, ताकि अगर कुछ अजीब लगे तो रोलबैक एक क्लिक में हो सके।

बग फिक्सेस: तर्क-वितर्क गति से बेहतर है

जब आप बग ठीक कर रहे हों, तो सबसे तेज़ मॉडल दुर्लभ ही सबसे तेज़ रास्ता होता है। बग फिक्सिंग ज़्यादातर पढ़ने का काम है: आपको मौजूदा कोड समझना होता है, उसे एरर से जोड़ना होता है, और जितना संभव हो उतना कम बदलना होता है।

एक अच्छा वर्कफ़्लो हमेशा समान रहता है: बग को पुनरुत्पन्न करें, अलग करें कि कहाँ होता है, सबसे छोटा सुरक्षित फिक्स प्रस्ताव करें, उसे सत्यापित करें, फिर एक छोटा गार्ड जोड़ें ताकि यह वापस न आए। “हर टास्क के लिए सर्वोत्तम LLM” के लिए यही वह जगह है जहाँ आप ऐसे मॉडल चुनें जो सावधान तर्क और अच्छी कोड रीडिंग के लिए जाने जाते हों, भले ही वे महंगे या धीरे उत्तर दें।

उपयोगी उत्तर पाने के लिए मॉडल को सही इनपुट दें। एक अस्पष्ट “यह क्रैश करता है” प्रॉम्प्ट आम तौर पर अनुमान लगाता है।

• सटीक एरर टेक्स्ट और स्टैक ट्रेस (पूरा, ना कि संक्षेप)
• पुनरुत्पादन के कदम (क्लिक-बाय-क्लिक या API कॉल्स)
• अपेक्षित बनाम वास्तविक व्यवहार
• संबंधित कोड फाइल्स या फ़ंक्शन्स (और config/env विवरण)
• आपने पहले क्या कोशिश की (ताकि वह दोहराए नहीं)

मॉडल से पूछें कि वह कोड संपादित करने से पहले निदान समझा दे। अगर वह स्पष्ट रूप से फेलिंग लाइन या कंडीशन नहीं बता पा रहा, तो उसे पैच करने के लिए तैयार नहीं माना जाना चाहिए।

फिक्स सुझाने के बाद छोटा वेरिफिकेशन चेकलिस्ट माँगें। उदाहरण के लिए, अगर React फॉर्म refactor के बाद दो बार सबमिट कर रहा है, तो चेकलिस्ट में UI और API दोनों व्यवहार शामिल होने चाहिए।

• वही रिप्रो स्टेप्स इस्तेमाल करके बग गायब होने की पुष्टि करें
• निकटतम यूनिट या इंटीग्रेशन टेस्ट चलाएँ (या एक छोटा टेस्ट जोड़ें)
• संबंधित फ्लो्स की समीक्षा करें जो वही कोड पाथ साझा करते हैं
• लॉग्स में नए वॉर्निंग्स या एरर देखें
• एक एज केस आज़माएँ जो पहले जोखिम भरा था

अगर आप Koder.ai उपयोग करते हैं, तो बदलाव लागू करने से पहले स्नैपशॉट लें, फिर वेरिफाई करें और अगर फिक्स नई समस्या लाता है तो जल्दी रोलबैक करें।

चरण-दर-चरण: किसी विशिष्ट टास्क के लिए मॉडल कैसे चुनें

सबसे पहले काम को सादे शब्दों में नाम दें। “Onboarding कॉपी लिखो” अलग है “एक flaky टेस्ट ठीक करो” या “React फ़ॉर्म रिफैक्टर करो” से। लेबल मायने रखता है क्योंकि यह बताता है आउटपुट कितना सख्त होना चाहिए।

अगला, इस रन के लिए अपना मुख्य लक्ष्य चुनें: क्या आपको सबसे तेज़ उत्तर चाहिए, सबसे कम लागत चाहिए, या सबसे कम retries चाहिए? अगर आप कोड शिप कर रहे हैं, तो अक्सर "कम retries" जीतता है क्योंकि रीवर्क का खर्च थोड़े महंगे मॉडल से ज़्यादा होता है।

सबसे अच्छा तरीका यह है कि आप पहले उस सस्ते मॉडल से शुरू करें जो सफल हो सकता है, फिर केवल चेतावनी संकेत दिखने पर ऊपर जाएं।

• टास्क को जोखिम के हिसाब से वर्गीकृत करें: low risk (कॉपि, लेबल), medium (नए UI 컴्पोनेंट्स), high (SQL बदलना, auth, payments), या "unknown" (बग्स)।
• आज आप किस चीज़ को ऑप्टिमाइज़ कर रहे हैं तय करें: स्पीड, लागत, या कम बैक-एंड-और-फ़ॉर्थ के साथ सहीपन।
• पहले प्रयास के लिए बजट मॉडल चलाएँ, पर escalate करें अगर आप देखें: छूटे एज केस, ढीली धारणाएँ, inconsistent formatting, या बार-बार छोटी गलतियाँ।
• हर टास्क प्रकार के लिए एक मानक प्रॉम्प्ट रखें साथ में एक छोटा acceptance check (क्या सच में सत्यापित होने पर आप इसे अपने ऐप में पेस्ट करेंगे)।
• विजेता को नोट करें: इस्तेमाल हुआ मॉडल, प्रॉम्प्ट, और पहले क्या गलत हुआ जिससे काम हुआ।

उदाहरण के लिए, आप एक नया Profile Settings React कंपोनेंट सस्ता मॉडल से शुरू कर सकते हैं। अगर वह controlled inputs भूल जाता है, TypeScript टाइप तोड़ता है, या आपके design system को इग्नोर करता है, तो अगले पास के लिए stronger "code correctness" मॉडल पर स्विच करें।

Koder.ai में मॉडल चयन को अपने वर्कफ़्लो में एक राउटिंग नियम की तरह मानें: पहले ड्राफ्ट तेज़, फिर planning mode और सख्त acceptance check उन हिस्सों के लिए जिनसे प्रोड टूट सकता है। जब आप एक अच्छा रास्ता पाते हैं तो उसे सेव कर लें ताकि अगली बार बिल्ड जल्द ही करीब-से-डन शुरू हो।

समय और क्रेडिट बर्बाद करने वाली आम गलतियाँ

सबसे तेज़ तरीका बजट जलाने का है हर अनुरोध को सबसे महंगे मॉडल के बराबर मान लेना। छोटे UI सुधारे, बटन का नाम बदलना, या छोटा एरर मैसेज लिखने जैसे कामों के लिए प्रीमियम मॉडल अक्सर वैल्यू नहीं जोड़ते। यह "सुरक्षित" लगता है क्योंकि आउटपुट पॉलिश्ड होता है, पर आप ऐसी शक्ति के लिए भुगतान कर रहे होते हैं जिसकी ज़रूरत नहीं थी।

एक और आम जाल है अस्पष्ट प्रॉम्प्ट्स। अगर आप यह नहीं बताते कि "done" क्या है, मॉडल को अनुमान लगाना पड़ता है। वह अनुमान एक्स्ट्रा बैक-एंड-फोर्थ, अधिक टोकन, और और भी रीराइट्स बनता है। मॉडल यहाँ "बुरा" नहीं है—आपने उसे टार्गेट नहीं दिया।

वास्तविक बिल्ड काम में ये गलतियाँ सबसे ज़्यादा दिखती हैं:

• आसान कामों के लिए टॉप-टीयर कीमतें देना जैसे कॉपी एडिट्स, सरल React मार्कअप, या JSON फॉर्मैटिंग
• “इसे ठीक करो” मांगना बिना रिप्रो स्टेप्स, अपेक्षित व्यवहार, और सटीक एरर संदेश के
• सत्यापन छोड़ना (कोई यूनिट टेस्ट रन नहीं, UI क्लिक-थ्रू नहीं, SQL EXPLAIN या रिज़ल्ट स्पॉट-चेक नहीं)
• मॉडल को एक बार में कई फाइलों को रिफैक्टर करने देना, जिससे रिव्यू धीमा और रोलबैक जोखिमपूर्ण हो जाता है
• एक ही प्रॉम्प्ट में लक्ष्यों को मिलाना (नई कॉपी + नई आर्किटेक्चर + नया कोड), और फिर उलझा आउटपुट मिलना

एक व्यावहारिक उदाहरण: आप “बेहतर checkout पेज” मांगते हैं और एक कंपोनेंट पेस्ट करते हैं। मॉडल UI अपडेट करता है, state management बदलता है, कॉपी एडिट करता है, और API कॉल्स एडजस्ट करता है। अब आप नहीं बता सकते कि नई बग किसने पैदा की। एक सस्ता, तेज़ रास्ता इसे अलग करना है: पहले कॉपी वेरिएंट्स, फिर एक छोटा React बदलाव, फिर अलग बग फिक्स।

Koder.ai में बड़े एडिट्स से पहले स्नैपशॉट का उपयोग करें ताकि आप जल्दी रोलबैक कर सकें, और बड़े आर्किटेक्चरल डिसिशन्स के लिए planning mode रखें। यह आदत ही आपको हर टास्क के लिए सर्वश्रेष्ठ LLM के सिद्धांत पर चलने में मदद करेगी।

त्वरित चेकलिस्ट, एक यथार्थवादी उदाहरण और अगले कदम

अगर आप हर बिल्ड टास्क के लिए सबसे अच्छा LLM चाहते हैं, तो एक साधारण रूटीन अनुमान से बेहतर है। काम को छोटे हिस्सों में बाँटें, फिर हर हिस्से के लिए उस मॉडल व्यवहार से मिलाएं जो आपको चाहिए (तेज़ ड्राफ्टिंग, सावधान कोडिंग, या गहरा तर्क)।

रन करने से पहले त्वरित चेकलिस्ट

• आउटपुट परिभाषित करें: कॉपी, UI, SQL, या फिक्स (प्रति प्रॉम्प्ट एक लक्ष्य)।
• जोखिम के अनुसार मॉडल चुनें: low-risk ड्राफ्ट तेज़ हो सकते हैं; डेटा और लॉजिक सावधानी चाहियें।
• “diff-style changes” और एज केस माँगें (empty state, errors, loading)।
• डेटा वर्क के लिए एक सुरक्षा चेक जोड़ें (पैरामीटर्स, प्रतिबंध, reversible migrations)।
• अगर परिणाम आज शिप होने वाला है तो एक मजबूत मॉडल पर वही प्रॉम्प्ट दोबारा चलाएँ।

यथार्थवादी उदाहरण: Settings पेज जोड़ना

मान लीजिए आपको नया Settings पेज चाहिए जिसमें: (1) अपडेटेड UI कॉपी, (2) एक React पेज फॉर्म स्टेट्स के साथ, और (3) एक नया DB फ़ील्ड जैसे marketing_opt_in।

माइक्रो-कॉपी और लेबल ड्राफ्ट करने के लिए तेज़, कम-लागत मॉडल से शुरू करें। फिर React कंपोनेंट के लिए correctness-first मॉडल पर स्विच करें: routing, form validation, loading और error स्टेट्स, और saving के दौरान disabled बटन।

DB बदलाव के लिए माइग्रेशन और क्वेरी अपडेट्स सावधानी से करने वाले मॉडल का उपयोग करें। उससे रोलबैक प्लान, डिफ़ॉल्ट मान और यदि मौजूदा पंक्तियों को बैकफिल करना आवश्यक हो तो सुरक्षित बैकफिल स्टेप माँगें।

सुरक्षा स्वीकृति चेक: कीबोर्ड फोकस और लेबल्स की पुष्टि, empty और error स्टेट्स टेस्ट करें, क्वेरियाँ parameterized हैं यह सत्यापित करें, और उन स्क्रीन पर एक छोटा रिग्रेशन पास चलाएँ जो user settings पढ़ते हैं।

अगले कदम: Koder.ai में OpenAI, Anthropic, और Gemini मॉडल्स को हर टास्क के लिए ट्राय करें बजाय कि एक ही मॉडल पर सब कुछ थोप दें। उच्च जोखिम के बदलावों के लिए Planning Mode का उपयोग करें, और एक्सपेरिमेंट करते समय स्नैपशॉट्स और रोलबैक पर भरोसा रखें।