OpenCode 2.0 लॉन्च, GitHub पर 16 लाख स्टार और महीने में 75 लाख डेवलपर्स द्वारा उपयोग। मुख्य पुनर्लिखन में शामिल हैं: मेमोरी समस्याओं को हल करने के लिए Bun से Node पर स्विच करना, डेस्कटॉप के लिए Tauri से Electron पर स्विच करना, और एक साथ बहु-टैब AI सत्रों को सक्षम करना। संस्थापक Dax ने बताया कि AI इन्फरेंस का लाभमार्जिन लगभग 90% है, और नए मॉडल ने उपयोगिता में एक आदर्श संतुलन पाया है, जिसके कारण टीम का token उपयोग 5 गुना बढ़ गया है, और अब इस पर पूरी तरह भरोसा किया जा सकता है और सहयोग किया जा सकता है। टीम ने बेयर मेटल सर्वर के साथ रिमोट डेवलपमेंट एनवायरनमेंट कॉन्फ़िगर किया है, "अत्यधिक डिज़ाइन" की रणनीति का पालन करते हुए, प्रत्येक निर्णय पर अधिक token का निवेश किया है। मॉडल रूटिंग को अतिशयोक्ति की गई है; वास्तव में प्रभावी है ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न: मुख्य मॉडल "कमांडर" के रूप में कार्य करता है, जो सस्ते सब-एजेंट्स को कार्य सौंपता है।

लेखक, स्रोत: गेकबैंग टेक्नोलॉजी InfoQ

2026 में, OpenCode एक घटनाक्रमी ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट बन चुका है: GitHub पर 16 लाख से अधिक स्टार्स, और प्रति महीने 75 लाख से अधिक डेवलपर्स इसका उपयोग कर रहे हैं।

इस महीने ही उन्होंने 2.0 जारी किया।

क्यों रीव्राइट करें? डैक ने कहा था: "मेरे पूरे करियर में, हर चीज को तीन बार इटरेट करना पड़ता है ताकि इसे सही तरीके से किया जा सके।" OpenCode 0 प्रोटोटाइप है, 1.x सत्यापन है, और 2.0 उनके द्वारा इस क्षेत्र को पूरी तरह समझने के बाद, एक पूरी तरह से नए सिरे से पुनर्निर्माण है।

इस पुनर्लेखन का एक मुख्य कार्य पूरे API को पुनर्निर्मित करना है, जिसे एक सावधानी से डिज़ाइन किया गया हो, न कि पहले की तरह स्वाभाविक रूप से विकसित हुआ हो।

और OpenCode और Claude Code के बीच एक बड़ा अंतर यह है कि मेमोरी उपयोग की समस्या को हल करने के लिए उन्होंने Bun से Node पर स्थानांतरित किया। प्रारंभिक संस्करणों में अभी भी कमांड लाइन इंटरफेस (CLI) शामिल था, क्योंकि सर्वर कोड अभी भी Bun के विशिष्ट API पर निर्भर करता था। स्थानांतरण के साथ, उन्होंने इन सभी API को हटा दिया और सर्वर को Node वातावरण में चलाने में सक्षम हो गए।

यूजर: OpenCode बहुत अधिक मेमोरी खा रहा है। मुझे समझ नहीं आता कि आधुनिक सॉफ्टवेयर इतना क्यों बदल गया है, क्यों कोई भी चीज 2GB से अधिक मेमोरी ले रही है?

Dax: क्या आप OpenCode 2 आजमा सकते हैं? इसका प्रदर्शन काफी बेहतर होना चाहिए।

डेस्कटॉप एप्लिकेशन इस पुनर्लिखन का एक अन्य प्रमुख बिंदु भी है। 1.x के डेस्कटॉप एप्लिकेशन को शुरू में Tauri का उपयोग करके Web UI और CLI के लिए हल्के बंडल के रूप में चुना गया था, जहां प्रत्येक शुरू करने पर, बंडल किया गया CLI opencode serve चलाता है, जो Web UI के लिए स्थानीय सर्वर कनेक्शन प्रदान करता है। लेकिन समस्या यह है कि Tauri macOS और Linux पर WebKit का उपयोग करता है, जो OpenCode के एप्लिकेशन को रेंडर करते समय Chromium की तुलना में प्रदर्शन कम होता है और समान अनुभव को प्रभावित करता है।

और नोड पर स्थानांतरित करने के बाद, सर्वर कोड को Electron के अंतर्निहित नोड प्रक्रिया में सीधे चलाने का विचार आकर्षक हो गया।

इस पुनर्लेखन का एक सीधा परिणाम यह है कि OpenCode डेस्कटॉप संस्करण ने अब AI प्रोग्रामिंग की सबसे बड़ी दक्षता की बाधा—प्रतीक्षा की पंक्ति—को सुलझा दिया है। अधिकांश उपयोगकर्ता अभी भी एक AI कार्य पूरा होने का इंतजार करते हैं, तभी अगला शुरू करते हैं। अब ऐसा करने की कोई आवश्यकता नहीं है। उपयोगकर्ता अपने-अपने स्वतंत्र AI सत्रों को कई टैब में खोल सकते हैं, दो अलग-अलग प्रोग्रामिंग कार्यों को एक साथ निष्पादित कर सकते हैं, और प्रत्येक टैब के लिए अलग-अलग मॉडल निर्दिष्ट कर सकते हैं, ताकि समानांतर तुलना की जा सके। उदाहरण के लिए, एक मॉडल HTML वेबसाइट बना रहा हो, जबकि दूसरा मॉडल सदस्यता प्रवेश सूची उत्पन्न कर रहा हो—दोनों मॉडल समानांतर रूप से काम करते हैं, बिना किसी हस्तक्षेप के।

पिछले कुछ महीनों में OpenCode को पुनर्लिखित करते समय, OpenCode के सह-संस्थापक Dax Raad की टीम का टोकन उपभोग 5 गुना बढ़ गया।

हमने टोकन कहाँ खर्च किए? हमारी रणनीति है कि हर चीज को बहुत अधिक डिज़ाइन किया जाए। एक सरल फ़ाइल पढ़ने के API को लागू करते समय भी, हम सोचते हैं: संभावित सभी विधियाँ क्या हैं? अन्य उत्पादों में क्या उदाहरण हैं? प्रतिक्रिया को किन विभिन्न तरीकों से संगठित किया जा सकता है? पहले आप केवल एक या दो विकल्प सोच पाते थे और सबसे अच्छा चुनते थे, लेकिन अब हम बहुत अधिक संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं।

OpenCode 2.0 का टेस्ट वर्जन इस महीने लॉन्च किया गया है, और टीम टेस्ट वर्जन के लॉन्च के लगभग एक महीने बाद रिलीज वर्जन लॉन्च करने की योजना बना रही है। हाल ही में, Dax Raad ने Syntax.fm पॉडकास्ट में OpenCode 2.0 के रीव्राइट लॉजिक, उनके अनुसार रीजनिंग की मुनाफा मार्जिन 90% तक क्यों है, मॉडल रूटिंग को अतिरंजित क्यों माना जा रहा है, और Anthropic और OpenAI कैसे पूरी तरह से अलग-अलग राहों पर बढ़ रहे हैं, इन सभी विषयों पर गहराई से चर्चा की। यह लेख उस पॉडकास्ट वीडियो पर आधारित है, जिसे InfoQ ने संपादित किया है।

लंबा नहीं पढ़ना चाहते:

Q: वह “अनुमति नहीं दी गई मॉडल” वास्तव में कितना शक्तिशाली है? क्या आपकी टीम वाकई इसमें आदी हो गई है?

A: टीम टोकन की खपत दो महीनों में पांच गुना बढ़ गई, यह इसलिए नहीं कि यह अधिक टोकन खर्च करती है, बल्कि इसलिए कि सभी इससे रुक नहीं पा रहे हैं। आप अब इस पर भरोसा कर सकते हैं, यह आपकी बात सुनता है और आपके द्वारा छूट जाने वाली चीजों को पकड़ लेता है। यह आपका विकल्प नहीं है, बल्कि एक बेहतर साझेदार है।

Q: OpenCode 2.0 को पुनः लिखने का क्या कारण है? 1.0 से इसका मूलभूत अंतर क्या है?

A: मेरे जीवन में, "हर चीज को तीन बार करना पड़ता है ताकि यह सही हो जाए", 0 ट्रायल है, 1 पुष्टि है, और 2 पूरे क्षेत्र को पूरी तरह समझने के बाद पुनः निर्माण है। OpenCode 2.0 में तीन मुख्य परिवर्तन हैं: API का पूरा पुनर्निर्माण, सेवा के रूप में डिफ़ॉल्ट रूप से स्थायी रूप से चलना, और क्रॉस-डिवाइस एजेंट नेटवर्क।

प्रश्न: आपका सॉफ्टवेयर दूसरों की तुलना में इतना अच्छा क्यों है? आपकी विधि क्या है?

A: "निर्णय लेना मायने रखता है", वास्तविक धन के साथ टोकन खर्च करें, नींव के प्राइमिटिव्स में निवेश करें।

क्या मॉडल रूटिंग विश्वसनीय है?

A: मॉडल राउटिंग स्पेस को अतिरंजित किया गया है, और मध्यस्थ लोग बस कुछ करने के लिए जुटे हुए हैं। वास्तविक रूप से प्रभावी तरीका यह नहीं है कि आप राउटिंग सिस्टम को मॉडल बदलने के लिए आमंत्रित करें, बल्कि एक महंगा मुख्य मॉडल को "नियंत्रक" के रूप में उपयोग करना है: यह स्वयं काम नहीं करता, बल्कि सस्ते सब-एजेंट्स को कार्य आवंटित करता है। नवीनतम पीढ़ी के मॉडल इस "ओर्केस्ट्रेशन मोड" में बहुत अच्छा प्रदर्शन करते हैं, और एक ही सत्र में कई सब-एजेंट्स का समानांतर प्रबंधन कर सकते हैं, और पूरा होने के बाद मुख्य मॉडल को पुनः सक्रिय कर सकते हैं।

प्रश्न: AI निष्कर्षण वास्तव में कितना लाभदायक है? क्या स्थानीय रूप से मॉडल चलाने से पैसे बचाए जा सकते हैं?

A: Anthropic और OpenAI की निष्कर्षण लाभमार्जिन लगभग 90% है, जिसका अर्थ है कि ब्रेक-ईवन बिंदु वर्तमान से 10 गुना सस्ता हो सकता है। OpenCode, एक निष्कर्षण सेवा प्रदाता के रूप में, यहां तक कि मध्यस्थों के माध्यम से गुजरने के बाद भी, कुछ ओपन-सोर्स मॉडल 70% की लाभमार्जिन प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन स्थानीय रूप से मॉडल चलाने से पैसे नहीं बचते; कोई भी स्थानीय दक्षता में सुधार, जो स्थानीय रूप से सस्ता बनाता है, क्लाउड पर 10 गुना सस्ता होगा। स्थानीय मॉडल का महत्व लागत में नहीं, बल्कि गोपनीयता में है।

प्रश्न: क्यों Claude Code Max सब्सक्रिप्शन का उपयोग OpenCode में नहीं किया जा सकता?

A: Anthropic और OpenAI की संस्कृति पूरी तरह अलग है। OpenAI उपभोक्ता-केंद्रित है और अनुभव को अधिक से अधिक लोगों तक पहुँचाने के लिए कितना भी पैसा खर्च करने को तैयार है। Anthropic उद्यम-केंद्रित है, जहाँ प्रत्येक GPU की क्षमता का बिक्री टीम उद्यमगत ग्राहकों को बेचने का इंतजार कर रही होती है। मूलतः यह "फनल" तर्क है: Anthropic चाहती है कि उपयोगकर्ता Claude Code से शुरू करें और अंततः token-आधारित उद्यम समाधान पर पहुँचें; यदि बीच में OpenCode ने उपयोगकर्ता को रोक लिया, तो उपयोगकर्ता शायद किसी अन्य मॉडल की ओर चले जाएंगे।

क्या वॉइस इनपुट प्रॉम्प्ट्स गंभीर हैं?

A: OpenCode की पूरी टीम अब कीबोर्ड पर टाइप नहीं कर रही है, यहां तक कि Discord पर एक-दूसरे को संदेश भेजने के लिए भी वॉइस का उपयोग करती है। LLM प्राकृतिक रूप से अव्यवस्थित व्यक्तित्व को समझने में निपुण है, और अंतिम आउटपुट की गुणवत्ता अधिक होती है।

क्या हम अंततः एक वास्तविक रूप से अर्थपूर्ण बेंचमार्क प्राप्त कर पाएंगे?

A: मैंने बेंचमार्क को पूरी तरह छोड़ दिया है, स्कोर में वृद्धि से वास्तविक विकास पर क्या प्रभाव पड़ता है? मुझे टीम टोकन के उपयोग के प्रवृत्ति पर ध्यान केंद्रित करना अधिक महत्वपूर्ण है; यदि उपयोग बढ़ रहा है, तो ही यह स्पष्ट होता है कि मॉडल वास्तव में उपयोगी है।

Configure remote development environment

वेस: आपने एक ट्वीट किया कि: “हमने बड़े नंगे धातु के सर्वर्स किराए पर लेना शुरू कर दिया है, और फिर उन्हें वर्चुअल मशीनों में काटकर हर टीम सदस्य को दे दिया है। यह वही कॉन्फ़िगरेशन है जिसका मैंने इन सालों में उपयोग किया है, खासकर OpenCode सर्वर चलाने के लिए।” आप क्या कर रहे हैं? क्या आप हर किसी को रिमोट कैलकुलेशन पावर असाइन कर रहे हैं?

Dax: लगभग दो साल पहले, मैंने एक बहुत शक्तिशाली सर्वर किराए पर लेना शुरू कर दिया, यह एक क्लाउड सर्वर नहीं था, बल्कि बेयर मेटल था, जिसका प्रदर्शन काफी अच्छा था। मैंने अपने स्थानीय प्राथमिक मशीन पर काम करना बंद कर दिया और सीधे SSH के माध्यम से उस पर कनेक्ट हो गया। मैंने कई Tmux सत्रों को स्थायी रूप से चलाया, और सभी कार्य उसी पर पूरे हुए। इसका फायदा स्पष्ट है: उत्कृष्ट प्रदर्शन, नए हार्डवेयर के आने पर सीधे अपग्रेड करने की सुविधा, पुराने उपकरणों को हटाने की आवश्यकता नहीं। इसके अलावा, कई उपकरणों के बीच स्विच करना बेहद सुविधाजनक है—लैपटॉप बंद करें, डेस्कटॉप पर स्विच करें, और बिल्कुल वहीं से काम जारी रखें। मैं हमेशा से इस समाधान को पसंद करता रहा हूँ।

कोडिंग एजेंट के आगमन के साथ, मुझे लगता है कि यह एक निचले स्तर की गतिविधि से एक आवश्यकता बन गया है। अधिकांश लोग अभी भी स्थानीय कंप्यूटर का उपयोग करना पसंद करते हैं, यह ठीक है। कोडिंग एजेंट के लिए, एक सदैव चल रही रिमोट मशीन का लाभ बहुत बड़ा है। मैं Vim उपयोगकर्ता हूँ, और रिमोट काम करना पूरी तरह से संभव है। कई लोगों के लिए यह व्यावहारिक नहीं है, लेकिन कोडिंग एजेंट के साथ, आपको संपादक पर इतना ध्यान नहीं देना पड़ता, आप केवल इससे प्रॉम्प्ट भेजकर बातचीत करना चाहते हैं, इसलिए यह रिमोट मशीन समाधान अधिक लोगों के लिए संभव हो गया है।

टीम के बढ़ने के साथ, अधिक लोगों ने मेरी कॉन्फ़िगरेशन देखी और कहा, "मुझे भी एक चाहिए।" यह पूरी तरह से समझ में आता है, क्योंकि बड़ी कंपनियाँ पहले से ही वास्तविक कारणों के कारण रिमोट डेवलपमेंट एनवायरनमेंट का उपयोग कर रही हैं; आपके एप्लिकेशन का बिल्डिंग तरीका, निर्भरताएँ और एनवायरनमेंट बहुत कस्टमाइज़्ड हो गए हैं। हर किसी को पहले से प्रोविजन किया गया मशीन देकर सीधे काम शुरू करना स्वाभाविक है, हमने अपनी टीम के लिए भी यही किया है। लेकिन मुख्य बात यह है: अगर आप सामान्य क्लाउड सर्वर का उपयोग करते हैं, तो डिस्क आमतौर पर धीमी होती है और CPU पुराना होता है। आप अपने स्थानीय MacBook के साथ प्रदर्शन में प्रतिस्पर्धा करने के लिए ऐसा नहीं कर सकते। आपको हाई-स्पीड NVMe डिस्क और उपयुक्त CPU की आवश्यकता होती है।

वेस: तो आपके सर्वर की क्या स्पेसिफिकेशन है? इसकी कीमत कितनी है?

डैक्स: मेरा अपना जो कुछ सालों से इस्तेमाल कर रहा हूँ, अब एक पीढ़ी पीछे है—AMD 9900X, 192GB रैम, महीने के लगभग 200 डॉलर। मेरी आवश्यकताओं के लिए इसकी प्रदर्शन क्षमता अतिरिक्त है, लेकिन मैं इस पर कई वर्चुअल मशीनें चला सकता हूँ। हमारे टीम के सदस्य पूरी दुनिया में फैले हुए हैं, इसलिए लेटेंसी एक समस्या है, इसलिए हमारे पास यूरोपीय सर्वर, अमेरिकी सर्वर, सिंगापुर सर्वर हैं, जो अधिक पेशेवर हैं और बेहतर प्रबंधन और नियंत्रण प्रदान करते हैं। प्रत्येक का मासिक खर्च लगभग 300 से 400 डॉलर है, और इनमें मेरे व्यक्तिगत सर्वर की तुलना में अधिक कोर हैं। एक गंभीर कंपनी के लिए यह कुछ भी नहीं है—एक कर्मचारी को एक लैपटॉप देने का खर्च इससे अधिक होता है।

स्कॉट: ये नंगी धातु सर्वर किस कंपनी में होस्ट किए जाते हैं?

डैक्स: मेरी अपनी मशीन केवल कीमत पर आधारित है, CPU मॉडल को खोजती है, और मेरे शहर के सबसे करीबी किसी भी अज्ञात आपूर्तिकर्ता से खरीदती है, लेकिन आमतौर पर कोई समस्या नहीं होती। हमारी टीम की मशीन के लिए हम वर्तमान में latitude.sh का उपयोग कर रहे हैं, जिसका वास्तव में एक कंपनी संपूर्ण समाधान को उत्पाद के रूप में प्रस्तुत करती है, जिसे exe.dev कहा जाता है, शायद आपने इसके बारे में सुना होगा। यह कंपनी पूर्व Tailscale संस्थापक द्वारा स्थापित की गई है, और इसका उत्पाद सभी चीजों को एक साथ पैक करके तैयार-उपयोग के लिए दूरस्थ विकास पर्यावरण प्रदान करता है। हम संभवतः इस पर स्विच कर जाएंगे, मैं केवल मूल सेटअप के साथ थोड़ा खेलना चाहता हूँ।

वेस: क्या आप ऊपर मॉडल चलाते हैं या केवल सामान्य विकास करते हैं?

Dax: नहीं, नहीं निष्कर्ष निकालें।

वेस: तुमने अपना Tmux कैसे कॉन्फ़िगर किया है? क्या कोई विशेष बातें हैं?

डैक: मैं प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए एक Tmux सत्र रखता हूँ। OpenCode का अपना सत्र है, जिसमें कुछ संबंधित विंडोज हैं। अलग-अलग प्रोजेक्ट्स के लिए अलग-अलग सत्र, जिससे मैं तेजी से स्विच कर सकूँ। मेरे लिए यह leader-S है, दूसरे प्रोजेक्ट पर जाने के लिए, मैं सीधे उस Tmux सत्र में जाता हूँ। मेरे पास कुछ मानक Tmux सत्र हैं जो हमेशा चल रहे होते हैं, उनका क्रम स्थिर है, और प्रत्येक पैनल और विंडो में हमेशा एक ही एप्लिकेशन चलता है, जिससे मुझे मांसपेशियों की याददाश्त बन जाती है। इसके अलावा, मेरे मशीन पर एक OpenCode सर्वर चल रहा है, जिसे मैं मोबाइल से Web UI के माध्यम से एक्सेस कर सकता हूँ। यह हिस्सा अभी बहुत प्रारंभिक है, हमें इसमें सुधार करने की आवश्यकता है, लेकिन यही हमारी दिशा है।

स्कॉट: लंबे समय तक चलने वाले Tmux सत्र का एक अद्वितीय आनंद होता है: सब कुछ अपने-अपने स्थान पर सुचारू रूप से रहता है। मैं लंबे समय तक Tmux को समझ नहीं पाया, जब तक कि मैंने सब कुछ दूसरे कंप्यूटर पर नहीं ले जाया।

डैक्स: और अब, हमारे पास लंबे समय तक चलने वाले कोडिंग एजेंट सत्र भी हैं। मेरे पास एक निजी Tmux सत्र है, जिसमें कई OpenCode सत्र चल रहे हैं, जैसे कि एक विशेष रूप से मेरे फिटनेस रिकॉर्ड के लिए है, जिसके पीछे एक SQLite डेटाबेस है। मैं इसे सीधे कह सकता हूँ: "आज बेंच प्रेस के दौरान, मुझे ट्राइसेप्स में अधिक दबाव महसूस हुआ," और यह स्वचालित रूप से इस नोट को रिकॉर्ड कर देगा। जब मैं अगली बार बेंच प्रेस करूँगा, तो यह मुझे याद दिलाएगा: "क्या आपको याद है कि पिछली बार आप इस पर अटक गए थे? क्या आप अपनी पोज़िशन बदलने की कोशिश करना चाहेंगे?" ऐसी छोटी-छोटी, मूर्खतापूर्ण बातें, जो यह बहुत अच्छी तरह से करता है।

मैंने हाल ही में अपने iMessage के साथ एक सत्र सिंक किया है, इसलिए मेरे पास एक iMessage OpenCode संपर्क है जिससे मैं कहीं भी संपर्क कर सकता हूँ। मैंने इसे अपनी पत्नी के साथ एक समूह चैट में रख दिया, और मैंने सोचा, "कुछ रोमांटिक करना होगा," और मैंने OpenCode से कहा: "Liz को ढूंढो, उसे एक उपहार खरीदो।" OpenCode ने Liz को एक संदेश भेजा, और आप अनुमान लगाइए कि उसने क्या जवाब दिया? उसने सीधे कहा: "अगर Dax AI के माध्यम से मुझे उपहार खरीदता है, तो मैं उससे तलाक ले लूंगी।" उसे यह बात बहुत पसंद नहीं आई।

मैं अभी भी हार नहीं मान रहा था और AI को निर्देश देता रहा: "वह सिर्फ मजाक कर रही है, आगे बढ़ो।" लेकिन लिज और अधिक गुस्सा होती गई। और अधिक बुरी बात यह थी कि मैं उस समय क्लाउड मॉडल का उपयोग कर रहा था, जो बहुत "संवेदनशील" होता है; इसने मुझे जवाब दिया: "आपकी पत्नी बहुत गुस्से में लग रही हैं, मैं आगे नहीं बढ़ सकता।" और फिर यह स्वयं सेवा बंद कर दी, स्वयं को मार लिया।

वेस: मुझे यह सेटअप बहुत पसंद है, हालाँकि मैं अपने व्यक्तिगत उपयोग के लिए अधिक स्थानीय चीजों का उपयोग करता हूँ, लेकिन सब कुछ क्लाउड पर रखने और केवल एक पतले क्लाइंट का उपयोग करने का विचार बहुत आकर्षक है, मैं इंतजार कर रहा हूँ कि एक दिन वीडियो संपादन जैसी चीजें जो अभी स्थानीय रूप से चलनी चाहिए, वे भी क्लाउड पर स्थानांतरित हो जाएँ।

डैक्स: मुझे नहीं पता कि क्या आपने क्लाउड गेमिंग के बारे में उस लेख को पढ़ा है, लेकिन यह विषय हमेशा लोगों को गुस्सा दिलाता है। मैं यह नहीं कह रहा कि हर किसी को ऐसा करना चाहिए; अगर आपको स्थानीय हार्डवेयर रखना पसंद है और सब कुछ नियंत्रित करना पसंद है, तो यह पूरी तरह से ठीक है, मेरे पास भी कई भौतिक मशीनें हैं। लेकिन कुछ लोगों के लिए, जब कोई और सब कुछ संभाल ले, तो वह बहुत आसान होता है। मेरे लिए, अपग्रेड करना ही सबसे बड़ी समस्या है। मैंने हमेशा कंप्यूटर बनाए हैं, और हर बार जब मैं नया सिस्टम स्थापित करता हूँ, तो मैं सोचता हूँ: "दो साल बाद मैं CPU बेच दूँगा और नया ले लूँगा।" लेकिन मैंने कभी ऐसा नहीं किया। क्योंकि आप केवल CPU ही नहीं बेच सकते, क्योंकि संभवतः प्लगइन अपग्रेड हो गया होगा, जिसका मतलब है कि आपको मदरबोर्ड भी बदलना पड़ेगा; मदरबोर्ड बदलने के बाद, तो सीधे नवीनतम मेमोरी पर चले जाना ही बेहतर होता है। पूरी श्रृंखला मुझे पागल कर देती है, इसलिए, किसी के द्वारा अपग्रेड संभाले जाना, सचमुच बहुत अच्छा है।

OpenCode को पुनः लिखें

स्कॉट: मुझे पता है कि आप नए फीचर्स पर जोर दे रहे हैं, डेस्कटॉप ऐप और OpenCode 2.0 दोनों आगे बढ़ रहे हैं, 2.0 से क्या बदलाव आएंगे?

डैक: मेरे पूरे करियर में, हर चीज को सही ढंग से करने के लिए मुझे तीन बार इटरेशन करना पड़ा। हमारे पास OpenCode 0, 1 था, और अब यह 2.0 हमारे द्वारा इस क्षेत्र और सभी संभावनाओं को पूरी तरह समझने के बाद एक बड़ा पुनर्लेखन है। इसका मुख्य कार्य एपीआई को पूरी तरह से पुनर्निर्मित करना है, ताकि यह एक सावधानी से डिज़ाइन किया गया हो, न कि पहले की तरह स्वाभाविक रूप से विकसित हुआ हो।

दूसरा महत्वपूर्ण परिवर्तन यह है कि इसे डिफ़ॉल्ट रूप से सेवा के रूप में चलाया जाता है, जिससे इंस्टॉल करने के बाद यह सदैव उपलब्ध रहता है। आप OpenCode शुरू करते हैं, और यह स्वचालित रूप से कनेक्ट हो जाता है, और सभी चीजें सिंक हो जाती हैं—चाहे डेस्कटॉप, वेब ऐप हो, या आपके द्वारा लिखा गया कोई स्क्रिप्ट या ऐप। अगर आप अपने कंप्यूटर को अपने कस्टम प्रोग्राम से कंट्रोल करना चाहते हैं, तो यह भी कर सकता है, और यहां तक कि ऐसे प्रोग्राम को स्वयं लिख सकता है। साथ ही, नए प्लगइन API का भी समावेश हुआ है। हमने काफी टोकन जला दिए, हर निर्णय पर गहराई से विचार किया, और हर संभावना पर सोचा। यह प्रक्रिया कठिन थी, लेकिन मजेदार भी।

स्कॉट: पूर्ण प्रकाशन कब होगा?

Dax: बीटा संस्करण इस सप्ताहांत तक आ जाएगा (बीटा संस्करण पहले ही जुलाई के प्रारंभ में जारी किया गया था)। हम वास्तव में अभी ही जारी कर सकते हैं, लेकिन अंतिम ठीक करने और सुविधाओं को जोड़ने के लिए अपने आप को एक सप्ताह का समय देते हैं। बीटा के लगभग एक महीने बाद, हम इसे औपचारिक संस्करण के रूप में जारी करेंगे।

Dax: OpenCode 2.0 को इतना समय लगा, इसका एक कारण यह है कि हमने इसे हीट रीलोड के समर्थन के लिए पुनः डिज़ाइन किया है। चाहे आप इसे अपने लिए एक स्किल बनाने दें या मैन्युअल रूप से बनाएं, यह तुरंत लोड हो जाता है और कैश अमान्य नहीं होता।

स्कॉट: क्या Tauri से Electron में स्थानांतरण 2.0 संस्करण में पूरा किया गया था, या पहले ही पूरा हो चुका है?

Dax: डेस्कटॉप वर्जन वास्तव में दिलचस्प है, इसे कभी भी आधिकारिक रूप से जारी नहीं किया गया है, यह हमेशा बीटा स्थिति में रहा है, और बीटा का एक बीटा संस्करण भी आया था। लेकिन अब यह Electron है, टीम नए 2.0 कोर API के लिए अनुकूलन कर रही है, साथ ही कई प्रदर्शन सुधारों और पूरी तरह से नए UI के साथ।

स्कॉट: आप कह रहे हैं कि नया संस्करण डिफ़ॉल्ट रूप से सेवा के रूप में चलता है, क्या इसका मतलब है कि जब तक OpenCode स्थापित हो जाए, तब तक रिमोट GUI सीधे उपयोग किया जा सकता है, बिना सर्वर को अलग से शुरू किए?

Dax: सेवा डिफ़ॉल्ट रूप से स्थानीय रूप से चलती है, आपके कंप्यूटर पर सभी प्रक्रियाएँ स्थानीय रूप से होती हैं, लेकिन इसे रिमोट के लिए भी कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। मेरी सेटिंग है: प्रत्येक मशीन पर एक OpenCode सेवा चल रही है, और कुछ दिलचस्प होस्ट मोड जोड़े गए हैं, जैसे कि मेरा मुख्य OpenCode सर्वर रिमोट मशीन पर चल रहा है, और मेरी मेज पर एक Mac Studio है, जिसका मुख्य डेस्कटॉप Framework Desktop है। OpenCode इन सभी डिवाइस को जानता है, इसलिए मैं इसे "एक iMessage भेजें" कह सकता हूँ, भले ही मैं क्लाउड पर एक Linux सर्वर के साथ बात कर रहा होऊँ, यह OpenCode के माध्यम से मेरे Mac Studio से कनेक्ट होगा, और फिर वह iMessage भेजेगा। इसलिए आप सभी डिवाइस को OpenCode सर्वर में शामिल कर सकते हैं, और यह सभी डिवाइस और उनकी स्थिति को जानता है।

वेस: सभी लोग एक से अधिक टर्मिनल पैनल्स को आपस में संचार करने, दो Tmux पैनल्स को एक दूसरे से बात करने की बात कर रहे हैं, लेकिन कई मशीनों को आपस में संचार करना ही वास्तविक ताकत है।

स्कॉट: हाँ, मैंने भी ऐसा ही सेट किया है। डिवाइस प्रबंधन के मामले में, इससे असीमित दक्षता में वृद्धि हुई है।

डैक्स: दिलचस्प बात यह है कि हमने इसे अभी तक एक पूर्ण सुविधा के रूप में नहीं बनाया है, क्योंकि मेरे सभी उपकरण Tailscale के माध्यम से जुड़े हुए हैं। जब तक एजेंट को प्रत्येक उपकरण का नाम और विवरण पता हो, यह स्वचालित रूप से SSH करके काम करने लगता है। उदाहरण के लिए, जब मेरा रिमोट सर्वर ब्राउज़र का उपयोग करना चाहता है, तो यह मेरी मेज़ पर रखे उपकरण पर SSH करता है, उस ब्राउज़र का उपयोग करता है, क्योंकि उस पर मेरे सभी खाते लॉगिन हैं। किसी विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है, केवल इतना ही काफ़ी है कि उपकरण आपस में जुड़े हों।

वेस: मोबाइल ऐप के बारे में क्या? हमने कल देखा कि कर्सर ने iOS ऐप लॉन्च किया है, और क्लॉड के पास रिमोट कंट्रोल फीचर भी है। आप मोबाइल AI ऐप्स के बारे में क्या सोचते हैं?

डैक: हमें वास्तव में एक मोबाइल ऐप बनाने की आवश्यकता है। यह विचार हमारी सूची पर लंबे समय से रहा है, लेकिन हम हमेशा इंतजार कर रहे थे कि मूल संरचना पर्याप्त रूप से परिपक्व हो जाए ताकि हम जिन विभिन्न परिदृश्यों का समर्थन करना चाहते हैं, उनका समर्थन किया जा सके। अब मूल संरचना तैयार है, और हम जल्द ही मोबाइल अनुप्रयोग पर काम शुरू करने की योजना बना रहे हैं। अभी एक बहुत ही साधारण मोबाइल वेब UI है, जिसका मैं कभी-कभी उपयोग करता हूँ, लेकिन अनुभव वास्तव में कमजोर है। हमें सभी प्लेटफ़ॉर्म पर क्लाइंट होने चाहिए, और उन्हें पर्याप्त अच्छा होना चाहिए।

Software Engineering Methodology

वेस: आपका OpenCode टर्मिनल ऐप मैंने जितने भी अन्य टूल्स का उपयोग किया है, उनसे काफी बेहतर है। मैंने नए Claude 2 TUI पर स्विच किया, लेकिन उसमें स्क्रॉलिंग तक ठीक से काम नहीं कर रहा था, जो बहुत निराशाजनक था। आपकी उत्पाद विवरणों और पूर्णता पर इतना ध्यान केंद्रित करने के लिए आपकी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पद्धति क्या है?

डैक: सच बताऊं, हम भी अभी ढूंढ रहे हैं। हमारी टीम भी, आप सब की तरह, विभिन्न चीजों के बीच संतुलन बनाने की कोशिश कर रही है। पहला कदम वास्तव में सरल है—यह तय करें कि क्या आपको फर्क पड़ता है। यह बात बेकार लग सकती है, लेकिन वास्तविकता में आपके पास असंख्य तर्कसंगत कारण हैं कि आप क्यों नहीं चाहेंगे कि फर्क पड़े। आपको असंख्य बहसें दिखाई देंगी जो कहती हैं, “क्लॉड कोड कैसा है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता, उनके पास करोड़ों डॉलर की आय है, इतनी मेहनत क्यों करें?” इसलिए कई तर्क हैं जो आपको बताते हैं कि आपको फर्क नहीं पड़ना चाहिए, और फिर भी आप सफल हो सकते हैं। लेकिन मुख्य बात यह है कि आपको वास्तव में फर्क पड़ता है या नहीं? हमारी टीम को फर्क पड़ता है। हम दूसरे सॉफ्टवेयर को देखकर कहते हैं, “अरे, हमें भी इतना अच्छा कुछ बनाना होता!”—यही इच्छा हमें प्रेरित करती है।

दूसरी बात यह है कि हमारे टोकन उपयोग अब बहुत अधिक हो गए हैं। पिछले कुछ महीनों में, हमारी टीम का मासिक टोकन उपयोग पांच गुना बढ़ गया है। मैं यह दिखाने के लिए नहीं कह रहा कि हमने कितने कुशलतापूर्वक टोकन का उपयोग किया, बल्कि यह दर्शाने के लिए कि मॉडल ने हमारी कंपनी में एक प्रोडक्ट-मार्केट फिट प्राप्त कर लिया है, जिसके कारण यह कुछ महीनों में इतनी तेजी से बढ़ा, और यह अभी भी सीमित पहुंच पर रहने वाले नए मॉडल्स का उपयोग करके हुआ है।

समस्या यह है कि हमने टोकन कहाँ खर्च किए? हमारी रणनीति यह है कि हम सब कुछ अत्यधिक अतिरंजित ढंग से डिज़ाइन करें। एक सरल फ़ाइल पढ़ने के API को लागू करते समय भी, हम सोचते हैं: संभावित सभी विधियाँ क्या हैं? अन्य उत्पादों में क्या पूर्ववर्ती हैं? प्रतिक्रिया को किन विभिन्न तरीकों से संगठित किया जा सकता है? पहले आप केवल एक या दो विकल्प सोच पाते थे और सबसे अच्छा चुनते थे, लेकिन अब हम बहुत अधिक संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं। यह पहले कभी संभव नहीं था, और इस निवेश से वास्तव में बेहतर सॉफ़्टवेयर मिलता है।

तीसरा बिंदु, हम अभी भी मानते हैं कि उन निम्नस्तरीय प्राइमिटिव्स में निवेश करना योग्य है जिन्हें कोडिंग एजेंट एक ही कदम में नहीं बना सकता। हमारा TUI इतना उपयोगिता वाला है क्योंकि हमने पहले से ही OpenTUI नामक TUI फ्रेमवर्क में निवेश किया था। यह Zig में लिखा गया है और इसके लिए डेवलपर्स को सभी अलग-अलग प्लेटफॉर्म्स पर इसे सही ढंग से चलाने के लिए बहुत सारी सूक्ष्म और विस्तृत प्रयास करने पड़ते हैं, जिससे इसका प्रदर्शन अत्यधिक उत्कृष्ट होता है। हालांकि विकास प्रक्रिया में कोडिंग एजेंट का बहुत अधिक उपयोग किया गया, लेकिन यह एक विशेषज्ञ-स्तरीय कार्य है, जिसे सामान्य लोग नहीं कर सकते। इसने मुझ जैसे सामान्य लोगों को समृद्ध कार्यों के साथ उपयोगिता वाली चीजें बनाने की सुविधा प्रदान की है। भले ही बड़े भाषा मॉडल हों, आपको अभी भी मजबूत प्राइमिटिव्स की आवश्यकता होती है, और इसमें निवेश करना योग्य है।

वेस: हमने पियर कंप्यूटर की टीम को पहले बुलाया था, जो सरल diff, सरल साइडबार ट्री स्ट्रक्चर जैसे प्रिमिटिव्स बना रहे थे, और फिर हम जैसे लोग उन बुद्धिमान लोगों द्वारा ध्यान से डिज़ाइन किए गए प्रिमिटिव्स को सीधे हमारे ऐप में "लगा" सकते थे।

Dax: अब लाखों Coding Agent के UI हैं, जो सभी Pierre का उपयोग कर रहे हैं, हम भी शामिल हैं।

वेस: इन सब चीजों को, जो पूरे उद्योग को समर्थन देती हैं, बस दो बुद्धिमान लोगों ने बनाया।

Model Routing

स्कॉट: हमारे शो में हम अक्सर मॉडल रूटिंग के बारे में बात करते हैं, जिसमें अनुरोध के आधार पर कार्य को सबसे उपयुक्त मॉडल पर रूट किया जाता है। आपके विचार में, इस दिशा में अब तक कितनी प्रगति हुई है? क्या अभी भी विकास का स्थान है?

डैक: मुझे लगता है कि यह सेक्टर थोड़ा अतिमूल्यांकित है, क्योंकि एक बड़ी संख्या में मध्यस्थ बहुत कुछ करने की कोशिश कर रहे हैं। अगर आप मॉडल लैब नहीं हैं और कुछ मूल्यवान चीज प्रदान करना चाहते हैं (हम इसी स्थिति में हैं, हम इन्फरेंस सेवाएं बेचते हैं, जो मध्यस्थ हैं।), तो आप कर सकते हैं केवल यह कहना कि ग्राहकों को: "मॉडल लैब आपको एक मॉडल के आउटपुट का उपयोग करके दूसरे मॉडल को कॉल करने की अनुमति नहीं दे सकते, क्योंकि Anthropic आपको OpenAI के मॉडल कभी नहीं देगा, लेकिन हम दे सकते हैं।" इसलिए वे मॉडल राउटिंग को बहुत जोर से प्रचार करेंगे, लेकिन सच बताऊं तो, इस मध्यस्थ स्तर पर, मुझे नहीं लगता कि आप बहुत कुछ कर सकते हैं।

सबसे आदर्श स्थिति यह होगी कि जब एक अनुरोध आए, तो सिस्टम यह निर्धारित कर सके कि कौन सा मॉडल उपयोग करना है। लेकिन एक बार सत्र शुरू हो जाने के बाद, आप मध्य में मॉडल को डायनामिक रूप से बदल नहीं सकते, क्योंकि लागत का मुद्दा मौजूद है। यदि आप सत्र के मध्य में मॉडल बदलते हैं, तो नया मॉडल आने से पूरी तरह से कैश रीसेट हो जाता है, जिसकी लागत बहुत अधिक होती है। इसलिए मुझे लगता है कि इस स्तर पर रूटिंग करना कठिन है।

हम वास्तव में एक अन्य दिशा में रुचि रखते हैं, विशेष रूप से नवीन पीढ़ी के मॉडल, जो ऑर्केस्ट्रेटर पैटर्न पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करते हैं। पहले भी इस पैटर्न का प्रयास किया गया था, लेकिन मुझे लगता है कि पिछले मॉडल पर्याप्त अच्छे नहीं थे और सामान्य उपयोगकर्ता इनका उपयोग नहीं कर सकते थे। हमारी टीम में किसी ने नए मॉडल का उपयोग करके ऐसा डिज़ाइन किया: मुख्य सत्र में एक महंगा मॉडल होता है, लेकिन इसका प्रॉम्प्ट “कभी भी स्वयं काम न करें” के रूप में सेट किया जाता है, यह केवल सब-एजेंट्स को जनरेट करने के लिए जिम्मेदार होता है, जबकि सब-एजेंट्स सस्ते मॉडल का उपयोग करते हैं। इस प्रकार, मुख्य मॉडल की बुद्धिमत्ता बनी रहती है, लेकिन सस्ते मॉडल का उपयोग खोज, कोड में परिवर्तन जैसे कठिन कार्यों के लिए किया जा सकता है। समग्र रूप से, यह अधिक सस्ता होता है, और नए मॉडल समानांतर कार्यों में बहुत कुशल हैं; आप एक ही सत्र में कई सब-एजेंट्स चला सकते हैं, और जब वे पूरा हो जाते हैं, तो मुख्य मॉडल को सक्रिय करते हैं। आप पूरी प्रक्रिया में केवल एक ही सत्र में काम करते हैं, और अनुभव बहुत अच्छा होता है—यही सचमुच महत्वपूर्ण मॉडल राउटिंग है।

The model that cannot be spoken of

वेस: आपने अभी बताया कि आपने कई टोकन जला दिए हैं और कुछ अभी जारी नहीं हुए मॉडल का उपयोग किया है। कृपया बताएं कि ये कौन से हैं? आपने इन्हें किस चैनल से प्राप्त किया?

Dax: OpenAI और Anthropic दोनों के पास बड़े प्रीव्यू प्लान हैं, जिनमें कुछ लोगों को पहले से एक्सेस मिलता है, इसलिए हम कुछ चीजों को बाहरी दुनिया से पहले देख सकते हैं। मैं विशिष्ट रूप से किस लैब का नाम नहीं ले रहा, लेकिन नवीनतम मॉडल ने हमारे टोकन उपभोग को सीधे 5 गुना कर दिया।

वेस: यह इसलिए नहीं है क्योंकि यह स्वयं अधिक टोकन खर्च करता है, बल्कि इसलिए है क्योंकि यह आपके काम करने के तरीके को बदल देता है, है ना?

डैक: हमारे बारे में जानने वाले जानते हैं कि हम एक बहुत सावधानी भरी टीम हैं। कई वर्षों तक हमने AI कोडिंग के प्रति सावधानी बरती है, और हम ऐसे AI उत्साही नहीं हैं जो इसके उपयोग और क्षमताओं के बारे में अत्यधिक दावे करते हों। लेकिन मैं कहना चाहूंगा कि हमारी टीम नवीनतम मॉडल्स के प्रति पूरी तरह से आकर्षित हो गई है। जब प्रीव्यू अवधि समाप्त हुई और हमें इसकी पहुंच खो दी, तो उन दिनों सभी इस चीज के खोने के लिए शोक कर रहे थे। किसी ने पूछा, "तो काम का क्या मतलब है?" और उन्होंने AI की अंतिम संस्कार की कई तस्वीरें बना दीं, उन दिनों सचमुच कठिन थे।

मैं यह नहीं कह रहा कि नए मॉडल अचानक कितने “बुद्धिमान” हो गए हैं या वे अचानक मनुष्यों की जगह ले सकते हैं। मुख्य बात यह है कि उन्होंने उपयोगिता में कुछ सूक्ष्म समायोजन किए हैं, एक आदर्श संतुलन पा लिया है, और अब आप वास्तव में उन पर भरोसा कर सकते हैं। वे आपकी बात गंभीरता से सुनेंगे और आपके द्वारा छूट जाने वाली चीजों को पकड़ सकते हैं। यह अचानक मनुष्य नहीं बन गया, बल्कि एक बेहतर साथी बन गया है, जिसे हमारे डेटा से स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है।

स्कॉट: तो अन्य बड़ी कंपनियों के मॉडल कैसे हैं? जैसे आप जिनका उपयोग कर रहे हैं, OpenCode Go आदि? क्या उनमें प्रगति हुई है?

डैक: हाँ। प्रीव्यू मॉडल तक पहुँच खोने के बाद, हमारे आधे लोग GPT 5.5 पर वापस आ गए हैं, और आधे GLM 5.2 का उपयोग कर रहे हैं। मैं खुद GLM 5.2 का उपयोग कर रहा हूँ, और मुझे लगता है कि यह GPT 5.5 के बहुत करीब है। उन नए मॉडल्स का उपयोग करने के बाद, पुराने मॉडल्स सभी एक जैसे लगते हैं, इसलिए मैं अब कुछ भी इस्तेमाल कर सकता हूँ। लेकिन GLM 5.2 का GPT 5.5 को प्रतिस्थापित करना स्वयं साबित करता है कि वे वास्तव में प्रगति कर रहे हैं और अंतर हमेशा कम होता जा रहा है।

मेरी व्यक्तिगत राय है कि अग्रणी मॉडल हमेशा कुछ लाभ बनाए रखेंगे, क्योंकि पहले आने वालों के पास कुछ संयुक्त प्रभाव होते हैं। लेकिन ईमानदारी से कहूं तो, हमने Go पर बहुत अधिक उपयोग देखा है, जहां कुछ लोग इसे सभी कार्यों के लिए पूरी तरह से इस्तेमाल कर रहे हैं। संभवतः हम एक उच्च वेतन बुलबुले में हैं, जहां मुद्रा का मूल्य उच्च है और अग्रणी मॉडलों का उपयोग करने के लिए पैसा खर्च किया जा सकता है। लेकिन दुनिया के अधिकांश लोगों के लिए, स्थिति अलग है। यहां तक कि संयुक्त राज्य अमेरिका में, जब हमने Go का सस्ता प्लान, जो ओपन सोर्स मॉडल पर आधारित था, लॉन्च किया, हमने सोचा कि यह वैश्विक उपयोगकर्ताओं के लिए एक अंतर्राष्ट्रीय प्लान होगा, लेकिन संयुक्त राज्य अमेरिका हमारा प्रमुख सदस्यता देश बना। डेवलपर्स और कोड लिखना चाहने वाले लोगों की संख्या बहुत बड़ी है, और मासिक 200 डॉलर का प्लान इनमें से कई के लिए अप्राप्य है।

वेस: मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि आपको कीमतों के भविष्य के बारे में क्या लगता है—क्या हम देखेंगे कि कंपनियाँ प्रत्येक कर्मचारी पर महीने के 1000 डॉलर, 2000 डॉलर खर्च कर रही हैं? या नए चिप्स आदि के आने से कीमतें स्थिर हो जाएंगी?

डैक: हमारे पास पिछले महीने का डेटा है, जब कंपनी का उपयोग तेजी से बढ़ा, तो हमने लागत की गणना की और इसे वेतन विवरण के साथ तुलना की। हमारे लिए, यह उपयोग पहले से ही बहुत बड़ा है, लगभग वेतन का 15%। यानी, आप अपनी टीम को जितना भी वेतन देते हैं, उन्हें इन मॉडल्स का उपयोग करने के लिए उसके अतिरिक्त 15% का "कर" भी देना पड़ता है। सच कहूँ तो, यह बहुत खराब नहीं है। जैसे हमारी जैसी टेक कंपनियों में, प्रति व्यक्ति आय आमतौर पर बहुत अधिक होती है, और 15% पूरे संदर्भ में वास्तव में नगण्य है। लेकिन हर उद्योग में ऐसा नहीं है।

हालांकि, ये कीमतें गिर जाएंगी, और काफी गिरेंगी। अगर आप कीमत के प्रति संवेदनशील हैं, तो ओपन सोर्स मॉडल काफी सस्ते हैं। मुझे लगता है कि यह बात बहुत भ्रमित करती है, क्योंकि कई हेडलाइन्स यह कहती हैं कि OpenAI और Anthropic नुकसान में हैं और कभी सफल नहीं हो सकते, लेकिन वास्तव में निष्कर्षण का मुनाफा बहुत अधिक है, खासकर अब जब OpenAI और Anthropic अपनी कीमतें बढ़ा रहे हैं। मेरा अनुमान है कि उनका निष्कर्षण मुनाफा लगभग 90% है, जिसका मतलब है कि ब्रेक-ईवन बिंदु 10 गुना सस्ता हो सकता है।

वेस: पहले किसी ने मुझे बताया था कि निष्कर्षण का मार्जिन 70% है, इसलिए 70% से 90% है। यह स्पष्ट रूप से केवल मॉडल के प्रशिक्षण की लागत नहीं है, है ना?

Dax: निश्चित रूप से, अनुसंधान और विकास लागत भी है। लेकिन एक व्यवसाय के रूप में, आप इन दोनों चीजों को अलग-अलग देखेंगे, क्योंकि आप अनुसंधान और विकास बंद कर सकते हैं और फिर भी कमाई कर सकते हैं।

वेस: तो उन लोगों के बारे में क्या जो सोचते हैं कि वे स्थानीय रूप से मॉडल चला सकते हैं, आप उन लोगों के बारे में क्या सोचते हैं जो मानते हैं कि वे अपने पीछे के बगीचे में मशीनें चला सकते हैं?

डैक्स: मैं इस विषय पर बहुत सावधानी से बात कर रहा हूँ, क्योंकि इस समुदाय के लोग आसानी से नाराज हो जाते हैं। इसलिए मैं पहले यह स्पष्ट कर देता हूँ: लोगों के अपने घर पर मॉडल चलाने के कई वैध कारण हैं। अगर आप अपने डेटा को अपने घर से बाहर नहीं जाने देना चाहते, तो यह पूरी तरह समझ में आता है। लेकिन अगर आप लागत पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, तो स्थानीय मॉडल आपको पैसे बचाने में मदद नहीं करते, क्योंकि कोई भी मैकेनिज्म जो स्थानीय होस्टिंग को सस्ता बनाता है, वह क्लाउड होस्टिंग को 10 गुना सस्ता बना देगा। अगर कोई मॉडल अधिक कुशल हो जाता है, या छोटे साइज़ में अधिक क्षमता प्राप्त करता है, तो यह केवल क्लाउड पर प्रति token लागत कम करेगा। इसलिए मुझे लगता है कि स्थानीय मॉडल अधिकतर प्राइवेसी का मुद्दा हैं, लागत का नहीं।

हम GPU को मध्यस्थ के माध्यम से होस्ट करते हैं, लेकिन फिर भी, कुछ मॉडल को हम उनके घोषित मूल्य से 70% कम लागत पर होस्ट कर सकते हैं, जो बहुत सस्ता है। इसका मतलब है कि घोषित मूल्य पर बेचने पर, हमें मध्यस्थ का उपयोग करते हुए भी 70% लाभ होता है। अगर आप सीधे GPU खरीदते हैं, तो शायद एंथ्रोपिक के लिए मैंने अनुमानित 90% लाभक्षमता प्राप्त कर सकते हैं, जिसका अर्थ है कि लागत बहुत बहुत कम हो सकती है। निश्चित रूप से, यह सब ओपन सोर्स मॉडल के बारे में है। हमें ओपन सोर्स मॉडल के लगातार सुधार पर निर्भर रहना पड़ेगा, लेकिन वर्तमान प्रवृत्ति वास्तव में इसी दिशा में है।

OpenCode को Claude Code द्वारा ब्लॉक कर दिया गया?

स्कॉट: चलिए अब क्लॉड कोड के बारे में बात करते हैं। उनकी स्थिति हमेशा अस्पष्ट लगती है, क्या OpenCode जैसे प्रदाता Claude Code Max प्लान का उपयोग कर सकते हैं? वर्तमान में स्थिति क्या है?

Dax: इस एकीकरण के बारे में, OpenCode में जो प्लगइन आपको Max प्लान का उपयोग करने के लिए प्रेरित करता है, यह बिल्कुल अनुमत नहीं है। हमने इस पर उनके साथ लंबे समय तक वाद-विवाद किया, लेकिन हम हार गए। निश्चित रूप से, लोगों के पास सीमाओं को हैक करने के तरीके होते हैं, लेकिन हम इस तरह के उपयोग का औपचारिक रूप से समर्थन नहीं कर सकते।

SDK के संदर्भ में, क्लॉड को हेडलेस मोड में कॉल करने का तरीका अभी ग्रे एरिया में है, और वे वर्तमान में कह रहे हैं कि यह अनुमत है। इसलिए कॉनडक्टर जैसे उत्पाद इसे पैकेज कर सकते हैं, और T3 Code भी इसे पैकेज कर सकता है। लेकिन हम कभी भी इसे पैकेज नहीं करेंगे, क्योंकि यह OpenCode के मूल उद्देश्य के खिलाफ है। इसलिए, उन ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स या वैकल्पिक UI के बारे में, मुझे लगता है कि वर्तमान में ये उत्पाद काम कर रहे हैं, लेकिन फिर भी, स्थिति अभी भी स्पष्ट नहीं है।

यह मूल रूप से कंपनी की संस्कृति का मुद्दा है, आप एक बहुत अधिक उपभोक्ता-केंद्रित कंपनी हैं या एक व्यवसाय-केंद्रित कंपनी। OpenAI एक बहुत अधिक उपभोक्ता-केंद्रित कंपनी है, जिसका अर्थ है कि वे कितनी भी राशि खर्च करेंगे, कितनी भी राशि एकत्र करेंगे, ताकि अधिक लोगों तक अनुभव पहुंचाया जा सके, इसीलिए OpenAI का सब्सक्रिप्शन OpenCode में आधिकारिक रूप से समर्थित है, जबकि मुझे लगता है कि Anthropic की संस्कृति पूरी तरह से समान नहीं है।

अगर आप एक व्यावसायिक कंपनी हैं, तो स्थिति पूरी तरह से अलग हो जाती है, और आप जितनी भी रीजनिंग को उपभोक्ता उपयोग के लिए आवंटित करते हैं, एक बिक्री विशेषज्ञ आएगा और कहेगा: "मेरे पास एक व्यावसायिक ग्राहक है जो वास्तविक कीमत पर भुगतान करने को तैयार है।" यदि आपकी कैलकुलेशन क्षमता सीमित है, तो OpenCode उपयोगकर्ताओं को उपयोग करने का आंतरिक रूप से औचित्य साबित करना मुश्किल होता है। हालाँकि, अब उनकी कैलकुलेशन क्षमता पहले की तुलना में अधिक होनी चाहिए।

स्कॉट: क्या यही कारण है कि वे आपको इसका उपयोग नहीं करने देते? कई लोग कह रहे हैं: "इसका क्या फर्क पड़ता है? मैंने सदस्यता शुल्क दिया है, तो मुझे कहीं भी इसका उपयोग क्यों नहीं करने दिया जाए?" कुछ लोगों का अनुमान है कि वे डेटा प्रशिक्षण के लिए चाहते हैं, नियंत्रण चाहते हैं। लेकिन वास्तविकता बहुत सरल है, उनके पास केवल सीमित कैलकुलेशन क्षमता है?

डैक: वास्तव में, हर कंपनी एक फनल होती है, जहाँ आप शीर्ष पर कुछ रखते हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया जा सके, और आदर्श रूप से वे नीचे तक रूपांतरित हो जाएँ।

उन्होंने Claude Code को फनल के शीर्ष के रूप में डिज़ाइन किया है, जो एक बहुत ही उपभोक्ता-केंद्रित उत्पाद है। आप इसका उपयोग करते हैं, फिर आपकी कंपनी इसका उपयोग शुरू करती है, और फिर आपकी कंपनी Token के आधार पर भुगतान करना शुरू कर देती है। लेकिन अगर उपयोगकर्ता OpenCode के माध्यम से उपयोग करते हैं, तो यह परिवर्तन श्रृंखला टूट सकती है, क्योंकि OpenCode में आप किसी भी समय अन्य मॉडल पर स्विच कर सकते हैं। अगर आपको Claude पसंद नहीं है, तो आप किसी भी समय सबसे हॉट मॉडल पर स्विच कर सकते हैं।

दूसरा कारण अभी भी कैलकुलेशन की प्रतिस्पर्धी मांग है, आप जो भी फनल के शीर्ष पर निवेश करते हैं, उसे यह साबित करना होगा कि यह अंततः फनल के निचले भाग में वापस आएगा। यदि आप उपभोक्ता के प्रति कंपनी हैं, तो इस मामले में आप अधिक लचीले हो सकते हैं।

वेस: क्या आपने कभी सोचा है कि क्या भविष्य में एक मॉडल आएगा जिसका कोई API नहीं होगा, और आपको उसे केवल उनके ऐप के माध्यम से ही उपयोग करना होगा? जैसे ElevenLabs, जिनके पास एक शानदार ऐप है, लेकिन आपको मासिक सदस्यता के लिए सदस्यता लेनी होगी, आप उपयोग के आधार पर भुगतान नहीं कर सकते। क्या आपको लगता है कि ऐसी स्थिति आएगी?

डैक: हाँ, यह फिर से कंपनी की आंतरिक संरचना को दर्शाता है। उत्पाद टीम इस दृष्टिकोण को बहुत समर्थन करेगी, वे कह सकते हैं: "हम एक बहुत ही विशिष्ट मॉडल बना सकते हैं, इसके आसपास एक विशिष्ट उत्पाद बना सकते हैं, दोनों को एक साथ बंडल कर सकते हैं, और मॉडल का उपयोग करने के लिए, आपको हमारा उत्पाद ही उपयोग करना होगा।" यह उत्पाद-ओरिएंटेड टीम के लिए एक बहुत ही परफेक्ट लॉक-इन स्ट्रैटेजी है।

लेकिन बिक्री संगठन के पास राजस्व लक्ष्य होते हैं, और वे कहेंगे: "हमारा राजस्व लक्ष्य 100 अरब है। आपका API एक्सक्लूसिव या प्रोडक्ट एक्सक्लूसिव मॉडल सबसे अच्छी स्थिति में केवल 50 अरब तक ही पहुँच सकता है, शेष 50 अरब का अंतर कौन भरेगा?" बिक्री टीम दावा करेगी: "नहीं, मॉडल को API में शामिल करना ही होगा, ताकि हम अपने लक्ष्य को बेहतर ढंग से पूरा कर सकें।" जब तक यह आंतरिक बहस बनी रहेगी, संगठन के लिए बाजार हिस्सेदारी प्राप्त करने के लिए कुछ राजस्व छोड़ने का औचित्य साबित करना मुश्किल होगा।

जब ये लैब अधिकाधिक उत्पाद स्तर पर आने लगते हैं, तो उनके पास एक “अनुचित बटन” होता है, और मुझे आश्चर्य नहीं होगा कि वे किसी न किसी समय इसे दबा देंगे। और वे इसे अजीब तरीके से औचित्यपूर्ण ठहराएंगे, जैसे “यह मॉडल बहुत खतरनाक है, केवल हमारे फ्रेमवर्क के भीतर ही इसका उपयोग सुरक्षित है, हम इसे अन्य फ्रेमवर्क में उपयोग नहीं करने देंगे।” यह वास्तविक कारण नहीं है, लेकिन संभवतः यही उनका बहाना होगा।

वेस: फेबल के सुरक्षा मुद्दों के बारे में, क्या ये सभी नए मॉडल असुरक्षित हैं? सरकार कहती है कि वे असुरक्षित हैं, क्या यह सच है, या सिर्फ बहस है?

डैक: मुझे लगता है कि बहुत सी बातें सच हैं, और वे एक दूसरे के विरोधी हो सकती हैं, और ये मॉडल वास्तव में भारी नुकसान पहुंचाने की क्षमता रखते हैं। सरकार का कहना है कि हमें प्रकाशित करने से पहले किसी प्रकार की समीक्षा करनी चाहिए, यह तर्कसंगत है। अगर आप मेटा जैसी बड़ी कंपनी में हैं, तो जब वे कोई उत्पाद लॉन्च करते हैं, जैसे कि प्रोफाइल फोटो अपलोड करने की सुविधा, तो उन्हें सरकार को साबित करना होगा कि वे उस सुविधा के लिए बाल-पोर्न फिल्टरिंग कर रहे हैं। उस स्केल पर, सबसे छोटे इन-ऐप फीचर्स भी अत्यधिक नियमन का सामना करते हैं।

लेकिन समस्या यह है कि अगर यह प्रक्रिया बहुत अज्ञानपूर्ण या भ्रष्ट है, तो अंतिम परिणाम मॉडल के व्यापक स्वीकृति और सभी के लिए सुलभता की बजाय सरकारी प्रक्रियाओं के माध्यम से असमान पहुंच का कारण बन सकता है, जो एक बहुत खराब स्थिति होगी, और मुझे आशा है कि ऐसा नहीं होगा। मैं एक अधिक उबाऊ परिणाम देखना पसंद करूंगा, जहां वे प्रत्येक नए मॉडल के प्रकाशन पर केवल एक महीने की समय-लेने वाली प्रक्रिया पूरी करते हैं।

दूसरी ओर, यह एक पूरी तरह से तार्किक मुद्दा नहीं है। मुझे लगता है कि इन प्रयोगशालाओं को अपने पास "परमाणु हथियार" हैं, इसका दावा करना शुरू नहीं करना चाहिए, क्योंकि इससे राजनीतिक दिलचस्पी जाग जाएगी। यह ऐसा है जैसे आप एक बम के साथ खेल रहे हों, जो एक बोरिंग स्थिति में समाप्त हो सकता है, या फिर बहुत खराब स्थिति में—जैसे कि गलत नियमन, अत्यधिक उत्साह, और पूर्ण अर्थव्यवस्था के लिए हानिकारक—में बदल सकता है। इसलिए मैं चाहता हूं कि इन प्रयोगशालाओं को सार्वजनिक जागरूकता के मामले में अधिक सावधान रहना चाहिए, क्योंकि आप यह कहकर कि मेरे पास परमाणु बम है, कुछ भी नहीं होने की उम्मीद नहीं कर सकते।

AI इंटरैक्शन निर्हस्त हो रहा है

स्कॉट: चलिए MCP, Skill और AI प्रोग्रामिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल्स के बारे में बात करते हैं। क्या वास्तव में ध्यान देने और उपयोग करने लायक है? आप सभी क्या उपयोग कर रहे हैं?

Dax: हम में से अधिकांश की व्यक्तिगत कॉन्फ़िगरेशन बहुत बुनियादी है। वास्तव में दिलचस्प बात हमारी टीम के अंदर का Discord रोबोट है, जिसमें हमारी व्यक्तिगत सेटिंग्स की तुलना में अधिक MCP और कौशल हैं। हमारे पास "Gang Growth" नाम का कुछ है, जो Kit Lang ने सोचा था। जब भी हम किसी समस्या में फंस जाते हैं—चाहे वह बिजनेस, API डिज़ाइन या इम्प्लीमेंटेशन का हो—हम Discord रोबोट में वॉइस प्रॉम्प्ट देते हैं, और @OpenCode को टैग करते हैं, जो एक सहयोगात्मक टूल की तरह काम करता है।

यह रोबोट कंपनी के सभी डेटा लेक को जोड़ता है, मैं इससे पूछ सकता हूँ, "पिछले सप्ताह में, सभी अतिरिक्त शुल्क सक्षम Go सब्सक्रिप्शन उपयोगकर्ताओं ने कुल कितना खर्च किया?" और यह इसकी गणना कर देगा। हमारी टीम का आदत में बदलाव यह है: लगभग किसी और को @ करने का कोई कारण नहीं है। अगर आपका कोई प्रश्न है, तो पहले @OpenCode करें। अगर कोई और इसे देखता है, तो वे शामिल होकर मिलकर काम करेंगे। लेकिन OpenCode अक्सर खुद ही काम पूरा कर लेता है।

स्कॉट: अगर रोबोट को आपको जानकारी वापस भेजनी हो तो? अभी सभी लोग MCP UI या सीधे HTML फ़ाइल बनाने की चर्चा कर रहे हैं, आपके अनुसार भविष्य में कोडिंग एजेंट सूचना प्रदर्शित करने का तरीका क्या होगा?

डैक्स: हम निश्चित रूप से OpenCode में कुछ आर्टिफैक्ट्स सुविधा जोड़ेंगे, ताकि यह आपको दस्तावेज़ उत्पन्न कर सके। यह HTML के साथ SVG का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन करता है, बहुत शानदार है। इसके लिए कुछ विशेष चीज़ों की आवश्यकता नहीं है, यह केवल एजेंट की क्षमताओं का उपयोग करता है। MCP UI के बारे में, मैंने अभी तक गहराई से अध्ययन नहीं किया है, मुझे लगता है कि हम डेस्कटॉप एप्लिकेशन में इसका समर्थन करेंगे, खासकर जब हम गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं पर ध्यान केंद्रित करना शुरू करेंगे, क्योंकि मुझे लगता है कि उनके द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्न और उनकी आवश्यकताएं कुछ डायनामिक UI या अधिक समृद्ध चीज़ों से लाभान्वित हो सकती हैं।

हमारी टीम अब वॉइस प्रॉम्प्टिंग में बहुत लगी हुई है, और हम Discord पर एक-दूसरे को संदेश भेजते समय भी वॉइस का उपयोग करते हैं, क्योंकि हम टाइप करना पसंद नहीं करते। जब आप इससे सीधे बात कर सकते हैं, तो मैं किसी भी UI, खासकर इंटरएक्टिव UI के लिए पसंद करता हूँ कि मैं बस यह बता दूँ कि मुझे क्या करना है। अगर मुझे सब कुछ टाइप करना पड़े, तो यह बहुत खराब होगा। लेकिन मैं वॉइस का उपयोग कर सकता हूँ, और वॉइस अब बहुत तेज़ है और स्थानीय रूप से चलती है।

स्कॉट: मैंने एक पैड खरीदा क्योंकि वॉइस प्रॉम्प्ट्स बहुत ज्यादा थे। एक पैड "एंटर" के लिए है, दूसरा "डिक्टेशन ट्रिगर" के लिए है, और एक टैब बदलने के लिए। मैं बस इसका उपयोग करते हुए बैठा रहा, यह बहुत अच्छा लगा।

डैक्स: बहुत से लोग इसके प्रति संदेह रखते हैं, और मैं पूरी तरह समझता हूँ, क्योंकि मैंने भी किट द्वारा ऐसा करते देखने के बाद ही शुरुआत की। जब आप देखते हैं कि कोई और ऐसा कर रहा है, तो आपके मन में कुछ खुल जाता है। अगर आपने कभी ऐसा नहीं किया है, तो आपको यह अजीब लगेगा। लेकिन यह सबसे प्राकृतिक बात है—आप बेतुकी बातें कर सकते हैं, गलतियाँ कर सकते हैं, गलत शब्द कह सकते हैं, इसमें कोई बात नहीं है, क्योंकि LLM आपका वास्तविक मतलब समझने में माहिर है।

वेस: क्या आप किट के हेक्स ऐप का उपयोग कर रहे हैं?

Dax: मैं प्राथमिक मशीन पर Handy का उपयोग करता हूँ और Mac पर Hex का उपयोग करता हूँ। मॉडल अच्छा है, और यही महत्वपूर्ण है।

वेस: मेरा ट्रिगर बहुत सरल है, माउस पर एक छोटा बटन है, जिसे मैं डबल-क्लिक करता हूँ। कुछ लोग एक ऐसी अंगूठी बना रहे हैं जिसे आप टैप कर सकते हैं, वे मुझे एक भेजेंगे, मैं इसे आजमाऊंगा।

डैक्स: मैं अभी भी अपनी उंगलियाँ ज्यादातर समय कीबोर्ड पर रखता हूँ, इसलिए मैंने एक शॉर्टकट कुंजी सेट की है।

वेस: क्या कुछ ऐसा है जिसके बारे में हमने अभी तक बात नहीं की है लेकिन आप खास तौर पर कहना चाहते हैं? उदाहरण के लिए, आपके व्यक्तिगत कुछ दृष्टिकोण?

डैक: मुझे आगामी पीढ़ी के मॉडल के बारे में बहुत उत्साहित हूँ। आमतौर पर एक नया मॉडल जब लॉन्च होता है, तो सब कुछ एक जैसा लगता है, मैं इस बात की शिकायत करने के लिए एक पोस्ट भी कर देता हूँ। लेकिन इस बार पहली बार मुझे ऐसा लग रहा है कि ये मॉडल वास्तव में कई लोगों द्वारा उपयोग किए जाएंगे। वे तकनीकी रूप से लॉन्च हो चुके हैं, केवल सरकार सामान्य उपयोगकर्ताओं को उपयोग करने से रोक रही है।

Wes: अब विभिन्न बेंचमार्क और स्कोर हैं, और लोग कह रहे हैं कि "महसूस हो रहा है कि बहुत बेहतर है", क्या आपको लगता है कि हम अंततः एक वास्तविक रूप से अर्थपूर्ण बेंचमार्क प्राप्त कर पाएंगे?

डैक: सच बताऊं, मैं अब बेंचमार्क पर बिल्कुल नहीं देखता, मुझे यहां तक कि यकीन नहीं कि मैंने पहले कभी वास्तव में इन्हें देखा था, मुझे लगता है कि ये स्कोर पहले ही पृष्ठभूमि के शोर में बदल चुके हैं। हम सभी जानते हैं कि संख्याएं बढ़ रही हैं, यह अपने प्रतिद्वंद्वी से ज्यादा बढ़ रही है, लेकिन जब उनके प्रतिद्वंद्वी लॉन्च करते हैं, तो उनके स्कोर और ज्यादा बढ़ जाते हैं, इसका क्या मतलब है?

इसलिए मैं अब केवल गुणात्मक प्रतिक्रिया देख रहा हूँ। मुझे लोगों को यह बताते हुए देखना पसंद है कि वे मॉडल का उपयोग करके क्या कर सकते हैं, क्या बना सकते हैं। आप स्पष्ट रूप से लाखों डेटा पॉइंट्स के स्तर पर ऐसी प्रतिक्रिया नहीं प्राप्त कर सकते, लेकिन ये उत्पाद मूल रूप से अस्पष्ट होते हैं, और अंततः यही प्रश्न होता है कि उपयोगकर्ता संतुष्ट हैं या नाराज? इसीलिए मुझे हमारी टीम के token उपयोग को देखना पसंद है। अगर वक्र ऊपर की ओर जा रहा है, तो इसका मतलब है कि कुछ काम कर रहा है, और लोग किसी चीज़ को पसंद कर रहे हैं। हमारी टीम में Claude प्रशंसक, GPT प्रशंसक, और ओपन सोर्स मॉडल प्रशंसक सभी हैं, इसलिए हमारे पास सभी दिशाओं के लिए अच्छा कवरेज है।

स्कॉट: क्या आपके पास कोई विशेष चीज है जिसे आप साझा करना चाहेंगे?

डैक्स: बिल्कुल, मैंने पहले exe.dev का जिक्र किया था। अगर आप "क्लाउड मशीन" की अवधारणा का अनुभव करना चाहते हैं, तो यह एक बहुत ही बुद्धिमान उत्पाद है और इसे बहुत अच्छी तरह से बनाया गया है। यह मुझे Tailscale की तरह लगता है—वही प्रकार का "यह वास्तव में काम करता है" वाला अनुभव, और exe.dev में भी वही vibe है। मुझे ऐसे उत्पाद पसंद हैं जो सही स्थान पर होते हैं, और यह उत्पाद एक अजीब खाली स्थान पर सटीक रूप से फिट होता है। आप AWS या किसी अन्य स्थान से सर्वर किराए पर ले सकते हैं, लेकिन एक ऐसा सर्वर किराए पर लेना मुश्किल है जिसमें तेज़ स्थायी डिस्क हो और कीमत सहज हो। पहले इस गहरे खाई को केवल shady VPS प्रदाता ही भरते थे, जो प्रकट होते और गायब होते थे।

कुछ साल पहले, जब मैंने पहली बार अपना डेवलपमेंट सर्वर सेटअप किया, तो मैं सबसे सस्ता विकल्प ढूंढ रहा था, और मुझे मियामी में एक VPS प्रदाता मिल गया। उस आदमी ने अपनी मृत्यु का झूठ बनाया, और फिर उसका सर्वर बंद हो गया। उसने सभी को ईमेल किया कि “मुझे एक चिकित्सा सर्जरी करवानी है, मैं तीन दिनों के लिए अनुपलब्ध रहूंगा,” लेकिन तीन दिनों के बाद सर्वर वास्तव में बंद हो गया। मैंने सोचा, “अरे, कुछ हो गया?” एक महीना बीत गया, और किसी ने उससे संपर्क नहीं किया। अंततः मैंने फोरम पर एक पोस्ट ढूंढी, जिसमें किसी ने पता लगाया कि उसने पहले एक VPS सेवा भी संचालित की थी, जो इसी तरह से गायब हो गई थी। उस सस्ते, हाई-परफॉर्मेंस सर्वर मार्केट में, अविश्वसनीयता का स्तर सचमुच हैरान करने वाला है। मुझे अभी तक समझ में नहीं आया कि यह कौन सा धोखेबाज़ी का मामला है? मैंने उसे पैसे दिए हैं सेवा के लिए, फिर वह क्यों गायब हो गया?

वेस: आप दर्शकों को क्या सिफारिश करना चाहेंगे?

Dax: अगर आप अपना खुद का बना रहे हैं, तो मैं OpenTUI की सिफारिश करता हूँ। अगर आप TUI बना रहे हैं, तो यह एक बहुत अच्छा तरीका है। आप React, SolidJS या यहाँ तक कि Vue बाइंडिंग्स का उपयोग करके उच्च प्रदर्शन वाले TUI बना सकते हैं। OpenCode इसी का उपयोग करके बनाया गया है, और हम 1.0 संस्करण की ओर बढ़ रहे हैं। हाल के समय में टर्मिनल प्रोडक्ट्स और ऐप्स में एक नया पुनर्जागरण देखने को मिला है।

स्कॉट: इसका उपयोग और कौन कर रहा है? क्या नया Grok बिल्ड या xAI की कोई चीज़ भी है?

Dax: Grok का CLI बहुत अच्छा है, इसे सुंदरता से और उत्कृष्ट प्रदर्शन के साथ लागू किया गया है, लेकिन यह Rust में लिखा गया है, और वे संभवतः Ratatouille लाइब्रेरी का उपयोग कर रहे हैं। हालाँकि, नया Hermes प्रॉक्सी TUI OpenTUI का उपयोग करके बनाया गया है। समुदाय तेजी से बढ़ रहा है, और अब जब भी मैं अपनी टाइमलाइन पर TUI देखता हूँ, तो लगभग 100% संभावना है कि यह OpenTUI है, खासकर क्योंकि आप इसे vibe coding के तरीके से लिख सकते हैं, क्योंकि यह मूल रूप से React है।