OpenRouter से मीटिंग सारांश: एक कुंजी, कोई भी मॉडल

Autorec आपकी कॉल अपनी ही मशीन पर रिकॉर्ड और ट्रांसक्रिप्ट करता है। सारांश ही वह एक वैकल्पिक कदम है जो किसी लैंग्वेज मॉडल से बात करता है, और मॉडल आप चुनते हैं। अगर बस तुलना करने के लिए आप OpenAI, फिर Anthropic, फिर Google पर अलग-अलग अकाउंट नहीं बनाना चाहते, तो OpenRouter सबके लिए एक API कुंजी और एक बिल देता है।

OpenRouter क्या है, एक पैराग्राफ में

OpenRouter एक API gateway है। आप OpenAI-स्टाइल की request https://openrouter.ai/api/v1 पर भेजते हैं, openai/gpt-4o-mini या anthropic/claude-sonnet-5.5 जैसा कोई मॉडल नाम देते हैं, और यह कॉल को उस प्रदाता तक पहुँचा देता है जो वह मॉडल चलाता है। Autorec भी यही chat-completions फ़ॉर्मैट बोलता है, इसलिए OpenRouter सीधे endpoint की तरह लग जाता है। OpenRouter के FAQ के मुताबिक़ inference पर कोई markup नहीं है; फ़ीस credits ख़रीदने पर लगती है (इस लेख के लिखे जाने तक कार्ड से 5.5%, crypto से 5%)।

सौदा यह है: आपके ट्रांसक्रिप्ट का टेक्स्ट मशीन से निकलकर OpenRouter के रास्ते उस प्रदाता तक जाता है जो मॉडल चलाता है। ऑडियो और वीडियो कभी नहीं जाते। अगर आपकी कॉल के लिए यह मायने रखता है, तो मॉडल चुनने से पहले OpenRouter का privacy पक्ष पढ़ें, या उसकी जगह लोकल मॉडल इस्तेमाल करें।

Autorec में सेटअप

1. OpenRouter पर अकाउंट बनाएँ और credit डालें। अकाउंट सेटिंग्स के credits पेज पर top up करें। नीचे दिए दामों पर कुछ डॉलर काफ़ी लंबे चलते हैं।
2. एक API कुंजी बनाएँ। OpenRouter अकाउंट सेटिंग्स के keys सेक्शन में जाएँ और कुंजी किसी सुरक्षित जगह कॉपी कर लें। यह सिर्फ़ एक बार दिखती है।
3. Autorec में सेटिंग्स खोलें और नीचे AI सारांश तक जाएँ। प्रदाता में Aggregators ग्रुप से OpenRouter चुनें। प्रीसेट API बेस URL (https://openrouter.ai/api/v1) और एक डिफ़ॉल्ट मॉडल भर देता है।
4. कुंजी API कुंजी में पेस्ट करें, और मॉडल में अपना पसंदीदा मॉडल डालें। मॉडल के नाम OpenRouter के vendor/model रूप में होते हैं, जैसे anthropic/claude-haiku-4.5।
5. सेटिंग्स सहेजें पर क्लिक करें। फिर कोई भी ट्रांसक्रिप्ट हो चुकी रिकॉर्डिंग खोलें और सारांश बनाएं दबाएँ, या ट्रांसक्रिप्शन के बाद ऑटो-सारांश बनाएं ऑन कर दें ताकि यह अपने आप हो।

सारांश लाइब्रेरी में वीडियो के बगल में आ जाता है। डिफ़ॉल्ट प्रॉम्प्ट एक शीर्षक, एक लाइन का निचोड़, एक Decisions सेक्शन और एक Action items सेक्शन माँगता है, जिसमें owner तब लिखा जाता है जब मीटिंग में उसका नाम लिया गया हो। प्रॉम्प्ट आप बदल भी सकते हैं; action items प्रॉम्प्ट वाला लेख बताता है कैसे।

Autorec असल में क्या भेजता है

Autorec एक system prompt और आपका ट्रांसक्रिप्ट, दो chat messages के रूप में भेजता है, और जवाब में ज़्यादा से ज़्यादा उतने tokens माँगता है जितने आपने अधिकतम सारांश लंबाई (टोकन) में सेट किए हैं (डिफ़ॉल्ट 1000; फ़ील्ड 100 से 2000 तक लेता है)।

Autorec पूरा ट्रांसक्रिप्ट भेजता है। सिर्फ़ बहुत लंबी कॉल (करीब 400,000 अक्षरों से ज़्यादा, यानी लगभग आठ घंटे की बातचीत) काटी जाती है, और आख़िर में ”[Transcript truncated]” मार्कर लग जाता है।

मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट पर कौन-से मॉडल अच्छे चलते हैं

एक घंटे का ट्रांसक्रिप्ट करीब 11,500 tokens का होता है, इसलिए नीचे के हर मॉडल में काफ़ी जगह बचती है (सबकी context window कम से कम 128k है)। फ़र्क इस बात में है कि मॉडल फ़ॉर्मैट को कितना मानता है और बोलचाल की उलझी हुई भाषा को कैसे सँभालता है।

• सस्ते और काम चलाऊ: openai/gpt-4o-mini (प्रीसेट का डिफ़ॉल्ट) और deepseek/deepseek-v4.1-flash। दोनों standup या क्लाइंट कॉल के लिए साफ़ निचोड़ और bullet lists देते हैं। कभी-कभी owner ग़लत व्यक्ति के नाम हो सकता है।
• मिड-रेंज: anthropic/claude-sonnet-5.5। असली फ़ैसले और किसी के यूँ ही दिए सुझाव में फ़र्क करने में बेहतर, और जब कई लोग एक साथ बोलें तब भी owners को ठीक रखने में।
• Frontier: anthropic/claude-opus-5.5। ऐसी अहम कॉल के लिए आज़माने लायक, जिस पर आपको आगे काम करना है। रोज़मर्रा की मीटिंग में मिड-रेंज मॉडल से इसका फ़ायदा कम है।

यह इस काम पर इन श्रेणियों के आम बर्ताव से बनी मेरी राय है, कोई benchmark नहीं। एक असली ट्रांसक्रिप्ट दो मॉडलों पर चलाकर तुलना करें। सस्ते मॉडलों पर इसका ख़र्च एक सेंट से भी कम है।

एक काम की सलाह: reasoning मॉडल आउटपुट की सीमा का कुछ हिस्सा thinking tokens में ख़र्च कर सकते हैं। अगर सारांश ख़ाली या अधूरा आए, तो अधिकतम सारांश लंबाई (टोकन) बढ़ाएँ या कोई non-reasoning मॉडल चुनें।

एक सारांश कितने का पड़ता है

मान्यताएँ: एक घंटे की मीटिंग, 130 से 150 शब्द प्रति मिनट की रफ़्तार से, मोटे तौर पर 8,000 से 9,000 शब्द होती है, यानी करीब 11,500 tokens। इसमें करीब 110 tokens का डिफ़ॉल्ट प्रॉम्प्ट जोड़ें, तो 11,600 tokens इनपुट। जवाब में मैंने 500 tokens का सारांश माना है। दाम OpenRouter की लाइव मॉडल सूची से हैं, प्रति दस लाख tokens, अक्टूबर 2026 तक।

मॉडल	इनपुट / आउटपुट प्रति 1M tokens	प्रति सारांश ख़र्च (11,600 इनपुट, 500 आउटपुट)
deepseek/deepseek-v4.1-flash	$0.0472 / $0.12	लगभग $0.0006
openai/gpt-4o-mini	$0.15 / $0.60	लगभग $0.002
anthropic/claude-sonnet-5.5	$2 / $10	लगभग $0.028
anthropic/claude-opus-5.5	$4 / $20	लगभग $0.056

एक पंक्ति का हिसाब: Sonnet पर इनपुट 11,600 × $2 / 1,000,000 = $0.0232, और आउटपुट 500 × $10 / 1,000,000 = $0.0050, कुल $0.0282।

सौ एक-घंटे की मीटिंग का ख़र्च DeepSeek पर करीब छह सेंट, GPT-4o mini पर बीस सेंट, Sonnet पर $2.82 और Opus पर $5.64 आता है। ज़्यादातर ख़र्च इनपुट का है, इसलिए लंबी कॉल उसी अनुपात में महँगी पड़ती है, जबकि आउटपुट उतना ही रहता है।

Free मॉडल

OpenRouter पर :free suffix वाले मॉडल भी हैं, जैसे google/gemma-4-31b-it:free। OpenRouter के FAQ के मुताबिक़ free इस्तेमाल बिना credits के 50 requests प्रति दिन तक सीमित है, या कम से कम $10 के credits ख़रीदने के बाद 1,000 प्रति दिन। रोज़ की कुछ मीटिंग के लिए यह काफ़ी है।

Privacy की बात करें, तो मुझे OpenRouter के दस्तावेज़ों में ऐसा कोई बयान नहीं मिला कि free endpoints प्रॉम्प्ट को कैसे सँभालते हैं। इतना ज़रूर लिखा है कि अकाउंट में paid और free मॉडलों के लिए अलग privacy settings हैं, और आप तय कर सकते हैं कि requests उन प्रदाताओं तक जाएँ या नहीं जो आपके डेटा पर training कर सकते हैं। जब तक आप ख़ुद ये सेटिंग्स जाँच न लें, मानकर चलें कि free endpoint आपका भेजा हुआ रख सकता है या उस पर training कर सकता है, और किसी क्लाइंट की कॉल उससे न भेजें। OpenRouter privacy वाला लेख इन सेटिंग्स को एक-एक करके समझाता है।

Autorec में AI सारांश के नीचे एक Extra request fields (JSON) बॉक्स भी है। OpenRouter प्रीसेट चुना हो, तो Use privacy settings बटन उसमें {"provider": {"zdr": true, "data_collection": "deny"}} भर देता है, जो OpenRouter से कहता है कि request सिर्फ़ उन zero-data-retention प्रदाताओं तक भेजे जो आपका डेटा इकट्ठा नहीं करते। privacy वाला लेख बताता है कि इससे क्या होता है और यह किन चीज़ों को सीमित करता है।

शुरुआत कहाँ से करें

अपने किसी standup पर प्रीसेट के डिफ़ॉल्ट, openai/gpt-4o-mini, से शुरू करें। अगर owners या फ़ैसले ग़लत निकलें, तो anthropic/claude-sonnet-5.5 पर जाएँ। Opus को उन कॉल के लिए रखें जहाँ छूटे हुए action item की क़ीमत चुकानी पड़ सकती है। मॉडल बदलना सेटिंग्स में बस एक फ़ील्ड का काम है, और आपकी कुंजी वही रहती है।

Autorec एक बार ख़रीदने वाला ऐप है, इसलिए सारांश ही इकलौता चलता ख़र्च है। ऐप और क्या-क्या करता है, यह features पर देखें, और सेटिंग्स के लिए configuration docs।