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« मैं एक बड़े फ़ैसले से पहले एक ठोस दूसरी राय चाहता हूँ »

प्रमुख, निवेशक, फ़्रीलांसर और हर वह व्यक्ति जो एक अकेली AI के उत्तरों से महँगे फ़ैसले लेता है। अगर एक अकेले मॉडल ने पहले से ही आपको आत्मविश्वास से जवाब दिया है… और ग़लत, तो यह फ़िश आपके लिए है।

अनुशंसित एजेंट : LLM Council
💰 मुफ़्त सॉफ़्टवेयर (सार्वजनिक रिपॉज़िटरी, बिना open source लाइसेंस के) ; आप मॉडलों को कॉल का भुगतान करते हैं (एक अकेले मॉडल से पूछे गए सवाल की लागत का लगभग 2 से 3 गुना)। स्तर : उन्नत 🌍 अमेरिका मुफ़्त सॉफ़्टवेयर ; कोई सदस्यता नहीं, केवल मॉडलों की API कॉल उपयोग पर बिल की जाती हैं

प्रकार : विशेष एजेंट — एक ही काम : एक ही सवाल का जवाब कई मॉडलों से दिलवाकर एक ठोस दूसरी राय प्राप्त करना, फिर तुलना करना।

तकनीकी

कीमत सत्यापित 29 अक्टूबर 2026.

LLM Council, Andrej Karpathy का एक सार्वजनिक प्रोजेक्ट : आप अपना सवाल विभिन्न परिवारों के कई मॉडलों (GPT, Claude, Gemini, Grok…) से पूछते हैं, प्रत्येक अपनी ओर से जवाब देता है, फिर वे एक-दूसरे को दोबारा पढ़ते हैं और गुमनाम रूप से एक-दूसरे को रैंक करते हैं, और एक « अध्यक्ष » मॉडल अंतिम निर्णय का संश्लेषण करता है।

यह कैसे काम करता है

ट्रिगर : आप परिषद के सामने एक महत्वपूर्ण सवाल रखते हैं — हर मॉडल से समानांतर में पूछता है, उत्तरों को गुमनाम बनाता है, पारस्परिक पुनःपठन आयोजित करता है और संश्लेषण करवाता है, और आपको मिलता है एक विवादित उत्तर, मतभेद छिपाए जाने के बजाय दृश्यमान.

चरण-दर-चरण सेटअप

  1. सार्वजनिक प्रोजेक्ट GitHub से प्राप्त करें (github.com/karpathy/llm-council) और उसे स्थानीय रूप से इंस्टॉल करें।
  2. OpenRouter खाता बनाएँ और मॉडलों को कॉल का भुगतान करने के लिए थोड़ा क्रेडिट जमा करें।
  3. परिषद के मॉडल (विभिन्न परिवारों के चार मॉडल) और अध्यक्ष मॉडल चुनें।
  4. एक असली फ़ैसले का सवाल पूछें और निर्णय की तुलना एक अकेले मॉडल के उत्तर से करें।
⚠️ सुरक्षा-रेल : मॉडलों की एक परिषद मॉडलों का समूह ही रहती है : वे एक ही अंध बिंदु साझा कर सकते हैं। अपरिवर्तनीय फ़ैसले (कानूनी, स्वास्थ्य, बड़ी रक़में) असली मानव विशेषज्ञों के लिए रखें, और यह जाँचे बिना गोपनीय डेटा न भेजें कि वह कहाँ से गुज़रता है।
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🔧 तकनीकी विवरण
स्थापना
Application locale
पूर्वापेक्षाएँ
बैकएंड (FastAPI) के लिए uv के साथ Python 3.10+ और फ़्रंटएंड (React + Vite) के लिए Node.js/npm, और क्रेडिट के साथ एक OpenRouter API कुंजी।
हार्डवेयर
non_applicable
सेल्फ़-होस्टिंग
हाँ — रिपॉज़िटरी से शुरू किया गया स्थानीय वेब एप्लिकेशन (start.sh स्क्रिप्ट या अलग-अलग शुरू किए गए बैकएंड/फ़्रंटएंड), localhost:5173 पर सुलभ।
लाइसेंस
आधिकारिक रिपॉज़िटरी में कोई लाइसेंस फ़ाइल नहीं है (2026-11-01 को जड़ में LICENSE अनुपस्थित)।
मॉडल
मॉडल केवल OpenRouter के माध्यम से सुलभ, backend/config.py में कॉन्फ़िगर किए गए (डिफ़ॉल्ट रूप से : GPT-5.1, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, संश्लेषण करने वाले एक « Chairman » मॉडल के साथ)। व्यक्तिगत OpenRouter कुंजी आवश्यक ; स्थानीय मॉडल दस्तावेज़ित नहीं।
डेटा
वार्तालाप स्थानीय रूप से data/conversations/ में JSON फ़ाइलों में संग्रहीत होते हैं ; अनुरोध OpenRouter को भेजे जाते हैं, जो उन्हें परिषद के मॉडलों के प्रदाताओं तक पहुँचाता है।
संचालन
स्वीकृत प्रदर्शन प्रोजेक्ट (« vibe coded », README में लेखक द्वारा कोई समर्थन वादा नहीं)।

आधिकारिक स्रोत पर दस्तावेज़ित नहीं : API और एकीकरण, दस्तावेज़ित सीमाएँ.

आधिकारिक स्रोत : github.com — सत्यापित 1 नवंबर 2026.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

LLM Council का खर्च कितना आता है ?

मुफ़्त सॉफ़्टवेयर (सार्वजनिक रिपॉज़िटरी, बिना open source लाइसेंस के) ; आप मॉडलों को कॉल का भुगतान करते हैं (एक अकेले मॉडल से पूछे गए सवाल की लागत का लगभग 2 से 3 गुना)। मुफ़्त सॉफ़्टवेयर ; कोई सदस्यता नहीं, केवल मॉडलों की API कॉल उपयोग पर बिल की जाती हैं. कीमत सत्यापित 29 अक्टूबर 2026.

क्या LLM Council मुफ़्त है ?

Oui. मुफ़्त सॉफ़्टवेयर ; कोई सदस्यता नहीं, केवल मॉडलों की API कॉल उपयोग पर बिल की जाती हैं.

क्या LLM Council को संभालना मुश्किल है ?

स्तर : उन्नत। स्थापना 4 चरणों में होती है ; पहला चरण : सार्वजनिक प्रोजेक्ट GitHub से प्राप्त करें (github.com/karpathy/llm-council) और उसे स्थानीय रूप से इंस्टॉल करें।

LLM Council के साथ जानने योग्य सीमाएँ और सुरक्षा-रेल क्या हैं ?

मॉडलों की एक परिषद मॉडलों का समूह ही रहती है : वे एक ही अंध बिंदु साझा कर सकते हैं। अपरिवर्तनीय फ़ैसले (कानूनी, स्वास्थ्य, बड़ी रक़में) असली मानव विशेषज्ञों के लिए रखें, और यह जाँचे बिना गोपनीय डेटा न भेजें कि वह कहाँ से गुज़रता है।

इस समस्या के लिए अन्य एजेंट

CrewAI

मैं एक एजेंटों की टीम चाहता हूँ जो एक बड़ा काम बाँट ले

open source फ़्रेमवर्क और आधार प्लेटफ़ॉर्म (50 निष्पादन/माह) के लिए 0 $ ; उद्यम प्लेटफ़ॉर्म कोटेशन पर, मॉडलों को कॉल की लागत के अतिरिक्त।

LangGraph

मैं एक अनुकूलित एजेंट वर्कफ़्लो चाहता हूँ, हर चरण नियंत्रित

मुफ़्त open source लाइब्रेरी ; आप मॉडलों को कॉल का भुगतान करते हैं, और LangSmith का अगर आप उसे लेते हैं (शुरू में मुफ़्त, फिर 39 $/उपयोगकर्ता/माह)।

AutoGen

मैं ऐसे एजेंट चाहता हूँ जो समाधान खोजने तक आपस में बहस करें

मुफ़्त open source ; आप एजेंटों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडलों को कॉल का भुगतान करते हैं — कई चक्करों की बहस एक साधारण उत्तर की कई गुना लागत देती है।

MCP (Model Context Protocol)

मैं अपने स्वयं के टूल और डेटा को अपने एजेंटों से जोड़ना चाहता हूँ

मुफ़्त : यह एक खुला मानक है, कोई उत्पाद नहीं ; आप जो भी टूल जोड़ते हैं वह अपना स्वयं का मूल्य रखता है।

Ollama (agents locaux)

मैं ऐसे एजेंट चाहता हूँ जो मेरे यहाँ चलें, बिना मेरा डेटा cloud में भेजे

0 $ : सॉफ़्टवेयर और खुले मॉडल मुफ़्त हैं ; असली लागत आपका कंप्यूटर है (एक अच्छा ग्राफ़िक्स कार्ड मॉडलों को तेज़ और सुखद बनाता है)।

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फ़िश अद्यतन 1 नवंबर 2026 — देखें निर्देशिका की नवीनताएँ.