सेवाएँ Websites ऐप्स AI ऑटोमेशन डेटा और डैशबोर्ड कंसल्टिंग प्रोजेक्ट्स परिचय संपर्क कॉल बुक करें
आपके बिज़नेस के लिए AI

AI जो कुछ उपयोगी करे — top hat में बैठा chatbot नहीं.

आपको एक और ChatGPT subscription नहीं चाहिए. आपको ऐसा AI चाहिए जो उस specific चीज़ को सँभाले जो आपके हफ़्ते को खा रही है — quotes draft करना, वही customer question 40वीं बार answer करना, phone उठाने से पहले client की history summarize करना. उन tools में बना हुआ जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं, आपके data में grounded, ऐसी कीमत पर जहाँ गणित सच में काम करता है. $500 से शुरू.

मुफ़्त डिस्कवरी कॉल बुक करें arrow_forward पैकेज देखें
कोई demo theatre नहीं — बस कुछ ऐसा जो अपनी कीमत निकाले.
01 — क्या यह आपके लिए है?

क्या AI वाकई आपके बिज़नेस के लिए मायने रखता है?

सीधी बात, शुरू से.

check_circle

AI शायद अपनी कीमत निकालेगा अगर…

  • check_circleआप वही task बार-बार कर रहे हैं — quotes draft करना, वही question reply करना, invoices sort करना — और यह हर हफ़्ते घंटे खा रहा है.
  • check_circleआपके पास data का ढेर है (orders, tickets, emails, PDFs, call notes) जिसे पढ़ने का किसी के पास समय नहीं, पर उसमें answers दबे हैं.
  • check_circleआपकी टीम हर दिन ग्राहकों से वही 10 सवाल झेलती है, और आपकी website उन्हें answer कर सकती थी अगर वह जानती कि कैसे.
  • check_circleआप एक और व्यक्ति hire किए बिना ज़्यादा काम लेना चाहते हैं जो उसके साथ आने वाला admin सँभाले.
  • check_circleआपने ख़ुद ChatGPT से खेला है और सोचा "इसे मेरे असली बिज़नेस में wire करने का कोई तरीक़ा होना चाहिए, अलग browser tab नहीं."
pause_circle

शायद रुक जाइए अगर…

  • remove_circle_outlineअसली समस्या यह है कि आपके पास अभी data नहीं है. बिना किसी चीज़ के grounded AI एक hallucination machine है — पहले data ठीक करें, फिर बात करते हैं.
  • remove_circle_outlineआप "एक AI" चाहते हैं पर आप किसी specific task पर उँगली नहीं रख सकते जो यह करे. अपनी plate पर एक असली चीज़ लेकर लौटिए और हम उसका एक अच्छा जवाब बनाएँगे.
  • remove_circle_outlineआपकी टीम ने process पहले से एक spreadsheet में सुलझा लिया है और वह ठीक चलता है. पैसा बचाइए — मैं कॉल पर यही कहूँगा.
  • remove_circle_outlineआप AI के पीछे इसलिए दौड़ रहे हैं क्योंकि यह trendy है. ग्राहक परवाह नहीं करते कि hood के नीचे क्या है — वे परवाह करते हैं कि आप phone उठाते हैं या नहीं.
पक्का नहीं? कॉल बुक करें →

अगर आप पक्का नहीं हैं आप किस तरफ़ हैं, मुफ़्त कॉल ठीक इसी के लिए है.

02 — हर बिल्ड में

हर AI feature में जो मैं बनाता हूँ डिफ़ॉल्ट से क्या मिलता है.

ये upsells नहीं हैं. ऐसे ही मैं AI को ईमानदार रखता हूँ.

03 — दृष्टिकोण

मैं असल में AI features कैसे बनाता हूँ.

हर task के लिए चुना गया. वहाँ embedded जहाँ काम पहले से हो रहा है. Promotion पाने से पहले मापा गया.

code

task के लिए सही tool

सोचने-वाले भारी काम के लिए Claude, तेज़ classification और extraction के लिए OpenAI, high-volume वाले grunt work के लिए छोटे सस्ते models. मिलाकर इस्तेमाल किए जाते हैं, किसी एक vendor से शादी नहीं की जाती — तो जब अगले महीने बेहतर model आता है, आप एक config change से upgrade करते हैं, rewrite से नहीं.

translate

answer देने से पहले आपकी चीज़ें पढ़ता है

AI आपके docs, PDFs, orders, पिछले customer emails — जो भी relevant हो — से खींचता है और अपने sources cite करता है. यही "उपयोगी" और "शर्मनाक" के बीच का ज़्यादातर फ़र्क है. कोई बनी-बनाई कीमतें नहीं, कोई बनी-बनाई policies नहीं, कोई बनी-बनाई last names नहीं.

cloud_done

शिप करने से पहले tested

कुछ भी live होने से पहले, मैं इसे आपके असली बिज़नेस से 30–100 असली examples के खिलाफ़ run करता हूँ और score करता हूँ. Accuracy, cost-per-answer, यह कितनी बार refuse करता है. अगर numbers बार पास नहीं करते, तो हम tune करते हैं या रोक देते हैं — आप ऐसे production code के लिए भुगतान नहीं करते जो test fail करता है.

folder_shared

जहाँ आप पहले से काम करते हैं वहाँ embedded

AI आपकी website, आपके ऐप, आपके email drafts, आपके Power Automate flow के अंदर दिखता है — एक और tab के रूप में नहीं जिसे याद रखना पड़े. सबसे अच्छा AI feature वही है जिसमें किसी को log in नहीं करना पड़ता.

मैं हर दिन AI शिप करता हूँ — अपना और clients का.

मैं रोज़ Claude के साथ production code लिखता हूँ, अपने Rec Soccer ऐप के अंदर multi-step AI workflows चलाता हूँ, और एक पिछले role में लगभग $40K/साल की vendor reporting को AI-assisted automation से बदल दिया. मैं वो नहीं बेच रहा जिसके बारे में मैंने पढ़ा — मैं वो बेच रहा हूँ जो पहले से मेरी अपनी मशीनों पर काम कर रहा है.

04 — जिन models से मैं बनाता हूँ

वे AI models जो आपके बिल्ड को चला रहे हैं.

मैं किसी एक vendor से शादी नहीं करता. मैं वो model चुनता हूँ जो आपके task पर जीते — accuracy, cost, और speed — और बेहतर आने पर swap कर देता हूँ. Usage आपके account पर bill होती है, मेरे पर नहीं, तो आप कभी token markup नहीं देते.

Claude

Anthropic

Reasoning, long-context काम, careful writing, और tool use के लिए मेरा default. ज़्यादातर tasks के लिए Claude Sonnet, मुश्किल वालों के लिए Opus.

GPT

OpenAI

सस्ती, तेज़ classification और structured extraction. जब आपको बड़े पैमाने पर "यह email पढ़ो और invoice number निकालो" चाहिए, तो मेरा go-to.

Gemini

Google

विशाल context windows और मज़बूत multimodal — पूरे PDFs, लंबी meeting transcripts, या पूरी codebases एक shot में पढ़ना. Google Workspace data के साथ अच्छा चलता है.

Llama

Meta

Open-weight models जब आपको इसे ख़ुद चलाना हो — अपने servers पर, regulated industries में, या data को पूरी तरह third-party API से बाहर रखने के लिए.

ElevenLabs

Voice

सबसे अच्छी voice जो मैंने सुनी — cloned voices, multilingual, conversational agents. जहाँ AI को इंसान जैसा सुनाई देना है, यह वही है.

Sora + Nano Banana

OpenAI · Google

Sora से video, Nano Banana (Google का Gemini 2.5 Flash Image) से images. Marketing assets, demo reels, ad creative, product mockups, और social posts के लिए — जब budget में camera crew या designer नहीं है.

sora.com north_east deepmind.google north_east

और जब वे अपनी कीमत निकालें तो specialty services — speech-to-text के लिए Whisper और Deepgram, regulated या enterprise contracts के लिए Azure OpenAI या Amazon Bedrock, open models के long tail के लिए Hugging Face. जो भी आपके task पर जीते.

05 — पैकेज

शुरू करने के तीन तरीके. वो आकार चुनें जो फिट हो.

हर पैकेज आपके data में grounded है, launch से पहले evaluated है, और आपका है. ranges सामान्य हैं — डिस्कवरी कॉल के बाद मैं एक तय, एक-पन्ने का कोट भेजता हूँ.

Spark

सामान्य रेंज $500–$2K
टाइमलाइन
1–2 हफ़्ते
स्कोप
एकल feature
भाषाएँ
अंग्रेज़ी
  • check_circleअसली task पर discovery — क्या शामिल है, क्या अच्छा है, क्या टूटा है
  • check_circleModel + prompt 30+ असली examples के खिलाफ़ चुना और tune किया गया
  • check_circleStructured output (JSON schema) ताकि downstream tools उसका इस्तेमाल कर सकें
  • check_circleआपके मौजूदा inbox, CRM, sheet, या workflow में जुड़ा हुआ
Spark प्रोजेक्ट शुरू करें arrow_forward

Suite

सामान्य रेंज $8K–$15K+
टाइमलाइन
6–12 हफ़्ते
स्कोप
Multi-feature, ऐप-embedded
भाषाएँ
2–12 भाषाएँ
  • check_circleStack में सब कुछ
  • check_circleTool use — AI आपके APIs, CRM, calendar, ERP, या custom endpoints को call करता है
  • check_circleRetries, fallbacks, और human approval gates के साथ multi-step agent loops
  • check_circleजहाँ अपनी कीमत निकाले वहाँ Multimodal — voice (STT/TTS), images, PDFs
Suite प्रोजेक्ट शुरू करें arrow_forward
06 — ऐड-ऑन

अतिरिक्त सुविधाएँ, जब वे अपनी कीमत निकालें.

इन्हें किसी भी पैकेज पर लगाएँ, या use-case बढ़ने पर बाद में जोड़ें.

RAG corpus / vector store

$800–$2.5K

आपके docs को ingest, chunk, embed, और index करें — और content बदलने पर एक re-ingest job. Firestore vector, Pinecone, या pgvector.

Voice (STT + TTS)

$1K–$3K

Speech-to-text के लिए Whisper या Deepgram, replies के लिए ElevenLabs या OpenAI voices. Phone, browser, या in-app.

Vision / image समझ

$800–$2K

Receipts, IDs, forms, screenshots, product photos पढ़ें. Structured data निकालें या तस्वीर में क्या है उसके बारे में सवालों के जवाब दें.

Eval harness

$600–$1.5K

एक test set, scoring rubric, और एक one-command runner ताकि आप शिप करने से पहले हर prompt या model change का प्रभाव देख सकें.

Prompt-versioning UI

$1K–$2.5K

एक छोटा admin panel जहाँ आप prompts edit कर सकते हैं, A/B variants test कर सकते हैं, और roll back कर सकते हैं — ऐप को redeploy किए बिना.

मासिक AI retainer

$300–$1K / माह

Prompt tuning, cost monitoring, नए models आने पर upgrades, और "इसने ऐसा क्यों किया" वाली investigations — on call.

07 — प्रक्रिया

एक AI प्रोजेक्ट असल में कैसे चलता है.

कोई जादू-छड़ी demos नहीं. एक कॉल, एक scoped pilot, असली measurement, फिर production — या एक ईमानदार रुकावट.

01

20-मिनट डिस्कवरी कॉल

मैं पूछता हूँ कि आप कौन सा task fix करने की कोशिश कर रहे हैं, आज इसे कौन करता है, "अच्छा" क्या दिखता है, और data कहाँ रहता है. अगर AI सही tool नहीं है, तो मैं कहूँगा — कभी-कभी जवाब Power Automate flow या SQL view होता है.

02

Scoped pilot

48 घंटों के भीतर आपको एक तय कोट मिलता है — एक feature, एक model, एक success metric. हम आपके data से 30–100 असली examples के खिलाफ़ बनाते हैं, बनाए हुए नहीं.

03

Evals के साथ measure करें

कुछ भी live होने से पहले हम उसे score करते हैं. Accuracy, cost-per-call, p95 latency, refusal rate. अगर numbers बार पास नहीं करते तो हम tune करते हैं, models बदलते हैं, या रोक देते हैं — आप ऐसे production code के लिए भुगतान नहीं करते जो test fail करता है.

04

Ship और iterate

आपके ऐप में live, real time में monitored, ऐसे logs के साथ जो आप देख सकते हैं. ज़्यादातर clients मुझे prompts tune करने और model upgrades पर सवारी करने के लिए एक छोटे retainer पर रखते हैं; कुछ नहीं रखते. दोनों ठीक हैं.

08 — FAQ

जो सवाल लोग आमतौर पर पूछते हैं.

जो demos आपने देखे हैं उनसे कम, लेकिन कभी zero नहीं — इसीलिए हर बिल्ड retrieval के साथ आपके data में grounded है, structured outputs के साथ validated है, और शिप होने से पहले असली examples के खिलाफ़ measured है. ऊँचे-दांव वाले tasks के लिए मैं human approval step जोड़ता हूँ. ईमानदार जवाब है: AI चीज़ों को ग़लत करता है, और engineering यह है कि user से पहले उसे पकड़ा जाए.

आपकी, सीधे आपके OpenAI / Anthropic account पर billed. मैं tokens resell नहीं करता या usage पर markup नहीं लेता. आप ठीक देखते हैं कि हर call की क्या लागत है, और अगर हम कभी अलग होते हैं तो keys (और spend) आपके पास रहते हैं.

एक Spark feature के लिए, अक्सर API calls में $5–$50/माह. RAG वाले Stack assistant के लिए, traffic के हिसाब से आमतौर पर $30–$300/माह. Prompt caching चालू होने पर, repeat queries 50–80% सस्ती हो सकती हैं. मैं आपको पहले दिन से dashboard दिखाता हूँ ताकि कोई surprises न हों.

OpenAI और Anthropic दोनों contractually default में API traffic पर train नहीं करते. आपका data आपके accounts में रहता है (Firestore, Pinecone, S3 — जो भी आप इस्तेमाल करते हैं), AI calls आपके infrastructure से server-side होती हैं, और कुछ भी third-party SaaS पर log नहीं होता जब तक आप न माँगें. Regulated काम के लिए मैं अतिरिक्त contractual coverage के लिए Azure OpenAI या Bedrock का भी इस्तेमाल कर सकता हूँ.

सभी, हर task के लिए चुने हुए. Claude (Sonnet/Opus) reasoning, careful writing, और tool use के लिए मेरा default है. OpenAI GPT volume पर सस्ती, तेज़ classification और structured extraction के लिए बढ़िया है. Google Gemini तब जीतता है जब context विशाल हो — पूरे PDFs, लंबी meeting transcripts, पूरी codebases — या जब data पहले से Google Workspace में रहता हो. Meta Llama तब की pick है जब आपको model को अपने servers पर चलाना हो, किसी regulated industry में हो, या data को पूरी तरह third-party API से बाहर रखना हो. Voice के लिए मैं ElevenLabs पर झुकता हूँ; video और images के लिए, Sora और Nano Banana (Google का Gemini 2.5 Flash Image). एक ही codebase, एक config change से swap — तो जब अगला model आता है, आप बिना rewrite के upgrade करते हैं.

बात करते हैं

मुझे वो task बताइए जिससे आप थक चुके हैं. मैं बताऊँगा कि क्या AI सही fix है.

पहली कॉल लगभग 20 मिनट चलती है. आप एक स्पष्ट योजना के साथ निकलेंगे — एक scoped pilot, एक सिफ़ारिश, या एक ईमानदार "यह spreadsheet problem है, AI problem नहीं." तीनों होते हैं.

— Quinton
मुफ़्त डिस्कवरी कॉल बुक करें arrow_forward hello@attunedventures.com
मुफ्त परामर्श बुक करें