Union Alpha আর নামহীন বিনামূল্যের model নয়। OpenRouter এখন ১৬ সেপ্টেম্বরের গোপন release-টিকে Unbiased-এর paid composite model Pareto হিসেবে শনাক্ত করেছে। পুরোনো stealth/union-alpha তালিকাটির মেয়াদ শেষ; OpenRouter-এ বর্তমানে চালু model ID হলো unbiased/pareto।

আজ Pareto ব্যবহার করতে বর্তমান model ID ও মূল্য জানতে হবে। performance-এর দাবি বিচারেও paid service-কে আগের বিনামূল্যের preview থেকে আলাদা রাখতে হবে।

বড় পরিবর্তন

  • কী বদলেছে: Union Alpha এখন paid service: একটি request-এ একাধিক ভেতরের model চালিয়ে সংশ্লেষ করা উত্তর দেয়। প্রকাশ্যে একটিই model name রেখে Pareto-র পরিচালনাকারী সেই মিশ্রণ বদলাতে পারেন।
  • কেন গুরুত্বপূর্ণ: developer-রা একটি endpoint ও একটি bill পান; কিন্তু model-এর পরিচয়, latency, data handling ও উত্তরের মান নির্ভর করে composite service-এর ওপর, নির্দিষ্ট কোনো checkpoint-এর ওপর নয়।
  • কী লক্ষ করবেন: Union Alpha-র বিনামূল্যের preview কয়েক দিনের মধ্যেই paid product হয়েছে। গোপন listing, launch chart বা video test আগের অবস্থা বোঝাতে পারে; তাই live model ID ও বর্তমান শর্ত দেখে বিচার করুন।

OpenRouter দিয়ে OpenCode-এ Pareto সেটআপ

OpenRouter account যুক্ত করে OpenCode-এ Pareto ব্যবহার করা যায়। OpenRouter-এর Pareto model তালিকায় 262,144-token context window, text ও image input এবং text output-এর কথা বলা হয়েছে।

  1. ইনস্টল করুন OpenCode। Bash terminal-এ নিচের command চালান; Windows ব্যবহারকারীরা link করা installation option দেখতে পারেন।
  2. OpenRouter account ও API key তৈরি করে বর্তমান billing terms অনুযায়ী credit যোগ করুন। Union Alpha-র বিনামূল্যের সময় শেষ।
  3. OpenCode-এ /connect চালান, provider হিসেবে OpenRouter বেছে নিন; prompt এলে key paste করুন। OpenCode provider credential তার local auth file-এ রাখে।
  4. চালান /models এবং নির্বাচন করুন unbiased/pareto। আগের stealth/union-alpha model ID এখন আর চালু নেই।
  5. সম্পাদনার আগে কোনো file ব্যাখ্যা করতে বলুন। code-এর সঙ্গে ব্যাখ্যাটি মিলিয়ে দেখুন; তারপর ছোট পরিবর্তনে অনুমতি দিন, diff পরীক্ষা করুন এবং project-এর test চালান। token ব্যবহার ও খরচ দেখতে OpenRouter-এর activity record পরীক্ষা করুন।

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

cd /path/to/your/project

opencode

Pareto picker-এ না থাকলে project-এর opencode.json ফাইলে এটি যোগ করে OpenCode restart করুন:

{"model":"openrouter/unbiased/pareto","provider":{"openrouter":{"models":{"unbiased/pareto":{}}}}}

OpenCode-এ model name-এর আগে openrouter/ prefix লাগে। OpenRouter-এর নিজস্ব API-তে model ID unbiased/pareto ব্যবহার হয়। এই setup বর্তমান documentation মেনে লেখা; guide-এর জন্য আমরা paid completion চালাইনি।

Unbiased-এ সরাসরি সংযোগ

নিজেদের পর্যালোচনা করা private beta-তে Unbiased সরাসরিও Pareto দেয়। তাদের আনুষ্ঠানিক setup file বলছে, নতুন account হাতে অনুমোদন করা হয় এবং prepaid credit লাগে। public API base হলো https://api.unbiased.ai/v1; model string হলো pareto. শুধু evaluation-এর সরাসরি access বাণিজ্যিক বা production ব্যবহারের অনুমতি দেয় না; তার জন্য আলাদা লিখিত চুক্তি দরকার।

অনুমোদন ও key পাওয়ার পর OpenAI-compatible client-এ এই setting ব্যবহার করা যায়:

export UNBIASED_API_KEY="your-key-from-the-platform"

curl https://api.unbiased.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $UNBIASED_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"pareto","messages":[{"role":"user","content":"Reply with one sentence."}]}'

key repository-তে না রেখে environment variable বা operating-system keychain-এ রাখুন। documentation-এ বলা হয়েছে, GET /v1/models এখন 404 ফেরায়; তাই model discovery-তে জোর দেয় এমন client-এ pareto স্পষ্টভাবে configure করতে হবে। Unbiased macOS installer-ও দেয়; তবে ওপরের endpoint setting যেকোনো compatible client-এ চলে।

Union Alpha কে তৈরি করেছে

OpenRouter-এর সংরক্ষিত listing অনুযায়ী, Union Alpha Unbiased তৈরি ও পরিচালনা করেছে এবং পরে Pareto হিসেবে পরিচয় দিয়েছে। preview-টি OpenRouter route করেছিল; developer বা provider ছিল না।

Unbiased হলো Circuit & Chisel, Inc.-এর product platform। কোম্পানি Louis Amira-কে co-founder ও CEO এবং David Noël-Romas-কে co-founder ও CTO বলে; তাঁদের দুজনেরই Stripe-এ কাজের অভিজ্ঞতা ছিল।

Pareto-কে একাধিক model মিশিয়ে তৈরি ব্যবস্থা হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে। একাধিক language model সমান্তরালে চলে, ফল এক উত্তরে সংশ্লেষিত হয়। কোম্পানি frontier ও open model-এর মিশ্রণের কথা জানায়, কিন্তু স্থায়ী member list প্রকাশ করে না। কাজের বৈশিষ্ট্য উল্লেখযোগ্যভাবে না কমলে শর্তে আগাম notice ছাড়াই ভেতরের model-সমন্বয় বদলানোর অনুমতি আছে। তালিকাভুক্ত inference subprocessor Anthropic, OpenAI ও xAI—এরা data process করে; প্রতিটি request-এ কোন model চলে, তালিকাটি তা জানায় না।

বর্তমান মূল্য ও প্রকাশিত score

Pareto-র বর্তমান uncached input ও output rate Unbiased-এর score table থেকে বাছা দুই frontier comparator-এর rate-এর চেয়ে কম। এগুলো প্রতি million token-এ US dollar-এ API rate; subscription ও অন্তর্ভুক্ত allowance আলাদা। এই তুলনায় Anthropic-এর Fable 5.1 rate এবং OpenAI-এর GPT-6 Astra Standard rate ব্যবহার করা হয়েছে—সর্বোচ্চ 272,000 input token-এর prompt-এর জন্য।

মডেল

ইনপুট

cached ইনপুট

আউটপুট

Pareto 26.9

$2.50

$0.25

$7.50

Claude Fable 5.1

$10.00

$0.25

$50.00

GPT-6 Astra

$10.00

$1.00

$50.00

Unbiased-এর public pricing page-এ $10 ও $100 ব্যক্তিগত subscription-সহ ব্যবহার-সীমার কথাও আছে; FAQ-তে বর্তমান access-কে manual review-সহ prepaid pay-as-you-go বলা হয়েছে। নতুন account-এ এখন কোন plan পাওয়া যায় তা platform থেকেই নিশ্চিত করুন।

এই Pareto 26.9 model card seller-reported score প্রকাশ করেছে, তবে এই set-এর task cost বা effort setting দেয়নি।

বেঞ্চমার্ক

Pareto 26.9

Fable 5.1

GPT-6 Astra

DeepSWE

74

67

74

Terminal-Bench 4.0

51

56

58

MMMU-Pro

78

81

87

HLE (tool ছাড়া)

49

55

54

ArXivMath

88

72

91

DeepSWE-তে Pareto Astra-র সমান, অন্য benchmark-এ পিছিয়ে। DeepSWE ও ArXivMath-এ Fable-কে ছাড়ায়। HLE-তে Fable এগিয়ে; বাকি সারিগুলোতে Astra এগিয়ে বা সমান।

আলাদাভাবে, model card-এ ২১ সেপ্টেম্বরের screenshot থেকে প্রতিলিপি করা DeepSWE-র প্রাথমিক ৩০-task ফল আছে:

প্রকাশিত run

স্কোর

প্রতি task-এর গড় খরচ

Pareto 26.9, ২০ সেপ্টেম্বর

70%

$0.29

Claude Fable 5, ১৫ আগস্ট

70%

$13.50

GPT-5.6 Sol, ১৫ আগস্ট

60%

$0.52

model card এই run-গুলোকে unvalidated বলেছে; খরচের পদ্ধতি ও denominator এখনও নিশ্চিত করা দরকার। comparator-গুলোর ফল পুরোনো। এই slice-এর $0.29 তার 70% score-এর সঙ্গে যুক্ত—headline-এর 74-এর সঙ্গে কখনো নয়।

Historical DeepSWE score versus average cost per task chart with a gold Union Alpha star labeled expected pricing among labeled model curves.
Alex Atallah / OpenRouter. Historical operator chart from Alex Atallah at OpenRouter, September 16, 2026. The Union Alpha star uses expected pricing; it is not a measured current paid Pareto task cost. The cost-axis ticks descend from $10 through $5 to $0 toward the right.

DeepSWE-র মূল graph-এ কী আছে

Chase AI-র সেপ্টেম্বর ১৭-এর Union Alpha video-র এক মিনিটে দেখা graph এসেছে OpenRouter-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা Alex Atallah-র ১৬ সেপ্টেম্বরের পোস্ট থেকে। frontier-model ফলের মধ্যে DeepSWE-তে Union Alpha-র সোনালি তারা প্রায় 73%-এ দেখানো। তারাটির label “expected pricing”; পাশে নির্দিষ্ট cost বা score মুদ্রিত নেই। অনুভূমিক অক্ষটি উল্টো: ডানে যেতে label-যুক্ত tick $10 থেকে $5 হয়ে $0-এ নামে।

মূল 1872 × 1190 chart খুলুন—ফোনে label ছোট হলে। ১৬ সেপ্টেম্বরের এই snapshot বিনামূল্যের preview চালুর সময়কার অবস্থান দেখায়। এটি আজকের paid Pareto 26.9-এর task cost মাপে না; ওপরের model-card ফল থেকেও আলাদা।

Chase AI-র preview test-এ কী দেখা যায়

Chase AI-র ১৭ সেপ্টেম্বরের video, “Union Alpha Is INSANE”-তে বিনামূল্যের preview-এর test আছে। সহজ hotel landing page-এ নির্মাতার পছন্দ ছিল Opus 5; আরও বিস্তারিত page-এ তিনি Astra-কে সামান্য এগিয়ে রাখেন। Fortnite-ধাঁচের game task-এ Union Alpha বারবার ব্যর্থ হয়; session restart-এর পর সহজ racing game শেষ করে, যার ফল নির্মাতার বিচার অনুযায়ী Astra-র কাছাকাছি।

motion-design test-এ বাহ্যিক skill ও MCP server লাগায় এটি আরও বড় tool chain যাচাই করেছে। নির্মাতা 128K আট-needle retrieval test-এ 100% এবং নিজের বদলানো 200K version-এ 99.6% পাওয়ার কথাও জানান। আমরা prompt-গুলো পুনরায় চালাইনি, grader পরীক্ষা করিনি, বা Pareto 26.9 একই আচরণ করে কি না যাচাই করিনি।

ব্যক্তিগত code পাঠানোর আগে data terms যাচাই করুন

Circuit & Chisel-এর terms-এ বলা হয়েছে, request সামলাতে যতটা দরকার customer content ততক্ষণ রাখা হয়; আইনি বাধ্যবাধকতা এবং abuse প্রতিরোধ বা security monitoring-এর জন্য সর্বোচ্চ 30 দিন রাখার ব্যতিক্রম আছে। training-এর জন্য স্পষ্ট লিখিত সম্মতি দরকার। একই page-এর Pareto-নির্দিষ্ট data policy-তে raw prompt ও response রাখার সময়সীমা প্রকাশিত নয়; onboarding-এর আগে সদস্যভিত্তিক অঙ্গীকার জানানো হবে।

দলের সংবেদনশীল source code পাঠানোর আগে এই অমিলের লিখিত ব্যাখ্যা নেওয়া দরকার। Pareto request Circuit & Chisel-এর infrastructure এবং জানানো model-inference subprocessor দিয়ে যেতে পারে। share করা নিরাপদ উপাদান দিয়ে শুরু করুন; তারপর account-এ প্রযোজ্য retention ও production-use terms সংগ্রহ করুন।