2026 में 9 सबसे अच्छे Jupyter Notebook विकल्प (मुफ़्त और सशुल्क)

Jupyter Notebook अभी भी वह डिफ़ॉल्ट जगह है जहाँ विश्लेषण लिखा जाता है। यह मुफ़्त है, यह स्थानीय रूप से चलता है, और लगभग हर Python ट्यूटोरियल इसी का उपयोग करता है। यही कारण है कि लोग किसी अन्य विकल्प की तलाश करते हैं।

इसके कारण कुछ श्रेणियों में बँटे हैं। Notebooks की समीक्षा करना और उन्हें आपस में मिलाना (merge करना) कठिन होता है। सहयोग (collaboration) का मतलब है फ़ाइलों को इधर-उधर भेजना। आउटपुट एक ऐसा दस्तावेज़ होता है जिसे टीम के बाहर का कोई भी व्यक्ति आसानी से नहीं खोल सकता। और अलग-अलग मशीनों पर एनवायरनमेंट (environments) काम करना बंद कर देते हैं।

इस सूची में नौ ऐसे टूल शामिल हैं जो इनमें से कम से कम एक शिकायत का समाधान करते हैं। कुछ ऐसे notebooks हैं जिनमें सहयोग (collaboration) की समस्या को ठीक किया गया है। कुछ notebook को पूरी तरह से एक अलग इंटरफ़ेस से बदल देते हैं। कीमतें वे हैं जो प्रत्येक विक्रेता ने 15 सितंबर, 2026 को अपने मूल्य निर्धारण (pricing) पृष्ठ पर प्रदर्शित की थीं।

यह सूची कैसे तैयार की गई

चौदह संभावित विकल्पों का मूल्यांकन किया गया। पाँच को हटा दिया गया। नौ ने इस सूची में जगह बनाई।

चयन का दायरा जानबूझकर सीमित रखा गया था। किसी भी टूल के लिए यह ज़रूरी था कि वह लेखन के दिन अपनी साइट पर स्पष्ट मूल्य निर्धारण (pricing) प्रकाशित करे। इसका मतलब है अमेरिकी डॉलर में, संपर्क फ़ॉर्म के बजाय स्पष्ट रूप से दिखने वाले प्लान (tiers) हों। यह नियम कुछ अच्छे सॉफ़्टवेयर को बाहर कर देता है, और यह बताना ज़रूरी है कि इसने किस सॉफ़्टवेयर को हटाया और क्यों।

Databricks प्रति सीट के बजाय प्रति DBU शुल्क लेता है, इसलिए इसका मूल्य निर्धारण पृष्ठ इस सूची के बाकी टूल के साथ तुलना करने योग्य प्लान प्रस्तुत नहीं करता है। JetBrains Datalore का मूल्य निर्धारण पृष्ठ उस दिन पढ़ा नहीं जा सका। Google Colab अपने सशुल्क प्लान को साइन-इन के पीछे रखता है। marimo ओपन सोर्स है, और इसकी साइट कोई मूल्य निर्धारण पृष्ठ प्रकाशित नहीं करती है। CoCalc अब अपने मूल डोमेन से एक नए डोमेन पर रीडायरेक्ट करता है, जो कि एक ऐसा बदलाव है जिसकी पुष्टि किसी टूल की सिफारिश करने से पहले करना ज़रूरी है।

तरीके (method) के बारे में दो बातें इस सूची से भी अधिक महत्वपूर्ण हैं।

पहला, सत्यापन (verification) के परिणाम समाप्त हो जाते हैं। एक टूल जिसने छह महीने पहले स्पष्ट प्लान प्रकाशित किए थे, हो सकता है कि वह आज ऐसा न करे, और जो टूल तब विफल रहा था, वह अब पास हो सकता है। इस सूची को तैयार करते समय दोनों ही बातें हुईं। पुराने उत्तर का दोबारा उपयोग करने की तुलना में जाँच को फिर से चलाना अधिक विश्वसनीय है।

दूसरा, एक मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर उन उत्पादों की कीमतें भी हो सकती हैं जिनके लिए आप वहाँ नहीं आए थे। Anaconda का पृष्ठ एक साथ कई उत्पादों को सूचीबद्ध करता है। नीचे दिए गए आंकड़े उस उत्पाद से जुड़े हैं जिस पर चर्चा की जा रही है, न कि पृष्ठ पर मौजूद सबसे बड़ी संख्या।

एक और बात स्पष्ट रूप से कहना ज़रूरी है। यह उन टूल की सूची है जो प्रकाशित-मूल्य निर्धारण के पैमाने पर खरे उतरते हैं, जिन्हें पढ़ने की सुविधा के लिए व्यवस्थित किया गया है न कि स्कोर के आधार पर रैंक किया गया है। किसी टूल का दूसरे से ऊपर दिखाई देना यह नहीं बताता कि आपकी टीम के लिए कौन सा बेहतर है। अंत के पास दिया गया 'इसके लिए सर्वश्रेष्ठ' (Best-for) अनुभाग इसी का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

त्वरित तुलना

टूल	शुरुआती कीमत	सशुल्क प्लान की शुरुआत	इसके लिए सबसे उपयुक्त
Powerdrill Bloom	मुफ़्त	$199.00/वर्ष	बिना कोड लिखे विश्लेषण
Deepnote	मुफ़्त	$39/संपादक/महीना	शेड्यूलिंग के साथ टीम notebooks
Hex	मुफ़्त	$36/संपादक/महीना	SQL-प्लस-Python डेटा ऐप्स
Observable	मुफ़्त	$22/महीना	प्रकाशित, इंटरैक्टिव विज़ुअल्स
Count	मुफ़्त	$49/संपादक/महीना	कैनवास-शैली अन्वेषण
Anaconda	मुफ़्त	$15/उपयोगकर्ता/महीना	शासित (Governed) Python एनवायरनमेंट
Posit Cloud	मुफ़्त	$25/महीना	ब्राउज़र में R और RStudio
Saturn Cloud	प्रति घंटा	$0.09/घंटा	GPU और भारी कंप्यूट (heavy compute)
Nextjournal	मुफ़्त	$299/महीना	पुनरुत्पादक अनुसंधान (Reproducible research)

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom इस समस्या को दूसरे छोर से हल करता है। Notebooks को साझा करना आसान बनाने के बजाय, यह वर्कफ़्लो से notebook को ही हटा देता है। फ़ाइलें अपलोड की जाती हैं। एक अनुरोध प्राकृतिक भाषा (natural language) में भेजा जाता है। एजेंट विश्लेषण के साथ-साथ उसे प्रस्तुत करने वाला चार्ट, दस्तावेज़ या डेक (deck) वापस देता है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

उन विश्लेषकों और टीमों के लिए जिनकी बाधा Python कौशल नहीं बल्कि काम पूरा करने का समय (turnaround time) है, और कोई भी ऐसा व्यक्ति जिसके दर्शकों को notebook फ़ाइल के बजाय एक पठनीय आउटपुट की आवश्यकता होती है। यह मिश्रित टीमों के लिए भी उपयुक्त है, जहाँ कुछ लोग कोड लिखते हैं और कुछ नहीं, लेकिन सभी को एक ही स्रोत फ़ाइलों से काम करने की आवश्यकता होती है।

प्रमुख क्षमताएं

अपलोड में Excel, CSV, PDF और सामान्य दस्तावेज़ शामिल हैं, और खुले डेटा स्रोतों में अंतर्निहित खोज (built-in search) की सुविधा है। अपलोड की गई फ़ाइल से एजेंट अंतर्दृष्टि (insights), चार्ट और सारांश तैयार करता है, और तैयार आर्टिफ़ैक्ट के रूप में स्लाइड, Office दस्तावेज़, स्प्रेडशीट और चित्र बना सकता है। एजेंट कौशल (Agent skills) दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालते हैं, और शेड्यूल्ड कार्य (scheduled tasks) विश्लेषण के किसी हिस्से को अपने आप फिर से चलाने की अनुमति देते हैं। उच्च स्तर (Higher tiers) बहु-चरणीय कार्यों के लिए Claude Code और Codex-स्तर के एजेंट कार्यों को जोड़ते हैं।

मूल्य निर्धारण

Free प्लान $0.00 का है और इसमें एक शेड्यूल्ड कार्य के साथ 1,000 दैनिक रीफ़्रेश होने वाले क्रेडिट शामिल हैं। Pro प्लान $199.00 प्रति वर्ष है और इसमें 5,000 मासिक क्रेडिट, गहन विश्लेषण, कस्टम एजेंट कौशल और 20 शेड्यूल्ड कार्य जोड़े जाते हैं। Plus प्लान $399.00 प्रति वर्ष है जिसमें 11,000 मासिक क्रेडिट मिलते हैं। Premium प्लान $1,990.00 प्रति वर्ष है जिसमें उच्च-मात्रा वाले काम के लिए 60,000 मासिक क्रेडिट मिलते हैं। Team प्लान की कीमत प्रति सीट के आधार पर तय की जाती है जिसमें साझा टीम क्रेडिट शामिल होते हैं।

पक्ष (Pros)

आउटपुट ऐसे फ़ॉर्मेट में मिलता है जिसे अन्य लोग खोल सकते हैं, जिससे एक्सपोर्ट का चरण पूरी तरह से समाप्त हो जाता है। प्राकृतिक भाषा का अर्थ है कि जो विश्लेषक Python नहीं लिखते हैं वे भी काम कर सकते हैं। शेड्यूल्ड कार्य बिना किसी अतिरिक्त टूल के एक बार के विश्लेषण को बार-बार होने वाले विश्लेषण में बदल देते हैं। चूँकि इनपुट एक कनेक्टेड वेयरहाउस के बजाय एक फ़ाइल है, इसलिए पहले प्रश्न से पहले कोई सेटअप चरण नहीं होता है।

विपक्ष (Cons)

Free प्लान में केवल एक शेड्यूल्ड कार्य शामिल है, इसलिए बार-बार होने वाले काम के लिए वास्तव में एक सशुल्क प्लान की आवश्यकता होती है। यहाँ कंप्यूट घंटों के बजाय क्रेडिट खपत की इकाई हैं। यह एक अलग मानसिक मॉडल है जिसका उपयोग यहाँ के अन्य टूल करते हैं। भारी उपयोगकर्ताओं को मासिक सीमा पर नज़र रखनी होगी। यदि लक्ष्य विशेष रूप से Python कोड लिखना और उसे सहेजना है, तो यह सही विकल्प नहीं है।

जानना चाहते हैं कि एक फ़ाइल-फ़र्स्ट एजेंट आपके अपने डेटा पर कितना काम कर सकता है? Powerdrill Bloom आज़माएं।

2. Deepnote

Deepnote इस सूची में "Jupyter Notebook, लेकिन जिसमें सहयोग (collaboration) काम करता है" के सबसे करीब है। Notebook का स्वरूप वैसा ही रहता है। जो बदलता है वह यह है कि एक ही समय में कई लोग एक ही notebook के अंदर हो सकते हैं, और notebook बिना किसी की निगरानी के चल सकती है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

उन डेटा टीमों के लिए जो notebooks लिखना जारी रखना चाहती हैं लेकिन .ipynb फ़ाइलों को इधर-उधर भेजने से थक चुकी हैं। यह इस सूची का सबसे कम व्यवधान पैदा करने वाला विकल्प है। जिस टीम को पहले से ही Jupyter Notebook का उपयोग करने की आदत है, उसे इस पर स्विच करने के लिए किसी को दोबारा प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।

Deepnote अपने वर्ग में कैसा प्रदर्शन करता है, इसे करीब से देखने के लिए, Deepnote के विकल्पों का यह विश्लेषण देखें।

प्रमुख क्षमताएं

वास्तविक समय में सहयोगी संपादन (Real-time collaborative editing) इसके केंद्र में है। इसके साथ ही शेड्यूल्ड notebooks, बैकग्राउंड निष्पादन (background execution), और तीस दिनों का संशोधन इतिहास (revision history) शामिल हैं। सशुल्क प्लान में AI क्रेडिट, CPU और GPU के लिए अलग से शुल्क लेने के बजाय मासिक भत्ते शामिल होते हैं, और अधिक शक्तिशाली मशीनें जोड़ी जाती हैं।

मूल्य निर्धारण

एक मुफ़्त प्लान उपलब्ध है। Team प्लान $39 प्रति संपादक प्रति माह है जिसका सालाना बिल भेजा जाता है। इसमें हर महीने $39 के AI क्रेडिट, $280 का CPU और $50 का GPU शामिल है। Enterprise के लिए अलग से कोटेशन दिया जाता है। मुफ़्त खातों में पंद्रह मिनट की निष्क्रियता अवधि (inactivity period) होती है; Team और Enterprise को चौबीस घंटे मिलते हैं।

पक्ष (Pros)

पहले से ही Jupyter Notebook फ़ाइलें लिखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए माइग्रेशन की लागत लगभग शून्य है। शेड्यूलिंग और बैकग्राउंड निष्पादन उस ऑटोमेशन की कमी को पूरा करते हैं जो कई टीमों को स्थानीय Jupyter Notebook छोड़ने पर मजबूर करती है। बंडल किए गए कंप्यूट भत्ते मासिक खर्च को अनुमानित बनाते हैं.

विपक्ष (Cons)

मूल्य निर्धारण प्रति संपादक है, इसलिए लागत उपयोग के बजाय कर्मचारियों की संख्या के साथ बढ़ती है। यह एक बड़ी टीम के लिए महंगा हो जाता है जहाँ केवल कुछ ही लोग नियमित रूप से कोड लिखते हैं। मुफ़्त प्लान पर पंद्रह मिनट का निष्क्रियता टाइमआउट खोजपूर्ण कार्य (exploratory work) के लिए कम है। बंडल किए गए क्रेडिट AI, CPU और GPU के लिए अलग-अलग बांटे गए हैं, जिसका अर्थ है कि एक के बजाय तीन भत्तों पर नज़र रखनी होगी।

3. Hex

Hex notebook को किसी बड़ी चीज़ के एक इनपुट के रूप में देखता है। आप सेल्स (cells) में SQL और Python लिखते हैं। फिर आप परिणाम को एक इंटरैक्टिव ऐप के रूप में प्रकाशित करते हैं। फ़िल्टर और इनपुट इसे किसी गैर-तकनीकी सहयोगी के लिए भी उपयोगी बनाते हैं।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

उन टीमों के लिए जहाँ विश्लेषण को दस्तावेज़ के बजाय एक साझा करने योग्य ऐप के रूप में समाप्त होना चाहिए, और जहाँ SQL कम से कम Python जितना ही महत्वपूर्ण है। यह उन एनालिटिक्स कार्यों के लिए उपयुक्त है जो अलग-अलग मापदंडों (parameters) के साथ बार-बार एक ही प्रश्न का सामना करते हैं।

Hex अपने वर्ग के अन्य टूल की तुलना में कहाँ ठहरता है, यह देखने के लिए Hex के विकल्पों का यह विश्लेषण देखें।

प्रमुख क्षमताएं

एक ही प्रोजेक्ट में SQL और Python सेल्स एक साथ मौजूद रहते हैं। ऐप बिल्डर तैयार विश्लेषण को एक इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस में बदल देता है। कंप्यूट को प्रति प्रोजेक्ट चुना जा सकता है, जिसमें छोटे प्रोफ़ाइल से लेकर GPU-समर्थित मशीनें शामिल हैं।

मूल्य निर्धारण

Community प्लान मुफ़्त है। Professional प्लान $36 प्रति संपादक प्रति माह है। Team प्लान $75 प्रति संपादक प्रति माह है। कंप्यूट का बिल उपयोग के प्रति मिनट के आधार पर अलग से भेजा जाता है। Extra Small से लेकर Medium प्रोफ़ाइल मुफ़्त हैं। Large $0.32 प्रति घंटा, Extra Large $0.65, 2XL $1.29, और 4XL $2.58 है। GPU प्रोफ़ाइल L4 के लिए $2.93 और A10G के लिए $4.06 पर चलती हैं।

पक्ष (Pros)

प्रकाशित-ऐप आउटपुट सीधे "कोई मेरी notebook नहीं पढ़ता" की समस्या को हल करता है। छोटे प्रोफ़ाइल पर मुफ़्त कंप्यूट खोजपूर्ण कार्य को सस्ता रखता है। SQL-फ़र्स्ट उपयोगकर्ताओं को दोयम दर्जे का नहीं माना जाता है।

विपक्ष (Cons)

कंप्यूट का बिल प्रति-संपादक सीट की कीमत के अतिरिक्त लिया जाता है, इसलिए मासिक कुल खर्च एक के बजाय दो संख्याओं में होता है। एक वर्ष के खर्च का अनुमान लगाने का अर्थ है उपयोग का अनुमान लगाना, न कि केवल कर्मचारियों की संख्या का। प्रति-मिनट बिलिंग पर बड़े प्रोफ़ाइल और GPU का काम तेज़ी से महंगा हो जाता है। ऐप-बिल्डिंग लेयर ही इसका सबसे बड़ा मूल्य है, जो Hex को आपकी ज़रूरत से ज़्यादा बना देता है यदि आप केवल एक बेहतर notebook चाहते हैं।

4. Observable

Observable विज़ुअलाइज़ेशन (visualization) के नज़रिए से notebooks की ओर आता है। यह प्रकाशन (publishing) के इर्द-गिर्द बनाया गया है, और इसके परिणाम दस्तावेज़ में चिपकाई गई स्थिर छवियों (static images) के बजाय डिफ़ॉल्ट रूप से इंटरैक्टिव होते हैं।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

कोई भी व्यक्ति जिसका आउटपुट एक ऐसा चार्ट है जिसे अन्य लोग एक्सप्लोर करेंगे, और वे टीमें जो काम को डाउनलोड करने के बजाय किसी साइट या विकी (wiki) में एम्बेड करना चाहती हैं। यह सार्वजनिक रूप से प्रस्तुत किए जाने वाले डेटा लेखन के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है, जहाँ पाठक को संख्याओं की जाँच करने की सुविधा मिलनी चाहिए।

प्रमुख क्षमताएं

Notebooks डेटाबेस कनेक्शन और फ़ाइल अटैचमेंट के साथ आते हैं। एक एम्बेड विकल्प परिणामों को कहीं और रखने की सुविधा देता है। एक अंतर्निहित एजेंट दैनिक टोकन भत्ता प्रदान करता है जो प्लान के अनुसार बढ़ता है। Team प्लान में साझा वर्कस्पेस और निजी दर्शक (viewer) सीटें जोड़ी जाती हैं।

मूल्य निर्धारण

Free प्लान उपलब्ध है। Pro प्लान $22 प्रति माह है, या मासिक बिलिंग पर $25 है। Team प्लान $40 प्रति संपादक प्रति माह है, या मासिक बिलिंग पर $45 है, और इसे जल्द ही आने वाले (coming soon) के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। Enterprise कस्टम है। Team पर निजी दर्शक $10 प्रति दर्शक प्रति माह हैं। सशुल्क व्यक्तिगत प्लान पर फ़ाइल अटैचमेंट प्रति माह 1 GB और कंप्यूट प्रति माह पचास मिनट तक सीमित है।

पक्ष (Pros)

चार्ट के आकार की किसी भी चीज़ के लिए इंटरैक्टिव, एम्बेड करने योग्य आउटपुट इस सूची में सबसे मजबूत है। व्यक्तिगत Pro प्लान यहाँ सबसे सस्ता सशुल्क शुरुआती विकल्प है। डेटाबेस कनेक्शन सशुल्क प्लान पर मानक रूप से आते हैं।

विपक्ष (Cons)

विज़ुअलाइज़ेशन कार्य से परे किसी भी चीज़ के लिए पचास मिनट का मासिक कंप्यूट एक सीमित बजट है। डेटा आने से पहले भारी बदलाव (transformation) होने की उम्मीद की जाती है। 1 GB अटैचमेंट की सीमा बड़े स्थानीय डेटासेट को बाहर कर देती है। Team को जल्द ही आने वाले के रूप में चिह्नित किया गया है, इसलिए सहयोगी उपयोग आज पूरी तरह से उपलब्ध नहीं है।

5. Count

Count रैखिक (linear) notebook को एक कैनवास से बदल देता है। सेल्स ऐसे नोड्स बन जाते हैं जिन्हें आप स्थानिक रूप से व्यवस्थित कर सकते हैं। उनके बीच के कनेक्शन दिखाई देते रहते हैं। यह ऊपर-से-नीचे स्क्रॉल करने की तुलना में विश्लेषण के स्वरूप को समझना आसान बनाता है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

शाखाओं में बँटने वाले खोजपूर्ण विश्लेषण (Exploratory analysis) के लिए, और उन टीमों के लिए जिन्हें केवल परिणाम के बजाय हितधारकों (stakeholders) को तर्क समझाने की आवश्यकता होती है। यह समीक्षा सेटिंग्स में अच्छी तरह से काम करता, जहाँ सवाल यह होता है कि कोई संख्या कैसे प्राप्त हुई, न कि वह संख्या क्या है।

प्रमुख क्षमताएं

एक साझा कैनवास पर Python और SQL सेल्स, उन लोगों के लिए नो-कोड विज़ुअलाइज़ेशन जो दोनों में से कुछ भी नहीं लिखते हैं, संस्करण इतिहास (version history), डोमेन व्हाइटलिस्टिंग और MCP समर्थन। दर्शक (Viewer) सीटें हर प्लान में शामिल हैं।

मूल्य निर्धारण

Free प्लान छोटी टीमों और व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए $0 है। Pro प्लान $49 प्रति संपादक प्रति माह है। Scale प्लान $69 प्रति संपादक प्रति माह है और बड़ी कंपनियों के लिए अधिक क्षमता जोड़ता है। Count का कहना है कि दर्शक सीटें बिना किसी आधार शुल्क के हर प्लान में शामिल हैं।

पक्ष (Pros)

कैनवास शाखाओं में बँटने वाले विश्लेषण को स्पष्ट बनाता है, जिसे एक रैखिक ऊपर-से-नीचे स्क्रॉल अस्पष्ट छोड़ देता है। हर प्लान में दर्शक सीटों का मुफ़्त होना साझा करने की लागत को शून्य रखता है। नो-कोड विज़ुअलाइज़ेशन योगदान देने वालों का दायरा बढ़ाता है।

विपक्ष (Cons)

यहाँ के notebook-शैली के टूल में संपादक सीटें प्रति-व्यक्ति सबसे महंगा शुरुआती विकल्प हैं। कैनवास मॉडल सीधे Jupyter Notebook से आने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए आदत में एक वास्तविक बदलाव है। मुफ़्त प्लान को प्रोडक्शन वर्क के बजाय छोटी टीमों और व्यक्तिगत परियोजनाओं के इर्द-गिर्द तैयार किया गया है।

6. Anaconda

Anaconda कोई notebook नहीं है। यह उसके नीचे की परत है। यदि Jupyter Notebook छोड़ने का कारण यह है कि मशीनों के बीच एनवायरनमेंट काम करना बंद कर देते हैं, तो यह स्टैक का वह हिस्सा है जिसे आपको देखना चाहिए।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

उन संगठनों के लिए जहाँ Python एनवायरनमेंट ही समस्या है: पुनरुत्पादकता (reproducibility), पैकेज की उत्पत्ति (provenance), और नीति। यह वहाँ सबसे अधिक मायने रखता है जहाँ एक विफल बिल्ड या बिना जाँचे गए पैकेज की वास्तविक लागत होती है।

प्रमुख क्षमताएं

पैकेज प्रबंधन जिसमें प्रत्येक पैकेज को डेवलपर तक पहुँचने से पहले जाँचा, हस्ताक्षरित (signed) और नीति-जाँचा जाता है। क्यूरेटेड डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और AI पैकेज, साथ ही कोड सहायता के लिए Anaconda Assistant। सशुल्क प्लान साझा पुनरुत्पादक टीम एनवायरनमेंट, वर्कस्पेस नियंत्रण और प्रोडक्शन उपयोग के लिए शासन (governance) जोड़ते हैं।

मूल्य निर्धारण

सीखने और व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए Anaconda Core $0 पर मुफ़्त है। Starter प्लान $15 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह है साझा, पुनरुत्पादक टीम एनवायरनमेंट के लिए। Business प्लान $50 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह है प्रोडक्शन में शासित, सुरक्षित पैकेजिंग के लिए। ध्यान दें कि Anaconda का मूल्य निर्धारण पृष्ठ अपने स्वयं के प्लान के साथ अलग-अलग उत्पादों को भी सूचीबद्ध करता है; वे Core का हिस्सा नहीं हैं।

पक्ष (Pros)

एनवायरनमेंट-ड्रिफ्ट (environment-drift) की समस्या को उसके मूल में ही हल करता है, न कि उससे बचने का रास्ता निकालता है। विनियमित (regulated) सेटिंग्स में जाँचे गए और हस्ताक्षरित पैकेज मायने रखते हैं। मुफ़्त प्लान व्यक्तिगत काम के लिए वास्तव में उपयोगी है।

विपक्ष (Cons)

Anaconda एक notebook इंटरफ़ेस प्रदान करने के बजाय उसके नीचे काम करता है, इसलिए यह इस सूची में किसी अन्य चीज़ का विकल्प बनने के बजाय उसका पूरक है। इसका मूल्य उन व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए अधिकतर अदृश्य है जो एनवायरनमेंट की समस्याओं से नहीं जूझ रहे हैं। मूल्य निर्धारण पृष्ठ कई उत्पादों को मिलाता है, जिससे Core प्लान को गलत समझना आसान हो जाता है।

7. Posit Cloud

Posit Cloud, RStudio की दुनिया का होस्टेड संस्करण है। यदि विश्लेषण R में है, तो यह इस सूची में सबसे सीधा उत्तर है। यही बात तब भी लागू होती है जब इसे छात्रों की कक्षा को सिखाया जा रहा हो।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

R उपयोगकर्ताओं के लिए, और किसी भी ऐसे व्यक्ति के लिए जो किसी कक्षा को विश्लेषण सिखा रहा है और जिसे ऐसे एनवायरनमेंट की आवश्यकता है जो सभी के लिए समान रूप से काम करें। शिक्षण का मामला यहाँ सबसे मजबूत है, क्योंकि सेटअप की समस्या हर छात्र के लिए एक साथ समाप्त हो जाती है।

प्रमुख क्षमताएं

साझा स्थानों, डेटा कनेक्शन और प्रोजेक्ट टेम्पलेट्स के साथ ब्राउज़र-आधारित RStudio प्रोजेक्ट। कंप्यूट को प्रति प्लान परिभाषित RAM, CPU और निष्पादन सीमाओं (execution ceilings) के साथ घंटों में मापा जाता है। शिक्षण के लिए समर्पित Instructor और Student प्लान मौजूद हैं। खाता स्वामी RStudio प्रोजेक्ट्स के लिए एक AI कोडिंग सहायक, Posit Assistant को सक्षम कर सकते हैं।

मूल्य निर्धारण

Free प्लान हमेशा के लिए $0 है जिसमें 25 प्रोजेक्ट, प्रति माह 25 कंप्यूट घंटे, 1 GB RAM और एक घंटे की निष्पादन सीमा शामिल है। Basic प्लान $25 प्रति माह है जिसमें 150 शामिल घंटे, 8 GB RAM और असीमित प्रोजेक्ट मिलते हैं। Standard प्लान $75 प्रति माह है जिसमें 500 घंटे, 32 GB RAM, 8 CPU और SAML के माध्यम से SSO मिलता है। योग्य शिक्षकों और छात्रों के लिए, Instructor प्लान 300 घंटों के साथ $15 प्रति माह है और Student प्लान 75 घंटों के साथ $5 प्रति माह है। सशुल्क प्लान पर अतिरिक्त घंटे 10¢ प्रत्येक हैं।

पक्ष (Pros)

इस सूची में सबसे स्पष्ट कंप्यूट लेखांकन (compute accounting): घंटे, RAM, CPU और निष्पादन सीमाएं प्रति प्लान बताई गई हैं। शिक्षा मूल्य निर्धारण एक प्रकाशित प्लान है न कि मामला-दर-मामला व्यवस्था। मुफ़्त प्लान वास्तविक पाठ्यक्रम के काम के लिए उपयोगी है।

विपक्ष (Cons)

इसका मुख्य ध्यान R और RStudio पर है, जो इसे Python-फ़र्स्ट टीमों के लिए एक सीमित विकल्प बनाता है। मुफ़्त प्लान की 1 GB RAM और एक घंटे की निष्पादन सीमा बड़े कामों को बाहर कर देती है। SSO केवल Standard प्लान और उससे ऊपर उपलब्ध है।

8. Saturn Cloud

Saturn Cloud एक विशिष्ट शिकायत का समाधान करता है: लैपटॉप पर्याप्त बड़ा नहीं है। यह आठ-GPU नोड्स तक की मशीनों से जुड़े होस्टेड notebooks प्रदान करता है, और प्रति सीट के बजाय प्रति घंटे के हिसाब से शुल्क लेता है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

प्रशिक्षण (training), फ़ाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning), और किसी भी ऐसे वर्कलोड के लिए जहाँ बाधा सहयोग के बजाय हार्डवेयर है। यह तब सही उत्तर है जब notebook स्वयं ठीक है लेकिन उसके नीचे की मशीन नहीं।

प्रमुख क्षमताएं

मशीन प्रकारों के एक प्रकाशित कैटलॉग पर चलने वाले होस्टेड एनवायरनमेंट, जिसमें केवल-CPU इंस्टेंस से लेकर NVIDIA H100 और H200 नोड्स शामिल हैं। मशीनों को प्रति वर्कलोड चुना जाता है और प्रति घंटे के हिसाब से बिल भेजा जाता है, जिसमें स्टोरेज की कीमत अलग से होती है।

मूल्य निर्धारण

मूल्य निर्धारण उपयोगकर्ता के बजाय मशीन द्वारा प्रति घंटा है। CPU इंस्टेंस 16 GB, 4-vCPU Large के लिए $0.09 प्रति घंटे से शुरू होते हैं और 192 GB, 96-vCPU c5.metal के लिए $6.12 प्रति घंटे तक जाते हैं। GPU विकल्प T4-समर्थित g4dn.xlarge के लिए $0.15 प्रति घंटे से शुरू होते हैं और आठ-तरफा H100 या H200 नोड के लिए $23.6 प्रति घंटे तक पहुँचते हैं। स्टोरेज $0.20 प्रति GB प्रति माह है। Saturn Cloud नोट करता है कि इसके Pro प्लान पर ये शुल्क $10 के गुणकों (increments) में बिल किए जाते हैं।

पक्ष (Pros)

यहाँ एकमात्र विकल्प जो बिना किसी अलग बुनियादी ढांचा (infrastructure) परियोजना के गंभीर GPU काम में सक्षम बनाता है। प्रति घंटा बिलिंग का अर्थ है कि निष्क्रिय टीमों को सीटों के लिए कुछ भी भुगतान नहीं करना पड़ता है। मशीन कैटलॉग पूरी तरह से प्रकाशित है, इसलिए प्रतिबद्ध होने से पहले लागत का अनुमान लगाया जा सकता है।

विपक्ष (Cons)

Saturn Cloud का प्रकाशित मूल्य निर्धारण प्रति सीट के बजाय मशीन द्वारा प्रति घंटा है। इसलिए बजट बनाना इस सूची के बाकी हिस्सों जैसा नहीं है, और इसे सीमित करना अधिक कठिन है। लागत पूरी तरह से उपयोग-संचालित है, जो मशीन को बंद करना भूल जाने पर नुकसान पहुँचाती है। सहयोग सुविधाएँ इसका मुख्य ध्यान नहीं हैं, इसलिए साझा करने के कारणों से Jupyter छोड़ने वाली टीम को यहाँ उत्तर नहीं मिलेगा।

9. Nextjournal

Nextjournal पुनरुत्पादकता (reproducibility) के इर्द-गिर्द बनाया गया है। जिस एनवायरनमेंट में notebook चली थी, उसे notebook के साथ कैप्चर किया जाता है, इसलिए महीनों बाद काम को फिर से चलाने पर त्रुटि (error) के बजाय वही परिणाम मिलता है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ

अनुसंधान समूहों और किसी भी ऐसे व्यक्ति के लिए जिसे अब से एक साल बाद भी विश्लेषण को निष्पादित करने की आवश्यकता है। विनियमित (regulated) और शैक्षणिक कार्य में यह आवश्यकता स्पष्ट रूप से होती है, और अधिकांश टूल इसे बाद के विचार के रूप में देखते हैं।

प्रमुख क्षमताएं

डेटा और सीक्रेट्स प्रबंधन, संस्करणित एनवायरनमेंट (versioned environments), कस्टम शटडाउन टाइमआउट और शेड्यूल्ड स्वचालित रन के साथ असीमित निजी notebooks। Team प्लान में मासिक कंप्यूटेशनल क्रेडिट शामिल हैं, अतिरिक्त कंप्यूट का बिल प्रति उपयोग के आधार पर भेजा जाता है। Enterprise होस्टेड या ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन (deployment) और आंतरिक प्रकाशन जोड़ता है।

मूल्य निर्धारण

Free प्लान $0 है जिसमें उचित उपयोग नीति (fair use policy) के तहत असीमित निजी notebooks और प्रवेश स्तर का कंप्यूट शामिल है। Team प्लान $299 प्रति माह से शुरू होता है जिसमें पाँच संपादक शामिल हैं। अतिरिक्त संपादक $99 प्रति माह प्रत्येक हैं। प्लान में लगभग $240 प्रति माह के कंप्यूटेशनल क्रेडिट शामिल हैं। Enterprise $499 प्रति माह से शुरू होता है जिसमें पाँच संपादक शामिल हैं, अतिरिक्त संपादक $125 प्रति माह पर हैं, और इसमें लगभग $400 प्रति माह के क्रेडिट शामिल हैं। Nextjournal शैक्षणिक, गैर-लाभकारी और शिक्षक दरों का भी उल्लेख करता है।

पक्ष (Pros)

पुनरुत्पादकता (Reproducibility) को बाद में जोड़ने के बजाय शुरुआत से ही डिज़ाइन किया गया है, जो कि दुर्लभ है। मुफ़्त प्लान असीमित निजी notebooks की अनुमति देता है, जिसे अधिकांश प्रतिस्पर्धी प्रतिबंधित करते हैं। बंडल किए गए कंप्यूट क्रेडिट प्लान की कीमत के सापेक्ष पर्याप्त हैं।

विपक्ष (Cons)

$299 की मासिक न्यूनतम सीमा इसे एक छोटी टीम के लिए इस सूची में सबसे महंगा शुरुआती विकल्प बनाती है। मूल्य निर्धारण में पाँच संपादकों को माना गया है, इसलिए दो लोगों का समूह भी पाँच के लिए भुगतान करता है। शामिल क्रेडिट से अधिक कंप्यूट का बिल मूल शुल्क के अतिरिक्त प्रति उपयोग के आधार पर भेजा जाता है।

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: अपनी वास्तविक आवश्यकता के अनुसार चुनें

यह सूची स्पष्ट रूप से एक प्रश्न पर विभाजित होती है: आपके वर्तमान सेटअप में क्या खराबी है?

यदि समस्या सहयोग (collaboration) की है, तो सबसे पहले Deepnote को देखें। यह notebook को बनाए रखता है और साझा करने की समस्या को ठीक करता है। यदि आपका विश्लेषण शाखाओं में बँटता है और आप उसे दृश्यमान बनाना चाहते हैं, तो Count इसका विकल्प है।

यदि समस्या दर्शकों की है, तो Hex और Observable दोनों का परिणाम ऐसी चीज़ में होता है जिसका उपयोग कोई सहयोगी कर सकता है। Hex इनपुट और फ़िल्टर के साथ ऐप बनाता है। Observable इंटरैक्टिव, एम्बेड करने योग्य विज़ुअल्स बनाता है।

यदि समस्या यह है कि आप कोड लिख ही क्यों रहे हैं, तो Powerdrill Bloom वह विकल्प है जो इस आवश्यकता को ही हटा देता है। फ़ाइलें और एक प्राकृतिक भाषा अनुरोध इनपुट के रूप में जाते हैं; विश्लेषण और एक तैयार दस्तावेज़ आउटपुट के रूप में बाहर आते हैं।

यदि समस्या मशीन की है, तो Saturn Cloud। यह यहाँ एकमात्र ऐसा विकल्प है जो प्रकाशित प्रति घंटा दरों पर आठ-GPU नोड्स तक पहुँच प्रदान करता है।

यदि समस्या एनवायरनमेंट की है, तो Anaconda। यह आप जिस भी notebook का उपयोग जारी रखते हैं, उसके नीचे काम करता है।

यदि समस्या भाषा की है, तो R के लिए Posit Cloud। यह सबसे अच्छे शिक्षण विकल्प के रूप में भी काम करता है, क्योंकि Instructor और Student प्लान बातचीत के बजाय सीधे प्रकाशित होते हैं।

यदि समस्या यह है कि पुराना काम अब नहीं चलता है, तो Nextjournal, बशर्ते बजट प्रति माह $299 से अधिक हो।

स्विच करने से पहले क्या जाँचें

चार चीजें यह तय करती हैं कि माइग्रेशन सफल होगा या नहीं, और उनमें से कोई भी मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर दिखाई नहीं देती है।

डेटा वास्तव में कहाँ रहता है। इस सूची के टूल उन टूल में विभाजित हैं जो वेयरहाउस से जुड़ते हैं और जो अपलोड की गई फ़ाइलें लेते हैं। Hex, Count और Observable डेटाबेस कनेक्शन की उम्मीद करते हैं। Powerdrill Bloom अपलोड की गई फ़ाइलों से काम करता है। यदि आपका डेटा किसी के लैपटॉप पर स्प्रेडशीट में है, तो वेयरहाउस-फ़र्स्ट टूल मूल्य जोड़ने से पहले एक प्रोजेक्ट का काम बढ़ा देता है।

परिणाम किसे पढ़ने की आवश्यकता है। यदि उत्तर कोई ऐसा सहयोगी है जो कभी notebook नहीं खोलेगा, तो उन टूल को प्राथमिकता दें जो ऐप या दस्तावेज़ प्रकाशित करते हैं। संपादन अनुभव में सुधार करने से उस पाठक को बिल्कुल भी मदद नहीं मिलती है।

कंप्यूट का बिल कैसे भेजा जाता है। यहाँ तीन मॉडलों का प्रतिनिधित्व किया गया है। सीट-आधारित मूल्य निर्धारण अनुमानित है और कर्मचारियों की संख्या के साथ बढ़ता है। प्रति घंटा कंप्यूट केवल तभी अनुमानित होता है जब किसी को मशीनों को बंद करना याद रहे। क्रेडिट भत्ते इन दोनों के बीच में आते हैं। वह चुनें जिसे आपकी वित्त प्रक्रिया वास्तव में ट्रैक कर सके।

क्या आप कोड रख रहे हैं। यहाँ कई टूल यह मानकर चलते हैं कि Python या SQL इस बदलाव के बाद भी बने रहेंगे। एक टूल उस स्थिति के लिए बनाया गया है जहाँ ऐसा नहीं होता है। यह इस सूची का सबसे बड़ा विभाजन है, और कीमतों की तुलना करने से पहले इसका उत्तर देना ज़रूरी है।

एक अंतिम व्यावहारिक नोट: एक्सपोर्ट। प्रतिबद्ध होने से पहले, जाँच लें कि यदि आप भुगतान करना बंद कर देते हैं तो टूल से क्या बाहर निकाला जा सकता है। Notebook-आकार के टूल आम तौर पर आपको notebook ले जाने की अनुमति देते हैं। कैनवास और ऐप-आकार के टूल में अधिक भिन्नता होती है।

अंतिम निर्णय

स्थानीय Jupyter Notebook छोड़ने वाली अधिकांश टीमों के लिए, क्योंकि साझा करना दर्दनाक है, Deepnote सबसे छोटा रास्ता है। Notebook बनी रहती है और घर्षण (friction) दूर हो जाता है। $39 प्रति संपादक प्रति माह पर यह इस सूची के लिए मध्यम श्रेणी में आता है।

उन टीमों के लिए जिनकी वास्तविक समस्या यह है कि notebook स्वयं गलत डिलीवरेबल (deliverable) है, विकल्प Hex, Observable और Powerdrill Bloom के बीच है। Hex और Observable कोड को बनाए रखते हैं और आउटपुट इंटरफ़ेस को बदलते हैं। Powerdrill Bloom इसके बजाय इनपुट इंटरफ़ेस को बदलता है, फ़ाइलों और एक प्राकृतिक भाषा अनुरोध को स्वीकार करता है और विश्लेषण और दस्तावेज़ दोनों वापस करता है। तीनों में से कौन सा उपयुक्त है यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी टीम कोड लिखना जारी रखना चाहती है या बंद करना चाहती है।

नौ में से आठ पर मुफ़्त प्लान मौजूद हैं, इसलिए जाँच की लागत एक अनुबंध के बजाय केवल एक दोपहर का समय है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Jupyter Notebook का सबसे अच्छा मुफ़्त विकल्प क्या है?

यहाँ के नौ में से आठ टूल में एक मुफ़्त प्लान है, इसलिए उत्तर इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी सीमा क्या है। Nextjournal का मुफ़्त प्लान असीमित निजी notebooks की अनुमति देता है। Posit Cloud बिना किसी लागत के प्रति माह 25 कंप्यूट घंटे देता है। Anaconda Core व्यक्तिगत काम के लिए मुफ़्त है। Deepnote, Hex, Observable, Count और Powerdrill Bloom सभी में उपयोग सीमाओं के साथ मुफ़्त प्लान हैं।

लोग Jupyter Notebook से दूर क्यों जा रहे हैं?

चार सामान्य कारण सहयोग (collaboration), समीक्षा (review), आउटपुट और एनवायरनमेंट हैं। Jupyter Notebook फ़ाइलों को एक साथ संपादित करना कठिन होता है और संस्करण नियंत्रण (version control) में अंतर (diff) खोजना कठिन होता है। उन्हें किसी गैर-तकनीकी पाठक को सौंपना अजीब होता है। वे एक स्थानीय एनवायरनमेंट पर भी निर्भर करते हैं जो मशीनों के बीच भिन्न होता है। इस सूची का प्रत्येक टूल इनमें से कम से कम एक को लक्षित करता है। बहुत कम टूल चारों को लक्षित करते हैं, यही कारण है कि चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी टीम में कौन सी शिकायत सबसे बड़ी है।

क्या मैं Python जाने बिना Jupyter विकल्प का उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ, हालाँकि टूल इस बात में भिन्न हैं कि वे कहाँ तक जाते हैं। Count अपने Python और SQL सेल्स के साथ नो-कोड विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है। Powerdrill Bloom कोड के बजाय अपलोड की गई फ़ाइलों पर प्राकृतिक भाषा अनुरोधों के इर्द-गिर्द बनाया गया है। बाकी यह मानकर चलते हैं कि आप या तो Python लिखते हैं या SQL। यदि टीम में कोई भी कोड नहीं लिखता है, तो संक्षिप्त सूची बहुत छोटी है।

Jupyter Notebook के विकल्पों की लागत कितनी है?

इस सूची में सशुल्क शुरुआती विकल्प Anaconda Starter के लिए $15 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह से लेकर Nextjournal Team के लिए $299 प्रति माह तक हैं। अधिकांश notebook-शैली के टूल $22 और $49 प्रति संपादक प्रति माह के बीच आते हैं। Saturn Cloud इसका अपवाद है और प्रति घंटे बिल भेजता है, जो $0.09 प्रति घंटे से शुरू होता है।

टीमों के लिए कौन सा Jupyter विकल्प सबसे अच्छा है?

Deepnote और Hex दो ऐसे टूल हैं जिन्हें टीम के उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिनकी कीमत क्रमशः $39 और $75 प्रति संपादक प्रति माह है। Count में हर प्लान में दर्शक सीटें शामिल हैं, जो केवल पढ़ने वाले लोगों के साथ साझा करने की लागत को कम करती हैं। Observable का Team प्लान जल्द ही आने वाले के रूप में सूचीबद्ध है। उन टीमों के लिए जहाँ अधिकांश सदस्य विश्लेषण लिखने के बजाय उसका उपयोग करते हैं, दर्शक-सीट नीति संपादक की कीमत से अधिक मायने रखती है।

निष्कर्ष

Jupyter Notebook कहीं नहीं जा रहा है, और इनमें से कोई भी टूल ऐसा दावा नहीं करता है कि इसे जाना चाहिए। वे जो करते हैं वह यह है कि एक ऐसी चीज़ को चुनते हैं जिसे स्थानीय notebooks अजीब तरीके से संभालते हैं और उस एक चीज़ को ठीक से ठीक करते हैं।

Jupyter Notebook के बारे में अपनी वास्तविक शिकायत की पहचान करके शुरुआत करें। यदि यह साझा करना है, तो Deepnote। यदि यह डिलीवरेबल (deliverable) है, तो Hex या Observable। यदि यह कंप्यूट है, तो Saturn Cloud। यदि यह एनवायरनमेंट है, तो Anaconda। यदि यह R है, तो Posit Cloud। यदि यह पुनरुत्पादकता (reproducibility) है, तो Nextjournal। और यदि ईमानदारी से उत्तर यह है कि कोड लिखना ही अपने आप में धीमा हिस्सा है, तो Powerdrill Bloom को देखें। यह उस चरण को तेज़ करने के बजाय उसे हटा देता है।

Saturn Cloud को छोड़कर यहाँ हर विकल्प में एक मुफ़्त प्लान है। इनमें से किसी के लिए भी भुगतान करने से पहले एक वास्तविक फ़ाइल और एक वास्तविक समय सीमा के साथ परीक्षण करें।