Google Gemini 2.5 Pro अब मेरा पसंदीदा कोडिंग साथी है

यह सोचना मुश्किल है कि ChatGPT सिर्फ 2022 के अंत में लॉन्च हुआ था। तब से अब तक कितना कुछ बदल गया है। एक ऐसे शख्स के तौर पर जिसने पिछले 3 सालों में कई GenAI मॉडल्स के साथ (शायद) 5,000 घंटे काम किया है, मैं Google Gemini 2.5 Pro के साथ एक बड़ा बदलाव महसूस करता हूँ। अब यह कोडिंग के लिए मेरा go-to tool है — Claude 3.7 Sonnet (Claude Code सहित), DeepSeek R1, OpenAI o1 या o3-mini से भी आगे।

यह पसंद किसी एक "यूरेका" पल से नहीं आई, बल्कि रोज़ाना अलग-अलग मॉडल्स के साथ काम करने के संचित अनुभव से। कोड की गुणवत्ता, लंबी context window, स्पीड और thoughtful UI — सब मिलकर Gemini 2.5 Pro को एक developer के रूप में मेरी ज़रूरतों के लिए अलग बनाते हैं।

यह मेरी व्यक्तिगत "फीलिंग" है — इस पोस्ट के लिए कोई benchmarking नहीं की गई।

पृष्ठभूमि

चूँकि यह पोस्ट विभिन्न tools के बारे में मेरी अनुभूति पर आधारित है, इसलिए मुझे लगता है कि आपको मेरी background और GenAI tools के इस्तेमाल का तरीका समझना ज़रूरी है। मैं एक मध्यम आयु का advertising professional हूँ (हाँ, 40 पार कर चुका हूँ, तो किसी भी परिभाषा के हिसाब से अब "young adult" की श्रेणी में नहीं आता T.T) और पिछले कुछ सालों से code सीख रहा हूँ। मैंने कुछ बुनियादी कोर्स पूरे किए हैं जैसे: Google IT Automation with Python, Google Cybersecurity Specialization, Machine learning specialization, आदि।

जो कुछ मैंने सीखा उसे real life में apply करने के लिए, मैंने Langgraph का उपयोग करके एक RAG agent बनाया जो इस blog पर पिछले ~20 सालों में मेरे लिखे सवालों के जवाब दे सकता है और S&P 500 के Magnificent 7 के बारे में financial सवाल भी। इस agent का high-level stack यह है:

• Database: Weaviate (vector store database और hybrid search के लिए), Google Cloud पर PostgreSQL
• Agent orchestration: Lang Graph
• CI/CD: GCP पर Google Cloud Run
• Front-end: React

मैं क्या बना रहा हूँ

पिछले कुछ महीनों से, मैं एक थोड़ा ज़्यादा जटिल application पर काम कर रहा हूँ। मैंने इसे Lang graph के ज़रिए बनाने की कोशिश की, लेकिन performance उतनी नहीं थी जितनी मुझे उम्मीद थी — खासतौर पर speed/responsiveness के मामले में। तो अभी मेरी overall architecture यह है:

Backend architecture

• Hybrid Database Approach: मैंने एक hybrid database architecture लागू किया है जो PostgreSQL (user data और transactional integrity के लिए) को DynamoDB (scalable state management के लिए) के साथ जोड़ता है
• Serverless Workflow Orchestration: Basic agent patterns से आगे जाते हुए, मैं AWS Step Functions का उपयोग करके proper error handling के साथ complex, multi-stage workflows को coordinate करता हूँ
• Credit-Based System Implementation: proper transaction management के साथ एक credit-based freemium model जोड़ा
• VPC Configuration: security groups और VPC endpoints के साथ proper network isolation सेट किया

Front end improvement

• Modern React Stack: Type-safe development के लिए React 18 और TypeScript के साथ Next.js 15 का उपयोग
• Authentication System: Secure user management के लिए AWS Cognito integrate किया
• Polling & State Management: Adaptive polling frequencies के साथ efficient status tracking implement किया
• Responsive Design System: Consistent styling patterns के साथ minimalist, clean UI बनाया

Langgraph से दूर जाते वक्त मैंने AWS क्यों चुना, न कि GCP? बस इसलिए कि मैं नई चीजें सीखना चाहता था। GCP के बारे में मुझे थोड़ी जानकारी थी क्योंकि इस website को वहाँ host किया है और current Agent के लिए भी उसका उपयोग किया है। इसलिए मैं कुछ बिल्कुल नया सीखना चाहता था।

Gemini 2.5 Pro कोडिंग में क्यों अलग है

जहाँ दूसरे आपको benchmarks दे सकते हैं, मैं आपको अपनी feelings दे सकता हूँ कि मुझे Gemini 2.5 Pro बेहतर क्यों लगता है।

असल कोड बेहतर है

एक ही prompt और context दिए जाने पर, Gemini 2.5 Pro का code response DeepSeek R1 या Claude 3.7 Sonnet से बेहतर (या कम से कम बराबर) होता है। मैंने OpenAI o1 या o3 का उपयोग करना बंद कर दिया क्योंकि गुणवत्ता बहुत कम है।

Gemini 2.5 Pro में जो बात मुझे खास तौर पर पसंद आती है, वह है इसकी पूरा, ready-to-use code generate करने की इच्छाशक्ति। Claude 3.7 Sonnet और DeepSeek R1 दोनों कई बार "आलसी" हो जाते हैं — partial implementations या pseudocode देते हैं जिन्हें काफी बदलाव की ज़रूरत होती है। मेरे जैसे किसी के लिए जिसे backend में गहरी technical expertise नहीं है, यह एक अतिरिक्त चुनौती है। तब मुझे अपने codebase में सही जगह ढूंढनी होती है जहाँ उनके दिए अधूरे solutions को expand किया जाए।

Gemini 2.5 Pro, दूसरी तरफ, पूरी तरह से implemented solutions देता है जिन्हें मैं अक्सर सीधे project में copy-paste कर सकता हूँ। यह complete code generation मेरा काफी समय बचाती है और gaps खुद भरने का cognitive load कम करती है।

Inference time/speed बेहतर है

DeepSeek का scale problem है। शायद बहुत ज़्यादा लोग use करते हैं और यह latest Nvidia chips पर नहीं चलता, इसलिए यह काफी धीमा है और अक्सर "server is busy" error दिखाता है। Gemini 2.5 Pro, दूसरी तरफ, तेज़ है — बेहद तेज़। Claude 3.7 Sonnet का web version Gemini 2.5 Pro जितना ही तेज़ है और Claude Code थोड़ा धीमा है।

बेहद लंबी context window (जिसका मतलब है ज़्यादा chat iterations)

Claude 3.7 Sonnet अच्छा है, लेकिन मैं अक्सर chat depth या context window length limit से टकरा जाता हूँ। इससे निपटने का एक तरीका यह है कि model को documentation लिखने के लिए कहूँ ताकि अगले task को किसी "backend developer" या "front end developer" को pass किया जा सके और फिर एक नई chat CREATE करूँ। यह जल्दी थका देने वाला हो जाता है। हम सब यह भी जानते हैं कि हमें debug करना होता है और GenAI से generate कोड पर 100% भरोसा नहीं किया जा सकता, खासकर backend और front end के integration में। लेकिन अगर context window बहुत छोटी है और हर बार नई chat शुरू करनी पड़े, तो machine के पास bugs identify करने का पूरा context नहीं होगा।

इसके विपरीत, Gemini 2.5 Pro की 1M context window (free tier) के साथ, मैं iterate करते रह सकता हूँ, codes, error messages paste करके model से बार-बार पूछ सकता हूँ। इससे मेरी speed और code quality में काफी सुधार हुआ है। :D

(एक quick note: मैंने notice किया है कि 300k या 400k token per prompt पार करने के बाद inference time और UI responsiveness में काफी slowdown आता है।)

Update Apr 4: पिछले 48 घंटों में UI responsiveness काफी बेहतर हुई है। अब, 300k token पर भी, यह smoothly चलता दिखता है!

Cost considerations

अभी Gemini 2.5 Pro उपयोग करना FREE है। यह याद करना कि मैं 2024 के अंत में OpenAI के Pro model के लिए $200/month देता था और quality Gemini 2.5 जितनी अच्छी नहीं थी — वाकई अजीब लगता है T.T

Claude Code अच्छा है, लेकिन बहुत महंगा है। Claude Code के साथ काम करते हुए हर घंटे $5 या $10 खर्च करना आसान है, इसलिए अभी यह मेरे लिए feasible नहीं है। लागत तेज़ी से बढ़ जाती है।

Gemini 2.5 Pro के UI advantages

मैं Google के AI studio के ज़रिए Gemini 2.5 Pro use करता हूँ। DeepSeek R1 या Claude 3.7 की तुलना में, मुझे UI के पीछे की सोच और detail पर ध्यान देना अच्छा लगता है। कुछ उदाहरण जो मुझे पसंद हैं:

Token count display अब तक prompt में कितने tokens हो गए हैं यह दिखता है। तो मुझे पता है कि max लगभग 1M token है, लेकिन मैं max से कितना दूर हूँ? मुझे और कितना आगे जाने की सुविधा है इससे पहले कि मशीन को documentation लिखने के लिए कहूँ?

Temperature control यह Token count के ठीक नीचे है। Perfect — adjust करना आसान है।

Keyboard shortcuts Mac OS पर prompt चलाने के लिए "Command + Enter": बढ़िया। अब आप मेरी भाषा बोल रहे हैं क्योंकि कई बार मैंने गलती से "Enter" दबा दिया जबकि मैं नई line बनाना चाहता था ताकि chat में और content paste कर सकूँ। (आप कह सकते हैं कि Claude की तरह Command + Enter का उपयोग सीखना आसान है, लेकिन मैं थोड़ा quirky हूँ।)

Output length control यह भी शानदार है क्योंकि कभी-कभी मुझे छोटा जवाब चाहिए और कभी-कभी लंबा — जब मुझे multiple files में actual codes चाहिए।

Copy function

यहाँ तक कि copy function भी बेहतर है। इसमें "Copy markdown" है जो developer अक्सर use करना चाहते हैं!

मैं यहाँ रुकूँगा, लेकिन मुझे लगता है आप समझ गए। यह UI developer के लिए बहुत उपयुक्त है और मुझे यह पसंद है। यह ChatGPT, DeepSeek या यहाँ तक कि Claude से भी मेरे लिए बेहतर है। मुझे Claude वाकई पसंद है, लेकिन शायद मुख्य कमी यह है कि अब तक token consumption और limit के बारे में जानकारी नहीं होती।

आगे की राह

जैसे-जैसे मैं और जटिल applications बनाता रहूँगा, मेरे AI coding partner की quality तेज़ी से important होती जाएगी। हालाँकि सभी models अनिवार्य रूप से बेहतर होंगे, Gemini 2.5 Pro का code quality, long context window और thoughtful UI का combination मेरे development workflow के लिए इसे significant edge देता है।

असली परीक्षण यह देखना होगा कि जैसे-जैसे मैं अपनी सीमाएं push करता हूँ, ये models और भी complex systems को कैसे handle करते हैं। (वह परीक्षण तब आया जब मैंने Swift जाने बिना एक native iOS app बनाया Claude Code का उपयोग करके — AI ने scaffold संभाल लिया, लेकिन "working code" और "finished product" के बीच का फर्क — वहीं असली काम था।)

तो बात यही है। इसीलिए थोड़े समय में Gemini 2.5 Pro ने मुझे जीत लिया और अब कोडिंग के लिए मेरा go-to tool है। :D

मुझे जानना अच्छा लगेगा — अभी आपका go-to AI coding tool क्या है? और क्या यह पिछले कुछ महीनों में बदला है? मुझे लगता है landscape इतनी तेज़ी से बदल रही है कि आज जो सबसे अच्छा काम करता है, वही जवाब अगले quarter में नहीं होगा। अपने विचार बताइए!

शुभकामनाओं सहित,

Chandler

P.S. मैंने Github Copilot Agent भी test किया, लेकिन मुझे वह उतना पसंद नहीं आया क्योंकि अभी chat की per-limit बहुत छोटी है और inference speed बहुत धीमी है। मैं Claude 3.7 Sonnet की limit में बहुत बार आ जाता हूँ और उसमें Gemini 2.5 Pro अभी नहीं है।