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Claude उपयोगकर्ताओं के लिए ChatGPT

शुरुआती

आप पहले से ही Claude में सोचते हैं। अब कोई साथी एक Custom GPT साझा करता है, या कोई क्लाइंट ChatGPT में रहता है, और आपको वहाँ आज ही उत्पादक बनना है — बिना यह दोबारा सीखे कि AI असिस्टेंट को शुरू से कैसे इस्तेमाल करें। अच्छी खबर: आप जो कुछ भी जानते हैं, लगभग सब कुछ ट्रांसफर हो जाता है। यह पेज आपके Claude मानसिक मॉडल को ChatGPT पर मैप करता है, उन गिनी-चुनी चीज़ों को चिह्नित करता है जो सचमुच अलग तरीके से काम करती हैं, और आपको बताता है कि हर एक कब चमकता है।

What you'll learn
  • Claude अवधारणाओं को उनके ChatGPT समकक्षों में अनुवाद करें (Projects, Custom GPTs और उनकी जगह लेने वाले Plugins, custom instructions/memory, canvas, model picker)
  • जानें कि आपकी कौन-सी Claude प्रॉम्प्टिंग आदतें बिना बदले चलती हैं (ज़्यादातर)
  • उन गिनी-चुनी चीज़ों को पहचानें जिन्हें आपको सचमुच समायोजित करना होगा
  • जानें कि ChatGPT की ओर कब हाथ बढ़ाएँ बनाम कब Claude में ही रहें
Custom GPTs विदा हो रहे हैं — उनकी जगह plugins ले रहे हैं

OpenAI custom GPTs को plugins में स्थानांतरित कर रहा है, और विदाई (retirement) पर custom GPTs काम करना बंद कर देंगे। अगर कोई साथी आज आपको एक Custom GPT देता है तो वह अभी भी चलता है, पर उस पर कुछ नया न बनाएँ — निवेश करने से पहले नीचे Projects बनाम Custom GPTs पढ़ें।

60-सेकंड की अवधारणा-मैप​

अगर आप केवल एक ही सेक्शन पढ़ें, तो यह पढ़ें। यहाँ बताया गया है कि Claude में आप जो चीज़ें जानते हैं वे ChatGPT से कैसे मेल खाती हैं:

Claude में आप इसे कहते हैं…ChatGPT में यह है…वही विचार?
Claude Projects (workspace + files + project instructions)Projectsहाँ — लगभग वही अवधारणा
Custom Style / एक सहेजा हुआ system prompt जिसे आप दोबारा इस्तेमाल करते हैंCustom GPTs — जिनकी जगह Plugins (skills + apps) ले रहे हैंकरीब, एक पेच के साथ (नीचे देखें)
आपकी अकाउंट-स्तरीय प्राथमिकताएँ / "मैं कैसे जवाब चाहता हूँ"Custom instructionsहाँ
पिछले चैट की Claude की स्मृतिMemoryहाँ — वही विचार, अक्सर विकसित होता है
Artifacts (दस्तावेज़ों/कोड के लिए साइड पैनल)Canvasहाँ — वही विचार
Model selector (Opus / Sonnet / Haiku)model picker (गति बनाम reasoning टियर)हाँ — वही विचार, अलग नाम
Tool use / function calling (API)Function callingहाँ — वही आकार, अलग JSON विवरण

निष्कर्ष: सीखने के लिए लगभग कोई नई अवधारणा नहीं है। यह ज़्यादातर उन चीज़ों को नया नाम देना और स्थान बदलना है जिन्हें आप पहले से समझते हैं।

Projects बनाम Custom GPTs — वह एक भेद जिसे सही समझना ज़रूरी है​

यह वह एकमात्र बिंदु है जहाँ Claude उपयोगकर्ता सबसे अधिक भ्रमित होते हैं, क्योंकि ChatGPT में दो ऐसी चीज़ें हैं जो दोनों "एक अनुकूलित Claude" जैसी महसूस होती हैं, और वे अलग-अलग कामों के लिए हैं।

  • Projects संगठनात्मक हैं — एक workspace जो एक चल रहे प्रयास के आसपास कई चैट, अपलोड की गई फ़ाइलें, और साझा निर्देशों को बंडल करता है। कई बातचीतों में निरंतरता ही मुख्य बात है। किसी Project की ओर तब हाथ बढ़ाएँ जब आप एक Claude Project खोलेंगे: एक लंबा शोध सूत्र, एक विकसित होता लेखन, संदर्भ दस्तावेज़ों वाली कोई कार्यधारा।

  • Custom GPTs पैकेज्ड असिस्टेंट हैं — एक सहेजा हुआ कॉन्फ़िगरेशन (एक system prompt, वैकल्पिक knowledge फ़ाइलें, सक्षम किए गए tools, कभी-कभी API actions) जिसे आप एक निश्चित persona के साथ एकल, नई चैट के रूप में शुरू करते हैं। ये पुनः इस्तेमाल और साझा करने के लिए बनाए गए हैं, ताकि एक व्यक्ति विशेषज्ञता बनाए और कई लोग उसे चलाएँ। इन्हें विदा किया जा रहा है।

  • Plugins उनका विकल्प हैं: OpenAI के शब्दों में, "किसी workflow के लिए एक पुनः-प्रयोज्य पैकेज जिसमें skills, apps, या दोनों शामिल हो सकते हैं" — skills में काम कैसे करना है उसके निर्देश होते हैं, apps ChatGPT को दूसरी सेवाओं से जोड़ते हैं। Custom GPT जैसा ही स्वभाव, बड़ा दायरा।

मानसिक शॉर्टकट:

  • कई चैट में साझा संदर्भ के साथ निरंतरता चाहिए? → Project.
  • एक पुनः-प्रयोज्य, साझा करने योग्य विशेषज्ञ चाहिए जो हर बार एक जैसा व्यवहार करे? → एक Plugin (और आपके पास पहले से जो Custom GPT है उसे माइग्रेट करें)।

Claude उपयोगकर्ताओं के लिए दो पेच:

  • एक Custom GPT या Plugin चैट हर बार केवल अपने पूर्व-निर्धारित निर्देशों और उस बातचीत के साथ नई शुरू होती है — यह उम्मीद न करें कि यह आपके पिछले सत्र को उस तरह याद रखेगी जैसे एक चालू Project सूत्र रखता है।
  • माइग्रेशन बिना नुकसान का नहीं है। Custom actions को अलग से दोबारा बनाना पड़ता है — किसी समर्थित connector के विरुद्ध या आपके अपने MCP server के विरुद्ध — इसलिए जो GPT उन पर टिका है उसके लिए असल मेहनत चाहिए, एक-क्लिक रूपांतरण नहीं। अगर आप ही दोबारा बना रहे हैं, तो Codex Agent Plugins पैकेजिंग परत को कवर करता है।

Custom instructions और memory — वही विचार, थोड़ी अलग परतें​

Claude में आप वैश्विक प्राथमिकताएँ सेट करते हैं और उसे संदर्भ याद रखने देते हैं। ChatGPT भी वही करता है, बस कुछ अधिक स्पष्ट परतों के साथ जिन पर आप निर्देश सेट कर सकते हैं:

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  1. आपकी स्थायी प्राथमिकताएँ — टोन, विस्तार का स्तर, किस पर ध्यान देना है। सभी चैट पर लागू, आपकी Claude अकाउंट प्राथमिकताओं की तरह।

Memory अपनी एक विकसित होती प्रणाली है: ChatGPT अलग-अलग चैट में संदर्भ ले जा सकता है। क्या यह याद रखता है, कितना, और कहाँ उपलब्ध है (जैसे किसी पैकेज्ड असिस्टेंट के भीतर या नहीं) — इसे अस्थिर मानें: यह अक्सर बदलता है, इसलिए मान लेने के बजाय मौजूदा व्यवहार सत्यापित करें।

Canvas ChatGPT का Artifacts है​

अगर आपको Claude Artifacts पसंद है — एक साइड पैनल जहाँ कोई दस्तावेज़ या कोड ब्लॉक एक जीवंत, संपादन योग्य वस्तु बन जाता है — तो आप canvas के साथ सहज महसूस करेंगे। यह लेखन और कोडिंग के लिए एक समर्पित संपादन सतह खोलता है ताकि आप और मॉडल पूरे संदेश को दोबारा जनरेट करने के बजाय जगह पर ही संशोधन कर सकें। वही स्वभाव, अलग नाम।

एक बात जिस पर ध्यान दें (और यह इसका एक अच्छा उदाहरण है कि हम विशिष्टताओं को हार्ड-कोड क्यों नहीं करते): आपको कौन-सी संपादन सतह मिलती है यह इस पर निर्भर करता है कि आप कहाँ हैं, न कि केवल इस पर कि आपने क्या माँगा। OpenAI के मौजूदा दस्तावेज़ preview-and-edit व्यवहार को सतह के हिसाब से अलग बताते हैं — डेस्कटॉप ऐप जनरेट किए गए दस्तावेज़ों का चैट के साथ-साथ पूर्वावलोकन दिखाता है, CLI में कोई विज़ुअल पूर्वावलोकन ही नहीं है, और IDE एक्सटेंशन फ़ाइलों की समीक्षा एडिटर में करता है। चुना गया मॉडल भी मायने रख सकता है। अगर साइड पैनल नहीं दिखता, तो बग पर शक करने से पहले अपनी सतह या मॉडल पर शक करें।

Model picker — नाम से नहीं, काम से चुनें​

जैसे आप Opus बनाम Sonnet बनाम Haiku चुनते हैं, ChatGPT आपसे एक मॉडल चुनने को कहता है — आम तौर पर एक गति ↔ reasoning स्पेक्ट्रम पर (त्वरित मोड़ों के लिए तेज़/तत्काल विकल्प, कठिन समस्याओं के लिए उच्च-reasoning विकल्प, जिसमें शीर्ष टियर भुगतान वाले प्लान तक सीमित होते हैं)। नाम और टियर की संख्या अक्सर बदलती है; टिकाऊ कौशल वही है जो आप पहले से Claude के साथ इस्तेमाल करते हैं: मॉडल को कार्य की कठिनाई और अपनी latency/लागत सहनशीलता से मिलाएँ।

यह बिल्कुल वही ढाँचा है जो एक मॉडल चुनना और मुझे कौन-सा Claude इस्तेमाल करना चाहिए? में है — यह प्रोवाइडर-निरपेक्ष है। किसी मॉडल का नाम रटें नहीं; "तेज़ बनाम गहरा" पढ़ना सीखें और उसी हिसाब से चुनें।

बात को ठोस बनाने के लिए, रटने के लिए नहीं: 7 अक्तूबर 2026 तक picker में Astra (सबसे सक्षम), GPT-6.1 Sol ("जटिल काम के लिए Astra के करीब प्रदर्शन, Astra से कम लागत पर" — "near-Astra performance for complex work at a lower cost than Astra", जो Plus, Pro, Business, Enterprise और Edu पर रोल आउट हो रहा है) और GPT-6 Luna (केंद्रित, उच्च-मात्रा वाले काम के लिए किफ़ायती मॉडल) चलते हैं — जबकि GPT-5.5 14 अक्तूबर 2026 को ChatGPT, ChatGPT Work और Codex से विदा हो जाता है, और API पर उपलब्ध रहता है। अगर आप इसे उस तारीख़ के काफ़ी बाद पढ़ रहे हैं, तो इस पैराग्राफ़ का हर नाम शायद बदल चुका है। बात यही है।

Pro tip
  • नियमित ड्राफ़्टिंग, फ़ॉर्मैटिंग, और त्वरित प्रश्नोत्तर के लिए तेज़/तत्काल टियर की ओर हाथ बढ़ाएँ।
  • बहु-चरणीय तर्क, पेचीदा कोड, या सावधानीपूर्ण विश्लेषण के लिए उच्च-reasoning टियर की ओर हाथ बढ़ाएँ।
  • अगर canvas जैसा कोई फ़ीचर या tool गायब लगे, तो बग पर शक करने से पहले अपनी सतह (डेस्कटॉप बनाम वेब बनाम CLI बनाम IDE) या चुने गए मॉडल पर शक करें।

Function calling — वही आकार, अलग JSON विवरण​

अगर आपने Claude के साथ tool use किया है, तो OpenAI का function calling तुरंत परिचित लगेगा, क्योंकि लूप वही है:

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  1. आप हर tool का वर्णन एक नाम, एक विवरण, और उसके पैरामीटरों के JSON-schema (कौन-से आवश्यक हैं, उनके प्रकार) के साथ करते हैं। Claude tool definition जैसा ही विचार।

क्या समान है: describe → model-requests → you-execute → return-result → answer लूप, कई/समानांतर कॉल, और यह सिद्धांत कि मॉडल प्रस्ताव देता है, आपका कोड निपटारा करता है।

क्या अलग है और अगर आप कॉपी-पेस्ट करते हैं तो आपको फँसा देगा: सटीक JSON फ़ील्ड नाम, tool calls और परिणाम संदेश सूची में कैसे दर्शाए जाते हैं, "strict"/structured-output विकल्प, और विशिष्ट API endpoint आकार। प्रोवाइडरों के बीच एक नियम के रूप में, प्रॉम्प्टिंग और आर्किटेक्चर ट्रांसफर होते हैं; wire-format विवरण नहीं — हमेशा प्रति-प्रोवाइडर schema दोबारा जाँचें।

क्या ट्रांसफर होता है (स्पॉइलर: लगभग सब कुछ)​

आपकी कड़ी मेहनत से अर्जित Claude आदतें बेकार नहीं जातीं। ये अनिवार्य रूप से बिना बदले चलती हैं:

  • प्रॉम्प्ट संरचना — स्पष्ट भूमिका, स्पष्ट कार्य, उदाहरण, अनुरोधित आउटपुट प्रारूप → प्रॉम्प्टिंग की बुनियादी बातें
  • जानबूझकर संदर्भ देना — सही सामग्री पेस्ट करें, उसे सीमित करें, सब कुछ न उड़ेल दें
  • किसी विशिष्ट आउटपुट प्रारूप की माँग करना — टेबल, JSON, चरण; एक जैसा काम करता है
  • जगह पर ही दोहराना — फ़ॉलो-अप के ज़रिए परिष्कृत करें (और अब canvas के ज़रिए)
  • tool-use लूप — tools का वर्णन करें, मॉडल को उन्हें कॉल करने दें, परिणाम लौटाएँ → Tool Use
  • कार्य की कठिनाई से मॉडल चुनना — तेज़ बनाम गहरा, वही निर्णय

प्रोवाइडर-निरपेक्ष system prompt — किसी Custom GPT या Project के निर्देशों में डालें

You are a {role}.
Goal: {one clear sentence}.
Rules:
- Use ONLY the context I provide; if the answer isn't there, say "I don't know".
- Be concise. No preamble.
- Output format: {exact format — e.g. a markdown table with columns X, Y, Z}.
When you need information you don't have, ask one focused question instead of guessing.

क्या सचमुच समायोजित करना है​

उन चीज़ों की एक छोटी, ईमानदार सूची जो असल में अलग हैं:

  • दो "customization" वस्तुएँ, एक नहीं। पहले ही तय करें: चालू workspace (Project) या पुनः-प्रयोज्य पैकेज्ड असिस्टेंट (एक Plugin — या कोई Custom GPT जो Plugin बनने की राह पर है)? गलत को चुनना सबसे आम शुरुआती गलती है।
  • Custom GPTs एक माइग्रेशन लक्ष्य हैं, मंज़िल नहीं। OpenAI उन्हें Plugins में ले जा रहा है और विदा कर रहा है। कोई विरासत में मिले, तो उसके माइग्रेशन की योजना बनाएँ; नया शुरू न करें।
  • फ़ीचर ↔ सतह जोड़ी। ChatGPT में, कोई पूर्वावलोकन/संपादन पैनल (या कोई दिया गया tool) उपलब्ध है या नहीं, यह इस पर निर्भर कर सकता है कि आप उसे कहाँ चला रहे हैं — और कभी-कभी चुने गए मॉडल पर। जब कुछ गायब हो, तो किसी और चीज़ से पहले ये जाँचें।
  • Tools के लिए wire-format। function-calling अवधारणा समान है; JSON विवरण नहीं — Claude के सटीक tool JSON को कभी हूबहू दोबारा इस्तेमाल न करें।
  • अस्थिर विशिष्टताएँ। मॉडल नाम, टियर, सीमाएँ, और कीमतें तेज़ी से बदलती हैं। स्रोत पर पुष्टि करने की आदत बनाएँ, ठीक वैसे ही जैसे आपको Claude के लिए भी करनी चाहिए।

हर एक कब चमकता है​

दोनों उत्कृष्ट सामान्य असिस्टेंट हैं और किसी भी दिए गए कार्य पर अंतर अक्सर छोटा और बदलता रहता है — इसलिए इसे प्रवृत्तियाँ मानें, नियम नहीं, और अपने खुद के अपने डेटा पर eval को निर्णय लेने दें:

  • ChatGPT की ओर तब हाथ बढ़ाएँ जब आपको उसका विशिष्ट पारिस्थितिकी तंत्र चाहिए — कोई Custom GPT जिसे कोई टीम पहले से बनाए रखती है, कोई Project जिसे किसी सहयोगी ने सेट किया, या कोई अंतर्निहित tool/integration जिस पर आप वहाँ निर्भर हैं। अगर आपका क्लाइंट या सहकर्मी ChatGPT में रहते हैं, तो उनसे वहीं मिलना घर्षण से बेहतर है।
  • Claude की ओर तब हाथ बढ़ाएँ जब आप पहले से ही उस Claude वर्कफ़्लो में हैं जिसके आसपास यह साइट बनी है — Projects, Artifacts, और AILmanac में दस्तावेज़ीकृत प्रॉम्प्टिंग/एजेंट पैटर्न — और उन पर गहराई तक जाना चाहते हैं।

ज़्यादातर समय ईमानदार जवाब: जिसमें भी आप (या आपकी टीम) पहले से सेट अप हैं। कौशल पोर्टेबल है; सेटअप की लागत ही असली स्विचिंग लागत है।

ChatGPT से Claude शब्दावली
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खुद को परखें

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  1. आप एक ऐसा workspace चाहते हैं जो एक चल रहे शोध प्रयास के लिए कई संबंधित चैट, संदर्भ फ़ाइलें, और साझा निर्देशों को एक साथ रखे। ChatGPT में आप क्या इस्तेमाल करते हैं?
  2. आपने Claude tool use इस्तेमाल किया है। OpenAI function calling के बारे में क्या सच है?
  3. जब आप उम्मीद करते हैं तब साइड-पैनल पूर्वावलोकन नहीं दिखता। सबसे संभावित पहली चीज़ जो जाँचनी चाहिए वह क्या है?
  4. कोई सहकर्मी आपको एक Custom GPT देता है जिस पर टीम निर्भर है। सही कदम क्या है?
Key takeaways
  • लगभग कोई नई अवधारणा नहीं है — Projects ≈ Claude Projects, एक Plugin ≈ एक पैकेज्ड पुनः-प्रयोज्य असिस्टेंट, canvas ≈ Artifacts, function calling ≈ tool use।
  • वह एक भेद सही समझें: Projects = कई चैट व्यवस्थित करें; एक Plugin = एक पुनः-प्रयोज्य, साझा करने योग्य विशेषज्ञ।
  • Custom GPTs को Plugins में स्थानांतरित किया जा रहा है और वे विदा हो जाएँगे — जो विरासत में मिले उसे माइग्रेट करें, नए शुरू न करें, और custom actions के लिए असल समय रखें।
  • आपकी प्रॉम्प्टिंग, संदर्भ, आउटपुट-प्रारूप, और tool-लूप आदतें बिना बदले ट्रांसफर होती हैं — मॉडल कार्य की कठिनाई से चुनें, ठीक Opus/Sonnet/Haiku की तरह।
  • केवल कुछ चीज़ें समायोजित करें: दो customization वस्तुएँ, फ़ीचर↔सतह जोड़ी, और tool-call JSON विवरण।
  • नाम, टियर, सीमाएँ, और कीमतें तेज़ी से पुरानी हो जाती हैं — विशिष्टताएँ OpenAI के दस्तावेज़ों पर सत्यापित करें, ठीक वैसे ही जैसे आपको Claude के लिए करनी चाहिए।

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