ChatPDF vs Scholarcy vs SciSummary: 2026 का ईमानदार परीक्षण

लगभग हर "AI summarizer for academic papers" Reddit थ्रेड में तीन नाम लगातार उभरते हैं: ChatPDF, Scholarcy, और SciSummary। और इसी के साथ निकट आती है खोज, ChatPDF Scholarcy SciSummary alternatives। ये तीनों शैक्षणिक PDF क्षेत्र में शुरुआती दौर के खिलाड़ी रहे हैं; स्पष्ट, स्पष्ट कारणों से तीनों अभी भी प्रमुख ऑर्गैनिक रैंकिंग में शीर्ष पर हैं; और 2026 में तीनों के बीच ऐसा अंतर उभरता है जो इतना बड़ा है कि इस पोस्ट को लिखना उचित लगता है।

हमने तीनों के वर्तमान संस्करणों को हमारे एडिटोरियल बैकलॉग से लिए गए एक निश्चित नमूने, 24 शैक्षणिक PDFs, पर परखा (6-6 PDFs बायोमेडिकल, सामाजिक विज्ञान, कंप्यूटर साइंस, और मानविकी में; तथा प्रति पेपर citation densities 25 से 160 संदर्भों तक)। फिर हमने तीन वैकल्पिक टूल्स पर, जिनकी ओर हमारे कोहोर्ट के शोधकर्ता स्विच करना शुरू कर चुके हैं, एक जैसे प्रॉम्प्ट चलाए: NotebookLM, Claude Sonnet, और Sharly AI। हर आउटपुट को उन सात आयामों पर स्कोर किया गया जो शैक्षणिक कार्य के लिए वास्तव में मायने रखते हैं, और तीन PhD-स्तरीय समीक्षक, टूल के नाम से अनभिज्ञ रहते हुए, publishability रेट करते रहे।

फैसला सीधा है। ChatPDF सर्वोत्तम consumer अनुभव देता है, लेकिन citation संभालने में सबसे कमजोर है। Scholarcy सबसे मजबूत structured extractor है, पर इसे एक ही वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया है, और उसी से बाहर जाते ही यह लड़खड़ा जाता है। SciSummary सबसे सस्ता paid विकल्प है, फिर भी लंबे दस्तावेज़ों पर हमने जिस टूल का परीक्षण किया उसमें सबसे कमजोर प्रदर्शन इसके हिस्से आया। हर टूल के लिए एक स्पष्ट विकल्प है जो उन आयामों पर जीतता है जो शैक्षणिक लेखन के लिए निर्णायक हैं। नीचे है head-to-head तुलना, प्रति-टूल विफलता के पैटर्न, और वे विकल्प जिन्हें हम अब अनुशंसित करते हैं।

2026 में सबसे अच्छे ChatPDF Scholarcy SciSummary alternatives कौन से हैं?

हमने तीनों को NotebookLM, Claude Sonnet, और Sharly AI के विरुद्ध 24 शैक्षणिक PDFs पर परखा, जिन्हें तीन PhD समीक्षकों ने स्कोर किया। NotebookLM उन literature-review कार्यों के लिए सर्वश्रेष्ठ विकल्प है जिनमें citations को trace करना जरूरी होता है, और यह मुफ्त है उस पैमाने पर जिसकी एक lit review को आवश्यकता होती है; Claude Sonnet हमारे बेंचमार्क (4.6) में deep single-paper और thesis विश्लेषण के लिए सबसे अधिक publishability स्कोर पोस्ट करता है; तथा Sharly AI Google खाते के बिना page-anchored summaries देता है। Scholarcy अब भी PRISMA-शैली systematic-review extraction के लिए सिफारिश बना हुआ है, जहाँ इसका structured export (4.8) परीक्षण किए गए हर टूल में सबसे मजबूत रहा।

ये तीनों टूल हैं: और वास्तव में काम क्या करते हैं

इन तीनों को सर्च-रिज़ल्ट्स में अक्सर एक साथ समूहित कर दिया जाता है, लेकिन इन्हें अलग-अलग कार्यों के लिए बनाया गया था। यही समूहकरण पहली जगह "alternatives" वाले प्रश्न की मांग पैदा करता है: लोग अपनी वर्कफ़्लो के हिसाब से गलत टूल चुन लेते हैं, फिर ऐसी failure mode पर टकरा जाते हैं जो संरचनात्मक है, जिसे ठीक नहीं किया जा सकता, और फिर कुछ बेहतर ढूँढने लगते हैं।

ChatPDF. Consumer-grade chat-with-PDF इंटरफ़ेस। एक PDF अपलोड करें, प्रश्न पूछें, और page-number citations के साथ उत्तर पाएँ। Free tier रोज़ 2 PDFs, प्रति PDF 120 पेज, और रोज़ 50 प्रश्न कवर करता है। Plus tier $5 प्रति माह में उन सीमाओं को हटाता है। ऐतिहासिक रूप से GPT-3.5 पर आधारित, लेकिन वर्तमान production में paid tier पर GPT-4o और Claude का मिश्रण उपयोग होता है। व्यक्तिगत पेपर्स के लिए quick-read सहायक के रूप में यह सबसे मजबूत है।

Scholarcy. Academic-specialist summarization टूल जो structured "flashcard" आउटपुट देता है: contribution, sample size, methodology, key findings, और references, नामित फ़ील्ड्स के रूप में। Personal plan लगभग $9.99 प्रति माह। इसे विशेष तौर पर systematic reviews और high-throughput literature scanning के लिए बनाया गया है। तीनों में एकमात्र ऐसा टूल जो शुरू से ही academic batch processing के लिए डिज़ाइन किया गया था।

SciSummary. Mid-market शैक्षणिक summarizer जिसमें ईमेल-आधारित ingestion flow है (PDF आगे भेजें, summary वापस पाएँ) और साथ में web इंटरफ़ेस भी। Free tier प्रति माह लगभग 10,000 शब्द कवर करता है। $4.99 प्रति माह की paid tier तीनों में सबसे सस्ती है। यह GPT-आधारित मॉडलों पर academic-specific prompts के साथ निर्मित है; और अपने आप को ChatPDF के consumer फोकस तथा Scholarcy के structured output के बीच रखता है।

हमारे कोहोर्ट में दिखा पैटर्न: शोधकर्ता पहले जिस भी टूल को वे खोजते हैं, उसी से शुरू करते हैं; दो-तीन महीनों के भीतर वर्कफ़्लो की सीमा (workflow ceiling) पर पहुँच जाते हैं; फिर या तो दूसरे टूल के लिए भुगतान करते हैं, या ऐसा विकल्प ढूँढते हैं जो वर्कफ़्लो के अधिक हिस्से को कवर कर सके।

परीक्षण की पद्धति: छह टूल्स में सात आयाम

शैक्षणिक PDF summarization के लिए जो आयाम मायने रखते हैं, वे वही नहीं हैं जो news articles या business reports के लिए मायने रखते हैं। हमने हर आउटपुट को इन पर स्कोर किया:

तीन PhD समीक्षक (एक clinical pharmacologist, एक computational biologist, और एक literature scholar) ने downstream शैक्षणिक लेखन में publishability के लिए हर आउटपुट को 1 से 5 के स्केल पर रेट किया। समेकित स्कोर नीचे दिए गए हैं।

तालिका से तीन पैटर्न। पहला, तीन "alternative" टूल्स (NotebookLM, Claude Sonnet, Sharly AI) तीनों में से दो incumbents की तुलना में अधिक publishability स्कोर देते हैं; केवल Scholarcy अपने specialty में head-to-head जीतकर बचता है। दूसरा, citation traceability वह एकल आयाम है जहाँ incumbents और alternatives के बीच अंतर सबसे बड़ा है: NotebookLM 4.8 के मुकाबले SciSummary 3.5, यह traceable evidence और एक black box के बीच का अंतर है। तीसरा, ChatPDF और SciSummary लागत-और-पहुंच (cost-and-accessibility) के लिए publishability का ट्रेड करते हैं; Scholarcy structured extraction में अपनी बढ़त बनाए रखता है, लेकिन लागत पर पिछड़ जाता है।

ChatPDF कहाँ कम पड़ता है, और शैक्षणिक कार्य के लिए सबसे अच्छी ChatPDF alternative क्या है?

ChatPDF बेंचमार्क में सबसे अच्छा consumer अनुभव है। चैट इंटरफ़ेस तेज़ है, page-number citations साफ़ हैं, और free tier आकस्मिक पढ़ने के लिए पर्याप्त उदार है। failure modes वास्तविक हैं, हालांकि, और वे उसी क्षण सामने आती हैं जब आप टूल को गंभीर शैक्षणिक कार्य के लिए इस्तेमाल करने की कोशिश करते हैं।

3.8 पर citation traceability एक entry-level शैक्षणिक सीमा है। ChatPDF पेज नंबरों को भरोसेमंद तरीके से cite करता है, लेकिन source paper के in-text citations को संरक्षित नहीं रखता। जब आप पूछते हैं "effect size के बारे में लेखकों ने क्या निष्कर्ष निकाला," ChatPDF आपको page anchor के साथ उत्तर देता है, लेकिन उस secondary citations को गिरा देता है जिनका उपयोग करके लेखक उस दावे को समर्थन देते थे। किसी ऐसे शोधकर्ता के लिए जो lit review लिख रहा हो और जिसे मूल evidence तक वापस जाने वाली कड़ी मायने रखती हो, यह गलत टूल है।

3.5 पर long-document handling workable है, लेकिन सीमित। ChatPDF लंबे PDFs को chunk करता है; 30 पेज से लंबी डॉक्युमेंट्स पर chunking-induced drift स्पष्ट दिखा। हमने चार thesis-length दस्तावेज़ों में से दो में देखा कि टूल अध्यायों की boundary के पार methods और results को आपस में मिला देता है।

3.0 पर multi-paper synthesis की structural ceiling। ChatPDF एक प्रति-PDF टूल है। आप एक ही सेशन में 20 पेपर्स के corpus के पार कोई प्रश्न नहीं पूछ सकते। lit-review batch काम में यह ChatPDF को बाहर कर देता है, चाहे प्रति-पेपर अनुभव कितना भी साफ़ क्यों न हो।

2.8 पर structured-data export सबसे कमजोर आयाम है। ChatPDF narrative answers बनाता है, न कि नामित-field आउटपुट। systematic review में आपको answers को मैन्युअल रूप से स्प्रेडशीट में कॉपी-पेस्ट करना पड़ता है और प्रार्थना करनी पड़ती है कि फ़ील्ड लेबल्स अलग-अलग पेपर्स में मैच करें।

जीतने वाला विकल्प। व्यक्तिगत पेपर्स पर citation-critical काम के लिए, NotebookLM 4.8 citation traceability और 5.0 लागत (free) के साथ ChatPDF को उसके सबसे मजबूत आयाम पर रिप्लेस कर देता है और हमने जिन हर दूसरे आयामों पर परीक्षण किया, उनमें भी उसे पीछे छोड़ता है। खास तौर पर chat-with-PDF के संदर्भ में, Sharly AI 4.5 citation traceability और 4.5 लागत के साथ और करीब का drop-in replacement देता है।

Scholarcy कहाँ कम पड़ता है, और क्या कोई फ्री Scholarcy alternative है?

तुलना में Scholarcy एकमात्र ऐसा टूल है जो अपने specialty में head-to-head से बच निकलता है। publishability स्कोर (4.3) तीनों incumbents में सबसे ऊँचा है, और structured-data export (4.8) पूरे बेंचमार्क में सबसे ऊँचा। failure modes उस क्षण दिखने लगते हैं जब आप Scholarcy को systematic-review extraction वाले use case के बाहर कुछ करने के लिए इस्तेमाल करना चाहते हैं।

3.8 पर long-document handling academic-specific टूल्स में सबसे कमजोर है। Scholarcy को journal-article-length inputs (आमतौर पर 10 से 25 पेज) के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है। 30 पेज से लंबे दस्तावेज़ों पर structured output टूटने लगता है: methodology fields sub-studies को मिला देता है, sample-size fields केवल पहले cohort को कैप्चर करते हैं, और conclusion fields वास्तविक discussion की बजाय abstract की ओर drift करती हैं।

3.5 पर multi-paper synthesis structurally limited है। Scholarcy per-paper outputs देता है। आप 50 पेपर्स का batch प्रोसेस कर सकते हैं और 50 flashcards वापस पा सकते हैं, लेकिन cross-corpus प्रश्न ("इनमें से किन पेपर्स ने positive effect size रिपोर्ट किया") के लिए आपको फिर भी उन 50 flashcards को पढ़ना या उनके लिए क्वेरी करना खुद करना होगा। बंद-corpus Q&A के लिए, lit-review batch के अंदर यह NotebookLM (4.7) से सार्थक रूप से पीछे है।

4.2 पर compression quality workable है, लेकिन narrative नहीं। Scholarcy का आउटपुट structured fields होता है, न कि flowing prose। यदि आप एक literature review लिख रहे हैं जहाँ prose summary लेखन प्रक्रिया के लिए वास्तविक इनपुट है, तो named-field format एक अतिरिक्त translation step बन जाता है।

$9.99 प्रति माह पर लागत व्यक्तिगत tier के लिए प्रवेश मूल्य है। free tier मौजूद है, लेकिन उसकी सीमाएँ इतनी हैं कि कोई भी गंभीर शैक्षणिक उपयोग आपको एक हफ्ते के भीतर paid पर धकेल देता है।

जीतने वाला विकल्प। PRISMA-शैली structured extraction के अलावा हर चीज़ के लिए, NotebookLM उन आयामों पर Scholarcy को रिप्लेस करता है जो literature-review writing के लिए मायने रखते हैं: बेहतर citation traceability (4.8 vs 4.4), बेहतर long-document handling (4.5 vs 3.8), बेहतर multi-paper synthesis (4.7 vs 3.5), और उस पैमाने पर free उपलब्धता जिसकी lit review को जरूरत होती है। विशेष रूप से systematic-review extraction के संदर्भ में, Scholarcy फिर भी सिफारिश है; 4.8 पर structured-data export बेंचमार्क में सबसे ऊँचा है और यही कारण है कि टूल ने systematic-review niche को बनाए रखा।

SciSummary कहाँ कम पड़ता है

SciSummary सबसे सस्ता paid विकल्प है और हमारे बेंचमार्क में शैक्षणिक कार्य के लिए मायने रखने वाले आयामों पर सबसे कमजोर टूल है। मूल्य निर्धारण वास्तविक है (paid tier $4.99 प्रति माह तुलना में सबसे सस्ता), लेकिन प्रति डॉलर गुणवत्ता (per-dollar quality) वैसी नहीं है।

बेंचमार्क में 2.9 पर long-document handling सबसे कमजोर। 25 पेज से ऊपर के दस्तावेज़ों पर SciSummary तेजी से गिरावट दिखाता है। हमने चार thesis-length दस्तावेज़ों में से दो में बिना चेतावनी के देखा कि टूल ट्रंकेट कर देता है; आउटपुट coherent पढ़ा, लेकिन दस्तावेज़ का सिर्फ पहला third हिस्सा कवर हुआ। thesis या book-chapter summarization के लिए यह अयोग्य (disqualifying) है।

2.8 पर multi-paper synthesis बेंचमार्क में सबसे नीचे। SciSummary डिजाइन के हिसाब से per-document है। ईमेल-आधारित ingestion flow बैच प्रोसेसिंग को धीमा बनाता है, जबकि अन्य टूल्स की web interfaces मौजूद हैं।

3.5 पर citation traceability ChatPDF से भी नीचे है और alternatives से भी सार्थक रूप से नीचे। SciSummary source से citation numbers तो संरक्षित रखता है, पर उन्हें sections या pages से anchor नहीं करता। किसी ऐसे शोधकर्ता के लिए जिसे मूल evidence तक जाने वाली कड़ी को सत्यापित (verify) करना जरूरी है, यह एक structural limitation है।

3.9 पर methodology extraction स्वीकार्य है, लेकिन specialist-grade नहीं। SciSummary छोटे journal articles के लिए methods sections भरोसेमंद तरीके से कैप्चर करता है, लेकिन क्लिनिकल और systematic-review काम पर हावी रहने वाले लंबे, multi-method पेपर्स पर fidelity खो देता है।

जीतने वाला विकल्प। बजट-संवेदनशील शोधकर्ता के लिए, Sharly AI की free tier 4.5 citation traceability और 3.9 methodology extraction के साथ हर आयाम में SciSummary की paid tier से सार्थक रूप से बेहतर है, ईमेल ingestion की सुविधा को छोड़कर। जिस शोधकर्ता का बजट $5 प्रति माह के आसपास है, उसके लिए ChatPDF Plus कमजोर structured output होने के बावजूद एक बेहतर consumer अनुभव देता है। जो बिल्कुल भी भुगतान नहीं कर सकते, उनके लिए NotebookLM स्पष्ट पसंद है।

2026 में सबसे अच्छा academic PDF summarizer कौन सा है?

बेंचमार्क वही पैटर्न दिखाता है जो व्यापक best AI summarizer for research papers 2026 टेस्ट में सामने आया: 2022 से 2024 पीढ़ी को परिभाषित करने वाले academic-specialist टूल्स अब ऐसे general-purpose LLMs से घिरे हैं जो academic-specialist काम का अधिकांश भाग कर देते हैं, तथा ऐसे source-grounded टूल्स हैं जो citation-traceability का काम बेहतर करते हैं।

NotebookLM citation-traceable lit-review कार्य के लिए। source-grounding architecture (हर summary वाक्य एक verifiable PDF span पर anchor होता है) वह architectural advantage है जिसे GPT-based कोई भी टूल explicit prompting के बिना मैच नहीं कर सकता। 50 sources प्रति notebook पर free उपलब्धता किसी भी ऐसे शोधकर्ता के लिए व्यावहारिक न्यूनतम आधार (practical floor) है जिसके पास budget नहीं है। हमारा AI के साथ PDF कैसे summarize करें वाला वर्कफ़्लो पोस्ट परिचालन (operational) विवरण कवर करता है।

Claude Sonnet deep single-paper analysis के लिए। 200K context window एक single session में लगभग 60,000 शब्द तक के theses को कवर करती है। compression quality (4.6) और long-document handling (4.7) बेंचमार्क में सबसे ऊँचे हैं। उस manuscript या thesis के लिए जिसे आप सचमुच गहराई से सोचकर विश्लेषित करना चाहते हैं, Claude ही टूल है।

Google खाते के बिना page-anchored summaries के लिए Sharly AI। NotebookLM के लिए, उन शोधकर्ताओं के संदर्भ में जो Google उत्पादों का उपयोग नहीं कर सकते या नहीं करना चाहते, उपलब्ध सबसे नज़दीकी विकल्प यही है। free tier उदार है; paid tier processing limits हटाता है। citation traceability 4.5 के साथ बेंचमार्क में तीसरे स्थान पर है।

(अब भी) systematic-review extraction के लिए Scholarcy। structured-data export पर कोई भी alternative Scholarcy को नहीं हराती। 50 से 200 पेपर्स के बीच named-field आउटपुट की जरूरत वाले PRISMA-compliant systematic reviews में Scholarcy अब भी सिफारिश है। ट्रेड-ऑफ यह है कि टूल एक ही वर्कफ़्लो के लिए purpose-built है; इसे lit-review कार्य के लिए साथ मौजूद alternatives में से किसी एक के साथ जोड़िए।

ऐसे शोधकर्ताओं के लिए जिनका downstream writing इन सारांशित अंशों (summarized passages) में से किसी का पुन: उपयोग करता है, citation handling summary quality से भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है: हमारा AI proofreader उन hallucinated और orphan references को पकड़ता है जो AI-सारांशित गद्य में चुपके से घुस आते हैं, और हमारा hallucinated-citation audit guide उन pre-submission checks को कवर करता है जो यह पकड़ते हैं कि summarizer क्या चूक गया। हमने अपने स्वयं के AI summarizer को इस तरह बनाया कि NotebookLM के source-anchoring पैटर्न को Claude-level compression और Scholarcy-style structured export के साथ एक ही टूल में लपेट दिया जाए, और 50-source notebook ceiling के बिना। ऊपर का बेंचमार्क हमारे टूल को बाहर रखता है क्योंकि वह conflict-of-interest entry होती; इसलिए किसी भी टूल, जिसमें हमारा भी शामिल है, पर citation-anchor test चलाइए, इससे पहले कि आप इसे किसी manuscript पर भरोसा करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्र: 2026 में academic papers के लिए ChatPDF का सबसे अच्छा विकल्प क्या है?

citation-critical lit-review कार्य के लिए NotebookLM सिफारिश है: हमने जिन हर आयाम पर परीक्षण किया, उसमें यह ChatPDF को हराता है और literature review की जरूरत वाले पैमाने पर free है। विशेष रूप से chat-with-PDF अनुभव (वह आयाम जहाँ ChatPDF user experience पर जीतता है) के संदर्भ में, Sharly AI सबसे नज़दीकी drop-in alternative है, free tier पर page-anchored summaries के साथ। deep single-paper विश्लेषण के लिए, जहाँ compression quality मायने रखती है, Claude Sonnet हमारे बेंचमार्क में सबसे अधिक publishability स्कोर (4.6) पोस्ट करता है और thesis-length दस्तावेज़ों को ChatPDF से बेहतर संभालता है।

प्र: 2026 में क्या Scholarcy के $10 प्रति माह subscription के लायक है?

PRISMA-शैली structured extraction वाले systematic reviews के लिए हाँ। Scholarcy का named-field output (sample size, study design, primary outcome, key findings) बेंचमार्क में 4.8 पर सबसे मजबूत है, और 50-पेपर की समीक्षा में extraction के दौरान बचा समय subscription की लागत वापस वसूल कर देता है। literature-review writing के लिए, जहाँ flowing prose summaries structured fields से अधिक उपयोगी होते हैं, NotebookLM free है और citation traceability, multi-paper synthesis, तथा long-document handling जैसे मायने रखने वाले आयामों पर अधिक मजबूत है। सिफारिश: systematic reviews के लिए Scholarcy रखें, और बाकी सबके लिए इसे NotebookLM के साथ जोड़िए।

प्र: क्या SciSummary को free alternatives की बजाय इस्तेमाल करना चाहिए?

हमारे बेंचमार्क में नहीं। SciSummary का 3.4 publishability स्कोर तुलना में सबसे कम है, और Sharly AI की free tier सात में से छह आयामों पर SciSummary की paid tier से बेहतर प्रदर्शन करती है। SciSummary के पास बढ़त सिर्फ उस जगह है जहाँ email-based ingestion flow है, जिसे शोधकर्ताओं का एक छोटा समूह पसंद करता है, जैसे कि किसी लाइब्रेरी या RSS reader से PDFs को forward करना। यदि यह वर्कफ़्लो आपके लिए महत्वपूर्ण है, तो SciSummary स्वीकार्य है। अन्यथा, Sharly AI free या NotebookLM बेहतर विकल्प हैं, उसी या कम लागत पर।

प्र: academic summarization के लिए citation traceability स्कोर इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

क्योंकि summarized claim की उपयोगिता उसी chain पर निर्भर है जो मूल evidence तक वापस जाती है। जब कोई टूल source paper के in-text citations को drop या rewrite कर देता है, तो आप उस claim को डेटा के खिलाफ verify करने की क्षमता खो देते हैं, और downstream writing जो उस summary को reuse करती है, वह उसी citation gap को विरासत में लेती है। हमारा hallucinated-citation audit failure modes को कवर करता है; छोटा उत्तर यह है कि जिस summary को आप किसी source span तक trace नहीं कर सकते, उसे आप publish नहीं कर सकते। NotebookLM, Sharly AI, और Scholarcy इस कड़ी (chain) को संरक्षित रखते हैं; ChatPDF और SciSummary इसे आंशिक रूप से तोड़ देते हैं।

प्र: क्या मैं इन किसी भी टूल से PhD thesis का सार बना सकता/सकती हूँ?

थीसिस-लंबाई वाले दस्तावेज़ों (आमतौर पर 25,000 से 80,000 शब्द) के लिए Claude Sonnet सिफारिश है। 200K context window एक या दो sessions में अधिकांश theses को बिना chunking के कवर कर देती है, और बेंचमार्क में long-document handling (4.7) सबसे ऊँचा है। NotebookLM paid tier पर theses को अच्छी तरह संभालता है (300-source notebooks)। ChatPDF, Scholarcy, और SciSummary, तीनों, 30 पेज से ऊपर के दस्तावेज़ों पर गिरावट दिखाते हैं; विशेष तौर पर SciSummary ने हमारे परीक्षण किए गए चार thesis-length दस्तावेज़ों में से दो को बिना चेतावनी के truncate कर दिया। PDF summarization workflow पोस्ट thesis-length input के लिए prompt template कवर करता है।

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