GPT-6.1 Terra مقابل Sol مقابل Luna للبرمجة: التكلفة لكل مهمة

انتهت جلسة وكيلك، ويبدو الفرق جيدًا، والآن تتساءل ما إذا كانت الفئة الأغلى ضرورية. الإجابة المختصرة: ابدأ بـ Terra، وأرسل الخطوات البسيطة بالجملة إلى Luna، وادفع مقابل Sol فقط للمهمة التي فشلت فيها Terra بالفعل. في تعديل واحد متطابق (40,000 رمز إدخال، 3,000 إخراج) تعطي أسعار OpenAI القياسية 0.0055 دولار على Luna، و0.055 دولار على Terra، و0.11 دولار على Sol.

ماذا تقول قائمة الأسعار#

تسرد صفحة الأسعار الخاصة بـ OpenAI (تم التحقق منها في 29 أكتوبر 2026، الفئة القياسية، الإدخال حتى 272 ألف رمز) هذه الأسعار لكل مليون رمز:

النمط مرتب. Sol يساوي تمامًا ضعف Terra في كل عمود. Luna هو عُشر Terra في الإدخال والإخراج، وخُمسه في الإدخال المخزن مؤقتًا. لذا سلّم التكلفة ثابت، والسؤال الحقيقي هو كم مرة تنجز الدرجة الأرخص المهمة.

العمود الأخير حساب بسيط. على Terra: 40,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.04 للإدخال و3,000 × 5.00 / 1,000,000 = 0.015 للإخراج، إذن 0.04 + 0.015 = 0.055. على Sol نفس المجموع هو 0.08 + 0.03 = 0.11، وعلى Luna 0.004 + 0.0015 = 0.0055.

تعديل واحد، ثم خمسون منه#

لنفترض أنك تجري 50 تعديلًا كهذا يوميًا: إعادة كتابة دالة، إصلاح الاختبارات التي كسرتها، حوالي 40,000 رمز من الملفات والتعليمات إدخالًا و3,000 رمز من التصحيح والشرح إخراجًا. يكلف اليوم إذن 50 × 0.055 = 2.75 دولار على Terra، و50 × 0.11 = 5.50 على Sol، و50 × 0.0055 = 0.275 على Luna.

لا أحد يشعر بـ 0.11 دولار في تعديل واحد. شهر من Sol بهذا الإيقاع حديث آخر، وهو سبب اتخاذ قرار الفئة مرة واحدة لكل نوع مهمة بدلًا من مرة لكل مزاج.

إليك الحساب كله في بضعة أسطر يمكنك لصقها وإعادة تشغيلها بأعداد الرموز الخاصة بك (أسعار المثال من الجدول أعلاه، ضع الأسعار الحالية):

PRICES = {  # $ per 1M tokens: (input, output), OpenAI, 29 Oct 2026
    'luna': (0.10, 0.50),
    'terra': (1.00, 5.00),
    'sol': (2.00, 10.00),
}

def cost(tier, tokens_in, tokens_out):
    p_in, p_out = PRICES[tier]
    return (tokens_in * p_in + tokens_out * p_out) / 1_000_000

print(cost('terra', 40_000, 3_000))  # 0.055

حلقات الوكيل: الإدخال هو الفاتورة#

التعديل طلب واحد. الوكيل عشرون طلبًا متتاليًا، وكل خطوة تعيد قراءة الملفات والسجل حتى الآن. خذ حلقة من 20 خطوة حيث ترسل كل خطوة حوالي 30,000 رمز وتحصل على حوالي 1,000 رمز. هذا 600,000 رمز إدخال و20,000 إخراج.

على Terra: 600,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.60 للإدخال و20,000 × 5.00 / 1,000,000 = 0.10 للإخراج، إذن 0.60 + 0.10 = 0.70 دولار. Sol يضاعفها إلى 1.40، وLuna يخفضها إلى 0.07. انظر إلى التقسيم: 0.60 دولار من أصل 0.70 هي ما ترسله، وليس ما يكتبه النموذج. هذا عكس ما يتصوره معظم الناس عن الفاتورة.

التخزين المؤقت يغير الصورة، إذا كانت البادئة لديك تتكرر فعلًا. لنفترض أن 25,000 من 30,000 رمز في كل خطوة هي نفس البادئة وتصيب ذاكرة التخزين المؤقت: 100,000 × 1.00 / 1,000,000 = 0.10 إدخال جديد، و500,000 × 0.05 / 1,000,000 = 0.025 إدخال مخزن مؤقتًا، بالإضافة إلى 0.10 إخراج، إذن تستقر Terra عند 0.10 + 0.025 + 0.10 = 0.225. كيف يعمل ذلك موجود في ما هو التخزين المؤقت للمطالبات؛ ولماذا يستمر السجل في النمو موجود في لماذا تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي الكثير من الرموز.

الحاسبة أدناه تشغل نفس الحلقة على نماذج CheapTokens. غيّر الخطوات والرموز لتطابق وكيلك.

أي فئة لأي مهمة#

مؤلف قناة تيليجرام واحدة، يجري تجارب ذكاء اصطناعي، قارن Terra مع Sol وLuna في Codex ونشر فيديو في 28 أكتوبر 2026. خلاصته، في عنوانه الخاص، هي أن Terra فئة وسطى وأن ذلك ليس عيبًا (المنشور). هذا التأطير مؤشر مفيد: الدرجة الوسطى هي الافتراضية، والأخريان تحتاجان إلى سبب.

السبب عادة هو إعادة المحاولات. عند تساوي أعداد الرموز، تكلف محاولتا Terra 2 × 0.055 = 0.11، وهي محاولة Sol واحدة. وعشر محاولات Luna تكلف 10 × 0.0055 = 0.055، وهي محاولة Terra واحدة. لذا إذا كانت Sol هي الفئة الوحيدة التي تنجح في فئة مهام من المحاولة الأولى، فإنها تستحق تكلفتها في تلك المهام. وإذا نجحت Luna في فئة مهام أكثر من مرة واحدة من عشر، فهي الطريقة الأرخص للحصول عليها، قبل حساب الوقت المستغرق في مراجعة الإخفاقات.

اختر الموقف الأقرب إليك:

متى يكفي نموذج أرخص مفتوح الأوزان#

نفس التعديل على فئات OpenAI الثلاث بجانب ثلاثة نماذج CheapTokens، بنفس 40,000 رمز إدخال و3,000 إخراج:

الأشرطة تعرض السعر، وليس النتائج. ما إذا كان أحد هذه النماذج جيدًا بما يكفي لتعديلاتك هو شيء تتحقق منه بنفس طريقة Luna: أعد تشغيل مهام حقيقية واقرأ الفروق. إذا نجح، تنخفض الفاتورة أكثر. لحلقات الوكيل، يمتلك DeepSeek-V4-Flash سياقًا بسعة 380 ألف رمز، وحتى 32,768 رمزًا في الإجابة، وسعرًا واحدًا في أي ساعة من اليوم. يمتلك GLM-5.3-Flash سياقًا بسعة 390 ألف رمز وMiniMax-M2.7 سياقًا بسعة 180 ألف رمز؛ جميع الأسعار موجودة على صفحة الأسعار، وخطوات الاتصال موجودة في المستندات.

أعد تشغيل مهامك الخاصة#

الجدول يعطيك التكلفة. الجودة تكتشفها في ظهيرة واحدة: خذ عشر مهام من سجلك الأخير، شغّل كلًا منها على Luna، ثم على Terra، وضع الفروق جنبًا إلى جنب. الأرقام الوحيدة التي تحتاجها موجودة في الاستجابة، في حقل usage، مما يسهل تسعير التشغيل بدقة. مع CheapTokens يبدو الأمر هكذا:

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Rename the variable x to retry_count in this function: ..."}]}'

في JSON الذي يعود، usage.prompt_tokens وusage.completion_tokens هما الإدخال والإخراج لتلك المهمة. أدخلهما في مساعد cost() أعلاه، وستحصل على التكلفة لكل مهمة لأي نموذج له سعر. لتفاصيل إطلاق الفئة الجديدة، راجع سعر واجهة GPT-6.1 Terra؛ لتقسيم الإدخال/الإخراج، راجع رموز الإدخال مقابل الإخراج.