benchr
يسرد الجدول أدناه أسعار توكنات عامة مختارة من المزوّدين. ولا يفترض أن الصفوف طبقات جودة متكافئة؛ فالاختيار يعتمد أيضًا على نجاح المهام المقاس والكمون والموثوقية والميزات والحوكمة والدعم.
| النموذج | المزود | الإدخال / 1M | الإخراج / 1M | الإدخال المخبأ / 1M |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | OpenAI | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | $10.00 | $0.125 |
| GPT-5 Mini | OpenAI | $0.250 | $2.00 | $0.025 |
| DeepSeek V4-Pro | DeepSeek | $0.435 | $0.870 | $0.003625 |
| DeepSeek V4-Flash | DeepSeek | $0.140 | $0.280 | $0.0028 |
تحفظات السعر والبنشمارك والتشغيل
قبل تغيير المزوّد، افصل الأسعار الموثقة عن ادعاءات البنشمارك التي ينشرها المزوّد وعن القياسات التي تجريها بنفسك:
- نتائج البرمجة المنشورة من المزوّد: تفيد بطاقة DeepSeek لنموذج V4-Pro بنتيجة 80.6% على SWE-bench Verified، فيما تفيد بطاقة نظام GPT-5 من OpenAI بنتيجة 74.9%. تأتي النتيجتان من منشورين منفصلين للمزوّدين وقد تستخدمان إعدادات أو شروط تقييم مختلفة. وليستا نتيجة مستقلة بشروط متطابقة، ولا تثبتان وحدهما تفوق نموذج على الآخر في العمل الإنتاجي.
- الكمون والموثوقية: لا تقدم هذه المقالة مقارنة مضبوطة من مصدر أولي لزمن أول توكن أو الإنتاجية أو التوافر بين المزوّدين. قِس هذه الخصائص عند تزامنك ومنطقتك، وراجع شروط الخدمة أو اتفاقية مستوى الخدمة المطبقة.
- تخزين المطالبات مؤقتًا: يقل سعر الإدخال المخزّن لـGPT-5 البالغ $0.125 بنسبة 90% عن سعره القياسي $1.25. ويقل سعر V4-Pro البالغ $0.003625 بنحو 99.17% عن $0.435، بينما يقل سعر V4-Flash البالغ $0.0028 بنسبة 98% عن $0.14. يعتمد التوفير الفعلي على أهلية التخزين ومعدل الإصابة المحقق.
لترتيبات أكثر تفصيلاً، راجع ترتيب نماذج الذكاء الاصطناعي أو احسب تكلفتك الشهرية الدقيقة عبر حاسبة التكلفة.
ما الذي لا تُظهره فجوة السعر
مقارنة DeepSeek وOpenAI ليست سؤال سعر الرموز فقط. يعتمد الاختيار أيضاً على قواعد الشراء، ومعالجة البيانات، والكمون، وملاءمة المنظومة، وقابلية المراقبة، وما إذا كان فريقك يستخدم بالفعل ميزات OpenAI مثل المخرجات المنظمة أو استدعاء الأدوات أو بنية التقييم الداخلية.
في الأعمال الجديدة الحساسة للتكلفة، ميزة DeepSeek السعرية كبيرة بما يكفي لتستحق اختباراً جدياً. أما الأعمال المؤسسية المرتبطة أصلاً بحوكمة OpenAI، فقد تكون تكلفة التحول أعلى من توفير الرموز إلا إذا كان العمل كبيراً ومتكرراً ويسهل تقييمه آلياً.
كيف تجري المقارنة بعدل
لا تقارن مطالبة OpenAI مصقولة بمطالبة DeepSeek أولية. أعطِ المزودين الأمثلة نفسها، ومخططات الأدوات نفسها، وعقد المخرجات نفسه، ومعيار التقييم نفسه. ثم قِس المخرجات المقبولة، لا تفضيل النموذج فقط.
أضف أيضاً فحوص التشغيل: نضج SDK، ومعالجة الأخطاء، وسلوك البث، وحدود المعدل، وقابلية المراقبة، وسهولة تصحيح الاستدعاءات الفاشلة. توفير الرموز مهم، لكن التكامل الهش قد يمحوه عبر وقت الهندسة.
أخيراً، قارن مسارات الدعم. يسهل اعتماد نموذج منخفض السعر عندما تكون الإخفاقات واضحة وقابلة للاسترداد. إذا كان العمل يحتاج دعم مزود، أو سجلات تدقيق، أو ضوابط وصول دقيقة، أو لغة امتثال معتمدة مسبقاً، فأدخل هذه المتطلبات في بطاقة التقييم قبل أن يحسم سعر الرموز النتيجة.
استخدم إطلاقاً تدريجياً لا انتقالاً كاملاً دفعة واحدة. أرسل حصة صغيرة من الزيارات منخفضة المخاطر إلى المزود الأقل سعرًا، وقارن المخرجات المقبولة والحوادث التشغيلية، ثم وسّع فقط حيث تثبت الأدلة. بهذه الطريقة لا يتحول اختبار التسعير إلى حادث موثوقية.
بالنسبة إلى فرق المالية، أنظف مقارنة هي جدول بثلاثة أعمدة: سعر الرموز المعلن، ومعدل القبول المقاس، والعبء التشغيلي. إذا فاز DeepSeek في الثلاثة فالقرار واضح. وإذا فاز في سعر الرموز فقط، فيجب أن يبقى الانتقال محدوداً بالمسارات التي تثبت فيها الأدلة فعلاً.
بهذا تصبح المقارنة قرار نظام كامل: سعر، جودة، تشغيل، ودعم، لا رقم تكلفة واحد.
وهذا يمنع القرار من أن يكون انبهاراً برقم رخيص فقط.