حاسبة التوكنات
احسب تكلفة استخدام نماذج اللغة الذكية. قدّر التوكنات من النص وقارن الأسعار بين نماذج مثل GPT-5 وClaude وGemini.
$0.02
الإدخال: $0.0050 · الإخراج: $0.01
$1.75
100 الطلبات في اليوم
$52.50
30 أيام
$638.75
365 أيام
تقدير التوكنات من النص
الأحرف
0
الكلمات
0
التوكنات المقدرة
~0
حاسبة التوكنات. حساب عدد توكنات الذكاء الاصطناعي وتقدير تكلفة API لنماذج LLM.
ما هو التوكن في نماذج الذكاء الاصطناعي؟
كيفية حساب تكلفة التوكنات في نماذج الذكاء الاصطناعي
صيغة حساب تكلفة التوكنات
- = التكلفة الإجمالية للطلب الواحد (بالدولار الأمريكي)
- = عدد توكنات الإدخال (النص المُرسل إلى النموذج)
- = عدد توكنات الإخراج (الرد الذي يولّده النموذج)
- = سعر الإدخال لكل مليون توكن
- = سعر الإخراج لكل مليون توكن
أمثلة عملية لحساب تكلفة التوكنات في مشاريع إماراتية
شات بوت خدمة عملاء لمتجر إلكتروني في دبي
تطبيق تلخيص عقود عقارية بالعربية في أبوظبي
مقارنة التكلفة الشهرية بين أربعة نماذج لنفس المشروع
نصائح لتقليل تكلفة التوكنات في مشاريع الذكاء الاصطناعي
- استخدم النماذج الاقتصادية للمهام البسيطة. نماذج الميزانية مثل GPT-5.4 Nano وGPT-5.4 Mini وGemini 2.5 Flash-Lite وClaude Haiku 4.5 وDeepSeek V4 Flash وAmazon Nova Micro وMistral Small 4 تكلف جزءاً صغيراً من النماذج المتقدمة مثل GPT-5.5 وGPT-5.4 وClaude Fable 5 وClaude Sonnet/Opus وGemini 3.1 Pro وGrok 4.3، وقد تؤدي المهمة بكفاءة كافية لمعظم حالات الاستخدام مثل التصنيف والتلخيص البسيط والإجابة عن أسئلة متكررة. كما يمكنك استكشاف النماذج مفتوحة المصدر مثل Falcon H1 من معهد الابتكار التكنولوجي (TII) في أبوظبي وLlama 4 وDeepSeek V4 لتشغيلها على خوادمك وتوفير تكاليف الـ API بالكامل.
- فعّل التخزين المؤقت (Prompt Caching). كل من Anthropic وOpenAI يقدمان خصومات تصل إلى 90% على التوكنات المخزنة مؤقتاً. إذا كان prompt النظام ثابتاً عبر الطلبات، فالتخزين المؤقت يوفّر آلاف الدراهم شهرياً.
- قلّص حجم السياق. أرسل فقط المعلومات الضرورية في كل طلب. استخراج البيانات المهمة مسبقاً وتضمينها بدلاً من إرسال مستندات كاملة يقلل التوكنات بشكل كبير.
- انتبه لتكلفة العربية الإضافية. النصوص العربية تستهلك توكنات أكثر بنسبة 70-130% من الإنجليزية. إذا أمكن، عالج البيانات الوسيطة بالإنجليزية وترجم فقط المدخلات والمخرجات النهائية للمستخدم. نموذج Falcon H1 Arabic من TII قد يكون أكثر كفاءة في ترميز العربية بفضل تحسينه الخاص لهذه اللغة.
- استخدم نظام التوجيه الذكي (Routing). وجّه الطلبات البسيطة للنماذج الرخيصة والطلبات المعقدة فقط للنماذج الكبرى. يمكن لنموذج صغير أن يصنّف الطلب أولاً ثم يختار النموذج المناسب تلقائياً.
- راقب استهلاكك يومياً. ضع حدوداً للإنفاق (spending limits) في لوحة تحكم المزوّد وفعّل التنبيهات. مطوّر واحد نسي حلقة تكرار خاطئة يمكن أن يستهلك ميزانية شهر كامل في ساعات.
- استفد من البنية التحتية المحلية. الإمارات توفّر بنية حوسبة متقدمة عبر مشروع Stargate UAE ومراكز بيانات Azure وAWS في المنطقة. استضافة النماذج مفتوحة المصدر محلياً تقلل زمن الاستجابة وتحافظ على سيادة البيانات وفقاً لقوانين حماية البيانات الإماراتية.
- قارن الأسعار بانتظام. قوائم نماذج الذكاء الاصطناعي وأسعارها تتغير باستمرار — سحبت OpenAI عائلات كاملة من قائمة أسعارها القياسية خلال أشهر، ودمجت DeepSeek عائلتي V3.2 وR1 في عائلة V4. مراجعة الأسعار كل شهر يمكن أن يكشف فرص توفير كبيرة بالدرهم الإماراتي.
الأسئلة الشائعة حول حساب تكلفة التوكنات
كم توكن تساوي الكلمة الواحدة بالعربية؟
ما الفرق بين توكنات الإدخال وتوكنات الإخراج في السعر؟
ما هو أرخص نموذج ذكاء اصطناعي للمطوّرين في الإمارات؟
كم تكلف مكالمة API واحدة لنموذج GPT-5.4 بالدرهم الإماراتي؟
هل تكلفة استخدام ChatGPT عبر الاشتراك أرخص من API؟
ما الفرق بين GPT-5.4 وClaude Sonnet وGemini Pro وFalcon من حيث التكلفة؟
كيف أقلل تكلفة معالجة النصوص العربية عبر API؟
ما هو حد السياق (Context Window) ولماذا يؤثر على التكلفة؟
هل حاسبة التوكنات هذه دقيقة؟
ما هو أفضل نموذج ذكاء اصطناعي لكل نوع من المهام في الإمارات؟
كم تبلغ تكلفة GPT-5.6 Sol لكل مليون توكن؟
كم تبلغ تكلفة Claude Opus 5 وهل هو أرخص من GPT-5.6 Sol؟
هل يكلف الموديل الجديد بنفس السعر المبلغ نفسه فعلاً؟
المصطلحات الرئيسية
توكن (Token)
الوحدة الأساسية لقياس النصوص في نماذج اللغة الكبيرة. يمثل جزءاً من كلمة أو كلمة كاملة أو علامة ترقيم، ويُستخدم لحساب تكلفة الاستخدام وحد السياق.
واجهة برمجة التطبيقات (API)
واجهة تتيح للمطوّرين الاتصال بنماذج الذكاء الاصطناعي برمجياً وإرسال طلبات واستقبال ردود. الدفع يكون حسب عدد التوكنات المُعالجة.
نموذج اللغة الكبير (LLM)
نموذج ذكاء اصطناعي مدرَّب على كميات هائلة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها. أمثلة: GPT-5.4 من OpenAI، وClaude Fable 5 وClaude Opus/Sonnet من Anthropic، وGemini 2.5 Pro من Google، وGrok 4.3 من xAI، وFalcon H1 من TII في أبوظبي.
حد السياق (Context Window)
الحد الأقصى لعدد التوكنات التي يمكن للنموذج معالجتها في طلب واحد. يتراوح بين 128 ألف توكن في النماذج الأصغر ومليون توكن أو أكثر في Claude Fable 5 وClaude Opus 4.8 وGrok 4.3 وDeepSeek V4 وGemini 2.5 Pro.
المُرمّز (Tokenizer)
الخوارزمية التي تقسم النص إلى توكنات قبل إرساله للنموذج. أشهرها tiktoken من OpenAI وSentencePiece المُستخدم في عدة نماذج. أداء المُرمّز يختلف حسب اللغة، والعربية تحتاج عادةً توكنات أكثر لكل كلمة.
التخزين المؤقت للسياق (Prompt Caching)
تقنية تحفظ التوكنات المتكررة بين الطلبات (مثل prompt النظام) لإعادة استخدامها بتكلفة مخفضة تصل إلى 90%. متاحة لدى Anthropic وOpenAI وGoogle.
سعر لكل مليون توكن (Cost per Million Tokens)
وحدة التسعير القياسية لواجهات API لنماذج الذكاء الاصطناعي. الأسعار مقسمة عادة إلى سعر الإدخال (أرخص) وسعر الإخراج (أغلى بـ 3-5 أضعاف).