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
١٠٠ الطلبات في اليوم
$52.50
30 أيام
$638.75
365 أيام
تقدير التوكنات من النص
الأحرف
٠
الكلمات
٠
التوكنات المقدرة
~٠
حاسبة التوكنات. حساب عدد توكنات الذكاء الاصطناعي وتقدير تكلفة API لنماذج LLM.
ما هو التوكن في نماذج الذكاء الاصطناعي وليه مهم للمطورين في مصر؟
إزاي تحسب تكلفة التوكنات في نماذج الذكاء الاصطناعي؟
صيغة حساب تكلفة التوكنات
- = التكلفة الإجمالية للطلب الواحد (بالدولار)
- = عدد توكنات الإدخال (النص المُرسل للنموذج)
- = عدد توكنات الإخراج (الرد اللي النموذج بيولّده)
- = سعر الإدخال لكل مليون توكن
- = سعر الإخراج لكل مليون توكن
أمثلة عملية لحساب تكلفة التوكنات لمشاريع مصرية
شات بوت خدمة عملاء لمتجر إلكتروني مصري
تطبيق تلخيص مقالات بالعربي باستخدام Claude Sonnet
مقارنة التكلفة الشهرية بين 3 نماذج لستارت أب مصري
نصائح لتقليل تكلفة التوكنات في مشاريع الذكاء الاصطناعي في مصر
- استخدم النماذج الاقتصادية للمهام البسيطة. نماذج الميزانية زي 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 بتكلف جزء صغير من النماذج المتقدمة زي GPT-5.5 وGPT-5.4 وClaude Fable 5 وClaude Opus 4.8 وClaude Sonnet 4.6 وGemini 3.1 Pro وGrok 4.3، وممكن تأدي المهمة بكفاءة كافية لمعظم حالات الاستخدام زي التصنيف والتلخيص البسيط والإجابة على أسئلة متكررة. كمان ممكن تستكشف النماذج مفتوحة المصدر زي Llama 4 وMistral Small 4 وDeepSeek V4 وGroq لتشغيلها على سيرفراتك وتوفير تكاليف الـ API بالكامل — وده مهم جدًا لميزانيات الستارت أبز المصرية.
- فعّل التخزين المؤقت (Prompt Caching). Anthropic وOpenAI بيقدموا خصومات توصل لـ 90% على التوكنات المخزنة مؤقتًا. لو الـ prompt بتاع النظام ثابت عبر الطلبات، التخزين المؤقت هيوفرلك آلاف الجنيهات في الشهر.
- قلّص حجم السياق. ابعت بس المعلومات الضرورية في كل طلب. استخراج البيانات المهمة الأول وتضمينها بدل ما تبعت مستندات كاملة بيقلل التوكنات بشكل كبير ويوفر فلوس.
- انتبه لتكلفة العربي الإضافية. النصوص العربية بتستهلك توكنات أكتر بنسبة 70-130% من الإنجليزي. لو ممكن، عالج البيانات الوسيطة بالإنجليزي وترجم بس المدخلات والمخرجات النهائية للمستخدم.
- استخدم نظام التوجيه الذكي (Routing). وجّه الطلبات البسيطة للنماذج الرخيصة والطلبات المعقدة بس للنماذج الكبيرة. نموذج صغير ممكن يصنّف الطلب الأول وبعدين يختار النموذج المناسب — ده بيوفر 40-60% من التكلفة.
- راقب استهلاكك يوميًا. حط حدود للإنفاق (spending limits) في لوحة التحكم وفعّل التنبيهات. مطور واحد نسي حلقة تكرار غلط ممكن يستهلك ميزانية شهر كامل في ساعات — ومع سعر الدولار 52 جنيه، الخسارة بتكون مؤلمة.
- قارن الأسعار بانتظام. قوائم نماذج الذكاء الاصطناعي وأسعارها بتتغير باستمرار — OpenAI سحبت عائلات كاملة من قائمة أسعارها القياسية خلال شهور، وDeepSeek دمجت V3.2 وR1 في عائلة V4. مراجعة الأسعار كل شهر ممكن يكشف فرص توفير كبيرة، خصوصًا إن سعر الصرف كمان بيتغير.
الأسئلة الشائعة عن حساب تكلفة التوكنات
كم توكن بتساوي الكلمة الواحدة بالعربي؟
ليه توكنات الإخراج أغلى من توكنات الإدخال؟
إيه أرخص نموذج ذكاء اصطناعي للمطورين المصريين في 2026؟
كم بتكلف مكالمة API واحدة لنموذج GPT-5.4 بالجنيه المصري؟
هل اشتراك ChatGPT Plus أوفر من API في مصر؟
إيه الفرق في التكلفة بين GPT-5.4 وClaude Sonnet وGemini Pro؟
إزاي أقلل تكلفة معالجة النصوص العربية عبر API؟
إيه هو حد السياق (Context Window) وليه بيأثر على التكلفة؟
إيه الفرق بين مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسيين؟
إيه أحسن نموذج ذكاء اصطناعي لكل نوع من المهام؟
GPT-5.6 Sol بيكلف كام لكل مليون توكن؟
Claude Opus 5 بيكلف كام؟ وهو أرخص من GPT-5.6 Sol؟
الموديل الجديد بنفس السعر بيكلف نفس المبلغ فعلاً؟
المصطلحات الأساسية
توكن (Token)
الوحدة الأساسية لقياس النصوص في نماذج اللغة الكبيرة. بيمثل جزء من كلمة أو كلمة كاملة أو علامة ترقيم، وبيتستخدم لحساب تكلفة الاستخدام وحد السياق.
واجهة برمجة التطبيقات (API)
واجهة بتسمح للمطورين يتصلوا بنماذج الذكاء الاصطناعي برمجيًا ويبعتوا طلبات ويستقبلوا ردود. الدفع بيكون حسب عدد التوكنات المعالجة، والأسعار بالدولار بتتحول للجنيه المصري حسب سعر الصرف.
نموذج اللغة الكبير (LLM)
نموذج ذكاء اصطناعي مدرّب على كميات ضخمة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها. أمثلة: GPT-5.5 وGPT-5.4 من OpenAI، وClaude Fable 5 وClaude Opus 4.8 من Anthropic، وGemini 3.1 Pro من Google، وGrok 4.3 من xAI، وDeepSeek V4، وMistral Large 3، وLlama 4 من Meta.
حد السياق (Context Window)
الحد الأقصى لعدد التوكنات اللي النموذج يقدر يعالجها في طلب واحد. بيتراوح من 128,000 توكن في بعض النماذج لحد مليون توكن أو أكتر — Claude Fable 5 وClaude Opus 4.8 وClaude Sonnet 4.6 بيدعموا مليون توكن بالسعر القياسي، وGrok 4.3 وDeepSeek V4 وGemini 2.5 Pro بيدعموا مليون توكن كمان.
المُرمِّز (Tokenizer)
الخوارزمية اللي بتقسم النص لتوكنات قبل ما يتبعت للنموذج. أشهرها tiktoken من OpenAI وSentencePiece المستخدم في نماذج تانية. أداء المُرمِّز بيختلف حسب اللغة — العربي بياخد توكنات أكتر من الإنجليزي.
التخزين المؤقت للسياق (Prompt Caching)
تقنية بتحفظ التوكنات المتكررة بين الطلبات (زي prompt النظام) لإعادة استخدامها بتكلفة مخفضة توصل لـ 90%. متاحة عند Anthropic وOpenAI وبتوفر فلوس كتير للتطبيقات اللي بتبعت نفس السياق كل مرة.
سعر لكل مليون توكن (Cost per Million Tokens)
وحدة التسعير القياسية لواجهات API لنماذج الذكاء الاصطناعي. الأسعار مقسمة لسعر إدخال (أرخص) وسعر إخراج (أغلى بـ 3-5 أضعاف). الأسعار بالدولار ولازم تتحسب بالجنيه المصري حسب سعر الصرف الحالي.