حاسبة تكلفة رموز الذكاء الاصطناعي

صُممت حاسبة تكلفة رموز الذكاء الاصطناعي من أجل تقدير حجم طلب الذكاء الاصطناعي والإدخال المخزّن وملاءمة السياق وتكلفة المزوّد قبل إرسال طلب واحد أو حجم عمل متكرر.

المدخلات: نص الطلب أو ملف نصي محلي وإعداد حجم العمل والمزوّد والنموذج ورموز الإخراج المتوقعة ونسبة الإدخال المخزّن وفترة الاستخدام وعدد الطلبات. الناتج: عدد إدخال بعدّاد الرموز أو بالتقدير وإجمالي الرموز وحالة السياق وتفصيل تكلفة الإدخال المخزّن وغير المخزّن وتكلفة الطلب والفترة ومقارنة النماذج الاختيارية.

تستخدم نصوص OpenAI عدّاد o200k يُحمّل داخل المتصفح، بينما تستخدم بقية النماذج تقديراً معلماً يعتمد على الأحرف؛ ثم تطبق أسعار الإدخال والتخزين والإخراج لكل مليون على عدد الطلبات المحدد.

تحقق من حالة عدّاد الرموز وتحذير السياق وتاريخ التحقق من الأسعار ومصدر المزوّد، واستخدم الأسعار المخصصة عندما يختلف السعر الرسمي أو المتفق عليه.

استخدمها عند فحص ما إذا كان سياق RAG طويل أو دورة وكيل برمجي يناسب نافذة السياق ومعرفة تكلفة التشغيل اليومية أو الشهرية.

يناسب سير العمل بناة الذكاء الاصطناعي ومهندسو الطلبات والمسوقون وفرق التوثيق ومالكو المنتجات.

قد يضيف تنسيق رسائل المزوّد رموزاً، كما أن أعداد النماذج غير التابعة لـ OpenAI تقديرية، وقد تتغير الأسعار أو حدود السياق بعد تاريخ التحقق المعروض.

من الأخطاء الشائعة تجاهل الإدخال المخزّن أو حساب طلب واحد فقط عند تخطيط وكيل أو دفعة أو سير عمل شهري.

تُقاس نصوص الطلب والملفات المحلية المحددة داخل المتصفح ولا يتم استدعاء أي API للذكاء الاصطناعي.

ولسير عمل أشمل، استخدم عدّاد الكلمات أو محرر Markdown لفحص المادة وتقليلها قبل التقدير، ثم قارن النماذج باستخدام افتراضات حجم العمل نفسها.

إذا كانت النتيجة مهمة لاحقاً، انسخ التقدير مع النموذج ونسخة الطلب وعدد الطلبات وافتراض التخزين وتاريخ التحقق من الأسعار عند تخطيط أعمال متكررة.