أي نموذج GPT تختار: Sol أم Astra أم Luna؟

استخدم Sol في أغلب عملك: تصفه OpenAI بأنه قريب من Astra في المهام المعقدة، بخُمس سعر Astra لكل توكن إدخال وإخراج. وانتقل إلى Astra في أصعب مسائل التفكير والبرمجة والعمل المهني. واستخدم Luna في المهام المحددة كثيرة الطلبات، حين تكون السرعة والسعر المنخفض أهم ما تحتاج إليه.

أي نموذج GPT يناسب أي مهمة؟#

تتدرج نماذج GPT الحالية من OpenAI بين السرعة والقدرة: Luna الأسرع والأقل سعرًا، وSol في الوسط، وAstra الأقدر. ويعتمد هذا الجدول على وصف OpenAI نفسها في دليل أحدث نماذجها:

وتقدم OpenAI أيضًا نموذج Terra، وهو نموذج سريع للاستدلال البصري والتحكم في الحاسوب، نتناوله في الأسئلة الشائعة. وباختصار: ابدأ بـ Sol، وانتقل إلى Astra حين تحتاج المهمة إلى أكثر، وإلى Luna في الأعمال التي تكررها مرات كثيرة.

نماذج GPT المتاحة لك اليوم#

تأتي هذه القائمة من كتالوجنا المباشر، فتعرض النسخ الحالية وسعرنا لكل مليون توكن:

وإذا ظهرت نسختان من Sol، فالنسخة ذات الرقم الأعلى هي الأحدث. وتبقى النسخ الأقدم في صفحة النماذج للكود الذي ما زال يستخدمها.

Sol: نموذج أغلب العمل#

تصف OpenAI نموذج Sol بأنه يوازن بين السرعة والتكلفة والذكاء، ويقدم أداءً قريبًا من Astra بتكلفة أقل في البرمجة المعقدة والعمل المهني. لذلك فهو نقطة البداية المنطقية للبرمجة، والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات، والكتابة، وتحليل البيانات.

يدعم Sol خمسة مستويات لجهد التفكير: low وmedium (الافتراضي) وhigh وxhigh وmax. وإذا كنت تستخدم النسخة الأقدم من Sol، فإن OpenAI تطلب منك مراجعة إرشادات الانتقال قبل التبديل، لأن النسختين لا تقبلان الإعدادات نفسها. فالنسخة الأقدم مثلًا تقبل المستوى none، والأحدث لا تقبله.

Astra: لأصعب الأعمال#

Astra أقدر نماذج OpenAI. وتذكر OpenAI أنه يحقق أفضل النتائج الحالية في التحكم في الحاسوب، والتصفح، وهندسة البرمجيات، والعلوم، والعمل المهني، وأنه يستطيع تنفيذ أعمال متعددة الخطوات عبر الكود والمتصفحات والبرامج المهنية. ويدعم مستويات الجهد من low إلى max، دون المستوى none.

يكلّف Astra خمسة أضعاف سعر Sol لكل توكن إدخال وإخراج، وعشرة أضعافه لكل توكن مخزّن. وحجة OpenAI لصالحه أنه يحتاج إلى توكنات أقل: ففي تقييماتها حقق Astra نتائج أقوى بعدد أقل كثيرًا من توكنات الإخراج، وكانت تكلفته التقديرية لكل مهمة أقل من النماذج السابقة رغم سعره الأعلى لكل توكن. لكن هذه المقارنة مع النماذج السابقة، لا مع نسخة Sol الأحدث، فجرّب Astra على مهامك قبل أن تدفع سعره في العمل المعتاد.

Luna: للأعمال السريعة كثيرة الطلبات#

تصف OpenAI نموذج Luna بأنه أسرع نماذجها الحالية وأقلها تكلفة، وبأنه قوي الأداء في المهام المحددة كثيرة الطلبات. والمقصود هنا الأعمال التي تتكرر مرات كثيرة: فرز تذاكر الدعم، واستخراج الحقول من المستندات، ووسم المحتوى، والإجابات القصيرة داخل التطبيقات. ويكلّف Luna جزءًا من عشرين من سعر Sol لكل توكن غير مخزّن، فيناسب العمل الذي تشغّله آلاف المرات في اليوم.

يدعم Luna كل مستويات الجهد من none إلى max، والافتراضي medium. ومع none يجيب دون خطوة تفكير، وهو الخيار الأسرع. وهناك حد ينبغي أن تعرفه: في Chat Completions لا يدعم Luna استدعاء الدوال إلا حين تكون قيمة reasoning_effort هي none. فإذا احتاج تطبيقك إلى استدعاء الأدوات بمستوى جهد أعلى، فاستخدم Responses API.

جرّب مستوى جهد مختلفًا قبل نموذج مختلف#

يحدد الجهد مقدار ما يفكر فيه النموذج قبل أن يجيب. وتقول وثائق Codex إن الجهد الأعلى قد يحسّن النتائج في المهام المعقدة، لكنه يستغرق وقتًا أطول ويستهلك توكنات أكثر، وتنصح بالبدء بالجهد الافتراضي ورفعه حين تحتاج المهمة إلى تخطيط أو تحليل أعمق.

لذلك قبل أن تنتقل من Sol إلى Astra، جرّب Sol بالمستوى high أو xhigh. وقبل أن تنتقل من Sol إلى Luna، جرّب Sol بالمستوى low. وفي الـ API تضبطه بالحقل reasoning.effort في Responses، أو reasoning_effort في Chat Completions. وفي Codex يتيح لك الأمر /model تغيير النموذج أو مستوى جهده.

كم تكلّف مهمة حقيقية على كل نموذج؟#

تحافظ أسعارنا لنماذج GPT على الفروق نفسها التي في قائمة OpenAI: فبأسعارنا أيضًا يكلّف Astra خمسة أضعاف Sol لكل توكن إدخال وإخراج، ويكلّف Luna جزءًا من عشرين من سعر Sol لكل توكن غير مخزّن. وتعرض القائمة أعلاه سعرنا لكل نموذج.

استخدم كل النماذج المسعّرة بالتوكن عبر الـ API بسعر أقل من سعرها الرسمي بنسبة ⁦70%⁩.

وهناك ثلاث قواعد في أسعار OpenAI، راجعناها في 2026-11-01، تغيّر تكلفة المهمة الحقيقية:

• يُحاسب الإدخال المخزّن بجزء من سعر الإدخال: 5% في Sol، و10% في Astra وLuna. وفي المحادثة الطويلة أو حلقة الوكيل يتكرر أغلب الإدخال، فيحدد التخزين المؤقت جزءًا كبيرًا من الفاتورة.
• الطلب الذي يتجاوز 272,000 توكن إدخال يُحاسب بضعف سعر الإدخال والتخزين، و1.5 ضعف سعر الإخراج، على الطلب كله. وتتبع أسعارنا قاعدة الطلبات الطويلة نفسها.
• تحاسب OpenAI على الكتابة في التخزين المؤقت بـ 1.25 ضعف سعر الإدخال.

لذلك قارن تكلفة المهمة المكتملة، لا سعر التوكن. فالنموذج الذي يحتاج إلى ثلاث محاولات قد يكلّف أكثر من نموذج ينجزها من المرة الأولى، والجلسة الطويلة المخزّنة تكلّف أقل مما يوحي به عدد توكناتها الخام. ولكل نموذج تخزينه المؤقت الخاص، فإذا غيّرت النموذج في منتصف المهمة، يقرأ الطلب التالي المحادثة كلها من جديد دون الاستفادة من التخزين (التخزين المؤقت).

وإذا كنت تستخدم نماذج GPT ساعات كل يوم، فقد يكلّفك الاشتراك أقل من الدفع لكل توكن. ويقارن دليل اشتراك AI أم API بين الطريقين.

كيف تختار النموذج في Codex؟#

لاستخدام Codex بمفتاح من 5abeer، أضف مزوّدًا إلى ملف إعدادات Codex، واحفظ مفتاحك في متغير بيئة:

model = "gpt-6.1-sol"
model_provider = "khabeer"

[model_providers.khabeer]
name = "5abeer"
base_url = "https://api.5abeer.ai/v1"
env_key = "KHABEER_API_KEY"
wire_api = "responses"

ويستخدم Codex عنوان أساس OpenAI من هذه القائمة:

ولتغيير النموذج، تذكر وثائق Codex ثلاث طرق:

1. الأمر /model أثناء الجلسة، لتغيير النموذج أو ضبط مستوى الجهد
2. الخيار codex --model <model-id>، أو اختصاره -m، عند تشغيل Codex
3. الأمر codex exec -m <model-id> "<task>" لمهمة واحدة دون جلسة تفاعلية

ولتثبيت نموذج في كل الجلسات، غيّر قيمة model في ملف الإعدادات. وقد يحتاج النموذج الجديد إلى نسخة حديثة من Codex، فحدّث Codex إذا لم يتعرف على نموذج. والإعداد الكامل في إعداد Codex CLI، ويشرح دليل Codex CLI بمفتاح API متى يكون المفتاح أفضل من الاشتراك.

كيف تغيّر النموذج في الكود الخاص بك؟#

في الـ API، النموذج حقل واحد في الطلب. ويبقى عنوان الأساس والمفتاح كما هما مع كل نماذج GPT، فيستطيع كودك أن يرسل الطلبات المعتادة إلى Luna أو Sol، والأصعب إلى Astra. ويُحاسب كل طلب بحسب نموذجه وعدد توكناته.

متوافق مع OpenAI: غيّر العنوان الأساسي واحتفظ بالكود نفسه.

وفي ملاحظات الانتقال من OpenAI تفصيلان مهمان عند التبديل:

• استدعاء الأدوات مع Astra ونسخة Sol الأحدث يحتاج إلى Responses API. ويعمل النموذجان أيضًا على Chat Completions، لكن دون استدعاء الأدوات.
• حين لا يكون مستوى الجهد none، احذف temperature وtop_p وtop_logprobs من طلباتك.

صيغة الطلب كاملة في Responses، وأسعار كل نماذج GPT في OpenAI API.

أسئلة شائعة#

ما أفضل نموذج GPT للبرمجة؟#

Sol لأغلب البرمجة: تصفه OpenAI بأنه قريب من Astra في البرمجة المعقدة، بخُمس السعر لكل توكن. وAstra لأصعب المسائل ولعمل الوكلاء الطويل متعدد الخطوات. وLuna للتعديلات الصغيرة المتكررة على نطاق واسع.

هل Astra أفضل من Sol دائمًا؟#

لا. Astra أقوى في أصعب الأعمال، لكن OpenAI تضع Sol قريبًا منه في المهام المعقدة. جرّب Sol بمستوى جهد أعلى قبل أن تدفع خمسة أضعاف السعر لكل توكن.

هل يكفي Luna لتطبيقي؟#

صُمّم Luna للمهام المحددة المتكررة، مثل التصنيف واستخراج البيانات والإجابات القصيرة. أما التفكير الطويل والتعديلات الكبيرة على الكود فاستخدم لها Sol. وجرّب النموذجين على عينات حقيقية قبل أن تقرر.

وماذا عن Terra؟#

Terra نموذج سريع وفعّال من OpenAI للاستدلال البصري، والتحكم الدقيق في الحاسوب، والكتابة الواضحة الطبيعية. راجع صفحة النماذج لتعرف نسخ Terra المتاحة في 5abeer اليوم.

هل أستطيع تغيير النموذج في منتصف المحادثة؟#

نعم، بالأمر /model في Codex أو بالحقل model في كودك. لكن الطلب التالي بعد التغيير لا يستفيد من التخزين المؤقت على النموذج الجديد، فيكلّف أكثر. غيّر النموذج بين المهام، لا داخل المهمة الواحدة.

هل النموذج الأرخص يعني دائمًا مهمة أرخص؟#

ليس دائمًا. النموذج الأرخص الذي يحتاج إلى عدة محاولات أو إصلاحات أكثر قد يكلّف أكثر من نموذج أقوى ينجز المهمة من المرة الأولى. قارن تكلفة المهمة المكتملة، لا سعر التوكن وحده.

ابدأ#

هل تقارن بين GPT وClaude؟ يتناول دليل أي نموذج Claude تختار نماذج Sonnet وOpus وFable بالطريقة نفسها. أو أنشئ مفتاحًا وجرّب نماذج GPT الثلاثة على مهامك أنت.

المصادر#

راجعناها في 2026-11-01:

• OpenAI: Using the latest model
• OpenAI: API pricing
• وثائق Codex: Models