أعلنت شركة OpenAI عن تحديث جديد لأسعار وأداء عائلة نماذج GPT-5.6، يتضمن تخفيضًا كبيرًا في تكلفة استخدام نموذجي Luna وTerra، إلى جانب إطلاق وضع معالجة أسرع لنموذج Sol داخل واجهة البرمجة API.
وتهدف التغييرات الجديدة إلى جعل تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء القادرين على تنفيذ المهام متعددة الخطوات أكثر اقتصادية، خصوصًا للشركات والمطورين الذين يعالجون أعدادًا كبيرة من الطلبات بصورة يومية.
خفض سعر GPT-5.6 Luna بنسبة 80%
أوضحت OpenAI أن سعر GPT-5.6 Luna انخفض بنسبة 80% بدءًا من 30 يوليو 2026، ليصبح النموذج الأسرع والأقل تكلفة ضمن عائلة GPT-5.6.
ويبلغ السعر الجديد 0.20 دولار لكل مليون رمز إدخال، و1.20 دولار لكل مليون رمز إخراج عبر واجهة OpenAI API.
ويستهدف Luna المهام التي تحتاج إلى سرعة مرتفعة وتكلفة منخفضة، مثل معالجة الطلبات المتكررة، وتصنيف البيانات، وكتابة الردود، واستخدام الأدوات، وتنفيذ خطوات محددة داخل تدفقات العمل الآلية.
تخفيض سعر GPT-5.6 Terra بنسبة 20%
شمل التحديث أيضًا نموذج GPT-5.6 Terra، الذي تصفه الشركة بأنه نموذج متوازن للاستخدامات اليومية، إذ انخفض سعره بنسبة 20%.
وأصبح سعر Terra عبر واجهة API يبلغ دولارين لكل مليون رمز إدخال، و12 دولارًا لكل مليون رمز إخراج.
ويمكن استخدام النموذج في مهام مثل البحث داخل مساحات العمل، وتحليل المستندات، وإنشاء المحتوى، والإجابة عن الأسئلة، وتنفيذ مهام محددة تحتاج إلى توازن بين الجودة وسرعة الاستجابة والتكلفة.
الأسعار الجديدة لنماذج GPT-5.6
- GPT-5.6 Luna: 0.20 دولار لكل مليون رمز إدخال، و1.20 دولار لكل مليون رمز إخراج.
- GPT-5.6 Terra: دولاران لكل مليون رمز إدخال، و12 دولارًا لكل مليون رمز إخراج.
- GPT-5.6 Sol: بقي سعره الأساسي دون تغيير.
وذكرت OpenAI أن أسعار اشتراكات ChatGPT وCodex وميزانيات الاستخدام الأساسية لم تتغير، إلا أن استخدام Terra وLuna سيستهلك عددًا أقل من أرصدة الاستخدام ضمن الخطط المدفوعة.
إطلاق Fast mode لنموذج GPT-5.6 Sol
إلى جانب تخفيض الأسعار، قدمت الشركة وضعًا جديدًا يحمل اسم Fast mode داخل واجهة API، ليحل محل خدمة Priority Processing السابقة.
ويمنح الوضع الجديد مستخدمي GPT-5.6 Sol سرعة معالجة تصل إلى 2.5 ضعف سرعة المعالجة القياسية، مقابل تكلفة تعادل ضعفي سعر الوضع العادي، مع بقاء مستوى ذكاء النموذج وقدراته دون تغيير.
وقد يكون هذا الخيار مناسبًا للمهام التي تمثل فيها سرعة الاستجابة عاملًا حاسمًا، مثل الوكلاء التفاعليين، وتطبيقات البرمجة الفورية، وخدمات العملاء، والأنظمة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات خلال وقت قصير.
ماذا يحدث للطلبات التي تستخدم Priority Processing؟
أكدت OpenAI أن الطلبات الحالية التي تحمل وسم priority ستواصل العمل بصورة طبيعية، لكنها ستنتقل تلقائيًا إلى Fast mode، ما يمنح المطورين توافقًا خلفيًا دون الحاجة إلى تعديل تطبيقاتهم فورًا.
كما يتوافق Fast mode داخل واجهة API مع خيار /fast المتوفر في
Codex، بهدف توحيد تجربة المعالجة السريعة بين أدوات الشركة المختلفة.
لماذا تخفض OpenAI أسعار نماذجها؟
أوضحت الشركة أن التخفيضات جاءت نتيجة تحسين عدد من الطبقات التي تشارك في تشغيل النماذج، بما في ذلك بنية النماذج، وأنظمة الاستدلال، وإدارة السياق، وتوجيه الطلبات، والبرمجيات التي تولد الرموز.
وتسمح هذه التحسينات للنماذج بإنجاز المزيد من العمل باستخدام الموارد الحاسوبية نفسها، مع تقليل الوقت وعدد الرموز والتكلفة المطلوبة للوصول إلى النتيجة.
ووفقًا لـOpenAI، ساعد GPT-5.6 Sol فرقها التقنية، ضمن عملية يقودها البشر، على تحسين بعض البرمجيات المستخدمة لتشغيل النماذج، ما ساهم في خفض تكلفة تقديم الخدمة من البداية إلى النهاية بنسبة 20%.
وأضافت الشركة أن تجارب أخرى حسنت كفاءة توليد الرموز بأكثر من 15%، وهو ما انعكس على قدرتها على تقديم أسعار أقل وسرعات أعلى.
التركيز على تكلفة النتيجة بدل سعر الرمز
ترى OpenAI أن مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على سعر الرموز وحده لا تقدم صورة كاملة عن التكلفة الحقيقية.
فقد يكون النموذج الأعلى سعرًا أكثر اقتصادية في بعض الحالات إذا استطاع إكمال المهمة بصورة صحيحة من المحاولة الأولى، بينما قد يحتاج النموذج الأرخص إلى محاولات متكررة أو مراجعة بشرية إضافية.
لذلك تشجع الشركة المؤسسات على تقييم تكلفة النتيجة النهائية، بما يشمل وقت التنفيذ، وعدد المحاولات، والأخطاء، والحاجة إلى التدخل البشري، وليس تكلفة رمز الإدخال أو الإخراج فقط.
استخدام أكثر من نموذج داخل المهمة الواحدة
تروج OpenAI لفكرة توزيع مراحل العمل بين أكثر من نموذج، بحيث يتولى كل نموذج المرحلة التي تتناسب مع مستوى ذكائه وسرعته وتكلفته.
ففي مشروع برمجي، على سبيل المثال، يمكن استخدام GPT-5.6 Sol لتحليل المشكلة ووضع الخطة وحل حالات عدم اليقين، ثم استخدام Luna لتنفيذ التغييرات المحددة، وكتابة الاختبارات، وتشغيلها، ومراجعة النتائج.
ويمكن لهذه الطريقة أن تمنح الشركات جودة مرتفعة في المراحل المعقدة، مع الحفاظ على تكلفة منخفضة في الخطوات الروتينية والمتكررة.
توسيع استخدام الوكلاء الذكيين
لا يقتصر GPT-5.6 Luna على توليد النصوص القصيرة، إذ يستطيع استخدام الأدوات وتنفيذ تدفقات عمل تتكون من عدة خطوات، وهو ما يجعله مناسبًا للوكلاء الذكيين الذين يعملون بصورة مستمرة في الخلفية.
وقد تشمل الاستخدامات الممكنة فرز رسائل العملاء، وتحليل المستندات، واستخراج البيانات، وتحديث السجلات، وتنفيذ اختبارات برمجية، وتصنيف المحتوى، وإعداد تقارير تلقائية.
ويساعد انخفاض التكلفة في جعل تشغيل هذه الوكلاء على نطاق واسع أكثر واقعية، خصوصًا عندما تتطلب كل مهمة عددًا كبيرًا من الطلبات واستدعاءات الأدوات.
أثر التخفيضات على المطورين
تمنح الأسعار الجديدة المطورين مساحة أكبر لتجربة تطبيقات كانت مكلفة عند تشغيلها باستخدام نماذج أكثر سعرًا، خاصة التطبيقات التي تعتمد على المعالجة المستمرة أو عدد كبير من المستخدمين.
ويمكن للمطورين الآن تخصيص النماذج بحسب طبيعة كل مهمة، واستخدام Luna للعمليات السريعة والمتكررة، وTerra للأعمال اليومية المتوازنة، وSol للمهام المعقدة التي تحتاج إلى مستوى أعلى من الاستدلال.
كما يتيح Fast mode خيارًا إضافيًا للتطبيقات التي تحتاج إلى تقليل زمن الانتظار حتى لو أدى ذلك إلى رفع تكلفة الطلب.
أثر التحديث على الشركات
قد تستفيد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة كميات كبيرة من المستندات أو تصنيف المحادثات أو أتمتة الأعمال الداخلية من انخفاض تكلفة Luna وTerra.
ويمكن أن تصبح بعض المهام التي كانت محدودة بسبب الميزانية قابلة للتشغيل على مستوى المؤسسة بأكملها، بدل حصرها في تجربة صغيرة أو قسم واحد.
ومع ذلك، ستظل المؤسسات بحاجة إلى إجراء اختبارات داخلية للتأكد من أن النموذج المختار يحقق مستوى الجودة المطلوب، لأن أقل سعر لا يعني بالضرورة أفضل نتيجة لكل استخدام.
هل تغير الأسعار المنافسة بين شركات الذكاء الاصطناعي؟
أصبحت كفاءة التكلفة من أهم محاور المنافسة بين شركات الذكاء الاصطناعي، بعد أن كانت المنافسة تركز بدرجة أكبر على حجم النموذج ونتائجه في الاختبارات.
ومع توسع استخدام الوكلاء والأنظمة الآلية، أصبحت تكلفة تشغيل ملايين الطلبات عاملًا أساسيًا في اختيار النموذج، خصوصًا للشركات التي تبحث عن بناء منتجات تحقق أرباحًا مستدامة.
وقد يدفع خفض أسعار GPT-5.6 الشركات المنافسة إلى تحسين نماذجها أو مراجعة أسعارها، خاصة في فئة النماذج السريعة المخصصة للمهام ذات الحجم الكبير.
توفر النماذج بعد التحديث
يظل GPT-5.6 Terra وGPT-5.6 Luna متاحين في ChatGPT Work وCodex وواجهة OpenAI API.
ووفقًا للشركة، يستطيع مستخدمو الخطتين المجانية وGo الوصول إلى Terra، بينما يمكن لمستخدمي Plus وPro وBusiness وEnterprise الاختيار بين Terra وLuna.
أما GPT-5.6 Sol فيبقى موجهًا للمهام التي تحتاج إلى قدرات أعلى، مع إمكانية استخدام Fast mode عند الحاجة إلى استجابة أسرع.
ما الذي ينبغي على المطورين مراجعته؟
- مقارنة تكلفة المهمة الكاملة قبل الأسعار الجديدة وبعدها.
- اختبار جودة Luna في المهام المتكررة وعالية الحجم.
- تقييم Terra في تطبيقات العمل اليومية وتحليل المستندات.
- استخدام Sol فقط عندما تضيف قدراته قيمة واضحة للنتيجة.
- تجربة Fast mode في الحالات الحساسة لزمن الاستجابة.
- متابعة عدد الرموز والمحاولات والأخطاء بدل مراقبة السعر فقط.
- توزيع مراحل الوكيل الذكي بين أكثر من نموذج عند الحاجة.
الخاتمة
يمثل خفض أسعار GPT-5.6 Luna بنسبة 80% وTerra بنسبة 20% خطوة مهمة في محاولة OpenAI جعل تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء أكثر قابلية للتوسع من الناحية الاقتصادية.
وفي الوقت نفسه، يمنح Fast mode لنموذج Sol المطورين خيارًا أسرع للمهام التي تحتاج إلى استجابة فورية، دون تغيير مستوى قدرات النموذج، وإن كان ذلك مقابل تكلفة أعلى من المعالجة القياسية.
وتوضح التحديثات أن المنافسة المقبلة لن تعتمد فقط على النموذج الأكثر ذكاءً، بل على النموذج الذي يحقق أفضل نتيجة بأقل وقت وتكلفة وموارد ممكنة.
