كيفية تقليل تكاليف API للذكاء الاصطناعي بنسبة 30% دون تغيير النماذج

معظم الفرق تدفع مبالغ زائدة مقابل مكالمات API للذكاء الاصطناعي. ليس لأنهم اختاروا النموذج الخطأ، بل لأنهم يتجاهلون ثلاث تحسينات تتطلب تغييرات برمجية بسيطة: تخزين الاستدعاءات (prompt caching)، التوجيه الذكي للنماذج، والمعالجة الدُفعية.

إليكم تفصيل كل تقنية مع أرقام حقيقية.

1. تخزين الاستدعاءات: أكبر فائدة

إذا كان تطبيقك يرسل نفس الاستدعاء النظامي مع كل طلب، فأنت تدفع السعر الكامل مقابل التوكنات التي قام المزود بمعالجتها مسبقًا.

كيف تعمل

تقوم OpenAI بتخزين الاستدعاءات تلقائيًا للمدخلات التي تزيد عن 1,024 توكن. التوكنات المخزنة تكلف 50% من السعر القياسي للمدخلات. لا تحتاج إلى تغيير أي شيء في كودك.

تستخدم Anthropic التخزين الصريح عبر نقاط توقف cache_control. تكلفة الكتابة أعلى بنسبة 25% من المدخلات القياسية، لكن تكلفة القراءة أقل بنسبة 90%. مدة صلاحية التخزين (TTL) هي 5 دقائق، ويتم تمديدها مع كل استخدام.

الحسابات

خذ مثال بوت دعم العملاء النموذجي:

• استدعاء النظام: 2,000 توكن
• رسالة المستخدم: متوسط 200 توكن
• 5,000 طلب يوميًا باستخدام Claude Sonnet 4.6

بدون التخزين:

تكلفة الإدخال اليومية = 5,000 × 2,200 توكن × $3.00/1M = $33.00

مع تخزين استدعاءات Anthropic (بافتراض معدل نجاح التخزين 95%):

كتابة التخزين: 250 × 2,200 × $3.75/1M = $2.06
قراءة التخزين:  4,750 × 2,200 × $0.30/1M = $3.14
توكنات المستخدم:  5,000 × 200 × $3.00/1M = $3.00
الإجمالي اليومي = $8.20 (توفير 75% على تكاليف الإدخال)

التنفيذ

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc"
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "You are a customer support agent for Acme Corp...",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # هذا يُمكّن التخزين
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
)

# تحقق من أداء التخزين في رؤوس الاستجابة
# cache_creation_input_tokens مقابل cache_read_input_tokens

بالنسبة لنماذج OpenAI، التخزين تلقائي. فقط تأكد من أن استدعاءاتك تتجاوز 1,024 توكن وحافظ على الثابت في البداية متسقًا عبر الطلبات.

2. التوجيه الذكي للنماذج: استخدم النموذج المناسب لكل مهمة

ليس كل طلب يحتاج إلى أغلى نموذج لديك. مهمة تصنيف يمكن لـ GPT-4.1 التعامل معها بتكلفة $2.00/1M توكنات إدخال تعمل بنفس الكفاءة مع GPT-4.1-mini بتكلفة $0.40/1M، أي تقليل التكلفة بمقدار 5 مرات.

استراتيجية التوجيه

نوع المهمة	النموذج الموصى به	تكلفة الإدخال/1M
التفكير المعقد	Claude Opus 4.6 / GPT-4.1	$5.00 / $2.00
الدردشة العامة	Claude Sonnet 4.6 / GPT-4.1	$3.00 / $2.00
التصنيف، الاستخراج	GPT-4.1-mini / Claude Haiku 4.5	$0.40 / $1.00
التضمينات	text-embedding-3-small	$0.02
التنسيق البسيط	DeepSeek V3	$0.28

التنفيذ

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

def route_request(task_type: str, messages: list) -> str:
    """اختر أرخص نموذج يتعامل مع هذه المهمة بشكل جيد."""
    model_map = {
        "classification": "gpt-4.1-mini",
        "extraction": "gpt-4.1-mini",
        "summarization": "gpt-4.1-mini",
        "complex_reasoning": "gpt-4.1",
        "creative_writing": "claude-sonnet-4-6",
        "code_generation": "claude-sonnet-4-6",
    }
    model = model_map.get(task_type, "gpt-4.1-mini")

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content

التوفير الحقيقي

مساعد برمجة يوجه 60% من الطلبات (التدقيق، التنسيق، الإكمالات البسيطة) إلى GPT-4.1-mini و40% (الهندسة، التصحيح) إلى Claude Sonnet 4.6:

قبل (كلها Claude Sonnet 4.6):
  1,000 طلب/يوم × 3K إدخال × $3.00/1M = $9.00/يوم

بعد (تقسيم 60/40):
  600 طلب × 3K × $0.40/1M = $0.72/يوم (mini)
  400 طلب × 3K × $3.00/1M = $3.60/يوم (sonnet)
  الإجمالي = $4.32/يوم (توفير 52%)

3. المعالجة الدُفعية: أسعار أقل للعمل غير العاجل

تقدم OpenAI واجهة Batch API مع خصم 50% على توكنات الإدخال والإخراج. المقابل: يتم تسليم النتائج خلال 24 ساعة بدلاً من الوقت الحقيقي.

المرشحون الجيدون للمعالجة الدُفعية:

• توليد المحتوى الليلي
• تصنيف الوثائق بالجملة
• وضع علامات على مجموعات البيانات
• توليد التقارير المجدولة

# إنشاء ملف دفعية (بتنسيق JSONL)
import json

requests = []
for i, doc in enumerate(documents):
    requests.append({
        "custom_id": f"doc-{i}",
        "method": "POST",
        "url": "/v1/chat/completions",
        "body": {
            "model": "gpt-4.1-mini",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "Classify this document..."},
                {"role": "user", "content": doc}
            ]
        }
    })

# كتابة ملف JSONL
with open("batch_input.jsonl", "w") as f:
    for req in requests:
        f.write(json.dumps(req) + "\n")

# إرسال الدفعية
batch_file = client.files.create(file=open("batch_input.jsonl", "rb"), purpose="batch")
batch = client.batches.create(input_file_id=batch_file.id, endpoint="/v1/chat/completions", completion_window="24h")

4. مكافأة: تقليل عدد التوكنات

قبل تحسين مستوى API، تحقق مما إذا كنت ترسل عدد توكنات أكثر من اللازم.

الهدر الشائع:

• استدعاءات نظامية مطولة تكرر تعليمات يتبعها النموذج بالفعل
• إدراج كامل سجل المحادثة بينما تهم فقط آخر 3-5 جولات
• إرسال HTML/markdown الخام بينما يكفي النص العادي
• عدم استخدام max_tokens لتحديد طول الإخراج

تقليل طول الاستدعاء بنسبة 30% يترجم مباشرة إلى تقليل تكلفة الإدخال بنسبة 30%.

تجميع كل شيء معًا

التقنية	الجهد	التوفير النموذجي
تخزين الاستدعاءات	منخفض (إضافة cache_control)	40-75% على الإدخال
توجيه النماذج	متوسط (تصنيف المهام)	30-50% إجمالاً
المعالجة الدُفعية	متوسط (تدفق عمل غير متزامن)	50% على الوظائف الدُفعية
تقليل التوكنات	منخفض (تقصير الاستدعاءات)	10-30% على الإدخال

هذه التقنيات تتراكم. فريق يطبق الأربع تقنيات يمكنه تقليل فاتورة API الشهرية من 3,000 دولار إلى أقل من 1,000 دولار دون أي تدهور في جودة النتائج.

الفكرة الأساسية: تحسين التكلفة في APIs الذكاء الاصطناعي ليس بالبحث عن مزودين أرخص، بل باستخدام النموذج المناسب، في مستوى السعر المناسب، مع استراتيجية التخزين المناسبة، لكل مهمة محددة.

---

ابدأ التحسين اليوم: lemondata.cc يمنحك الوصول إلى أكثر من 300 نموذج من خلال مفتاح API واحد، مع دعم كامل لتخزين الاستدعاءات لنماذج OpenAI وAnthropic.