Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يمكن أن يؤدي استخدام الرمز المميز إلى زيادة تكاليف الذكاء الاصطناعي بصمت إذا تُرك دون تحديد. مع نفقات تتراوح بين من 10 إلى 20 دولارًا لكل مليون رمز، يمكن أن تتوسع العمليات واسعة النطاق بسرعة إلى مليارات الرموز شهريًا. يعد تتبع استهلاك الرموز أمرًا أساسيًا للتحكم في التكاليف وتحسين سير العمل وضمان المساءلة عن الأداء. تستكشف هذه المقالة ثلاث منصات تعمل على تبسيط تتبع الرموز وإدارة التكلفة:
تقدم كل منصة ميزات فريدة لمراقبة استخدام الرموز وتحسين التكاليف وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. فيما يلي مقارنة سريعة لمساعدتك في اختيار الحل المناسب.
مقارنة منصات تتبع الرموز بالذكاء الاصطناعي: Prompts.ai مقابل Laminar مقابل Braintrust
يعمل Prompts.ai كملف منصة تنسيق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتوحيد أكثر من 35 نموذجًا لغويًا متقدمًا بسلاسة - بما في ذلك GPT-5 و Claude لاما، و الجوزاء - ضمن واجهة واحدة مبسطة. تم تصميمه خصيصًا للمؤسسات التي تتطلع إلى إدارة نفقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فهو يجمع بين تتبع الرموز في الوقت الفعلي والضوابط المالية القوية للمساعدة في منع الإنفاق الزائد.
يوفر ملف Prompts.ai رؤى تفصيلية في كل تفاعل للذكاء الاصطناعي، والتقاط البيانات الهامة مثل النموذج المستخدم ومعرف المستخدم والتوجيه والتوقيت. على عكس الأنظمة التقليدية التي تعتمد على الفواتير الشهرية، توفر هذه المنصة رؤية فورية لاستهلاك الرموز، مما يساعدك على تحديد تدفقات العمل عالية الاستخدام والكشف عن فرص التحسين.
تعمل المنصة على تبسيط التحكم في التكاليف من خلال ميزات مثل التحسين الفوري وتعديلات سير العمل. من خلال تقليل الاستخدام غير الضروري للرموز - مثل تقليم النص المعياري أو تقصير رسائل النظام - يمكن للفرق خفض التكاليف بشكل كبير. تسمح بيانات الاستخدام في الوقت الفعلي لكل نموذج ومطالبة للمستخدمين بتحديد المهام باهظة الثمن وإعادة توجيه الطلبات الأبسط إلى نماذج أكثر اقتصادا. بالإضافة إلى ذلك، يضمن نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول تحصيل الرسوم منك فقط مقابل ما تستخدمه، مما يلغي الحاجة إلى رسوم الاشتراك المتكررة.
يدمج Prompts.ai أكثر من 35 شركة LLMs رائدة في منصة واحدة، والقضاء على أوجه القصور في التوفيق بين الأدوات المتعددة. يمكن للفرق التبديل بسهولة بين النماذج ومقارنة أدائها جنبًا إلى جنب ونشر عمليات سير العمل في غضون دقائق - كل ذلك دون الحاجة إلى إدارة مفاتيح API المنفصلة أو أنظمة الفواتير. تضمن مسارات الحوكمة والتدقيق المضمنة دمج الامتثال بسلاسة في كل سير عمل.
تتضمن المنصة ضوابط الإنفاق الآلي، مع تقديم الحصص وتنبيهات الميزانية لإبقاء التكاليف تحت السيطرة. يضمن هذا النهج الاستباقي بقاء الفرق في حدود الميزانية، ومعالجة الزيادات المحتملة قبل حدوثها بدلاً من الاستجابة بعد وقوعها. بعد ذلك، سنستكشف كيف تقوم Laminar بتوسيع هذه القدرات.
الصفحي هو منصة مراقبة مفتوحة المصدر مصمم لتتبع استخدام الرمز المميز تلقائيًا عبر عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي. تم تصميمه للتعامل مع الحجم الهائل ومعالجة مئات الملايين من الآثار يوميًا. على عكس الأنظمة التي تعتمد على التسجيل اليدوي، يبدأ Laminar في التقاط أعداد رموز الإدخال والإخراج بمجرد إعدادها عند نقطة دخول التطبيق الخاص بك.
يسجل Laminar بدقة تدفق التنفيذ الخاص بك عن طريق تتبع كل مكالمة LLM وتنفيذ الوظيفة وطلب API. يتم تقسيم كل تتبع إلى امتدادات توضح بالتفصيل أعداد رموز الإدخال/الإخراج ووقت الاستجابة والنموذج المستخدم. يتم تجميع هذه الامتدادات في جلسات، مما يجعل من الممكن مراقبة المحادثات متعددة الأدوار أو عمليات سير العمل المعقدة. باستخدام محرر SQL Query المدمج، يمكنك إنشاء لوحات معلومات مخصصة للكشف عن اتجاهات الإنفاق واختناقات الأداء. يوفر هذا المستوى من التتبع الأساس لتحديد المجالات لتحسين التكاليف وتحسين الأداء.
يقوم Laminar بحساب التكاليف في الوقت الفعلي بناءً على حجم الرمز المميز والنموذج المحدد المستخدم لكل مكالمة API. يتضمن أيضًا بيئة Playground حيث يمكنك اختبار النماذج والمطالبات قبل النشر. باستخدام @observe () مصمم في بايثون أو يراقب () مجمّعًا في JavaScript، يمكنك تتبع الوظائف المخصصة وتحديد مكالمات LLM المتداخلة ذات الرموز المميزة. يسلط هذا التصور التفصيلي الضوء على المكونات التي تستهلك معظم الرموز. بالإضافة إلى ذلك، تتكامل Laminar بسلاسة مع العديد من مزودي وأطر LLM، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لإدارة التكلفة والأداء.
يدعم Laminar الأجهزة التلقائية لمقدمي LLM الرئيسيين مثل OpenAI و Anthropic و Gemini، الميسترال ريح شمالية، و تنمو. كما أنه يتكامل مع أطر مثل LangChain، مؤشر لاما، حزمة أدوات Vercel AI، و لايت إل إم. بالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعتمدون على المتصفح، فإنه يقوم بمزامنة تسجيلات النوافذ من أدوات مثل Browser Use و Stagehand و الكاتب المسرحي، و محرك الدمى مع آثار التنفيذ. بنيت على افتح القياس عن بُعد المعايير، تقدم Laminar أيضًا واجهة برمجة تطبيقات SQL للتقارير الخارجية المخصصة.
يوفر Laminar رؤية في الوقت الفعلي للمسافات وخطوات التنفيذ، مما يسمح لك بتصحيح العوامل طويلة المدى دون تأخير. فهو يلتقط الاستثناءات على مستوى التطبيق فور حدوثها، ويسجل الأخطاء جنبًا إلى جنب مع بيانات استخدام الرمز المميز ذات الصلة. توفر الخدمة السحابية المُدارة في laminar.sh استيعابًا غير محدود للنطاقات على مستوى مجاني سخي، في حين أن النظام الأساسي قابل للاستضافة الذاتية بالكامل دون أي تكلفة.
Braintrust عبارة عن منصة SaaS مصممة لمساعدة الفرق على تتبع استخدام الرمز المميز مع تحسين أداء الذكاء الاصطناعي. يقوم تلقائيًا بجمع مقاييس الرموز التفصيلية لكل مكالمة LLM - وهذا يشمل الرموز السريعة والرموز المخزنة مؤقتًا ورموز الإكمال والرموز المنطقية. في جوهرها توجد Brainstore، وهي قاعدة بيانات مصممة خصيصًا للتعامل مع آثار LLM الكبيرة، والتي يمكن أن تمتد على عشرات الكيلوبايت لكل عملية.
تقوم Braintrust بتسجيل تفاصيل التنفيذ بدقة مثل المدة الإجمالية والتوقيت الخاص بـ LLM ووقت الرمز المميز الأول (TTFT). كما أنه يتتبع LLM واستدعاءات الأدوات، جنبًا إلى جنب مع أنواع الأخطاء. تدمج صفحة Monitor الخاصة بالمنصة أعداد الرموز والتكاليف في مخططات معدة مسبقًا، بينما تسمح لوحات معلومات BTQL المخصصة للمستخدمين بتنظيم البيانات حسب النموذج أو المشروع. تتمثل إحدى الميزات البارزة في القدرة على تحويل آثار الإنتاج إلى حالات تقييم بنقرة واحدة، مما يتيح اختبار الانحدار المنظم. تضع هذه القدرات الأساس لإدارة التكلفة الفعالة.
تتضمن المنصة بيئة Playground حيث يمكن للفرق تجربة المطالبات باستخدام بيانات الإنتاج الفعلية. يسهّل هذا الإعداد مقارنة النماذج وضبط التكوينات بدقة، مما يساعد الفرق على تحديد الخيارات الأكثر فعالية من حيث التكلفة قبل النشر. بالنسبة لمستخدمي خطة Pro، يتكامل Braintrust مع بوابة استخدام Orb، مما يوفر مراقبة تفصيلية للتكلفة طوال دورة إعداد الفواتير. يدعم المستوى المجاني ما يصل إلى 1,000,000 فترة تتبع و 10,000 درجة، بينما تبدأ خطة Pro بسعر 249 دولارًا شهريًا، مما يوفر مساحات غير محدودة و 5 جيجابايت من البيانات. شركات مثل الفكرة شهدت تحسنًا كبيرًا، حيث أبلغت عن تحول من حل 3 مشكلات يوميًا إلى 30 مشكلة، مما أدى إلى زيادة الإنتاجية بمقدار 10 مرات.
يعمل Braintrust على تبسيط العمليات باستخدام وكيل AI الذي يوفر واجهة برمجة تطبيقات واحدة متوافقة مع OpenAI لنماذج متعددة، بما في ذلك OpenAI و Anthropic و Google. يقوم هذا الوكيل تلقائيًا بتتبع كل مكالمة وتخزينها مؤقتًا. تدعم المنصة التتبع التلقائي من خلال وظائف غلاف TypeScript و Python، مع التقاط جميع مقاييس الرمز المميز. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل مع أكثر من 8000 تطبيق وأكثر من 450 أداة AI عبر Zapier، بينما يدعم أيضًا أكثر من 15 من مزودي الذكاء الاصطناعي الرئيسيين مثل AWS بيدروك، أزور أوبن إيه آي، جوجل فيرتيكس AI، قواعد البيانات، تنمو، سيريبراس، و الألعاب النارية . منذ أغسطس 2023، أتاح تكامل Zapier مع Braintrust تسجيل تفاعلات المستخدم والتقييمات الآلية، مما أدى إلى قفزة في دقة منتجات الذكاء الاصطناعي - من أقل من 50٪ إلى أكثر من 90٪ - في غضون 2-3 أشهر فقط. توفر عمليات الدمج هذه مراقبة في الوقت الفعلي وتعزز جودة الإنتاج بشكل كبير.
يتضمن Braintrust الهدافين عبر الإنترنت الذين يراجعون حركة المرور المباشرة لمشكلات مثل الهلوسة أو الاستجابات دون المستوى عند حدوثها. يقوم تطبيق GitHub Action الأصلي بنشر نتائج التقييم مباشرةً لسحب الطلبات وتبسيط سير عمل التطوير. بالنسبة لحالات استخدام البث، قم بتمكين يتضمن الاستخدام تلتقط المعلمة في خيارات النموذج مقاييس الرمز المميز في الوقت الفعلي.
تجلب كل من Prompts.ai و Laminar و Braintrust نقاط قوة فريدة إلى الطاولة، وتقدم مناهج متميزة لإدارة الرموز والتكامل والتسعير. فيما يلي كيفية مقارنتها عبر الميزات الرئيسية:
يبسط Prompts.ai تتبع الرمز المميز باستخدام عناصر تحكم FinOps المضمنة، بينما يركز Laminar على تحليلات التتبع، وتتفوق Braintrust في إسناد التكلفة التفصيلي باستخدام البيانات الوصفية. تبرز Prompts.ai أيضًا من خلال دمج مقارنات النماذج، مما يسمح للشركات بتحسين الأداء والتكاليف دون التوفيق بين أدوات متعددة.
تختلف مرونة التكامل عبر الأنظمة الأساسية:
تختلف هياكل التسعير أيضًا بشكل كبير:
«تُظهر مراقبة تكلفة Braintrust بالضبط أين يذهب إنفاقك في لوحات المعلومات في الوقت الفعلي وتحدد عمليات سير العمل المكلفة. يمكنك تجميع التكاليف حسب أي حقل بيانات وصفية لفهم أجزاء التطبيق التي تستهلك معظم الرموز.»
- فريق برينترست
تسلط المنصات التي تمت مناقشتها أعلاه الضوء على أهمية التتبع الدقيق للرموز لإدارة كل من التكاليف والأداء في عمليات الذكاء الاصطناعي. تستبدل هذه الأدوات التخمين برؤى دقيقة تعتمد على البيانات من خلال تقديم رؤية تفصيلية للمدخلات والمخرجات والرموز المنطقية. يسمح هذا المستوى من الشفافية للفرق بتحديد أين تذهب نفقاتها بالضبط - سواء كانت مرتبطة بجلسة مستخدم أو سير عمل أو وكيل ذكاء اصطناعي محدد. بدون هذا الوضوح، تخاطر المنظمات بنفقات غير متوقعة واستخدام غير فعال للموارد.
لا يقتصر تتبع الرمز المميز على التحكم في التكلفة فحسب؛ بل إنه يعزز أيضًا مراقبة الأداء. من خلال مراقبة مقاييس مثل زمن الوصول والإنتاجية ومعدلات النجاح في الوقت الفعلي، يمكن للمطورين اكتشاف الاختناقات وحلها قبل أن تؤثر على تجربة المستخدم. على سبيل المثال، تتيح مقارنة نماذج مثل GPT-4 و Claude في مهام متطابقة اتخاذ قرارات مستنيرة استنادًا إلى بيانات الأداء الفعلية.
تساعد ميزات الحوكمة المؤتمتة، مثل حدود الميزانية وأنظمة التنبيه، على منع تجاوز التكاليف. وقد أظهرت هذه التدابير الاستباقية نتائج ملموسة. أبلغ المستخدمون الذين تم التحقق منهم عن خفض نفقات الذكاء الاصطناعي بنسبة 26٪ مع زيادة الاستخدام العام، وذلك بفضل طرق عرض الفواتير الموحدة. في عام 2025، قامت سارة تشين، رئيسة قسم التكنولوجيا في شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، بتوفير 2,400 دولار شهريًا من خلال الاستفادة من لوحة معلومات مركزية لتحديد فرص توفير التكاليف عبر مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
يؤدي الانتقال من الحدس إلى قابلية الملاحظة إلى تغيير الطريقة التي تتم بها إدارة موارد الذكاء الاصطناعي. حققت الفرق التي تتبنى ممارسات مثل الانضباط الفوري - إزالة السياق المعياري غير الضروري ووضع حدود إخراج صارمة - جنبًا إلى جنب مع التوجيه الذكي للنموذج، توفيرًا في الرموز بنسبة تزيد عن 30٪ عندما تتوافق معدلات الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت مع تلك المعايير.
يعمل تحليل التكلفة لكل نتيجة أيضًا على ربط استخدام الرمز المميز بنتائج الأعمال الملموسة. نظرًا لأن ستاتسيج يقول الفريق بجدارة:
«التكلفة بدون نتائج هي ضوضاء؛ النتائج بدون تكلفة هي الأمل».
باستخدام أدوات التتبع الفعالة، يمكن للمؤسسات توسيع نطاق قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بثقة مع الحفاظ على رقابة صارمة على كل من الأداء والنفقات.
تمنحك مراقبة استخدام الرمز المميز القدرة على اكتشاف المطالبات غير الفعالة واختيارات النماذج غير المثالية، مما يتيح لك ضبط عمليات سير العمل الخاصة بك. من خلال وضع حدود الاستخدام واختيار النماذج بشكل أكثر استراتيجية، يمكنك تقليل التكاليف بشكل كبير مع تحسين الأداء. حتى أن بعض المستخدمين حققوا وفورات في التكاليف تصل إلى 98% من خلال إدارة الرموز الفعالة.
عند اختيار منصة تتبع الرموز، ركز على الأدوات التي تقدم المراقبة في الوقت الحقيقي، التحكم في التكاليف، و رؤى قابلة للتنفيذ. يمكن للمنصات ذات التحليلات التفصيلية تقسيم استخدام الرمز المميز حسب المشروع أو النموذج، مما يساعدك على تحديد أوجه القصور وتبسيط سير العمل.
اختر الحلول التي تشمل حدود وتنبيهات قابلة للتخصيص للحفاظ على الميزانيات على المسار الصحيح. يمكن لميزات مثل حدود الاستخدام والإشعارات التلقائية عند اقتراب الحدود والقدرة على إيقاف النشاط مؤقتًا بمجرد تجاوز الحدود أن تحمي من النفقات غير المتوقعة.
فعّال أدوات إدارة التكلفة هي أيضًا أساسية. ابحث عن الخيارات التي توفر التنبؤ بالميزانية وتخصيص الرموز وتقارير المصروفات الواضحة بالدولار الأمريكي لمساعدتك في تخطيط الإنفاق وإدارته. تضيف تدابير الأمان مثل سجلات التدقيق وتتبع المستخدم طبقة إضافية من التحكم، مما يضمن الامتثال وحماية سلامة البيانات مع تحسين أداء الذكاء الاصطناعي.
يوفر تتبع الرموز في الوقت الفعلي رؤى فورية حول استخدام الرمز المميز، مما يتيح لك ضبط المطالبات وتحسين تفاعلات النموذج على الفور. يقلل هذا الأسلوب من الاستخدام غير الضروري، ويعزز أوقات الاستجابة، ويضمن جودة إخراج ثابتة.
من خلال مراقبة استهلاك الرموز في الوقت الفعلي عن كثب، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة للتحكم في التكاليف مع الحفاظ على الأداء المتميز في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي - كل ذلك دون المساومة على الكفاءة أو النتائج.
