Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل أتمتة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي على تحويل عمليات المؤسسة، ومن المتوقع أن يقفز معدل التبني من 3% إلى 25% بحلول عام 2025. يمكن أن يؤدي اختيار النظام الأساسي المناسب إلى خفض التكاليف وتعزيز الإنتاجية وتبسيط العمليات. فيما يلي نظرة سريعة على أربعة خيارات متميزة:
مقارنة سريعة:
يعتمد اختيار الأداة المناسبة على أولوياتك - سواء كانت كفاءة التكلفة أو سهولة الاستخدام أو التخصيص المتقدم. استمر في القراءة للتعمق في ميزات كل منصة.
مقارنة منصات التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي: الميزات والأسعار وأفضل حالات الاستخدام
تعمل prompts.ai بمثابة «طبقة ذكاء»، حيث تربط المستخدمين بأكثر من 35 نموذجًا للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك GPT و Claude و Llama و Gemini، من خلال واجهة واحدة آمنة. من خلال دمج الأدوات في منصة واحدة، فإنه يزيل متاعب إدارة اشتراكات الذكاء الاصطناعي المتعددة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتكامل بسلاسة مع تطبيقات الأعمال الشهيرة مثل Slack و Gmail و Trello، مما يتيح التشغيل الآلي المبسط دون الحاجة إلى التوفيق بين عمليات تسجيل الدخول المتعددة أو واجهات برمجة التطبيقات.
ومن الأمثلة المثيرة للإعجاب على قابلية التشغيل البيني هذه في فبراير 2025، عندما عرض يوهانس فوريلون، المدير المرئي المستقل للذكاء الاصطناعي، إمكاناتها من خلال إنشاء فيلم خيالي BMW مفهوم السيارة. استخدام منتصف الرحلة بالنسبة للمرئيات، ونموذج LoRa المخصص للضبط الدقيق، و prompts.ai لتجميع كل شيء في مقطع فيديو، أوضح كيف يمكن تنسيق أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة في خط أنابيب متماسك للمشروع.
يقوم prompts.ai بتحويل المهام لمرة واحدة إلى عمليات مستمرة قابلة للتطوير. يمكن للمستخدمين مقارنة أفضل نماذج اللغات على الفور للعثور على أفضل ما يناسب احتياجاتهم، وإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي للأتمتة المعقدة، والوصول إلى تدفقات العمل التي تم إنشاؤها مسبقًا والتي تحقق النتائج بسرعة دون البدء من الصفر. تتيح المنصة أيضًا التدريب على النماذج المخصصة والضبط الدقيق من خلال LoRa (التكيف منخفض الرتبة)، مما يسمح للفرق بتكييف أدوات الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف محددة.
تحدث ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي والمؤسس، عن كيفية قيام prompts.ai بإحداث ثورة في سير عمله: «يقوم الآن بإكمال العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من الضغط على ترقيات الأجهزة».
وبالمثل، سلط محمد صقر، مؤسس The AI Business، الضوء على تأثيرها على الشركات:
«التشغيل الآلي للمبيعات والتسويق والعمليات، ومساعدة الشركات على توليد العملاء المحتملين، وتعزيز الإنتاجية، والنمو بشكل أسرع باستخدام الاستراتيجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي».
يوفر prompts.ai رقابة قوية وشفافية لعمليات الذكاء الاصطناعي، ويوفر حوكمة مركزية تبسط إدارة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تلتزم المنصة بالمعايير المعترف بها في الصناعة، بما في ذلك SOC 2 Type II و HIPAA و GDPR، مما يضمن أمن البيانات والامتثال. كما أنها تتعاون مع فانتا للمراقبة المستمرة وتخضع لتدقيق SOC 2 من النوع الثاني. يمكن للمستخدمين استكشاف وضع الأمان في الوقت الفعلي من خلال مركز الثقة (https://trust.prompts.ai/)، حيث تتوفر تحديثات حول السياسات والضوابط وجهود الامتثال بسهولة. تتضمن كل خطة - سواء فئة Creator بقيمة 29 دولارًا أو فئة Elite بقيمة 129 دولارًا - مراقبة الامتثال وإدارة الحوكمة، مما يوفر ضوابط على مستوى المؤسسة للفرق من جميع الأحجام.
تم تصميم prompts.ai لقابلية التوسع بسهولة، مما يسمح للمؤسسات بإضافة النماذج والمستخدمين والفرق دون خلق اختناقات تشغيلية. يضمن نظام ائتمانات Pay-As-You-Go TOKN الخاص بها توافق التكاليف مع الاستخدام الفعلي، والقضاء على الرسوم المتكررة وتقليل نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. تبدأ خطط الأعمال من 99 دولارًا لكل عضو شهريًا للطبقة الأساسية، مع تسعير مستويات Pro و Elite بسعر 119 دولارًا و 129 دولارًا على التوالي. تتراوح الخطط الشخصية من 0 دولارًا لـ Pay As You Go إلى 99 دولارًا شهريًا للخطط العائلية. بالإضافة إلى ذلك، تتعقب طبقة FinOps في الوقت الفعلي للمنصة كل رمز مميز وتربط الإنفاق مباشرة بنتائج الأعمال، مما يحول الذكاء الاصطناعي إلى استثمار يمكن التنبؤ به وقابل للقياس.
تضع هذه القدرات الأساس لفحص كيفية مقارنة prompts.ai بالمنصات الرائدة الأخرى في الأقسام التالية.
Apache Airflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لربط مصادر البيانات المختلفة والخدمات السحابية وأطر التعلم الآلي من خلال المشغلين والخطافات المبنية مسبقًا. وهي تعمل بسلاسة مع مزودي السحابة الرئيسيين والأنظمة المحلية، مما يجعلها خيارًا عمليًا للمؤسسات ذات البيئات التكنولوجية المتنوعة. تم تصميمه على Python، كما أنه يسمح للمطورين بإنشاء عمليات تكامل مخصصة لأي واجهة برمجة تطبيقات أو خدمة تقريبًا، مما يوفر مرونة كبيرة.
تستخدم المنصة بنية الرسم البياني غير المنتظم الموجه (DAG) لتحديد سير العمل. يتيح نموذج «الكود حسب التكوين» للفرق تصميم وإدارة عمليات سير العمل المعقدة مع الاستفادة من أدوات مثل Git للتحكم في الإصدار. من خلال دمج عمليات سير العمل في ممارسات التطوير القياسية، يدعم Apache Airflow التعاون ويضمن بقاء عمليات سير العمل قابلة للتكيف والإدارة، حتى في سيناريوهات خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي المعقدة.
تتفوق Apache Airflow في إدارة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال تنظيم المهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات والتدريب النموذجي والتقييم والنشر. يمكنه التعامل مع تنفيذ المهام المتسلسلة والمتوازية، التي يتم تشغيلها بواسطة الجداول الزمنية أو الأحداث الخارجية. تضمن أدوات المراقبة المدمجة الموثوقية من خلال إعادة محاولة المهام الفاشلة تلقائيًا وإصدار التنبيهات عندما يحدث خطأ ما.
تفرض المنصة تبعيات المهام، مما يضمن حدوث عمليات مثل التحقق من صحة البيانات قبل التدريب وأن التقييم يتبع إنشاء نموذج ناجح. يساعد هذا النهج المنظم في الحفاظ على دقة وكفاءة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي.
يتجاوز Apache Airflow التنسيق من خلال تقديم ميزات الحوكمة الأساسية. يتضمن التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC)، مما يسمح للمسؤولين بتحديد من يمكنه عرض أو تعديل أو تنفيذ عمليات سير عمل محددة. يمكن تكوين مجموعات المستخدمين بأذونات دقيقة لحماية تكوينات خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الحساسة. بالإضافة إلى ذلك، تسجل المنصة تفاصيل تنفيذ المهام، مما يسهل على المؤسسات تلبية معايير التدقيق والامتثال.
يعتمد الأمان في Apache Airflow بشكل كبير على كيفية نشره. يجب على المؤسسات التي تدير المثيلات الخاصة بها تنفيذ بروتوكولات التشفير وأمان الشبكة والمصادقة. تدعم المنصة التكامل مع أنظمة مصادقة المؤسسات مثل LDAP و OAuth، مما يضيف طبقة أخرى من الحماية إلى قدرات الحوكمة الخاصة بها.
بينما يوفر Apache Airflow وثائق شاملة حول ميزاته، تكشف موارد Prefect المتاحة عن تفاصيل محدودة وملموسة. لا توفر الوثائق الحالية معلومات كافية تم التحقق منها فيما يتعلق بتوافقها مع الأدوات الأخرى، أو دعم سير عمل AI/ML، أو وظائف الحوكمة. ونتيجة لذلك، تظل هذه الجوانب دون معالجة هنا بسبب عدم وجود تفاصيل فنية موثوقة. تسلط هذه الفجوة في الرؤى التفصيلية الضوء على Prefect كمنصة ذات إمكانات غير مستغلة، وتستحق فحصًا دقيقًا عند مقارنتها ببدائل مثل Kubeflow.
Kubeflow عبارة عن منصة مصممة خصيصًا لسير عمل التعلم الآلي، مع الاستفادة من Kubernetes كأساس لها. على الرغم من أنها توفر إطارًا قويًا لإدارة مهام التعلم الآلي، إلا أن وثائقها تقصر في تغطية الجوانب الرئيسية مثل التكامل مع الأدوات الخارجية وأتمتة العمليات والتعامل مع قابلية التوسع وفهم الآثار المترتبة على التكلفة. يمكن أن تترك هذه الفجوة المؤسسات غير متأكدة مما إذا كانت Kubeflow تتوافق مع الأتمتة والاحتياجات التشغيلية. في المقابل، غالبًا ما توفر المنصات الأخرى إرشادات أكثر شمولاً، وتقدم رؤى أوضح حول هذه المجالات الحرجة، والتي يمكن أن تكون ضرورية لاتخاذ قرارات مستنيرة.
فيما يلي تفصيل لكيفية تعامل المنصات المختلفة مع التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي، ولكل منها نقاط قوتها وتحدياتها الفريدة. تعمل هذه الأدوات على موازنة الأولويات مثل كفاءة التكلفة وقابلية التوسع والتكامل السلس بطرق متميزة.
prompts.ai تبرز من خلال دمج 35 طرازًا في واجهة واحدة آمنة، مما يزيل فوضى التلاعب بأدوات متعددة. من خلال عناصر تحكم FinOps في الوقت الفعلي، فإنها تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 98% ويستخدم أرصدة TOKN للدفع أولاً بأول، مما يضمن مطابقة الإنفاق للاستخدام الفعلي. تقدم المنصة أيضًا شهادة مهندس سريع البرنامج وسير العمل المصمم مسبقًا لتعزيز كفاءة الفريق.
تدفق هواء أباتشي يوفر إطارًا مرنًا ومفتوح المصدر يتيح للمؤسسات تخصيص عمليات النشر لتناسب البنية التحتية ومتطلبات الامتثال.
حاكم يعمل على تبسيط التشغيل الآلي من خلال واجهته ذات التعليمات البرمجية المنخفضة، مما يجعل من السهل إنشاء وإدارة عمليات سير العمل الديناميكية دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة.
كيوبيفلو يركز على قدرات التعلم الآلي من خلال النشر المستند إلى Kubernetes. ومع ذلك، يجب على المنظمات تقييم مدى إلمامها بـ Kubernetes قبل اعتماد هذه المنصة، لأنها تتطلب مستوى معينًا من الخبرة.
تسلط هذه المقارنة الضوء على كيفية تلبية كل منصة للأولويات التشغيلية المختلفة، مما يسمح للشركات باختيار الأنسب لاحتياجاتها.
تسلط المقارنة أعلاه الضوء على كيفية تلبية كل منصة لاحتياجات تشغيلية محددة، مما يجعل الاختيار يعتمد على أهدافك وأولوياتك الفنية.
إذا كان الوصول الموحد إلى مجموعة واسعة من النماذج ضروريًا، prompts.ai تبرز. من خلال الوصول إلى أكثر من 35 طرازًا، بما في ذلك GPT-5 و Claude و Gemini، فإنه يوفر ضوابط مدمجة في التكلفة يمكنها خفض نفقات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. تجعل واجهته الموحدة ونظام ائتمان TOKN للدفع أولاً بأول ولوحة معلومات FinOps في الوقت الفعلي خيارًا قويًا للمؤسسات التي تركز عليها وضوح الميزانية و الحكم عبر مبادرات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
بالنسبة للفرق التي تتمتع بقدرات DevOps القوية، تدفق هواء أباتشي يوفر المرونة لتصميم تدفقات عمل قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة. وهي مفيدة بشكل خاص لإدارة البنية التحتية مفتوحة المصدر وتلبية متطلبات التوافق التي تتطلب النشر المحلي أو تكوينات الأمان المتقدمة.
حاكم مثالي للفرق التي تتطلع إلى أتمتة سير العمل دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة. تعمل واجهته منخفضة التعليمات البرمجية على تسريع عملية النشر، مما يجعلها مناسبة لمستخدمي الأعمال الذين يحتاجون إلى تنسيق مهام الذكاء الاصطناعي بسرعة. ومع ذلك، فإن نهجها المبسط قد لا يلبي احتياجات العمليات الأكثر تعقيدًا.
ستجد المنظمات التي استثمرت بالفعل في Kubernetes وركزت على خطوط أنابيب التعلم الآلي كيوبيفلو حل مناسب. إنها الأنسب للفرق التي تتمتع بخبرة Kubernetes، حيث أن هذه المعرفة ضرورية لتجنب التأخيرات المحتملة أثناء التنفيذ.
عند اتخاذ القرار، ضع في اعتبارك عوامل مثل الأمان والامتثال وتركيزك الأساسي - سواء كان ذلك تنسيق LLM أو خطوط أنابيب التعلم الآلي أو هندسة البيانات الأوسع. من خلال مواءمة اختيارك مع احتياجاتك الخاصة، يمكنك تحديد النظام الأساسي الذي يوفر أكبر قيمة ويسرع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
عند اختيار منصة لأتمتة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي، حدد الأولويات سهولة الاستخدام، القابلية للتطوير، وسلس التكامل باستخدام الأدوات التي تعتمد عليها بالفعل. من المهم أيضًا تحديد حل يسمح بذلك التخصيص، مما يضمن توافقه مع متطلباتك الفريدة وإدارته بكفاءة عمليات سير عمل متعددة الخطوات أو معقدة.
لا تغفل ميزات الأمان، لأن حماية بياناتك أمر بالغ الأهمية. قم بتقييم الأسعار للتأكد من أنها تتناسب مع ميزانيتك، وتأكد من توفر دعم عملاء يمكن الاعتماد عليه. يمكن للمنصة التي توازن بين التنفيذ المباشر والوظائف القوية تبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وتعزيز الكفاءة العامة.
يخفض Prompts.ai نفقات برامج الذكاء الاصطناعي من خلال نموذج الدفع أولاً بأول، مما قد يؤدي إلى خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪. من خلال الجمع بين الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا وأداة للذكاء الاصطناعي داخل منصة واحدة آمنة، فإنه يزيل متاعب وتكاليف إدارة الاشتراكات المتعددة. لا يقلل هذا الدمج من انتشار الأدوات فحسب، بل يبسط أيضًا سير العمل، مما يوفر الوقت والموارد مع تعزيز كفاءة عمليات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
تتميز Prefect بواجهتها الحديثة وسهلة الاستخدام وخيارات التخصيص الشاملة، مما يجعلها خيارًا قويًا للمستخدمين التقنيين الذين يبحثون عن المرونة. في المقابل، يوفر Apache Airflow إعدادًا أبسط، والذي يمكن أن يكون خيارًا جذابًا للمبتدئين، على الرغم من أن واجهته قد لا تبدو مصقولة أو بديهية مثل واجهة Prefect.
كل منصة لها مزاياها الخاصة: تتألق Prefect في قدرتها على التكيف مع الاحتياجات المعقدة مع تقديم تجربة مستخدم سلسة، في حين يُفضل Airflow غالبًا لنهجها المباشر ومعرفتها، خاصة لأولئك الذين بدأوا للتو في التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي.
