أسعار النماذج وشرح الفوترة
اطّلع على المضاعفات وقواعد تحويل الأسعار ومنهج الفوترة الموحّد وتكاليف النماذج.
أولاً: شرح قواعد الفوترة
أساس الفوترة الرئيسي: تحتسب المنصة الرسوم بوحدة 100 مليون Tokens؛ إذ يساوي المضاعف 1 = 40 CNY / 100 مليون Tokens، أي 0.4 CNY / مليون Tokens. حُوّلت قيمتا «المضاعف» و«سعر مليون Tokens» في جدول الأسعار أدناه وفق الأساس نفسه، ويمكن الرجوع إليهما مباشرة.
| بند الفوترة | المعيار | الشرح |
|---|---|---|
| المضاعف 1 | 40 CNY / 100 مليون Tokens | يعادل 0.4 CNY / مليون Tokens، وهو معيار التحويل الأساسي لجدول الأسعار. |
| المضاعف 2 | 80 CNY / 100 مليون Tokens | يُحوَّل السعر خطيًا وفق المضاعف الأساسي، ويتضاعف كذلك سعر مليون Tokens. |
| المضاعف 5 | 200 CNY / 100 مليون Tokens | ينطبق على النماذج الأعلى تكلفة أو الأكثر استهلاكًا للموارد. |
| المضاعف 10 | 400 CNY / 100 مليون Tokens | تستخدم النماذج مرتفعة التكلفة مضاعفات أعلى؛ ويُرجع إلى جدول أسعار النماذج للتفاصيل. |
يمكن استخدام مفتاح API واحد مع جميع النماذج. لا يُستخدم المضاعف إلا لتمثيل اختلاف تكلفة النماذج، ولا حاجة إلى تغيير المفتاح لكل نموذج على حدة.
يُعتمد سجل النظام في الخصم الفعلي؛ وإذا وُجد دعم مؤقت لنموذج أو تخفيض ترويجي أو تعديل للمضاعف، فسيُحدَّث جدول الأسعار في هذه الصفحة بالتزامن معه.
ثانيًا: شرح إصابة ذاكرة التخزين المؤقت
ما إصابة ذاكرة التخزين المؤقت؟ عندما تتضمن الطلبات المتتابعة قدرًا كبيرًا من السياق المتطابق، يمكن للنظام إعادة استخدام المحتوى الذي سبق أن عالجه، فلا يُعاد احتساب الجزء المصاب بوصفه إدخالاً كاملاً. تشمل الحالات الشائعة المحادثات الطويلة والأسئلة المتتابعة وإكمال الشيفرة وسير عمل Agent واستدعاءات الأدوات متعددة الجولات.
| البند | طريقة الفوترة | الشرح |
|---|---|---|
| إدخال مصاب في ذاكرة التخزين المؤقت | تُحسب الرسوم عادةً بالمضاعف 0.1 | تبلغ تكلفة الجزء المصاب نحو 10% من تكلفة الإدخال العادي، وتزداد الوفورات في حالات السياق الطويل. |
| إدخال غير مصاب | تُحسب الرسوم وفق مضاعف النموذج | يُحسب المحتوى الجديد أو السياق الذي تغيّر بدرجة كبيرة كإدخال عادي. |
| نماذج خاصة / فترات التذبذب | قد تُحسب الرسوم بالمضاعف 0.2 أو لا تُستخدم الذاكرة المؤقتة مؤقتًا | في النماذج مرتفعة التكلفة أو عند عدم استقرار المزوّد الرئيسي، يُضبط معيار الذاكرة المؤقتة وفق القدرة الفعلية. |
مثال: إذا طرحت أسئلة متتابعة في محادثة طويلة وأصاب السياق الكبير المكرر من الرسائل السابقة ذاكرة التخزين المؤقت، فتُحسب رسومه بمضاعف الذاكرة المؤقتة؛ أما السؤال الجديد والمخرجات الجديدة فتُحسب وفق مضاعف النموذج.
تعتمد إصابة ذاكرة التخزين المؤقت على محتوى الطلب وقدرات النموذج وسياسة التخزين لدى المزوّد الرئيسي وحالة التوافر في النظام وقتها، ويُعتمد سجل الفاتورة نهائيًا.
ثالثًا: قائمة النماذج وجدول المضاعفات والأسعار (جميع النماذج متاحة)
كيفية قراءة الجدول: ابدأ باسم النموذج، ثم راجع المضاعف، وأخيرًا «سعر مليون Tokens». كلما انخفض المضاعف، انخفضت تكلفة وحدة Tokens؛ ويستخدم المضاعف والسعر أساس التحويل نفسه.
| الحقل | الشرح |
|---|---|
| اسم النموذج | اسم النموذج الذي يُدخل في العميل أو سير العمل أو استدعاء API، ويُنصح بنسخه من الجدول مع مطابقة حالة الأحرف تمامًا. |
| المضاعف | يُستخدم لتمثيل تكلفة النماذج المختلفة. المضاعفات المنخفضة أنسب للاستخدام اليومي المتكرر، والعالية أنسب للمهام مرتفعة القيمة. |
| سعر مليون Tokens | حُوّل بالفعل وفق المضاعف، ويمكن للمستخدم تقدير تكلفة الاستخدام مباشرةً من هذا العمود. |
| دعم مؤقت / سعر ترويجي | عند وجود دعم مؤقت أو عرض محدود المدة، يعرض جدول الأسعار أحدث مضاعف؛ وقد يعود السعر السابق أو يُعدّل مجددًا بعد انتهاء العرض. |
| المزوّد | الاسم المعروض | معرّف النموذج | المضاعف / الفوترة | السعر | السياق | قدرة الصور |
|---|---|---|---|---|---|---|
| تحسين Guishu / تجميع محلي | Claude Sonnet 4.6 (تحسين Guishu) | claude-sonnet-4-6 | المضاعف 0.5 | ¥0.2 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | المضاعف 2 | ¥0.8 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | المضاعف 4 | ¥1.6 / مليون Tokens | 258K | مدعومة |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 128K | غير مدعومة |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | لكل صورة | ¥0.05–0.10 / صورة | إخراج صور 1–2K | نموذج توليدي |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | لكل صورة | ¥0.5–1 / صورة | إخراج صور 4K | نموذج توليدي |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | المضاعف 6 | ¥2.4 / مليون Tokens | 258K | مدعومة |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 258K | مدعومة |
| xAI / Grok | Grok 4.6 | grok-4.6 | المضاعف 10 | ¥4 / مليون Tokens | 500K | بانتظار التأكيد |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | المضاعف 5 | ¥2 / مليون Tokens | 500K | مدعومة |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 256K | مدعومة |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | المضاعف 10 | ¥4 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | المضاعف 40 | ¥16 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | المضاعف 15 | ¥6 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | المضاعف 15 | ¥6 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | المضاعف 15 | ¥6 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Anthropic | Claude Opus 5 | claude-opus-5 | المضاعف 15 | ¥6 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | المضاعف 3 | ¥1.2 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | المضاعف 4 | ¥1.6 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | المضاعف 10 | ¥4 / مليون Tokens | 1M | غير مدعومة |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.8 Max | qwen3.8-max | المضاعف 20 | ¥8 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 1M | غير مدعومة |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 256K | غير مدعومة |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | لكل صورة | ¥0.2 / صورة | — | نموذج توليدي |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | لكل ثانية | ¥2 / ثانية | — | نموذج توليدي |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | المضاعف 1 | ¥0.4 / مليون Tokens | 256K | مدعومة |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.1 Turbo | doubao-seed-2.1-turbo | المضاعف 3 | ¥1.2 / مليون Tokens | 128K | مدعومة |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | المضاعف 4 | ¥1.6 / مليون Tokens | 1M | غير مدعومة |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | المضاعف 2 | ¥0.8 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | المضاعف 7.5 | ¥3 / مليون Tokens | 1M | غير مدعومة |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | المضاعف 2.5 | ¥1 / مليون Tokens | 1M | غير مدعومة |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K3 | kimi-k3 | المضاعف 25 | ¥10 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | المضاعف 5 | ¥2 / مليون Tokens | 256K | مدعومة |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | المضاعف 8 | ¥3.2 / مليون Tokens | 1M | مدعومة |
عنوان الواجهة: استخدم https://api.llm-token.cn/v1 أولاً؛ وإذا لم تكن بعض برامج العميل متوافقة مع عنوان يتضمن /v1، فجرّب https://api.llm-token.cn؛ وقد تختلف منصات تمرير API وبرامج العميل والإضافات في متطلبات Base URL؛ ويُنصح بإجراء طلب صغير للاختبار بعد تبديل النموذج.
دليل تثبيت Skill لمراقبة تغييرات جدول الأسعار
حُدّثت Skill مراقبة تغييرات جدول الأسعار إلى 1.0.4. يصلح الإصدار الجديد مشكلة قراءة الجداول الكبيرة في مستندات Feishu العامة، ويعطي الأولوية للتعرّف على جدول أسعار النماذج الفعلي لتجنب اعتبار جدول الشرح جدول أسعار عن طريق الخطأ.
| النتيجة الممكنة | الشرح |
|---|---|
| اكتشاف التغييرات تلقائيًا | يراقب جداول النماذج والمضاعفات والأسعار في مستندات Feishu العامة، ويتعرف على النماذج المضافة والمحذوفة وتغييرات المضاعف وسعر مليون Tokens. |
| تنسيق الإشعار تلقائيًا | عند وجود تغيير، يُنشئ إشعار Markdown يمكن إرساله مباشرةً إلى مجموعات WeChat أو Telegram أو مجموعات المؤسسة الداخلية أو رسائل الروبوتات. |
| مناسب لمراقبة العملاء | يمكن للوكلاء ومسؤولي الفرق ومشغلي مجموعات العملاء استخدامه لمتابعة تغييرات الأسعار من دون فتح المستند ومقارنة الجداول يدويًا كل يوم. |
| لا إزعاج عند عدم وجود تغيير | يُخرج NO_REPLY عند عدم وجود تغيير، ما يجعله مناسبًا للدمج مع OpenClaw أو cron أو مهام أتمتة أخرى. |
تثبيت بنقرة واحدة
clawhub install feishu-public-table-monitorتحديث العملاء الذين ثبّتوه إلى أحدث إصدار
clawhub update feishu-public-table-monitor --forceأمر التحديث الموصى به لمساحة عمل OpenClaw / Lobster
clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --forceمثال لأمر مراقبة جدول الأسعار هذا
قبل تشغيل الأمر، فعّل المشاركة العامة عبر الإنترنت للمستند المستهدف في Feishu. ثم استبدل PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE أدناه بعنوان URL العام للمستند في Feishu. لا يمكن مراقبة الروابط التي تتطلب تسجيل الدخول.
FEISHU_PUBLIC_DOC_URL='PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE'
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py \
"$FEISHU_PUBLIC_DOC_URL" \
--section-title "三、模型列表与倍率价格表(所有模型可用)"طريقة الاستخدام: ينشئ التشغيل الأول خط أساس، وبعد ذلك يكفي تشغيله دوريًا. يعني إخراج NO_REPLY أن جدول الأسعار لم يتغير؛ وإذا وُجد تغيير، فسيُنشئ تلقائيًا إشعارًا يتضمن الإضافات والحذف وتغييرات المضاعف والسعر.
نطاق الاستخدام: هذه Skill مخصصة لجداول الأسعار في مستندات Feishu المتاحة للعامة. أما المستندات الخاصة أو الصفحات التي تتطلب تسجيل الدخول، فتحقق من صلاحيات الوصول ومتطلبات أمن البيانات قبل ربطها.