معادلة توفير التكلفة ونقطة التحول في برمجة Vibe Coding

يمكن تلخيص نماذج تسعير أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي في ثلاث فئات:

1. الرسوم بناءً على الرموز (Tokens): تشمل واجهات برمجة التطبيقات المختلفة، وClaude Code (Claude Pro)، وCodex Cli (ChatGPT Plus)، وZhipu Lite/Pro، وإصدار Cursor الجديد، وغيرها. الجوهر في كلها هو الرسوم بناءً على الرموز المميزة، وتقدم بعض المنتجات خصومات على الباقات.
2. الرسوم بناءً على عدد استدعاءات API: مثل OpenRouter (الحصة المجانية)، وModelScope، وGemini Code Assistant (1000 مرة مجانية يوميًا)، وChutes، وغيرها.
3. الرسوم بناءً على عدد المطالبات (Prompts): مثل الإصدار القديم من Cursor (500 مرة)، وGithub Copilot (300 مرة)، وغيرها.

جوهر هذه النماذج الثلاثة هو الدفع مقابل استنتاج النموذج ومعالجة السياق، ويكمن الاختلاف في حجم التسعير وشكل الحدود القصوى.

ينشئ هذا المستند نموذج تكلفة موحدًا، ويوفر تعريفات متغيرة قابلة للتنفيذ وصيغ حسابية لتحديد نقاط التحول لاختيار الأدوات تحت أحمال وأساليب عمل مختلفة. تغطي اعتبارات التكلفة النفقات النقدية، واستهلاك الوقت، ومخاطر إعادة العمل.

دالة التكلفة الإجمالية الموحدة

لأي أداة i، يمكن كتابة التكلفة الإجمالية خلال دورة فوترة واحدة على النحو التالي:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Total}_i &= \mathrm{Cash}_i + \mathrm{Time}_i + \mathrm{Risk}_i \ \mathrm{Time}_i &= R \cdot \mathrm{Hours}_i \ \mathrm{Risk}_i &= R \cdot \mathrm{ReworkHours}_i \end{aligned} $$

حيث R هو سعر الوقت الخاص بك (يوان/ساعة). إذا كنت لا ترغب في احتساب الوقت، يمكنك ضبط R على 0، وتصبح المعادلة مقارنة تكلفة نقدية بحتة.

اتفاقيات المتغيرات

لتوحيد نماذج التسعير الثلاثة، يتم تقسيم عبء العمل إلى مستويين: “جلسة (session)” و"تكرار (iteration)". الفحص والفهرسة عند الدخول إلى مشروع جديد هما عملية تتم مرة واحدة، بينما المحادثة المستمرة وتعديل الكود داخل نفس السياق هما عمليات قابلة للتكرار.

تعريف المتغيرات:

• $S_i$: التكلفة الثابتة للأداة $i$ (رسوم الاشتراك أو الحد الأدنى للإنفاق الشهري)
• $N_s$: عدد الجلسات الجديدة في هذه الدورة (تغير المشروع، مسح السياق، بدء جلسة جديدة تُحتسب جميعها)
• $N_{it}$: عدد التكرارات الفعالة في هذه الدورة (توضيح المتطلبات، تعديل الكود، إصلاح الأخطاء، إلخ)
• $R$: سعر الوقت (يوان/ساعة)
• $h0_i$: الوقت المستغرق للبدء البارد لكل جلسة جديدة (بالساعات)
• $h1_i$: متوسط الوقت المستغرق لكل تكرار (بالساعات)
• $p_{\mathrm{fail},i}$: احتمال الحاجة إلى إعادة العمل عند فشل كل تكرار (من 0 إلى 1)
• $h_{\mathrm{re},i}$: متوسط الوقت المستغرق لإعادة العمل الواحدة (بالساعات)

وبالتالي يمكن كتابة بنود الوقت والمخاطرة على النحو التالي:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Hours}i &= N_s \cdot h0_i + N{it} \cdot h1_i \ \mathrm{ReworkHours}i &= N{it} \cdot p_{\mathrm{fail},i} \cdot h_{\mathrm{re},i} \end{aligned} $$

بعد ذلك، يكتب فقط $Cash_i$ لطرق التسعير الثلاث.

التكلفة النقدية بناءً على الرسوم حسب الرموز (Token)

يتم تصنيف الأدوات التي تستند إلى الرموز عادةً إلى ثلاث مستويات: الإدخال، والإدخال الذي يصيب التخزين المؤقت (Cache)، والمخرجات. من الأخطاء الشائعة تكرار احتساب نفس دفعة رموز الإدخال في بند الإدخال وبند التخزين المؤقت. يُقترح تقدير إجمالي رموز الإدخال أولًا، ثم تقسيمها بناءً على نسبة إصابة التخزين المؤقت.

تعريف المتغيرات:

• $Tin0_i$: إجمالي رموز الإدخال لكل جلسة جديدة
• $r0_i \in [0,1]$: نسبة إصابة التخزين المؤقت للإدخال في الجلسة الجديدة
• $Tin1_i$: إجمالي رموز الإدخال لكل تكرار
• $r1_i \in [0,1]$: نسبة إصابة التخزين المؤقت للإدخال في التكرار
• $Tout0_i, Tout1_i$: كمية رموز المخرجات
• $Pin_i, Pcache_i, Pout_i$: معلمات السعر (يوان لكل مليون رمز)

للأدوات التي لا تدعم تسعير التخزين المؤقت، يمكن ضبط $r0_i=r1_i=0$ أو $Pcache_i=Pin_i$.

إذن:

$$ \begin{aligned} \mathrm{Cash}^{(\mathrm{token})}i &= S_i + \frac{1}{10^6}\Bigl[ N_s \cdot \bigl(Pin_i \cdot (1-r0_i)\cdot Tin0_i + Pcache_i \cdot r0_i\cdot Tin0_i + Pout_i \cdot Tout0_i\bigr) \ &\qquad + N{it} \cdot \bigl(Pin_i \cdot (1-r1_i)\cdot Tin1_i + Pcache_i \cdot r1_i\cdot Tin1_i + Pout_i \cdot Tout1_i\bigr) \Bigr] \end{aligned} $$

تشرح هذه المعادلة مباشرة استنتاجًا تجريبيًا: عند العمل بشكل مستمر غامر في نفس الجلسة، يزداد $N_{it}$ ولكن يتم دفع $Tin0_i$ مرة واحدة فقط، مما يؤدي إلى انخفاض متوسط التكلفة لكل تكرار. سيؤدي التبديل المتكرر بين المشاريع أو مسح السياق بشكل متكرر إلى دفع $Tin0_i$ بشكل متكرر.

التكلفة النقدية بناءً على الرسوم حسب عدد استدعاءات API

يكمن مفتاح الرسوم بناءً على عدد استدعاءات API في أن “استدعاء واحد” يغطي المحادثات، واستدعاءات الأدوات، وقراءة الملفات، والبحث، وتنفيذ الأوامر، وغيرها من العمليات. يجب تقدير:

• $A0_i$: عدد استدعاءات API لكل جلسة جديدة
• $A1_i$: عدد استدعاءات API لكل تكرار
• $Ccall_i$: سعر الوحدة لكل استدعاء (يوان/مرة)

معادلة التكلفة النقدية:

$$ \mathrm{Cash}^{(\mathrm{call})}i = S_i + Ccall_i \cdot (N_s \cdot A0_i + N{it} \cdot A1_i) $$

إذا كانت الأداة توفر حصة مجانية Q (مرة/دورة) وكان يتطلب الأمر الانتظار بدلاً من الدفع بعد تجاوز الحد، يمكن احتساب وقت الانتظار ضمن تكلفة الوقت، وتحويل الاستدعاءات الزائدة إلى $Hours_i$، ومواصلة المقارنة باستخدام $Total_i$.

التكلفة النقدية بناءً على الرسوم حسب عدد المطالبات (Prompts)

تُساوي الرسوم بناءً على عدد المطالبات “مطالبة واحدة” بإرسال مهمة واحدة. يجب تقدير:

• $P0_i$: عدد المطالبات لكل جلسة جديدة
• $P1_i$: عدد المطالبات لكل تكرار
• $Cprompt_i$: سعر الوحدة لكل مطالبة (يوان/مرة)

معادلة التكلفة النقدية:

$$ \mathrm{Cash}^{(\mathrm{prompt})}i = S_i + Cprompt_i \cdot (N_s \cdot P0_i + N{it} \cdot P1_i) $$

للمنتجات التي تفرض “اشتراكًا شهريًا يشمل N مرة”، يمكن استخدام السعر الظلي (shadow price) لتقريب القيمة: لنفترض أن رسوم الاشتراك للدورة هي $S_i$ والحصة هي $Q_i$، إذن $Cprompt_i \approx S_i / Q_i$. على الرغم من أنها ليست تكلفة نقدية هامشية صارمة، إلا أنها يمكنها تحويل “ندرة الحصة” إلى تكلفة فرصة قابلة للحساب.

نقطة التحول: معادلة خط الفصل بين أداتين

اكتب المعادلات أعلاه في شكل موحد. للأداة i:

$$ \mathrm{Total}_i = S_i

• N_s \cdot (c0_i + R \cdot h0_i)
• N_{it} \cdot (c1_i + R \cdot h1_i + R \cdot p_{\mathrm{fail},i} \cdot h_{\mathrm{re},i}) $$

حيث يمثل $c0_i$ و $c1_i$ التكلفة النقدية للبدء البارد وتكلفة التكرار الواحد على التوالي، مما يتوافق مع التوسعات المختلفة في طرق التسعير الثلاثة.

بافتراض أداتين A و B، وعند ثبات $N_s$، اجعل $Total_A$ = $Total_B$، يمكن حل نقطة تحويل عدد التكرارات:

$$ N_{it}^{\ast}

\frac{ (S_B - S_A) + N_s \cdot \bigl((c0_B - c0_A) + R \cdot (h0_B - h0_A)\bigr) }{ (c1_A - c1_B) + R \cdot (h1_A - h1_B)

• R \cdot \bigl(p_{\mathrm{fail},A} \cdot h_{\mathrm{re},A} - p_{\mathrm{fail},B} \cdot h_{\mathrm{re},B}\bigr) } $$

التفسير:

عندما يكون المقام موجبًا، إذا كان $N_{it} > N_{it}^{\ast}$ فإن A أكثر اقتصادية، وإذا كان $N_{it} < N_{it}^{\ast}$ فإن B أكثر اقتصادية. عندما يكون المقام سالبًا، تنعكس اتجاهات عدم المساواة. عندما يقترب المقام من 0، فهذا يشير إلى أن التكلفة الهامشية الشاملة لكل تكرار لكليهما متطابقة تقريبًا، ويعتمد الاختيار بشكل أساسي على الرسوم الثابتة وتكلفة البدء البارد.

يمكنك استخدام هذه المعادلة لحساب ثلاث نقاط تحويل نموذجية، وهي أداة رسوم حسب الرموز مقابل أداة رسوم حسب المطالبات، وأداة رسوم حسب الرموز مقابل أداة رسوم حسب استدعاءات API، وأداة رسوم حسب استدعاءات API مقابل أداة رسوم حسب المطالبات. ما عليك سوى توسيع $c0, c1$ الخاصة بكل منها إلى رموز أو عدد استدعاءات أو عدد مطالبات وفقًا لما سبق.

استراتيجية عملية: طرق عملية لتقليل التكلفة

1. التطوير الغامر: استراتيجية تحسين الرسوم بناءً على الرموز (Token)

بالنسبة للأدوات التي تفرض رسومًا بناءً على الرموز (مثل Codex Cli)، الاستراتيجية الأساسية هي الحفاظ على استقرار سياق العمل.

المبدأ: تجنب دفع $Tin0_i$ بشكل متكرر. الاستمرار في العمل في نفس المشروع يمكن أن يوزع تكلفة تحميل السياق الأولي، كما أن زيادة نسبة إصابة التخزين المؤقت يمكن أن تسرع بشكل كبير من سرعة الاستجابة.

التطبيق: تجنب التبديل المتكرر بين المشاريع أو مسح السياق. إذا كنت بحاجة فقط إلى إصلاح خطأ واحد ثم إغلاق المشروع، فلن يتم الاستفادة الكاملة من قيمة قراءة الملفات الكبيرة في المرحلة الأولى.

2. دمج المتطلبات: استراتيجية تحسين الرسوم بناءً على استدعاءات API

بالنسبة للأدوات التي تفرض رسومًا بناءً على عدد الاستدعاءات (مثل Gemini Code Assistant)، الاستراتيجية الأساسية هي الاستفادة القصوى من استدعاءات “إنشاء السياق”.

المبدأ: تخفيف تكلفة $A0_i$. تُحتسب استدعاءات الأدوات وقراءة الملفات وغيرها ضمن عدد الاستدعاءات.

التطبيق: ركز على معالجة متطلبات متعددة ذات صلة في جلسة واحدة، لزيادة كثافة القيمة لعمليات مثل قراءة الملفات في المرحلة الأولى. تجنب قطع الاتصال فورًا بعد إنجاز مهام صغيرة.

3. معالجة المهام الكبيرة: استراتيجية تحسين الرسوم بناءً على المطالبات (Prompts)

بالنسبة للأدوات التي تفرض رسومًا بناءً على عدد المطالبات (مثل الإصدار القديم من Cursor)، فهي مناسبة لمعالجة المهام الكبيرة أو الصيانة ذات البدء البارد.

المبدأ: تثبيت التكلفة الهامشية. بغض النظر عن طول السياق، فإن رسوم المطالبة الواحدة ثابتة.

التطبيق: تشير “المهام الكبيرة” إلى المهام التي تستهلك رموزًا بشكل هائل (قراءة عدد كبير من الملفات، سياق طويل جدًا) ولكن المخرجات محدودة، أو مهام تتطلب نموذجًا عالي الجودة للتحكم فيها. تعد هذه المهام الأكثر كفاءة من حيث التكلفة عند استخدام أدوات الرسوم حسب المرة. إن استخدام أدوات الرسوم حسب المرة للمهام الصغيرة يعطي كفاءة تكلفة أقل.

سلسلة اختيار قابلة للحساب

تعمل المخطط الانسيابي التالي على تعيين المتغيرات إلى منطق الاختيار. بعد تقدير أحجام $N_s$ و $N_{it}$، يمكنك تحديد الحل الأمثل باستخدام معادلة نقطة التحول للمقارنة.

flowchart TD
    A[تحديد عبء العمل للدورة الحالية] --> B[تقدير N_s: عدد الجلسات الجديدة]
    B --> C[تقدير N_it: عدد التكرارات لكل جلسة]
    C --> D[تقدير c0, c1 لكل فئة من الأدوات]
    D --> E[التعويض في معادلة N_it*]
    E --> F{ما هو شكل الحمل الرئيسي؟}
    F -->|N_s كبير، N_it صغير| G[الأولوية: الرسوم حسب المطالبات أو عدد الاستدعاءات]
    F -->|N_s صغير، N_it كبير| H[الأولوية: الرسوم حسب الرموز]
    F -->|كلاهما كبير| I[تقسيم سير العمل: استخدام المطالبات/الاستدعاءات للبدء البارد، والرموز للمراحل العميقة]

    classDef in fill:#2c3e50,stroke:#ecf0f1,stroke-width:2px,color:#ecf0f1
    classDef calc fill:#3498db,stroke:#2980b9,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef decide fill:#f39c12,stroke:#d35400,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef out fill:#27ae60,stroke:#229954,stroke-width:2px,color:#fff

    class A,B,C in
    class D,E calc
    class F decide
    class G,H,I out

• ←السابق
• التالي→