وقت القراءة : 22 minutes

يُسألني غالبًا كم تكلفة استهلاكي من الذكاء الاصطناعي. أجيب « 20 كرات في الشهر » ويُحدقون بي بعيون واسعة. إذن اليوم، سأفتح لك الصندوق الأسود. هذا المقال هو التدقيق الكامل لـ 73 يومًا من vibe coding الخاص بي : المنهجية لاستخراج البيانات من قاعدة SQLite d’OpenCode , رمز SQL للاستعلام عن الجدول، و المقارنة الشاملة مع جميع الموردين في السوق — الغربية كما الصينية. النتيجة غير متناظرة بشكل كبير لدرجة أنني اضطررت إلى التحقق من حساباتي ثلاث مرات।

دق

[]

فهم المكدس: من يفعل ماذا؟

قبل الغوص في الأرقام، دعونا نوضح البنية. هناك ثلاثة أطراف متميزة في إعدادتي، ومن المهم عدم الخلط بينهما:

Failed to generate image: PlantUML preprocessing failed: [From <input> (line 10) ]

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title الثلاثة أطراف من كدستي LLM
left to right direction

actor "أنا (المطور)" as Dev

package "OpenCode
^^^^^
 Syntax Error? (Assumed diagram type: component)

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title الثلاثة أطراف من كدستي LLM
left to right direction

actor "أنا (المطور)" as Dev

package "OpenCode
(github.com/anomalyco/opencode)" as OC {
  rectangle "واجهة سطر الأوامر لتشفير ال vibe
مصدر مفتوح، مجاني" as CLI
  note right of CLI
    C'est l'outil que j'utilise
    pour coder avec des agents IA.
    Il ne fournit AUCUN modèle.
    C'est un terminal + un orchestrateur.
  end note
}

package "اولamaa (التثبيت المحلي)" as OL {
  rectangle "عميل الاستنتاج
مثبت على جهازي" as Client
  note right of Client
    C'est le logiciel qui fait tourner
    les modèles. Il peut les exécuter
    en local OU les déléguer au cloud
    selon le tag (:cloud).
    Il s'authentifie via clé SSH.
  end note
}

package "سحابة أولاما
(ollama.com)" as OCloud {
  rectangle "خدمة استدلال سحابية
اشتراك محترف : 20€/شهر" as Cloud
  note right of Cloud
    C'est le fournisseur d'inférence.
    Mes modèles avec le tag :cloud
    sont exécutés sur LEURS serveurs.
    L'abonnement Pro donne accès
    à des quotas supérieurs.
  end note
}

Dev --> CLI : "أكتب مطالب"
CLI --> Client : "استدع هذا النموذج"
Client --> Cloud : "مفتاح SSH + طلب
(نماذج:cloud)"
Client --> Client : "التنفيذ المحلي
(النماذج بدون :cloud)"

@enduml

OpenCode ليس مزودًا للنماذجهذا هو CLI مفتوح المصدر (github.com/anomalyco/opencode) الذي ينظم وكلاء الذكاء الاصطناعي. لا يبيع اشتراكات، ولا يوفر الاستنتاج. إنه يعادل`git`للتحكم في الإصدارات: أداة، ليست خدمة. Ollama Cloud هو مزوّد الاستدلال.تثبيتي المحلي لـ Ollama يعمل كـ client — يقوم بالمصادقة لدى خوادم Ollama عبر مفتاح SSH فريد (Device Key) ويوكل تنفيذ النماذج الموسومة إليهم`:cloud`. الاشتراك الاحترافي (20€/شهر) يفتح حدودًا أعلى ويسمح بدمج عدة حسابات على نفس الجهاز عبر Docker.

مقدمة: لماذا تدقيق؟

قبل شهرين، كنت أستخدم النماذج مجانًا على تثبيتي المحلي لـ Ollama. ثم اشتركت في أول اشتراك ollama cloud pro مقابل 20 يورو/شهر، والذي يسمح لي باستخدام النماذج السحابية (تلك التي تحمل الوسم`:cloud`) عبر الموفر`ollama-cloud`. ثم تبعه اشتراك ثانٍ بعد شهر، على نسخة Docker منفصلة ذات حساب خاص ومفتاح SSH — الطريقة التراكمية المذكورة في مقالتي حول تجميع الاشتراكات

السؤال الذي كان يزعجني : هل هذه 20 يورو شهرياً مبرّرة؟ ليس بالتخمين. بالأرقام

لإجابة، كنت بحاجة إلى بيانات دقيقة. ليست تقديرات. ليست متوسطات. استهلاكي الحقيقي، توكنًا بتوكن، نموذجًا بنموذج، جلسة بجلسة.

و OpenCode — وهو واجهة سطر الأوامر (CLI) — يخزن كل ذلك في قاعدة بيانات SQLite.

قاعدة بيانات OpenCode: منجم ذهب

OpenCode تحتفظ بسجل كامل لجلساتها في ملف SQLite الموجود في`~/.local/share/opencode/opencode.db`. La mienne pèse 660 Mo pour 73 jours d’utilisation — une base de données de production tout à fait respectable.

$ ls -lh ~/.local/share/opencode/opencode.db
-rw-r--r-- 1 cheroliv cheroliv 660M mai 18 12:25 opencode.db

المخطط

تحتوي القاعدة على ما يقرب من عشرين جدولًا، لكن ثلاثة منها حاسمة لتحليلنا :

schema principal

الطاولة`session`مثالية للتدقيق الشامل: كل جلسة لها إجمالي عدد الرموز، النموذج المستخدم، والتكلفة. الحقل`model`JSON خام:

{
  "id": "deepseek-v4-pro:cloud",
  "providerID": "ollama-cloud",
  "variant": "default"
}

المجال`cost`في قاعدة OpenCode لا تعكس إلا رسوم واجهات برمجة التطبيقات الخارجية المدفوعة عند الاستهلاك عبر مفتاح API (مثل Google Gemini، OpenAI، إلخ). المكالمات عبر Ollama — سواء كانت محلية أو عبر Ollama Cloud Pro — مُعلمة`cost=0`لأن التكلفة ثابتة (اشتراك)، وليس لكل توكن. التكلفة الحقيقية لهذه المكالمات هي الاشتراك الشهري.

كود الاستخراج

لا تحتاج إلى تثبيت أي شيء. Node.js 22+ يتضمن وحدة SQLite تجريبية (node:sqlite) الذي يعمل بشكل مثالي. هنا النص الذي أعطاني كل شيء :

const { DatabaseSync } = require('node:sqlite');
const db = new DatabaseSync(
  `${process.env.HOME}/.local/share/opencode/opencode.db`,
  { readonly: true }
);

// 1. Statistiques globales
const global = db.prepare(`
  SELECT
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(tokens_reasoning) as total_reasoning,
    SUM(tokens_cache_read) as total_cache_read,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
`).get();

// 2. Ventilation par modèle et fournisseur
const byModel = db.prepare(`
  SELECT
    json_extract(model, '$.id') as model_id,
    json_extract(model, '$.providerID') as provider,
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
  WHERE model IS NOT NULL
  GROUP BY model_id, provider
  ORDER BY SUM(tokens_input) DESC
`).all();

// 3. Par mois
const monthly = db.prepare(`
  SELECT
    strftime('%Y-%m', datetime(time_created/1000, 'unixepoch')) as month,
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
  WHERE time_created IS NOT NULL
  GROUP BY month
  ORDER BY month
`).all();

// 4. Messages par modèle (détection des changements intra-session)
const msgByModel = db.prepare(`
  SELECT
    json_extract(m.data, '$.model.providerID') as provider,
    json_extract(m.data, '$.model.modelID') as model_id,
    COUNT(*) as messages
  FROM message m
  WHERE json_extract(m.data, '$.model') IS NOT NULL
  GROUP BY provider, model_id
  ORDER BY COUNT(*) DESC
`).all();

console.log({ global, byModel, monthly, msgByModel });
db.close();

العلم`--experimental-sqlite`هو مطلوب في Node.js 22.x. في Node.js 24+، يصبح الوحدة مستقرًا ولا يتطلب بعد ذلك أي علم.

النتائج: 73 يومًا من الاستهلاك

عرض شامل

متري قيمة السياق

جلسات OpenCode

1 022

~14 جلسات/يوم في المتوسط

Tokens Input

2,62 milliard

من بينها 94,5M إصابة ذاكرة التخزين المؤقت

Tokens Output

21 مليون

Ratio input/output ~125:1

Tokens Reasoning

141 000

ضئيل — تقريبا لا thinking

تكلفة API الخارجية

\$0,22

رسوم خارج الاشتراك (Gemini + المستويات المجانية)

هذا الرقم 0,22$ حاسم: إنه يمثل كل ما دفعته إضافيًا عن اشتراكي في Ollama Cloud Pro. أي عمليًا لا شيء. الاشتراك يغطي الأساسيات.

Failed to generate image: PlantUML preprocessing failed: [From <input> (line 7) ]

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title التطور الشهري — مدخلات الرموز
rectangle "مارس 2026
9 جلسات
^^^^^
 Syntax Error? (Assumed diagram type: activity)

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title التطور الشهري — مدخلات الرموز
rectangle "مارس 2026
9 جلسات
37,7M توكنز" as MARS #FFE082
rectangle "أبريل 2026
486 جلسة
1,33 مليون توكن" as AVR #81C784
rectangle "مايو 2026
527 جلسة
1.25 بليون توكن" as MAI #64B5F6

MARS -right-> AVR : ×35
AVR -right-> MAI : stable (période en cours)

note bottom of MAI
  Mai comptabilisé jusqu'au 18.
  Projection mois complet : ~2,1 Md tokens
  si la tendance se maintient.
end note
@enduml

الانطلاقة بين مارس وأبريل مذهلة: ×35 في شهر واحد. هذا هو الانتقال من الاستخدام «test» إلى الاستخدام «production» — عندما بدأت بتشغيل وكلاء OpenCode بشكل مستمر لمكوناتي Gradle.

التهوية حسب النموذج والمورد

الحقل`model`من الطاولة`session`كونه JSON,`json_extract()`يسمح بالتهوية المناسبة :

نموذج × مزود جلسات إدخال Output التكلفة

deepseek-v4-pro @ ollama-cloud

63

220 M

1,94 M

\$0

deepseek-v4-pro @ ollama-b

124

463 M

4,15 M

\$0

deepseek-v4-pro @ ollama

100

252 M

2,25 M

\$0

deepseek-v4-flash-free @ opencode

16

1,3 M

279 K

\$0

qwen3.6-plus-free @ opencode

1

369 K

25 K

\$0

جيميني-2.5-فلاش @ جوجل

1

211 K

19 K

\$0,04

ثلاثة موفّرين مختلفين بالضبط لنفس نموذج DeepSeek V4 Pro : * ollama-cloud→ عبر اشتراك Pro مدفوع (سحابة مُدارة بواسطة Ollama) * ollama-b→ الاشتراك الثاني Pro، معزول في حاوية Docker منفصلة * ollama→ مثيل محلي أصلي, gratuite (يعمل مباشرة على جهازي) مجموع الثلاثة يعطي 936M input, 8,4M output — إجمالي استهلاكي DeepSeek V4 Pro, جميع providers مجتمعة. فقط`ollama-cloud`(220M input) تكلفة اشتراك. الـ 716M المتبقية مجانية (محليًا أو تجميع اشتراكات).

النماذج داخل الجلسة: ما لا تراه جدول الجلسة

الطاولة`session`لا يلتقط سوى النموذج الرئيسي للجلسة. لكن خلال جلسة واحدة، يمكن لوكيل OpenCode التبديل بين عدة نماذج. الجدول`message`يكشف :

Modèles utilisés dans les messages (ollama-cloud provider) :
├─ deepseek-v4-pro      1 441 msgs  (32%)
├─ qwen3.5:397b         1 217 msgs  (27%)
├─ glm-5.1                712 msgs  (16%)
├─ kimi-k2.6:cloud        634 msgs  (14%)
├─ qwen3-coder:480b       414 msgs   (9%)
├─ gpt-oss:20b             34 msgs  (0,8%)
├─ qwen3-coder-next        27 msgs  (0,6%)
└─ gemma4:31b               7 msgs  (0,2%)

لا أستخدم بعد الآن Qwen, GLM, Kimi ولا النماذج الأخرى. هم يظهرون في السجل لأنني اختبرت العديد من الأشياء في أبريل. منذ منتصف مايو، أنا مقفل على DeepSeek V4 Pro — إنه الوحيد الذي يتحمل الحمل على سياق طويل مع حوكمة الوكيل (cf. مقابلتي Kimi/GLM/DeepSeek). نسبة 32% من رسائل deepseek في السجل مضللة: اليوم هي 100%.

المقارنة التعريفيّة — الموردين الغربيين

السؤال المزعج: كم سيكلف نفس الاستهلاك لدى الموردين التقليديين؟

قاعدتي في الحساب للمقارنة :220M رموز دخل + 1,9M رموز خرج— فقط الحجم الممرر عبر`ollama-cloud`(الوحيد الذي يتوافق مع اشتراكي المدفوع). المتبقي 716M مجاني (Ollama المحلي ومثيل Docker B).

مورد نموذج $/M $/M التكلفة/الشهر × اشتراكي

إعدادي

DeepSeek V4 Pro

0

0

\~20€

1×

Anthropic — Claude

نموذج \$/M $/M التكلفة/شهر × اشتراكي

أوبس 4.7

\$5

\$25

\$1 148

57×

سونيت 4.6

\$3

\$15

\$689

34×

هايكو 4.5

\$1

\$5

\$230

11×

حتى Haiku 4.5، النموذج الأكثر « اقتصاديًا » من Claude، يكلف 11× اشتراكي. وهو لا يعرف شيئًا عن قاعدتي البرمجية، ولا يولد بأسلوبي، ويهلوس بشأن APIs Gradle Kotlin DSL.

OpenAI — GPT

نموذج $/M المخرج $/M التكلفة/شهر اشتراكي

GPT 5.5

\$5

\$30

\$1 157

58×

GPT 5.4

\$2,50

\$15

\$579

29×

GPT 5.4 Mini

\$0,75

\$4,50

\$174

9×

جوجل — جيميني

نموذج \$/M $/م التكلفة/الشهر × اشتراكي

Gemini 3.1 Pro

\$2,00

\$10

\$459

23×

جيميني 3 فلاش

\$0,30

\$1,50

\$69

3,5×

جيميني 3 فلاش بسعر 69 يورو هو المنافس الوحيد « قريب » من حيث السعر الخالص — لكنه نموذج كثيف وخفيف، وليس MoE 1.6T مثل DeepSeek V4 Pro. جودة الكود المولد لا علاقة لها.

مزودو الاستدلال HuggingFace

HuggingFace لا يقوم بالاستدلال بنفسه — بل يجمع providers أطرافاً ثالثة (Novita, Together, DeepInfra, Cerebras, SambaNova, Fireworks, Groq…) عبر واجهة API موحدة. يختار provider الأرخص أو الأسرع. هذه هي الأسعار المسجلة في مايو 2026 لـ DeepSeek V4 Pro :

مزود HF دولار/م الناتج $/M التكلفة/الشهر × اشتراكي

نوفتا (الأرخص)

\$1,67

\$3,38

$374

19×

DeepInfra

\$1,74

\$3,48

$389

19×

معاً

\$2,10

\$4,40

$470

23×

الألعاب النارية

تعريفة غير عامة

(No output, as no French text was provided for translation)

—

—

حتى المزود الأرخص على HuggingFace (Novita) يفرض 19 مرة سعر اشتراكي. وعلى عكس Ollama Cloud، يفرض HuggingFace أيضًا رسوم المنصة إذا لم يكن لديك اشتراك PRO في HF (9 دولارات شهريًا).

غرُوق

Groq لا يملك لا من النماذج التي أستخدمها — كتالوجهم يقتصر على GPT-OSS, Llama و Qwen 32B. لا يمكن للمقارنة.

مقارنة الأسعار — الموردين الصينيين

الاختبار الحقيقي هو السوق الصيني. إذا كان DeepSeek نموذجًا صينيًا، فهل يجب أن تكون واجهته البرمجية الأصلية أقل تكلفة، أليس كذلك؟

واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek مباشرة (platform.deepseek.com)

فترة $/M المخرج $/M تكلفة/شهر

عرض -75% (ينتهي 31 مايو)

\$0,435

\$0,87

\$98

السعر الكامل (من يونيو)

\$1,74

\$3,48

$390

حتى مع العرض الترويجي العدواني من DeepSeek (-75% ممتد)، تكلفة API المباشرة5×أغلى. بالسعر العادي,20 مرة. و هو فقط DeepSeek — لا وصول إلى نماذج أخرى.

Kimi Moonshot (platform.kimi.com)

كيمي لا تقترح سوى نماذجها الخاصة. لا يوجد DeepSeek.

Alibaba Bailian (bailian.aliyun.com)

المورد الوحيد الذي يجمع جميع النماذج الصينية — لكن عبر إعادة البيع بهامش. الأسعار يتم تحميلها ديناميكيًا باستخدام JavaScript، مما يجعل استخراج البيانات مستحيلاً.

جدول ملخص — جميعProviders

مورد نموذج $/M الناتج $/M التكلفة/الشهر × اشتراكي

سحابة أولاما برو

ديب سكيك V4 برو

0

0

~20 يورو

1×

Gemini 3 Flash

جيميني 3 فلاش

\$0,30

\$1,50

\$69

3,5×

واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek (عرض ترويجي)

DeepSeek V4 Pro

\$0,44

\$0,87

\$98

5×

GPT 5.4 ميني

GPT 5.4 ميني

\$0,75

\$4,50

\$174

9×

كلود هايكو 4.5

Claude Haiku 4.5

\$1

\$5

\$230

11×

هجينغ فيس/نوفيتا

ديبسيك V4 برو

\$1,67

\$3,38

\$374

19×

واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek (عادي)

DeepSeek V4 Pro

\$1,74

\$3,48

\$390

20×

معًا AI

DeepSeek V4 Pro

\$2,10

\$4,40

\$470

23×

GPT 5.4

GPT 5.4

\$2,50

\$15

\$579

29×

كلود سونيت 4.6

Claude Sonnet 4.6

\$3

\$15

\$689

34×

كلود أوبوس 4.7

كلود عمل 4.7

\$5

\$25

\$1 148

57×

GPT 5.5

GPT 5.5

\$5

\$30

\$1 157

58×

Failed to generate image: PlantUML preprocessing failed: [From <input> (line 8) ]

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 11

title التكلفة الشهرية المتوقعة — 220M إدخال + 1,9M مخرجات
rectangle "Ollama Cloud Pro\n~20€" as OC #4CAF50
rectangle "Gemini Flash
\$69" as GF #8BC34A
^^^^^
 Syntax Error? (Assumed diagram type: activity)

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 11

title التكلفة الشهرية المتوقعة — 220M إدخال + 1,9M مخرجات
rectangle "Ollama Cloud Pro\n~20€" as OC #4CAF50
rectangle "Gemini Flash
\$69" as GF #8BC34A
rectangle "عرض ترويجي لـ DeepSeek
$98" as DSP #FFC107
rectangle "GPT Mini\n\$174" as GM #FF9800
rectangle "Claude Haiku\n\$230" as CH #FF5722
rectangle "HF/Novita
\$374" as HF #F44336
rectangle "DeepSeek طبيعي
$390" as DSN #F44336
rectangle "GPT 5.4
$579" as G4 #D32F2F
rectangle "كلود سونيت
$689" as CS #D32F2F
rectangle "Claude Opus
$1 148" as CO #B71C1C
rectangle "GPT 5.5
\$1 157" as G5 #880E4F

note bottom of OC
  DeepSeek V4 Pro 1.6T MoE
  + accès à tout le catalogue
  Ollama Cloud (Qwen, GLM, Kimi...)
  Inclus dans l'abonnement
end note
@enduml

التكلفة الخفية: هندسة المطالبات والتكرارات

تكلفة التوكين مجرد جزء من المعادلة. التكلفة الحقيقية هي وقت المطور.

مع OpenCode + Ollama Cloud Pro + وكيل الحوكمة الخاص بي (EAGER/LAZY/Hot/Warm/Cold, موصوف في المقالة حول الحوكمة)، أحصل على :

  • 0 هندسة المطالبات المتكرّرة: السياق يتم حقنه تلقائيًا

  • 90%+ first-shot correct: الكود يُجمع من المحاولة الأولى

  • صفر هلوسة deepseek على 8 جلسات متتالية(موثق في la comparaison Kimi/GLM/DeepSeek)

مع Claude أو GPT بدون fine-tune ولا حوكمة:

  • 2-3 تكرارات لكل مهمة في المتوسط

  • هندسة المطالبات المنهجية

  • الهلوسات على واجهات برمجة التطبيقات Kotlin/Gradle فور ما يتجاوز السياق 30K tokens

التكلفة « الفعلية » الشهرية — tokens × التكرارات × وقت التصحيح — هي 27× إلى 54× تكلفة حلتي، كما أثبتت ذلك في المقال عن نسبة الكفاءة.

(Empty) ليس الأمر مجرد قصة سعر للرمز. كلود أوبوس بسعر 57× والذي يتطلب 3× أكثر من التكرارات، تكون التكلفة الفعّالة ~170× أعلى. وبصراحة: دفع راتب متدرب يعادل راتب شريك في ماكينزي. __

جمع اشتراكات Ollama Cloud Pro: طريقة Docker

إذا لم يثبت أن اشتراكًا واحدًا كافٍ، نقوم بتجميعه. المبدأ هو عزل كل اشتراك في تثبيت Ollama خاص به، مع مفتاح SSH خاص به للمصادقة. Docker يجعل ذلك بسيطًا.

الطريقة الكاملة مفصلة في المقال عن تجميع Docker، إليك المبدأ :

Failed to generate image: PlantUML preprocessing failed: [From <input> (line 9) ]

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title الهندسة — اثنان من اشتراكات Ollama Cloud Pro على جهاز واحد
left to right direction

node "آلتي الفيزيائية" {
  frame "Ollama مثيل A (الأصلي)
^^^^^
 Syntax Error? (Assumed diagram type: class)

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title الهندسة — اثنان من اشتراكات Ollama Cloud Pro على جهاز واحد
left to right direction

node "آلتي الفيزيائية" {
  frame "Ollama مثيل A (الأصلي)
المنفذ :11434" as Native {
    database "هوية أ
/usr/share/ollama/.ollama/id_ed25519"
  }
  frame "Ollama مثيل B (Docker)
منفذ :11435" as Docker {
    database "الهوية ب
~/ollama-b-data/id_ed25519"
  }
}

cloud "أولماما سحابة" {
  actor "الحساب برو أ\n(البريد الإلكتروني 1)" as A
  actor "الحساب الاحترافي B
(البريد الإلكتروني 2)" as B
}

Native --> A : "مفتاح الجهاز A"
Docker --> B : "مفتاح الجهاز B"

note bottom of Docker
  Conteneur Docker isolé :
  - Clé SSH distincte
  - Port réseau distinct (11435)
  - Volume persistant (~/ollama-b-data)
  - restart: always
end note
@enduml

النمط بسيط :

  1. إنشاء حجم`~/ollama-b-data`

  2. تشغيل حاوية دُوكر`ollama/ollama:0.20.2`مُعَيَّن على`11435:11434`

  3. استرداد مفتاح SSH من الحاوية → احفظه على ollama.com

  4. فعل`ollama signin`مع بريد إلكتروني ثاني

  5. ضبط OpenCode مع موفّرين (`ollama`على :11434,`ollama-b`على :11435)

حسابان، بطاقة زرقاء، لا يوجد صراع.

ما لا يقيسه التدقيق

نقطة عمياء تأثير

جودة الكود المنتج

2,6 مليار توكن لا تشير إلى ما إذا كان الكود يتم تجميعه. جلساتي الثمانية باستخدام DeepSeek V4 Pro لديها معدل first-shot >90%

نظام إيكولوجي OpenCode

واجهة سطر الأوامر (CLI) مجانية، لكن قيمتها (الوكلاء، بيئات اختبار، السجل، تخزين مؤقت للرسائل) هائلة. ليست مشمولة في سعر الاشتراك — إنها أداة منفصلة.

كلفة الفرصة البديلة

قضاء ساعتين يوميًا لتصحيح هلوسات نموذج أقل يكلف أكثر من 20 يورو/شهر.

راحة البال

الاشتراك الثابت = لا مفاجأة. مع الدفع لكل رمز، يمكن أن يسبب ارتفاع النشاط أضرارًا جسيمة.

الأسعار المذكورة هي تلك الخاصة بشهر مايو 2026. بعد ستة أشهر، سينخفض كل شيء. لكن نسبة القوة الهيكلية — الاشتراك الثابت مقابل الدفع حسب الاستخدام — ستظل مواتية للاشتراك للمستهلكين الكبار.

الخلاصة : حكم الأرقام

بعد 73 يومًا، و1 022 جلسة OpenCode، و2,6 مليار توكن:

مترية حكم

التكلفة التراكمية لواجهة برمجة التطبيقات الخارجية

$0٫22(تقريبًا صفر)

تكلفة اشتراك Ollama Cloud Pro

~20€/شهر

مكافئ Claude Opus

$1 148/شهر— 57× أغلى

مكافئ GPT 5.5

\$1 157/شهر— 58× أكثر تكلفة

المُكافئ HuggingFace/Novita

$374/شهر— 19× أغلى

مكافئ DeepSeek API مباشر

$390/شهر— 20× أغلى

البديل الأرخص (Gemini Flash)

$69/شهر— 3,5× أغلى، نموذج أدنى

أفضل عرض في السوق

Ollama Cloud Pro بـ 20€/شهر— لا يُهزم

__ بسعر 20 يورو شهريًا للوصول إلى DeepSeek V4 Pro (1.6T params, MoE, CSA+HCA, 1M contexte) عبر Ollama Cloud، أحصل على أفضل نسبة جودة/سعر في السوق العالمي. حتى الموردين الصينيين المباشرين هم أغلى 5 إلى 20 مرة. حتى HuggingFace، مع تجميعه لمقدمي الخدمات منخفضة التكلفة، هو أغلى 19 مرة. السوق الغربي (Claude, GPT) هو 50-60 مرة — كوكب آخر.

هذه النسبة غير متوازنة إلى حد أنها لا يمكن أن تستمر إلى الأبد. استغلها طالما أنها موجودة. __

نعم، إذن، استثمار 20 يورو شهرياً هو أفضل استثمار تقني قمت به في حياتي كمطور. والآن لديك الأرقام لإثبات ذلك.


Articles connexes