تستوعب نافذة سياق تبلغ نحو مليون token قاعدة شيفرة متوسطة الحجم، أو مجموعة من العقود، أو سجلات محادثات تمتد لأشهر ضمن طلب واحد. توفّر عدة نماذج على GetVibe API نافذة بهذا الحجم، بدءًا من النماذج الرائدة ووصولًا إلى نماذج flash منخفضة التكلفة. وتعمل جميعها عبر نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI ومفتاح واحد.
القائمة
تأتي حدود السياق والإخراج من الكتالوج لدينا (caps.contextWindow في https://getvibeapi.com/api/catalog). الأسعار مباشرة.
| النموذج | السياق | الحد الأقصى للإخراج | الصور | وضع JSON | السعر |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 1,000,000 | 128,000 | نعم | نعم | $0.1974 الإدخال · $0.9867 الإخراج لكل مليون رمز |
| Claude Sonnet 5 | 1,000,000 | 64,000 | نعم | نعم | $0.3334 الإدخال · $1.6667 الإخراج لكل مليون رمز |
| GPT-5.6 Sol | 1,050,000 | 128,000 | نعم | نعم | $0.0667 الإدخال · $0.40 الإخراج لكل مليون رمز |
| Gemini 3.1 Pro | 1,000,000 | 65,000 | نعم | نعم | $0.2515 الإدخال · $1.5086 الإخراج لكل مليون رمز |
| Gemini 3.8 Flash | 1,000,000 | 65,000 | نعم | لا | $0.0097 الإدخال · $0.0483 الإخراج لكل مليون رمز |
| DeepSeek V4.1 Flash | 1,000,000 | 393,216 | نعم | نعم | $0.0112 الإدخال · $0.0445 الإخراج لكل مليون رمز |
| GLM-5.3 | 1,048,000 | 128,000 | لا | لا | $0.10 الإدخال · $0.3143 الإخراج لكل مليون رمز |
| GLM-5.3 Flash | 1,048,000 | 128,000 | نعم | لا | $0.0112 الإدخال · $0.0371 الإخراج لكل مليون رمز |
توجد أيضًا نماذج أخرى من فئة 1M في الكتالوج، بما في ذلك إصدارات Claude Opus الأقدم وGemini 3.7 Flash. تعرض صفحة النماذج القائمة الكاملة وتتيح لك ترتيبها.
المعلن مقابل المقاس
معظم الأرقام الواردة أعلاه هي حجم النافذة الذي تعلنه الجهة المطوّرة للنموذج. وقد قسنا Claude Opus 5.5 أيضًا قبل نشره: إذ جرى الرد على طلب يحتوي على 732,379 token بتفاصيل من بداية prompt ونهايته، بينما رُفض طلب يتجاوز 1,000,000 token عند حد النموذج. أما بالنسبة إلى النماذج الأخرى، فأجرِ الاختبار باستخدام بياناتك الخاصة إذا كنت تخطط للعمل بالقرب من الحد.
كيفية الاستفادة من نافذة طويلة بكفاءة
- ضع السؤال بعد المادة. أرسل المستندات أولًا والتعليمات أخيرًا، حتى يقرأ النموذج المهمة بينما تكون كل العناصر موجودة بالفعل في السياق.
- حدّد الحدود. أَحط كل ملف أو مستند بفواصل واضحة تتضمن اسمه. يساعد ذلك النموذج على الإشارة إلى مصدر الإجابة.
- تحقق من الطرفين. عند تقييم نموذج للمدخلات الطويلة، اطلب منه السؤال عن تفصيل قريب من البداية وآخر قريب من النهاية في prompt نفسه.
- اترك مساحة للإجابة. يشترك الإدخال والإخراج في النافذة، لذا فإن prompt الذي يملؤها بالكامل لا يترك مساحة للرد.
التكلفة: تتم محاسبتك على كل input token
تتم محاسبة طلب كامل مكوّن من 1M token على كل input token، لذلك يُعد السياق الطويل أغلى طريقة لاستدعاء نموذج. وهناك أمران يساعدان على ضبط التكلفة:
- التخزين المؤقت لـ prompt. إذا طرحت عدة أسئلة حول المادة نفسها، فأبقها كبادئة لم تتغير. تتم محاسبة الإدخال المخزّن مؤقتًا بجزء من سعر الإدخال. راجع دليل التخزين المؤقت لـ prompt.
- اختر الفئة وفقًا للمهمة. قد يكون نموذج flash بنافذة 1M كافيًا للبحث والاستخراج من إدخال كبير. وفّر النماذج الرائدة للاستدلال عبر المادة بأكملها.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
corpus = open("all_docs.txt").read()
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "أجب فقط استنادًا إلى المستندات المقدمة."},
{"role": "user", "content": corpus + "\n\nQuestion: which contracts mention a termination fee?"},
],
)
print(resp.choices[0].message.content)الخطوات التالية
اقرأ مقالة Claude Opus 5.5 حول سياق 1M، أو قارن النماذج على صفحة النماذج، أو ابدأ باستخدام الوثائق.