نماذج الذكاء الاصطناعي صارت الآن بمستويات. المستويات الأرخص جيدة بشكل مفاجئ.

قبل بضعة أشهر، كان اختيار نموذج ذكاء اصطناعي يعني أخذ الأفضل الذي تستطيع تحمّل تكلفته. هذا يتغير بسرعة. في التاسع من يوليو، أطلقت OpenAI نموذج GPT-5.6 ليس واحداً بل ثلاثة — Sol وTerra وLuna — كل منها مصمم لنوع مختلف من المهام بسعر مناسب له. تمتد الفجوة السعرية بين النماذج خمسة أضعاف: من دولار واحد لكل مليون رمز (الوحدات النصية الصغيرة التي يقرأها الذكاء الاصطناعي ويكتبها) لنموذج Luna، وصولاً إلى خمسة دولارات لنموذج Sol. والأهم: المستويات الأرخص تتفوق فعلاً على أفضل نموذج في العام الماضي.

Sol مخصص للمهام الأشد صعوبة: الاستدلال المعقد، وتحليل الأمن، والعوامل المستقلة التي تعمل لفترات طويلة. Terra يغطي مهام الإنتاج اليومية بنصف سعر Sol. Luna يتعامل مع الأعمال السريعة والمتكررة — تصنيف البيانات، وكتابة ردود قصيرة، وتوجيه الطلبات. تدّعي OpenAI أن Terra وLuna يتفوقان على Claude Fable 5، النموذج الرائد السابق لشركة Anthropic، بـ واحد على ستة عشر من التكلفة بنتائج مماثلة. هذا الادعاء محل جدل في بعض المعايير — لا يزال Claude Fable 5 يتصدر مهام هندسة البرمجيات — لكن الاتجاه واضح: الذكاء الاصطناعي القادر يزداد رخصاً.

OpenAI ليست الوحيدة. أطلقت Anthropic نموذج Claude Sonnet 5 بسعر دولارين لكل مليون رمز مُدخَل — أرخص من Sol — وتصفه بأنه ذو جودة تقترب من نماذجها الرائدة. تسير Google وxAI على الطريق نفسه. على مستوى السوق بأكمله، انتقل الأمر من نموذج واحد لكل شركة إلى عائلات كاملة بأسعار مختلفة جداً — وتكلفة الذكاء الاصطناعي الجيد انخفضت بسرعة.

لكل من يبني منتجات أو يدير تدفقات عمل آلية، الخطوة العملية هي التفكير بمستويات. معظم استدعاءات الذكاء الاصطناعي في منتج حقيقي ليست مسائل استدلال صعبة — بل عمليات بحث بسيطة، أو تلخيص، أو تصنيف. توجيه هذه المهام نحو Luna أو نموذج رخيص مماثل، وحجز نماذج فئة Sol للمهام الصعبة حقاً، يمكن أن يخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي 80% أو أكثر دون خسارة الجودة حيث تهم. السؤال لم يعد: أي شركة تمتلك أفضل ذكاء اصطناعي؟ بل: هل يوجّه فريقك كل مهمة إلى النموذج المناسب؟