GPT-6 Sol وGPT-6 Luna: الدليل الشامل لتطور Codex وChatGPT Work والذكاء الاصطناعي المخصص للعمل
أعلنت OpenAI عن GPT-6 Sol وGPT-6 Luna باعتبارهما نموذجين جديدين موجّهين إلى العمل البرمجي والعمل متعدد الخطوات على نطاق واسع. وبدل وضع النموذجين في تجربة ChatGPT التقليدية، خصصتهما الشركة حاليًا لـChatGPT Work وCodex، مع توفرهما أيضًا عبر واجهة API. وتأتي الفكرة الأساسية وراء النموذجين من محاولة الجمع بين قدرات متقدمة مستوحاة من الجيل الأعلى مع سرعة وتكلفة أكثر ملاءمة للمهام المتكررة والكبيرة.
يمثل هذا الإطلاق تحولًا مهمًا في طريقة النظر إلى الذكاء الاصطناعي داخل بيئات العمل. فالمستخدم لم يعد يتعامل فقط مع نموذج يجيب عن سؤال، وإنما مع أنظمة مصممة لتنفيذ مهام متعددة الخطوات وإنتاج مخرجات نهائية، سواء كان العمل متعلقًا بالبرمجة من خلال Codex أو بالأعمال الطويلة والمتعددة المراحل من خلال ChatGPT Work.
فهرس المقال
- ما الذي أعلنت عنه OpenAI؟
- ما الفرق بين GPT-6 Sol وGPT-6 Luna؟
- ما هو ChatGPT Work؟
- ما هو Codex؟
- خطط الاشتراك والإتاحة
- الأسعار والتكلفة في API
- لماذا يعد Prompt Caching مهمًا؟
- أهم حالات الاستخدام
- كيف يمكن الجمع بين النموذجين؟
- الحدود والنقاط التي يجب الانتباه إليها
- مستقبل النماذج المتخصصة للعمل
- الأسئلة الشائعة
1. ما الذي أعلنت عنه OpenAI؟
في سبتمبر 2026، أعلنت OpenAI عن GPT-6 Sol وGPT-6 Luna، وهما نموذجان جديدان ضمن عائلة GPT-6. ووفق الإعلان، يستفيدان من التطورات التي جاءت مع GPT-6 Astra، لكنهما يستهدفان حالات استخدام مختلفة تتطلب مزيجًا من القدرة والسرعة والتكلفة.
وتوضح OpenAI أن الهدف من Sol وLuna هو دعم العمل على نطاق واسع، مع تحسين كفاءة الاستدلال والتخزين المؤقت. كما أعلنت الشركة عن خفض أسعار API للنموذجين بنسبة 50% مقارنة بالتسعير الترويجي السابق لـGPT-5.6.
ولا ينبغي الخلط بين هذه النماذج وبين نماذج ChatGPT التقليدية. فوثائق OpenAI الحالية تذكر أن GPT-6 Sol وGPT-6 Luna مخصصان لـChatGPT Work وCodex ولا يظهران في المحادثات العادية، بينما تعتمد الإتاحة على الخطة وإعدادات مساحة العمل والطرح التدريجي.
2. ما الفرق بين GPT-6 Sol وGPT-6 Luna؟
رغم أن النموذجين ينتميان إلى العائلة نفسها، فإن الفكرة الأساسية ليست أن أحدهما "أفضل دائمًا" من الآخر. بل يتعلق الأمر بالموازنة بين القدرة والتكلفة والسرعة ونوع المهمة.
| العنصر | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| التركيز | مهام العمل البرمجي والعمل المعقد | السرعة والكفاءة والمهام واسعة النطاق |
| الاستخدام | Work وCodex وAPI | Work وCodex وAPI |
| الموقع داخل ChatGPT | ليس في المحادثات العادية | ليس في المحادثات العادية |
| التكلفة عبر API | أعلى من Luna | أقل من Sol |
| الفكرة الأساسية | قدرات أعلى للمهام التي تحتاج استدلالًا أكبر | معالجة أسرع وأقل تكلفة للمهام المناسبة |
وبالتالي يمكن التفكير في النموذجين باعتبارهما جزءًا من استراتيجية واحدة: توفير أكثر من نقطة توازن بين جودة الاستدلال والتكلفة بدل إجبار جميع أنواع العمل على استخدام نموذج واحد.
GPT-6 Sol
صُمم Sol ليكون خيارًا قويًا للمهام التي تحتاج إلى قدر أكبر من الاستدلال والتنظيم، وخصوصًا في بيئات Codex وWork. وهذا يجعله مناسبًا للمشروعات التي تتضمن عدة خطوات مترابطة أو تحتاج إلى التعامل مع سياق كبير ومخرجات أكثر تعقيدًا.
GPT-6 Luna
يركز Luna بصورة أكبر على السرعة والكفاءة والتكلفة. وتصف OpenAI النماذج الجديدة بأنها مصممة لتقديم قدرات متقدمة بأسعار أقل، وهو ما يجعل Luna مناسبًا للحالات التي يكون فيها حجم العمل كبيرًا ويكون التحكم في تكلفة كل عملية أمرًا مهمًا.
3. ما هو ChatGPT Work؟
ChatGPT Work هو بيئة داخل ChatGPT مصممة للمهام الطويلة ومتعددة الخطوات وإنتاج مخرجات مكتملة. وهذا يختلف عن Chat التقليدي الذي يركز بصورة أكبر على الأسئلة والأجوبة والمساعدة السريعة.
وفق وثائق OpenAI، يعمل Work كوكيل قادر على تنفيذ أعمال أطول، بينما يظل Codex مخصصًا للتطوير البرمجي والعمل التقني.
هذا الفصل بين التجارب مهم لأنه يعكس اتجاهًا جديدًا في تصميم المساعدات الذكية. فبدل أن تكون كل المهام مجرد رسائل داخل محادثة، يمكن وضع المهمة في بيئة مصممة حول طبيعتها.
أمثلة على طبيعة العمل متعددة الخطوات
- جمع معلومات من عدة مصادر متاحة للمستخدم.
- تحليل مجموعة كبيرة من المستندات.
- تنظيم نتائج البحث في تقرير.
- إنشاء مخرجات نهائية تحتاج إلى أكثر من مرحلة.
- إدارة مهمة طويلة بدل تنفيذ طلب منفصل في كل رسالة.
ولا يعني ذلك أن Work يتخذ قرارات مستقلة بلا قيود؛ فالأدوات والصلاحيات المتاحة تعتمد على البيئة والحساب والإعدادات التي يعمل ضمنها.
4. ما هو Codex وما علاقته بـGPT-6 Sol وLuna؟
Codex هو بيئة OpenAI المخصصة للتطوير البرمجي والمهام التقنية. ويمكن للمستخدم التعامل معه عبر تطبيق ChatGPT المكتبي، كما توفر OpenAI Codex Cloud لإطلاق ومتابعة مهام برمجية من سطح المكتب أو الويب أو الهاتف وفق الإتاحة الحالية.
تؤكد OpenAI أن Codex يظل مخصصًا للتطوير البرمجي، بينما ChatGPT Work مصمم للمهام الأطول وإنتاج الأعمال المكتملة.
داخل Codex يمكن اختيار النموذج المتاح يدويًا، بينما يعتمد الخيار الافتراضي في بعض تجارب Work على الجمع بين النماذج ومستويات الاستدلال وفق الإعدادات المتاحة للحساب.
5. من يستطيع استخدام GPT-6 Sol وGPT-6 Luna؟
الإتاحة لا تعتمد على اسم النموذج فقط، بل على خطة ChatGPT وإعدادات مساحة العمل والطرح التدريجي.
وفق وثائق OpenAI الحالية، يتوفر GPT-6 Sol وGPT-6 Luna في ChatGPT Work وCodex لخطط Plus وPro وBusiness وEnterprise وEdu، بينما يستطيع مستخدمو Free وGo تجربة GPT-6 Luna في تطبيق سطح المكتب بحسب الإتاحة. كما تتوفر النماذج عبر API.
| الخطة | الإتاحة المذكورة للنماذج | المكان |
|---|---|---|
| Plus | Sol وLuna | Work وCodex |
| Pro | Sol وLuna | Work وCodex |
| Business | Sol وLuna | Work وCodex |
| Enterprise | Sol وLuna وفق صلاحيات مساحة العمل | Work وCodex |
| Edu | Sol وLuna | Work وCodex |
| Free وGo | Luna وفق الإتاحة الحالية | تطبيق سطح المكتب |
وتشير OpenAI إلى أن توفر النماذج داخل مساحات العمل قد يخضع لصلاحيات المسؤول، كما أن الإطلاق التدريجي يعني أن وجود الخطة المناسبة لا يضمن بالضرورة ظهور كل خيار فورًا.
6. الأسعار: لماذا يعتبر خفض التكلفة مهمًا؟
أحد أبرز عناصر إطلاق Sol وLuna هو الجانب الاقتصادي. فقد أعلنت OpenAI عن خفض أسعار API للنموذجين بنسبة 50% مقارنة بالتسعير الترويجي السابق لـGPT-5.6.
وتعرض بطاقة الأسعار الحالية أسعارًا لكل مليون رمز بالشكل التالي:
| النموذج | Input | Cached Input | Output |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $0.40 | $20.00 |
هذه الأسعار تخص استخدام API، ولا ينبغي الخلط بينها وبين سعر اشتراك ChatGPT أو حدود الاستخدام داخل Work وCodex. فالاستخدام المشمول في الخطط والائتمانات الإضافية له نظام مختلف.
7. ما أهمية Prompt Caching؟
عند تشغيل تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي بصورة متكررة، قد يتم إرسال أجزاء متشابهة من السياق في العديد من الطلبات. إذا كان النظام قادرًا على الاستفادة من السياق المخزن مؤقتًا، يمكن تقليل تكلفة إعادة معالجة المدخلات المتكررة.
وهنا يأتي مفهوم Cached Input. وهو أحد الأسباب التي تجعل مقارنة أسعار النماذج تحتاج إلى النظر ليس فقط إلى سعر الإدخال العادي، بل أيضًا إلى سعر الإدخال المخزن مؤقتًا وسعر المخرجات.
وفي حالة GPT-6 Sol وLuna، أعلنت OpenAI عن تحسينات في التخزين المؤقت والاستدلال، مع تمرير جزء من مكاسب الكفاءة إلى أسعار API.
8. أهم حالات استخدام GPT-6 Sol وGPT-6 Luna
أولًا: تطوير البرمجيات
يمكن استخدام النماذج داخل Codex للمساعدة في المهام البرمجية التي تتطلب قراءة السياق، اقتراح التعديلات، التعامل مع الملفات، وتحليل المشكلات البرمجية بحسب الأدوات والصلاحيات المتاحة.
ثانيًا: مراجعة الشيفرة البرمجية
يمكن أن تساعد النماذج في اكتشاف مشكلات محتملة، تفسير أجزاء من الشيفرة، واقتراح تعديلات. ومع ذلك، ينبغي مراجعة التغييرات المهمة قبل اعتمادها في بيئة إنتاج حقيقية.
ثالثًا: الاختبارات
يمكن استخدام النماذج للمساعدة في إنشاء حالات اختبار أو تفسير نتائج الاختبارات أو اقتراح حالات لم يتم تغطيتها. لكن نجاح الاختبارات لا يعني تلقائيًا أن البرنامج خالٍ من الأخطاء.
رابعًا: توثيق المشاريع
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنشاء وثائق تقنية، شرح الدوال، تلخيص بنية المشروع، أو تحويل المعلومات التقنية إلى نص أسهل للفهم.
خامسًا: الأعمال متعددة الخطوات
في Work، يمكن الاستفادة من النماذج في مهام تتطلب عدة مراحل من التحليل والتنظيم وإنتاج المخرجات النهائية، بدل تقسيم كل مرحلة يدويًا إلى محادثات منفصلة.
سادسًا: API والتطبيقات المخصصة
يمكن للمطورين دمج Sol وLuna في تطبيقاتهم من خلال API واختيار النموذج وفق طبيعة المهمة والتكلفة المقبولة وحجم الاستخدام.
9. كيف يمكن الجمع بين Sol وLuna في سير عمل واحد؟
وجود نموذجين مختلفين لا يعني ضرورة اختيار نموذج واحد لكل شيء. في بعض المشاريع يمكن بناء سير عمل يستخدم نموذجًا أقوى في مراحل معينة، ثم نموذجًا أقل تكلفة في مراحل أخرى، إذا كان التطبيق مصممًا لذلك.
على سبيل المثال، يمكن أن تبدأ عملية تطوير برمجية بمرحلة تخطيط وتحليل، ثم تنتقل إلى تنفيذ مهام متكررة، ثم إلى الاختبار والمراجعة. ويمكن للمطور تحديد النموذج المناسب لكل مرحلة بناءً على تعقيد المهمة وتكلفتها.
10. هل Luna مجرد نسخة أسرع من Sol؟
ليس من الدقيق اختزال العلاقة بين النموذجين في كلمة "أسرع" فقط. إعلان OpenAI يقدمهما كنموذجين لهما توازنات مختلفة بين القدرة والتكلفة، وكلاهما مبني على التطورات التي جاءت مع GPT-6 Astra.
الفكرة الأساسية هي أن المستخدم أو المطور لا يحتاج إلى استخدام أعلى نموذج تكلفة في كل عملية. بعض المهام تستفيد من قدرات استدلال أكبر، بينما يمكن إنجاز مهام أخرى بنموذج أسرع وأقل تكلفة.
11. هل GPT-6 Sol وLuna متاحان في ChatGPT العادي؟
وفق وثائق OpenAI الحالية، لا. GPT-6 Sol وGPT-6 Luna مخصصان لـChatGPT Work وCodex ولا يتوفران كنماذج في المحادثات العادية. وتختلف الخيارات التي تظهر للمستخدم بحسب الخطة وإعدادات مساحة العمل.
وهذه نقطة مهمة لأن بعض المقالات قد تخلط بين أسماء النماذج الموجودة في Work وCodex وبين النموذج الذي يظهر في واجهة Chat العادية.
12. الفرق بين Chat وWork وCodex
| البيئة | الهدف الأساسي |
|---|---|
| Chat | المحادثات السريعة والأسئلة اليومية والمساعدة العامة |
| Work | المهام الطويلة متعددة الخطوات والمخرجات المكتملة |
| Codex | تطوير البرمجيات والمهام التقنية |
هذا الفصل يساعد على فهم استراتيجية OpenAI الحالية: ليست كل مهام الذكاء الاصطناعي متشابهة، ولذلك يتم توفير تجارب مختلفة حسب طبيعة العمل.
13. ما الذي يجب على المطور معرفته قبل الاعتماد على النماذج؟
رغم التطور في النماذج، لا ينبغي التعامل مع المخرجات البرمجية على أنها صحيحة تلقائيًا. فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يقترح شيفرة غير مناسبة أو يفسر متطلبًا بطريقة مختلفة أو يفوت مشكلة في بيئة معينة.
لذلك يظل من المهم:
- مراجعة التغييرات البرمجية المهمة.
- تشغيل الاختبارات المناسبة.
- فحص الجوانب الأمنية قبل النشر.
- استخدام أنظمة التحكم في الإصدارات.
- عدم منح الوكيل صلاحيات أوسع من حاجته.
- الاحتفاظ بنسخ احتياطية للمشروعات المهمة.
14. ما حدود GPT-6 Sol وGPT-6 Luna؟
من المهم الفصل بين ما أعلنته OpenAI رسميًا وبين التوقعات أو التجارب الفردية التي قد تظهر على الإنترنت.
لا يعني إطلاق النموذجين أن كل مهمة برمجية ستصبح آلية بالكامل، ولا يعني أن أي مشروع سيشهد انخفاضًا محددًا في تكاليف التطوير. النتيجة الفعلية تعتمد على طبيعة المشروع، طريقة دمج النموذج، كمية الاستخدام، مستوى الإشراف، والأدوات المتاحة.
كذلك فإن أسعار API لا تساوي تكلفة المشروع الكاملة. فهناك تكاليف أخرى مثل البنية التحتية، التخزين، قواعد البيانات، خدمات الاستضافة، الاختبارات، مراقبة الأنظمة، والعمل البشري.
15. لماذا يمثل انخفاض سعر API أهمية للمطورين؟
يمكن لانخفاض سعر الرموز أن يغير الحسابات الاقتصادية لبعض التطبيقات التي تعتمد على عدد كبير من الطلبات. عندما تصبح تكلفة كل عملية أقل، يمكن للمطورين تجربة سيناريوهات أكثر أو معالجة أحجام أكبر من البيانات ضمن الميزانية نفسها.
لكن الاستفادة الحقيقية تعتمد على تصميم التطبيق. فإذا كان التطبيق يرسل سياقًا ضخمًا في كل طلب أو يولد مخرجات أكبر من اللازم، فإن انخفاض سعر النموذج لا يعني تلقائيًا أن التكلفة النهائية ستكون منخفضة.
ولهذا السبب تعد إدارة السياق والتخزين المؤقت واختيار النموذج المناسب عناصر مهمة عند بناء تطبيقات تعتمد على API.
16. ماذا تعني هذه النماذج للشركات الصغيرة؟
قد يكون تأثير النماذج الأقل تكلفة مهمًا بشكل خاص للشركات الصغيرة والمطورين المستقلين، لأن تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون جزءًا من ميزانية تشغيل المنتج.
وجود نماذج متعددة يسمح بتوزيع المهام بدل تشغيل جميع العمليات على النموذج الأعلى تكلفة. ويمكن مثلًا استخدام نموذج أقوى للمهام النادرة والمعقدة، ونموذج أكثر كفاءة للعمليات المتكررة إذا كانت جودة المخرجات مناسبة للمهمة.
لكن القرار النهائي يجب أن يعتمد على اختبار فعلي للتطبيق، وليس على اسم النموذج أو أرقام التسويق فقط.
17. هل يمكن أن تغير هذه النماذج طريقة بناء البرمجيات؟
الاتجاه الذي تمثله Sol وLuna يتجاوز فكرة الإكمال التلقائي للكود. عندما يصبح النموذج جزءًا من بيئة قادرة على التعامل مع مهام متعددة الخطوات، يصبح من الممكن التفكير في البرمجة على مستوى المهمة بدل السطر البرمجي فقط.
بدل أن يطلب المطور كتابة دالة واحدة، يمكن أن تكون المهمة على مستوى أعلى: فهم المشكلة، تحديد الملفات المتأثرة، اقتراح التعديل، كتابة الاختبارات، ثم عرض النتائج للمراجعة.
وهذا لا يلغي دور المطور؛ بل يغير طبيعة بعض الأعمال التي يؤديها، مع زيادة أهمية تحديد المتطلبات، مراجعة الحلول، اختبار النتائج، وفهم بنية النظام.
18. مستقبل الذكاء الاصطناعي المخصص للعمل
يشير إطلاق GPT-6 Sol وLuna إلى اتجاه واضح: تطوير نماذج وتجارب مختلفة حسب نوع العمل بدل تقديم نموذج واحد لجميع الاستخدامات.
يمكن أن نرى مستقبلًا بيئات عمل تختار النموذج المناسب تلقائيًا وفق تعقيد المهمة، مع انتقال سلس بين التخطيط والتنفيذ والاختبار والمراجعة.
كما يمكن أن يصبح العامل الأساسي في اختيار النموذج هو اقتصاد المهمة: كم تكلف العملية؟ كم تستغرق؟ ما مقدار الدقة المطلوبة؟ وما مقدار الإشراف البشري الضروري؟
هذه الأسئلة قد تصبح أهم من مجرد مقارنة النماذج بناءً على نتيجة اختبار واحدة.
19. خلاصة الفرق بين Sol وLuna
يمكن تلخيص الفكرة في أن GPT-6 Sol وGPT-6 Luna ليسا مجرد نموذجين بأسماء مختلفة، وإنما جزء من استراتيجية لتقديم مستويات مختلفة من القدرة والكفاءة.
- Sol: موجه أكثر نحو المهام التي تحتاج قدرات استدلال وعمل أعمق.
- Luna: موجه أكثر نحو السرعة والكفاءة والتكلفة المنخفضة.
- Work: بيئة للمهام الطويلة ومتعددة الخطوات والمخرجات المكتملة.
- Codex: بيئة مخصصة للتطوير البرمجي والعمل التقني.
- API: يتيح للمطورين دمج النماذج داخل تطبيقاتهم وخدماتهم.
20. الخلاصة النهائية
يمثل إطلاق GPT-6 Sol وGPT-6 Luna خطوة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي المخصص للعمل. وبدل الاعتماد على نموذج واحد لجميع السيناريوهات، تقدم OpenAI نماذج ذات توازنات مختلفة في القدرة والسرعة والتكلفة، مع توجيهها إلى بيئات مثل ChatGPT Work وCodex وAPI.
الأهمية الحقيقية لا تكمن في اسم GPT-6 وحده، وإنما في طريقة دمج النموذج داخل سير العمل. فـWork يركز على الأعمال الطويلة متعددة الخطوات، بينما يركز Codex على البرمجة والعمل التقني، ويمكن للمطورين استخدام API لبناء تطبيقاتهم الخاصة.
كما أن خفض أسعار API بنسبة 50% مقارنة بالتسعير الترويجي السابق لـGPT-5.6 يمكن أن يفتح المجال أمام تطبيقات تحتاج إلى استخدام كبير للنماذج، خصوصًا عندما يتم الجمع بين اختيار النموذج المناسب وإدارة السياق والتخزين المؤقت بكفاءة.
ومع ذلك، لا ينبغي النظر إلى Sol أو Luna كبديل كامل للمطور أو فريق العمل. أفضل النتائج تتطلب تحديدًا واضحًا للمهمة، واختبارات، ومراجعة بشرية، وضبطًا مناسبًا للصلاحيات، خصوصًا عندما يتعامل النظام مع مستودعات أو أنظمة إنتاجية حساسة.
الأسئلة الشائعة
هل GPT-6 Sol وGPT-6 Luna متاحان في ChatGPT العادي؟
وفق وثائق OpenAI الحالية، لا. هما مخصصان لـChatGPT Work وCodex، بينما تختلف النماذج المتاحة في ChatGPT العادي حسب الخطة.
ما الفرق الأساسي بين Sol وLuna؟
كلاهما مصمم للعمل على نطاق واسع، لكن Sol يستهدف توازنًا أعلى في القدرات، بينما يركز Luna بدرجة أكبر على السرعة والكفاءة والتكلفة.
هل يمكن استخدام النموذجين في API؟
نعم. أعلنت OpenAI عن توفر GPT-6 Sol وGPT-6 Luna في API أيضًا.
هل Codex مخصص للبرمجة فقط؟
Codex هو بيئة OpenAI المخصصة للتطوير البرمجي والعمل التقني، بينما ChatGPT Work موجه إلى المهام الطويلة ومتعددة الخطوات بصورة أوسع.
هل خفض الأسعار بنسبة 50% يعني أن كل مشروع سيصبح أرخص بنسبة 50%؟
لا. نسبة 50% مرتبطة بتسعير API المعلن مقارنة بالتسعير الترويجي السابق لـGPT-5.6. التكلفة النهائية لأي مشروع تعتمد أيضًا على حجم الاستخدام وطريقة تصميم التطبيق والبنية التحتية وغيرها من التكاليف.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة مشروع كامل دون مراجعة؟
لا ينبغي افتراض ذلك. حتى عند استخدام نماذج متقدمة، تظل الاختبارات والمراجعة البشرية مهمة، خصوصًا في المشاريع التي تتعامل مع بيانات أو أنظمة حساسة.
هل Free وGo يستطيعان تجربة GPT-6 Luna؟
تذكر OpenAI أن مستخدمي Free وGo يمكنهم تجربة GPT-6 Luna في تطبيق سطح المكتب، مع خضوع الإتاحة للطرح والإعدادات الحالية.
المصادر الرسمية
OpenAI Help Center — ChatGPT Work and Codex:
تفاصيل Work وCodex والنماذج المتاحة
OpenAI Help Center — ChatGPT Rate Card:
أسعار GPT-6 Sol وGPT-6 Luna في API
OpenAI Developer Community — إعلان GPT-6 Sol وGPT-6 Luna:
الإعلان والمعلومات التقنية المنشورة حول الإطلاق
آخر تحديث: سبتمبر 2026.
ملاحظة: تختلف إتاحة النماذج والميزات والأسعار حسب الخطة والمنتج وإعدادات مساحة العمل وقد تتغير مع تحديثات OpenAI.
