Flex Processing OpenAI: استفاده از o3 و o4-mini با نصف قیمت!

Flex Processing OpenAI معرفی شد: هوش مصنوعی قدرتمند با نصف قیمت، اما کندتر!

 

انقلاب هوش مصنوعی مولد با سرعتی خیره‌ کننده در حال پیشرفت است و مدل‌ های زبانی بزرگ (LLMs) روز به روز قدرتمندتر و تواناتر می‌شوند. اما این قدرت فزاینده، اغلب با هزینه‌های محاسباتی و مالی قابل توجهی همراه است. استفاده از API مدل‌های پیشرفته‌ای مانند مدل‌ های OpenAI می‌تواند برای بسیاری از توسعه‌ دهندگان و کسب‌ و کارها، به ویژه برای وظایف غیرضروری یا با حجم بالا، گران تمام شود. حالا، OpenAI در اقدامی برای رقابت‌پذیرتر کردن پلتفرم خود و پاسخ به این نیاز بازار، گزینه جدیدی به نام "Flex processing" را معرفی کرده است.

این گزینه به کاربران اجازه می‌دهد تا با نصف قیمت معمول از مدل‌ های قدرتمند این شرکت استفاده کنند، اما در ازای آن باید سرعت پایین‌ تر و برخی محدودیت‌ های دیگر را بپذیرند. های ورت جزئیات این راهکار جدید و پیامدهای آن را بررسی می‌کند.

 

 

Flex Processing OpenAI چیست؟ تعریف گزینه جدید API برای پردازش ارزان‌ تر

 

اولین نکته مهم این است که Flex processing یک مدل هوش مصنوعی جدید نیست، بلکه یک گزینه یا یک "ردیف" (Tier) پردازشی جدید در API شرکت OpenAI است. ایده اصلی پشت Flex processing یک مبادله (Trade-off) ساده اما مهم است: شما هزینه کمتری برای استفاده از مدل‌های AI پرداخت می‌کنید، اما در عوض باید زمان پاسخ‌دهی طولانی‌تر (سرعت کمتر) و احتمال "در دسترس نبودن گاه‌به‌گاه منابع" را بپذیرید.

 

به عبارت دیگر، وقتی شما از گزینه Flex processing استفاده می‌کنید، درخواست شما ممکن است با اولویت پایین‌تری نسبت به درخواست‌های استاندارد پردازش شود و در صف انتظار قرار گیرد تا منابع محاسباتی ارزان‌ تر در دسترس قرار گیرند. این باعث کاهش هزینه می‌شود اما سرعت را فدای آن میکند.

 

 

 

 

کدام مدل‌ها تحت پوشش Flex Processing هستند؟ (o3 و o4-mini)

 

در حال حاضر، گزینه Flex processing در نسخه بتا و فقط برای دو مدل از جدیدترین و پیشرفته‌ترین مدل‌ های استدلالگر (Reasoning Models) OpenAI یعنی o3 و o4-mini در دسترس قرار گرفته است. این مدل‌ها که اخیراً معرفی شده‌اند، به توانایی خود در "فکر کردن" و تحلیل مرحله به مرحله مسائل پیچیده قبل از ارائه پاسخ، شهرت دارند. ارائه Flex processing برای این مدل‌های قدرتمند نشان می‌دهد که OpenAI قصد دارد استفاده از قابلیت‌های پیشرفته استدلال را با هزینه کمتری ممکن سازد.

 

 

جزئیات قیمت‌گذاری: هزینه API دقیقاً نصف می‌شود!

جذاب‌ترین جنبه Flex processing، کاهش چشمگیر هزینه‌ ها است. OpenAI قیمت استفاده از مدل‌های o3 و o4-mini را از طریق این گزینه دقیقاً نصف کرده است:

 

• برای مدل o3:
  • قیمت استاندارد: ۱۰ دلار برای هر میلیون توکن ورودی / ۴۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی.
  • قیمت با Flex processing: ۵ دلار برای هر میلیون توکن ورودی / ۲۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی.

 

• برای مدل o4-mini:
  • قیمت استاندارد: ۱.۱۰ دلار برای هر میلیون توکن ورودی / ۴.۴۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی.
  • قیمت با Flex processing: ۰.۵۵ دلار برای هر میلیون توکن ورودی / ۲.۲۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی.

 

این کاهش ۵۰ درصدی می‌تواند برای توسعه‌ دهندگانی که حجم بالایی از پردازش‌ های غیرضروری دارند، صرفه‌ جویی قابل توجهی به همراه داشته باشد.

 

 

چه زمانی از Flex Processing استفاده کنیم؟ کاربردهای ایده‌ آل

OpenAI به وضوح اعلام کرده که Flex processing برای چه نوع وظایفی طراحی شده است:

 

• وظایف با اولویت پایین (Lower-priority tasks): کارهایی که نیاز به پاسخ فوری ندارند.

 

• بارهای کاری غیر پروداکشن (Non-production workloads): مانند آزمایش‌ ها، توسعه‌ های داخلی یا فرآیند های پشتیبانی که مستقیماً روی تجربه کاربر نهایی تاثیر آنی ندارند.

 

• ارزیابی مدل (Model evaluations): اجرای تست‌ ها و بنچمارک‌ ها روی مدل‌ ها.

 

• غنی‌سازی داده‌ها (Data enrichment): پردازش حجم زیادی از داده‌ها برای افزودن اطلاعات یا طبقه‌ بندی آنها به صورت آفلاین.

 

• کارهای ناهمزمان (Asynchronous workloads): وظایفی که می‌توانند در پس‌ زمینه و بدون نیاز به انتظار کاربر برای نتیجه، انجام شوند (مانند خلاصه‌سازی متون طولانی، تولید گزارش‌ های دوره‌ای و...).

در تمام این موارد، سرعت پایین‌ تر پاسخ‌ دهی و حتی احتمال در دسترس نبودن موقتی منابع، معمولاً مشکل بزرگی ایجاد نمی‌کند و کاهش هزینه، مزیت اصلی محسوب می‌شود.

 

 

 

 

انگیزه OpenAI از ارائه Flex: نگاهی به میدان رقابت داغ AI

ارائه Flex processing تنها یک گزینه فنی نیست، بلکه یک حرکت استراتژیک در بازار به شدت رقابتی هوش مصنوعی است. دلایل احتمالی این اقدام عبارتند از:

 

• رقابت قیمتی: با ظهور مدل‌های کارآمد و ارزان‌تر از سوی رقبا مانند Google Gemini 2.5 Flash یا مدل‌های شرکت‌هایی چون Anthropic و DeepSeek، OpenAI نیاز دارد تا گزینه‌های مقرون‌به‌صرفه‌تری برای حفظ کاربران خود ارائه دهد.

 

• پاسخ به نگرانی‌های هزینه: هزینه بالای استفاده از مدل‌های پیشرفته AI یکی از موانع اصلی برای بسیاری از توسعه‌دهندگان و استارتاپ‌هاست. Flex processing راهی برای کاهش این مانع است.

 

• جذب طیف وسیع‌تر کاربران: ارائه ردیف‌های قیمتی و عملکردی مختلف، به OpenAI کمک می‌کند تا نیازهای کاربران بیشتری با بودجه‌ها و اولویت‌های متفاوت را پوشش دهد.

 

همانطور که تک‌کرانچ (TechCrunch) در مقاله (OpenAI launches Flex processing for cheaper, slower AI tasks) اشاره میکند، این اقدام در زمانی صورت می‌گیرد که قیمت استفاده از مدل‌ های پیشرفته در حال افزایش است و رقبا به شدت روی ارائه گزینه‌ های کارآمدتر تمرکز کرده‌اند.

 

 

 ملاحظات مهم: محدودیت‌ های Flex Processing را بشناسید

در کنار مزیت کاهش هزینه، استفاده از Flex processing با محدودیت‌هایی نیز همراه است که باید حتماً در نظر گرفته شوند:

 

• سرعت پایین‌ تر پاسخ‌ دهی: این گزینه ذاتاً کندتر از پردازش استاندارد عمل می‌کند و زمان انتظار برای دریافت نتیجه بیشتر خواهد بود.

 

• در دسترس نبودن گاه‌به‌گاه منابع: OpenAI تضمینی برای در دسترس بودن همیشگی منابع محاسباتی ارزان‌تر ارائه نمی‌دهد و ممکن است در زمان‌هایی، پردازش درخواست‌های Flex با تاخیر بیشتری مواجه شود یا حتی به طور موقت ممکن نباشد.

 

بنابراین، Flex processing به هیچ وجه برای کاربردهایی که نیاز به پاسخ‌دهی بلادرنگ (Real-time) دارند (مانند چت‌ بات‌ های پاسخگوی مشتری، ابزارهای ویرایش زنده) یا وظایف حیاتی در محیط پروداکشن که نیازمند پایداری بالا (High Availability) و تاخیر کم (Low Latency) هستند، مناسب نیست.

 

 

چگونه از Flex Processing استفاده کنیم؟ (نگاهی به API)

 

استفاده از Flex processing برای توسعه‌دهندگان نسبتاً ساده است. این قابلیت به عنوان یک گزینه هنگام فراخوانی API مدل‌های پشتیبانی‌شده (در حال حاضر o3 و o4-mini) قابل فعال‌سازی است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با تنظیم پارامتر مربوطه در درخواست API خود، مشخص کنند که می‌خواهند از پردازش Flex با هزینه کمتر و سرعت پایین‌تر استفاده نمایند. برای جزئیات فنی دقیق پیاده‌سازی، مراجعه به مستندات رسمی توسعه‌دهندگان OpenAI ضروری است.

 

 

Flex Processing OpenAI؛ گامی هوشمندانه برای دسترسی‌پذیری AI؟

 

معرفی گزینه Flex processing توسط OpenAI، یک حرکت هوشمندانه و استراتژیک برای پاسخ به نیاز روزافزون بازار به راهکارهای هوش مصنوعی مقرون‌ به‌ صرفه‌ تر است. این گزینه با ارائه یک مبادله شفاف بین هزینه و سرعت، به توسعه‌ دهندگان و کسب‌ و کارها اجازه میدهد تا از قدرت مدل‌ های پیشرفته استدلالگر OpenAI برای وظایف غیرضروری و ناهمزمان خود با نصف قیمت استفاده کنند.

 

اگرچه محدودیت‌ های مربوط به سرعت و در دسترس بودن، کاربرد آن را به موارد خاصی محدود می‌کند، اما Flex processing انعطاف‌ پذیری ارزشمندی را به پلتفرم OpenAI اضافه میکند و می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته را برای طیف وسیع‌تری از پروژه‌ها امکان‌پذیر سازد. باید دید این گزینه چگونه توسط جامعه توسعه‌دهندگان مورد استقبال قرار می‌گیرد و آیا OpenAI آن را به مدل‌های دیگر خود نیز گسترش خواهد داد یا خیر. های ورت همچنان جدیدترین تحولات در اکوسیستم OpenAI و بازار رقابتی هوش مصنوعی را دنبال خواهد کرد.