OpenAI API مقابل Anthropic API: أي واجهة API للذكاء الاصطناعي يجب أن تختار؟

غالبًا ما يبدأ بناء تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي بسؤال يبدو بسيطًا: أي API للذكاء الاصطناعي يجب أن نستخدم؟

بالنسبة إلى العديد من فرق التطوير، ينحصر القرار في منصتين رئيسيتين: OpenAI API وAnthropic API.

توفر المنصتان إمكانية الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة وأدوات للمطورين، لكنهما ليستا متطابقتين. فهما تختلفان في عائلات النماذج، وتصميم API، وقدرات استخدام الأدوات، والتعامل مع السياقات الطويلة، والتكاملات، وهيكل التسعير، وطريقة بناء سير عمل الذكاء الاصطناعي حول النموذج.

لذلك لا يعتمد الاختيار الصحيح فقط على السؤال عن النموذج "الأذكى"، بل يجب تقييم احتياجات التطبيق الفعلية، مثل الاستدلال، والبرمجة، والمخرجات المنظمة، واستخدام الأدوات، ومعالجة السياقات الطويلة، والمدخلات متعددة الوسائط، والسرعة، والتكلفة، والاعتمادية، ومتطلبات التكامل.

OpenAI API مقابل Anthropic API في لمحة

المجال	OpenAI API	Anthropic API
عائلة النماذج	عائلة GPT	عائلة Claude
أسلوب API الأساسي	Responses API وSDKs	Messages API وSDKs
الاستدلال	متاح عبر مستويات النماذج الحالية	متاح عبر نماذج Claude الحالية وقدرات التفكير
استخدام الأدوات	مدعوم	مدعوم
القدرات متعددة الوسائط	إدخال النص والصور في النماذج الحالية	قدرات متعددة الوسائط في نماذج Claude المدعومة
السياقات الطويلة	متاحة في النماذج المتقدمة الحالية	متاحة في نماذج Claude الحالية
الأنسب لـ	تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق وسير العمل المتكامل	التطبيقات التي تستفيد بشكل خاص من قدرات Claude في الاستدلال والبرمجة والسياقات الطويلة

يمكن للمنصتين دعم تطبيقات ذكاء اصطناعي موجهة للإنتاج. وتظهر الفروقات العملية بشكل أوضح عند النظر إلى كيفية استخدام المطورين لهذه المنصات فعليًا.

ما هي OpenAI API؟

توفر OpenAI API وصولًا برمجيًا إلى نماذج OpenAI لتطبيقات تحتاج إلى قدرات مثل إنشاء النصوص، والاستدلال، والبرمجة، والرؤية، والمخرجات المنظمة، واستخدام الأدوات.

تركز منصة OpenAI الحالية على Responses API، مع توفير SDKs رسمية للغات البرمجة الشائعة. وتدعم النماذج الحالية إمكانيات مثل إدخال النص والصور، وإخراج النص، والمهام متعددة اللغات، والرؤية.

تطبيقك
       ↓
OpenAI SDK / API
       ↓
نموذج GPT
       ↓
مخرجات / بيانات منظمة / استدعاء أداة
       ↓
تطبيقك

يمكن استخدام هذه البنية في كل شيء بدءًا من مساعدين دعم العملاء وصولًا إلى معالجة المستندات وأدوات البرمجة وأنظمة التوصية وأتمتة الأعمال.

ما هي Anthropic API؟

توفر Anthropic API وصولًا برمجيًا إلى عائلة نماذج Claude.

توفر منصة Anthropic واجهة Messages API التي يرسل من خلالها المطورون رسائل المحادثة ويحصلون على استجابات النموذج، إلى جانب SDKs لبيئات برمجية مختلفة.

تتجاوز المنصة الحالية استدعاء النموذج بشكل مباشر، حيث توفر إمكانيات مثل استخدام الأدوات والتفكير والمخرجات المنظمة والاستشهادات وغيرها، اعتمادًا على النموذج وبيئة النشر.

الاختلاف الأكبر: منظومة النماذج

الاختلاف الأكثر وضوحًا هو عائلة النماذج.

توفر OpenAI عائلة GPT، بينما توفر Anthropic نماذج Claude مثل Opus وSonnet وغيرها.

لكن مقارنة أسماء النماذج وحدها ليست كافية لأن القدرات والأسعار تتغير باستمرار.

لذلك من الأفضل ألا تعتمد بنية التطبيق على افتراض أن نموذجًا معينًا سيظل الأفضل إلى الأبد.

التجريد عن النموذج، والتقييم المستمر، وخطط البدائل، وإمكانية تغيير النموذج يمكن أن تصبح عناصر مهمة في بنية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تصميم API: Responses مقابل Messages

توفر المنصتان مفاهيم متشابهة، لكن بنية الطلبات والاستجابات تختلف.

OpenAI Responses API

const response = await client.responses.create({
  model: "your-model",
  input: "Summarize this document."
});

console.log(response.output_text);

Anthropic Messages API

const message = await client.messages.create({
  model: "your-claude-model",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Summarize this document."
    }
  ]
});

يختلف التركيب البرمجي، لكن النمط المعماري متشابه: يرسل التطبيق مدخلات منظمة إلى النموذج ثم يعالج الاستجابة.

الاستدلال والمهام المعقدة

في التطبيقات التي تتضمن استدلالًا متعدد الخطوات، أو مشكلات برمجية صعبة، أو تحليلًا متقدمًا، تصبح قدرات الاستدلال أكثر أهمية من جودة إنشاء النصوص البسيطة.

تتضمن نماذج OpenAI الحالية قدرات استدلال عبر مستويات مختلفة، مما يسمح للمطورين باختيار النموذج وفقًا لمستوى التعقيد والتكلفة.

وبالمثل، توفر Anthropic إمكانيات التفكير في نماذج Claude المدعومة، بما في ذلك إمكانيات التفكير التكيفية والتحكم في مستوى الجهد في النماذج الحديثة.

لذلك يجب ألا يكون السؤال الحقيقي: "هل OpenAI أفضل من Anthropic في الاستدلال؟"

بل يجب اختبار النموذجين على المهام التي يؤديها المستخدمون فعلًا.

تطبيقات البرمجة

يمكن لكلتا المنصتين تشغيل أدوات مساعدة للمطورين.

تخيل مساعدًا داخليًا يستطيع:

• قراءة ملفات المصدر.
• فهم قاعدة الكود.
• اكتشاف الأخطاء المحتملة.
• إنشاء تعديلات برمجية.
• تشغيل أدوات التطوير.
• شرح القرارات البرمجية.
• مراجعة Pull Requests.

النموذج جزء واحد فقط من النظام. البنية المحيطة به هي التي تحدد ما يستطيع المساعد فعله فعليًا.

لذلك يمكن بناء مساعد برمجي باستخدام:

LLM
 +
سياق المستودع
 +
تنفيذ الأدوات
 +
صلاحيات الوصول
 +
التحقق
 +
موافقة بشرية

يمكن استخدام OpenAI أو Anthropic في مثل هذه البنية، ويعتمد الاختيار على أداء النموذج الفعلي على قاعدة الكود واللغات والأدوات المستخدمة.

استخدام الأدوات ووكلاء الذكاء الاصطناعي

تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة إلى تنفيذ أكثر من مجرد إنشاء النصوص.

قد يحتاج النظام إلى:

• البحث في قاعدة بيانات.
• استدعاء REST API.
• استرجاع المستندات.
• الاستعلام من نظام ERP.
• إنشاء تقرير.
• تشغيل إجراء تجاري معتمد.

هنا تظهر أهمية استخدام الأدوات.

تدعم OpenAI سير عمل يعتمد على الأدوات، بينما توفر Anthropic أيضًا استخدام الأدوات وقدرات إضافية مرتبطة بالوكلاء. وتوثق Anthropic إمكانيات مثل Computer Use وBash وتحرير النصوص في البيئات المدعومة.

لكن إعطاء النموذج أدوات لا يعني تلقائيًا الحصول على وكيل أعمال موثوق.

تحتاج الأنظمة الإنتاجية إلى:

• المصادقة والتفويض.
• صلاحيات على مستوى الأدوات.
• التحقق من المدخلات.
• مراحل موافقة للعمليات الحساسة.
• حدود الاستخدام.
• سجلات تدقيق.
• معالجة حالات الفشل.
• التصعيد إلى الإنسان.

السياقات الطويلة والمستندات الكبيرة

تصبح قدرات السياق الطويل مهمة عندما يحتاج التطبيق إلى معالجة مستندات كبيرة أو قواعد كود أو عقود أو تقارير أو سجلات محادثة طويلة.

تتضمن النماذج المتقدمة الحالية من OpenAI نوافذ سياق كبيرة جدًا؛ فعلى سبيل المثال، توضح وثائق GPT-5.6 Sol نافذة سياق تبلغ 1.05 مليون Token.

كما تدعم نماذج Claude الحالية سياقات كبيرة، حيث توفر بعض النماذج الحديثة نوافذ تصل إلى مليون Token وفقًا للنموذج وبيئة النشر.

لكن حجم نافذة السياق ليس مقياسًا مستقلًا لجودة النظام.

يجب أيضًا مراعاة:

• جودة الاسترجاع.
• تكلفة الإدخال.
• زمن الاستجابة.
• بنية Prompt.
• أهمية المستندات.
• ضغط السياق.
• أمان البيانات.

وبالنسبة إلى قواعد المعرفة الكبيرة، قد تكون بنية RAG المصممة جيدًا أفضل من إرسال جميع المستندات إلى النموذج مع كل طلب.

المخرجات المنظمة

تحتاج تطبيقات الأعمال غالبًا إلى نتائج منظمة يمكن للأنظمة البرمجية التعامل معها، بدلًا من نصوص حرة.

{
  "invoice_number": "...",
  "supplier": "...",
  "total": 0,
  "currency": "...",
  "due_date": "..."
}

يمكن لقدرات المخرجات المنظمة أن تجعل هذا النوع من التكامل أسهل، لأن التطبيق يستطيع التحقق من الاستجابة مقابل البنية المتوقعة.

توفر المنصتان إمكانيات للمخرجات المنظمة، مع اختلاف تفاصيل التنفيذ والميزات المدعومة حسب النموذج وإصدار API.

ومع ذلك، يجب أن يتحقق التطبيق من مخرجات النموذج قبل السماح لها بتعديل بيانات الأعمال.

التطبيقات متعددة الوسائط

تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل متزايد إلى معالجة أكثر من النص.

ومن الأمثلة:

• قراءة الفواتير.
• تحليل لقطات الشاشة.
• فهم صور المنتجات.
• مراجعة المخططات.
• استخراج المعلومات من المستندات.
• دعم خدمة العملاء المرئية.

تدعم نماذج OpenAI الحالية إدخال النص والصور، كما تدعم منصة Claude إمكانيات متعددة الوسائط في النماذج والبيئات المدعومة.

التسعير: قارن سير العمل وليس النموذج فقط

تتغير أسعار APIs الخاصة بالذكاء الاصطناعي باستمرار، ولذلك يمكن أن تصبح المقارنة القائمة على سعر نموذج واحد قديمة بسرعة.

والأهم من ذلك أن أقل سعر للـToken لا يعني بالضرورة أقل تكلفة للتطبيق.

يمكن أن تعتمد التكلفة الإجمالية على:

• Input Tokens.
• Output Tokens.
• استخدام الاستدلال.
• Prompt Caching.
• استدعاءات الأدوات.
• عمليات الاسترجاع.
• عدد الطلبات.
• إعادة المحاولات.
• متطلبات زمن الاستجابة.
• اختيار النموذج.

لذلك من الأفضل قياس التكلفة لكل مهمة أعمال ناجحة بدلًا من مقارنة سعر المليون Token فقط.

الاعتمادية ودورة حياة النماذج

تتطور APIs الخاصة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. يتم إطلاق نماذج جديدة وتحديثها ثم إهمال النماذج القديمة وإيقافها في النهاية.

تحتفظ Anthropic بوثائق واضحة لدورة حياة النماذج وتوصي بنقل الاستخدام من النماذج التي تم إهمالها إلى البدائل المدعومة قبل موعد الإيقاف.

وتوفر OpenAI أيضًا كتالوجًا ووثائق للنماذج التي تتغير مع إطلاق أجيال جديدة.

لذلك يجب ألا يتعامل التطبيق الإنتاجي مع معرف نموذج معين على أنه اعتماد دائم.

OpenAI API مقابل Anthropic API في RAG

يمكن استخدام المنصتين لبناء أنظمة Retrieval-Augmented Generation.

سؤال المستخدم
      ↓
Retriever
      ↓
المستندات ذات الصلة
      ↓
LLM
      ↓
إجابة مبنية على المصادر

النموذج مجرد جزء واحد من هذه البنية.

تعتمد جودة نظام RAG بدرجة كبيرة على:

• تقسيم المستندات.
• استراتيجية Embeddings.
• جودة الاسترجاع.
• تصفية البيانات الوصفية.
• بناء Prompt.
• اختيار السياق.
• التحقق من المخرجات.

لذلك فإن الانتقال من OpenAI إلى Anthropic أو العكس لن يعالج تلقائيًا نظام RAG ضعيف التصميم.

OpenAI API مقابل Anthropic API لأتمتة الأعمال

لنفترض أن شركة تريد أتمتة معالجة تذاكر دعم العملاء.

يحتاج النظام إلى:

1. فهم طلب العميل.
2. تحديد فئة المشكلة.
3. استرجاع سياسات الشركة ذات الصلة.
4. التحقق من حساب العميل.
5. إنشاء رد أولي.
6. تصعيد الحالات عالية الخطورة.

يمكن للنموذج تنفيذ التصنيف والاستدلال والتلخيص وإنشاء الرد.

لكن عمليات البحث في الحسابات وتنفيذ إجراءات التصعيد يجب أن تبقى ضمن عمليات التطبيق الخاضعة للتحكم.

تذكرة العميل
      ↓
نموذج الذكاء الاصطناعي
      ↓
النية + القرار المنظم
      ↓
التحقق من التطبيق
      ↓
استدعاء أداة معتمد
      ↓
CRM / Helpdesk
      ↓
الرد

يمكن تنفيذ هذه البنية باستخدام أي من المنصتين. النقطة الأساسية هي إبقاء صلاحيات الأعمال والقواعد المحددة خارج النموذج.

هل يمكنك استخدام كلا الـAPIين؟

نعم.

يمكن أن تكون البنية متعددة النماذج مفيدة عندما تؤدي النماذج المختلفة بشكل أفضل في مهام مختلفة.

سير العمل	الاستراتيجية الممكنة
التصنيف البسيط	استخدام نموذج منخفض التكلفة
الاستدلال المعقد	استخدام نموذج عالي القدرة
استخراج المستندات	اختبار كلا المزودين
مساعد البرمجة	الاختيار بناءً على تقييم قاعدة الكود
البديل الاحتياطي	الاحتفاظ بمزود آخر عند الحاجة

يمكن أن يساعد ذلك في تقليل الاعتماد على مزود واحد وتحسين كل سير عمل بشكل مستقل.

لكن البنية متعددة المزودين تضيف أيضًا عملًا هندسيًا، مثل إدارة SDKs مختلفة، وصيغ الطلبات، وسلوك النماذج، والمراقبة، والتقييم، وتتبع التكلفة.

أي API يجب أن تختار؟

اختر OpenAI عندما...

• تريد منصة واسعة تشمل الاستدلال والبرمجة والرؤية والمخرجات المنظمة واستخدام الأدوات.
• يستفيد تطبيقك من منظومة نماذج وأدوات OpenAI.
• تريد البناء باستخدام Responses API.
• تحتاج إلى مجموعة واسعة من القدرات.
• تظهر اختباراتك أن نماذج OpenAI تؤدي بشكل أفضل في مهمتك.

اختر Anthropic عندما...

• يؤدي Claude بشكل أفضل في مهام الاستدلال أو البرمجة الخاصة بك.
• يستفيد التطبيق من إمكانيات السياق الطويل في Claude.
• تريد استخدام Messages API ومنظومة Claude.
• تتناسب إمكانيات استخدام الأدوات والوكلاء مع بنيتك.
• تفضل نتائج الاختبارات الخاصة بك Claude.

اختر كليهما عندما...

• لديك أعباء عمل مختلفة بشكل كبير.
• تحتاج إلى بديل احتياطي لمزود الذكاء الاصطناعي.
• لديك القدرة الهندسية على إدارة أكثر من مزود.
• تظهر الاختبارات اختلافات مهمة بين النماذج.

ماذا يجب أن تختبر قبل اتخاذ القرار؟

بدل اختيار المزود بناءً على التقييمات العامة على الإنترنت، أنشئ مجموعة اختبارات صغيرة مبنية على تطبيقك الحقيقي.

• الدقة في أسئلة المستخدمين الحقيقية.
• اتباع التعليمات.
• موثوقية المخرجات المنظمة.
• دقة استدعاء الأدوات.
• معدل الهلوسة.
• زمن الاستجابة.
• استهلاك Tokens.
• التعامل مع حالات الفشل.
• السلوك الآمن.

بعد ذلك، قارن النتائج باستخدام نفس التعليمات والمستندات والأدوات ومعايير القبول.

قد لا يكون النموذج الذي يتصدر Benchmark عامًا هو النموذج الأفضل لاحتياجات عملك.

كيف يتعامل Code-Ox مع اختيار AI API؟

في Code-Ox، يجب أن يبدأ اختيار مزود الذكاء الاصطناعي من متطلبات التطبيق، وليس من تفضيل مزود نموذج معين.

في تطبيق أعمال يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكن تقييم سير العمل بالكامل، بما في ذلك مصادر البيانات، ومتطلبات الاسترجاع، واستدلال النموذج، وتكامل الأدوات، والمخرجات المنظمة، وضوابط الأمان، والموافقة البشرية، والمراقبة، والتكلفة التشغيلية.

على سبيل المثال، لا ينبغي لمساعد AI متصل بنظام ERP أو CRM أن يكتفي بإنشاء إجابة. قد يحتاج إلى استرجاع سجلات العملاء، وفهم قواعد الأعمال، واستدعاء خدمات معتمدة، وإرجاع نتيجة تم التحقق منها.

وهذا يتطلب بنية تطبيقية متكاملة حول النموذج، وليس مجرد مفتاح API.

يطور Code-Ox تطبيقات ويب مخصصة وحلول ذكاء اصطناعي وتكاملات وأنظمة أتمتة للأعمال، مع تصميم طبقة الذكاء الاصطناعي وفقًا لسير العمل الفعلي للمؤسسة.

الخلاصة

يعد كل من OpenAI API وAnthropic API خيارًا قويًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

تتميز OpenAI عندما تحتاج إلى منظومة واسعة من النماذج والأدوات تشمل الاستدلال والبرمجة والرؤية والمخرجات المنظمة وسير العمل القائم على الأدوات.

وتتميز Anthropic عندما تكون قدرات Claude في الاستدلال أو البرمجة أو السياقات الطويلة أو استخدام الأدوات أكثر ملاءمة لمهمتك.

لكن لا يوجد فائز دائم.

تتغير النماذج والأسعار والقدرات بسرعة، ويتم إيقاف النماذج القديمة بمرور الوقت. لذلك يجب أن يكون القرار قابلًا للمراجعة مستقبلًا.

أفضل نهج هو بناء تقييم يعتمد على تطبيقك الحقيقي، واختبار المزودين، وتصميم طبقة الذكاء الاصطناعي بشكل مرن بحيث لا يتطلب تغيير النموذج إعادة بناء المنتج بالكامل.

اختر API الذي يقدم أفضل أداء لمستخدميك وبياناتك وسير عملك وقيودك التشغيلية، وليس فقط المزود الذي يمتلك أفضل نتيجة في Benchmark عام.