AI Cost Attribution: اعرف كل ميزة بتصرف كام

import OpenAI from "openai";
import { randomUUID } from "crypto";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const PRICE_PER_1M = {
  "gpt-5-mini": { input: 0.25, output: 2.00 }
};

function estimateCost(model, usage) {
  const price = PRICE_PER_1M[model];
  if (!price || !usage) return null;

  const inputCost = (usage.input_tokens / 1_000_000) * price.input;
  const outputCost = (usage.output_tokens / 1_000_000) * price.output;
  return Number((inputCost + outputCost).toFixed(6));
}

async function runAiFeature({ userId, feature, input }) {
  const requestId = randomUUID();
  const model = "gpt-5-mini";

  const response = await client.responses.create({
    model,
    input
  });

  const usage = response.usage;
  const estimatedCostUsd = estimateCost(model, usage);

  await db.ai_cost_events.insert({
    request_id: requestId,
    user_id: userId,
    feature,
    model,
    input_tokens: usage?.input_tokens ?? 0,
    output_tokens: usage?.output_tokens ?? 0,
    estimated_cost_usd: estimatedCostUsd,
    created_at: new Date()
  });

  return response.output_text;
}

قياس قبل وبعد

قبل التسجيل، معرفة مصدر زيادة التكلفة ممكن تاخد 8 ساعات: تصدير usage، مقارنة logs، وسؤال الفريق عن آخر deploy. بعد التسجيل، query واحدة على جدول ai_cost_events تكشف أن support_summary صرفت 63% من تكلفة اليوم، وأن 12 حسابًا فقط سببوا أغلب الزيادة. ده لا يخفض الفاتورة وحده، لكنه يخليك تتحرك بدقة.

استعلام بسيط يكفي كبداية:

الـ trade-off هنا

بتكسب رؤية دقيقة على مستوى المنتج: أي ميزة تصرف، أي موديل أغلى من اللازم، وأي مستخدم عامل ضغط غير طبيعي. بتخسر بعض البساطة: جدول إضافي، تحديث أسعار الموديلات، واحتمال اختلاف بسيط بين تقديرك الداخلي والفاتورة النهائية. توثيق OpenAI نفسه ينبه أن Usage API قد لا يطابق Costs endpoint دائمًا بسبب فروق التسجيل، لذلك خليك واضح: السجل الداخلي للتشغيل واتخاذ القرار، وCosts endpoint أو لوحة الفوترة للمحاسبة النهائية.

أفضل طريقة عملية: حدّث جدول الأسعار في config مرة يوميًا أو يدويًا عند تغيير الموديل. لا تكتب السعر داخل الكود في الإنتاج. الكود السابق للتوضيح فقط.

متى لا تستخدم هذه الطريقة

لا تبدأ بها لو تطبيقك في مرحلة تجربة وفيه أقل من 100 طلب AI يوميًا؛ جدول بسيط في لوحة الفوترة يكفي غالبًا. لا تستخدمها كبديل عن rate limits، لأنها تكشف الإنفاق بعد حدوثه ولا تمنع مستخدمًا من حرق الميزانية. ولا تعتمد عليها كمحاسبة قانونية نهائية لو عندك فواتير عملاء، لأنها تقديرية وتحتاج مطابقة دورية مع مصدر التكلفة الرسمي.

المصادر

• OpenAI Responses API Reference
• OpenAI Usage and Costs API Reference
• OpenAI API Pricing

الخطوة التالية

افتح أول استدعاء AI في تطبيقك، وسجل feature وmodel وusage في جدول واحد لمدة 24 ساعة. بعد يوم، شغّل استعلام التجميع، وخد قرارًا واحدًا: أي ميزة تحتاج موديل أرخص أو prompt أقصر؟