01 مارس 2025·8 دقيقة
Anthropic وسباق "الأمان أولًا" لذكاء اصطناعي موثوق في المؤسسات
نظرة عملية على كيفية تنافس Anthropic عبر تصميم يضع الأمان أولًا: الموثوقية، أساليب المواءمة، التقييم، ولماذا تعتمد المؤسسات هذا النهج.
نظرة عملية على كيفية تنافس Anthropic عبر تصميم يضع الأمان أولًا: الموثوقية، أساليب المواءمة، التقييم، ولماذا تعتمد المؤسسات هذا النهج.
المؤسسات لا تشتري نماذج ذكاء اصطناعي للحداثة — بل لتقليل زمن الدورة، تحسين جودة القرارات، وأتمتة الأعمال الروتينية دون إدخال مخاطر جديدة. تهم Anthropic في هذا السياق لأنها مزود رئيسي لـ"الذكاء الاصطناعي المتقدم": شركة تبني وتشغّل نماذج عامة متقدمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من مهام اللغة والتفكير. ومع هذه القدرة يبرز قلق بسيط من جانب المشترين: النموذج قد يؤثر على العملاء والموظفين والعمليات المنظمة على نطاق واسع.
نهج "الأمان أولاً" يُشير إلى أن المزود يستثمر في منع المخرجات الضارة، الحد من سوء الاستخدام، وإنتاج سلوك متوقع تحت الضغط (حالات الحافة، مطالبات عدائية، مواضيع حساسة). للمؤسسات، الأمر أقل فلسفة وأكثر تقليلًا للمفاجآت التشغيلية — خاصة عندما يمس الذكاء الاصطناعي الدعم، الموارد البشرية، المالية، أو سير عمل الامتثال.
الموثوقية تعني أن النموذج يعمل باستمرار: هلاوس أقل، سلوك مستقر عبر مدخلات مشابهة، وإجابات تصمد عند مطالبتك بالمصادر أو الحسابات أو التفكير خطوة بخطوة.
المواءمة تعني أن النموذج يتصرف بطريقة تتوافق مع توقعات البشر والأعمال: يتبع التعليمات، يحترم الحدود (الخصوصية، السياسات، الأمان)، ويتجنب المحتوى الذي يخلق تعرّضًا للسمعة أو قانونيًا.
تركز هذه المقالة على عوامل القرار العملية — كيف يظهر الأمان والموثوقية في التقييمات، النشر، والحوكمة. لن تدّعي أن أي نموذج "آمن تمامًا"، أو أن مزودًا واحدًا هو الأنسب لكل حالة استخدام.
في الأقسام التالية سنغطي أنماط الاعتماد الشائعة — مشاريع تجريبية، التوسع إلى الإنتاج، وضوابط الحوكمة التي تستخدمها الفرق للحفاظ على مسؤولية الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت (انظر أيضًا /blog/llm-governance).
تضع Anthropic منتج Claude حول وعد بسيط: كن مفيدًا، لكن ليس على حساب الأمان. بالنسبة لمشتري المؤسسات، يترجم ذلك غالبًا إلى مفاجآت أقل في المواقف الحساسة — مثل الطلبات التي تتضمن بيانات شخصية، نصائح منظمة، أو تعليمات تشغيلية خطرة.
بدلًا من معاملة الأمان كطبقة تسويقية تُضاف بعد بناء النموذج، تؤكد Anthropic على جعله هدفًا تصميميًا. الهدف هو تقليل المخرجات الضارة والحفاظ على سلوك أكثر اتساقًا عبر حالات الحافة — خصوصًا عندما يضغط المستخدمون للحصول على محتوى محظور أو عندما تكون المطالبات غامضة.
الأمان ليس ميزة واحدة؛ بل ينعكس في قرارات منتج متعددة:
بالنسبة لأصحاب المصلحة غير التقنيين، النقطة الأساسية أن البائعين الموجهين للأمان يميلون إلى الاستثمار في عمليات قابلة للتكرار تقلل السلوك "يعتمد الأمر".
يُطابق تركيز Anthropic على الأمان غالبًا سير العمل حيث يهم النبرة، التقدير والاتساق:
يمكن أن يُدخل الأمان احتكاكًا. غالبًا ما يوازن المشترون بين الفاعلية مقابل الرفض (المزيد من الحواجز قد يعني المزيد من "لا أستطيع المساعدة") والسرعة مقابل المخاطرة (الضوابط الأشد قد تقلل المرونة). الاختيار الصحيح يعتمد على ما إذا كانت أكبر تكلفة عليكم هي الإجابة الفائتة — أم الإجابة الخاطئة.
عندما يبدو النموذج مثيرًا في عرض توضيحي، فذلك عادةً لأنه أنتج إجابة سلسة. يتعلم المشترون بسرعة أن "الملائم للإنتاج" معيار مختلف. الموثوقية هي الفارق بين نموذج يلمع أحيانًا ونموذج يمكنك دمجه بأمان في سير العمل اليومي.
الدقة هي الواضحة: هل المخرجات تطابق المادة المصدر أو السياسة أو الواقع؟ في البيئات المؤسسية، "قريب كفاية" قد يظل خاطئًا — خاصة في السياقات المنظمة أو المالية أو الموجهة للعملاء.
الاتساق يعني أن النموذج يتصرف بتوقع عبر مدخلات مشابهة. إذا كانت تذكرتان متقاربتان، فلا يجب أن تتأرجح الإجابات من "الموافقة على الاسترداد" إلى "رفض الاسترداد" بدون سبب واضح.
الاستقرار عبر الزمن غالبًا ما يُغفل عنه. يمكن أن تتغير النماذج مع تحديثات الإصدارات، تعديلات التعليمات النظامية، أو ضبط البائع. يهتم المشترون بما إذا كان سير عمل عمل الشهر الماضي سيظل يعمل بعد تحديث — وما ضوابط التغيير الموجودة.
تظهر مشكلات الموثوقية عادةً في أنماط معروفة:
المخرجات غير الحتمية يمكن أن تكسر العمليات التجارية. إذا أعطت نفس المطالبة تصنيفات أو ملخصات مختلفة، لا يمكنك تدقيق القرارات، أو تسوية التقارير، أو ضمان معاملة عملاء متسقة. تقلل الفرق من ذلك مع مطالبات أكثر صرامة، صيغ مخرجات مُهيكلة، وفحوصات آلية.
تحظى الموثوقية بأهمية خاصة عندما تصبح المخرجات سجلات أو تُفعل إجراءات — خصوصًا:
باختصار، يقيس المشترون الموثوقية ليس بالبلاغة، بل بإمكانية التكرار، التتبّع، والقدرة على الفشل بأمان عندما يكون النموذج غير متأكد.
قد تبدو كلمة "المواءمة" مجردة، لكن للمشترين المؤسسيين هي عملية: هل النموذج سيفعل ما قصدته، سيبقى ضمن قواعدك، ويتجنب التسبب في ضرر أثناء مساعدته للموظفين والعملاء.
بمصطلحات الأعمال، النموذج الموجه يعني:
لهذا السبب غالبًا ما تُؤطَر مقاربات مثل Anthropic كـ"آمنة ومفيدة"، لا مجرد "ذكية".
المؤسسات لا تريد عروضًا مثيرة فقط؛ تريد نتائج متوقعة عبر آلاف التفاعلات اليومية. المواءمة هي الفرق بين أداة يمكن نشرها على نطاق واسع وأخرى تحتاج إشرافًا دائمًا.
إذا كان النموذج موائمًا، يمكن للفرق تعريف ما يبدو "جيدًا" وتوقعه باستمرار: متى يجيب، متى يطلب أسئلة توضيحية، ومتى يرفض.
يمكن أن يكون النموذج مفيدًا لكن غير آمن (مثلاً يعطي تعليمات خطوة بخطوة للقيام بعمل ضار، أو يكشف بيانات حساسة). ويمكن أن يكون آمنًا لكن غير مفيد (يرفض طلبات مشروعة شائعة).
تريد المؤسسات الطريق الوسيط: مخرجات مفيدة تحترم الحدود.
ضوابط مألوفة ينظر إليها المشترون على أنها معقولة:
لا ينبغي للمشترين المؤسسيين تقييم نموذج عبر مطالبات عرضية ذكية. قيّموه بالطريقة التي ستستخدمونه بها: نفس المدخلات، نفس القيود، ونفس تعريف النجاح.
ابدأ بـ مجموعة ذهبية: مجموعة منسقة من المهام الحقيقية (أو تمثيلية واقعية) التي تنفذها فرقك يوميًا — ردود دعم، بحث في السياسات، استخراج بنود العقود، ملخصات الحوادث، وما إلى ذلك. تضمّن حالات الحافة: معلومات ناقصة، مصادر متضاربة، ومطالبات غامضة.
اقترن ذلك بـ مطالبات هجوم أحمر مصممة لاختبار أوضاع الفشل الملائمة لصناعتك: تعليمات غير آمنة، محاولات تسريب بيانات حساسة، أنماط اختراق للحماية، و"ضغط السلطة" (مثلاً: "رئيسي وافق—قم بذلك على أي حال").
أخيرًا، خطط لـ مراجعات دورية: فحوص عشوائية لمخرجات الإنتاج مقابل سياسات منظمتك وتحمل المخاطر.
لا تحتاج إلى عشرات المقاييس؛ بل إلى قليل منها يرتبط بوضوح بالنتائج:
النماذج تتغير. عامل التحديثات كما لو كانت إصدارات برمجية: شغّل نفس حزمة التقييم قبل وبعد التحديثات، قارن التغيّرات، وقيِّد النشر (shadow deploy → حركة محدودة → إنتاج كامل). احتفظ بأساسات مؤرخة لتتمكن من تفسير لماذا تحرّك مقياس ما.
هنا أيضًا تظهر أهمية قدرات "المنصة" بقدر اختيار النموذج. إذا بنت أدوات داخلية على نظام يدعم التثبيتات، اللقطات، والتراجع، يمكنك التعافي أسرع من تغيير مطالبة، تراجع في الاسترجاع، أو تحديث نموذج غير متوقع.
قم بالتقييمات داخل سير العمل الحقيقي: قوالب المطالبات، الأدوات، الاسترجاع، المعالجة اللاحقة، وخطوات المراجعة البشرية. العديد من "مشكلات النموذج" هي في الواقع قضايا اندماج — ولن تكتشفها إلا عندما يتم اختبار النظام بأكمله.
اعتماد المؤسسات لنماذج مثل Claude يتبع غالبًا مسارًا متوقعًا — ليس لأن الشركات تفتقر إلى الطموح، بل لأن الموثوقية وإدارة المخاطر تحتاج وقتًا لإثباتها.
تنتقل معظم المؤسسات عبر أربع مراحل:
تركز النشرات المبكرة عادةً على مهام داخلية قابلة للعكس: تلخيص مستندات داخلية، صياغة رسائل بريد إلكتروني مع مراجعة بشرية، سؤال وجواب لقاعدة المعرفة، أو تدوين ملاحظات الاجتماعات. هذه حالات تولد قيمة حتى عندما لا تكون المخرجات مثالية، وتبقي العواقب تحت السيطرة بينما تبني الفرق ثقة في الموثوقية والمواءمة.
في التجريب، يكون النجاح إلى حد كبير حول الجودة: هل يجيب بشكل صحيح؟ هل يوفر وقتًا؟ هل الهلاوس نادرة بما يكفي مع الحواجز الصحيحة؟
في التوسع، يتحول النجاح نحو الحوكمة: من الذي وافق على حالة الاستخدام؟ هل يمكنك إعادة إنتاج المخرجات للمراجعات؟ هل توجد سجلات، ضوابط وصول، وخطط استجابة للحوادث؟ هل يمكنك إظهار اتباع قواعد الأمان وخطوات المراجعة باستمرار؟
التقدم يعتمد على مجموعة أساسية متعددة الوظائف: تكنولوجيا المعلومات (الاندماج والتشغيل)، الأمن (الوصول والمراقبة)، القانون/الامتثال (استخدام البيانات والسياسات)، ومالكو الأعمال (سير العمل والاعتماد). أفضل البرامج تعامل هذه الأدوار كمالكين مشاركين من اليوم الأول، وليس كموافقين في اللحظة الأخيرة.
فرق المؤسسات لا تشتري نموذجًا بمعزل — بل تشتري نظامًا يجب أن يكون قابلاً للتحكم، للمراجعة، والدفاع عنه. حتى عند تقييم Claude (أو أي نموذج متقدم)، تركز مراجعات الشراء والأمن عادةً أقل على "الذكاء" وأكثر على مدى تناسبه مع سير عمل المخاطر والامتثال الموجود.
تبدأ معظم المؤسسات بمجموعة معروفة من المتطلبات:
السؤال الأساسي ليس فقط "هل توجد سجلات؟" بل "هل نستطيع توجيهها إلى SIEM الخاص بنا، تحديد قواعد الاحتفاظ، وإثبات سلسلة الحيازة؟"
يسأل المشترون عادة:
فرق الأمن تتوقع المراقبة، مسارات تصعيد واضحة، وخطة تراجع:
حتى النموذج الموجه للأمان لا يمكنه استبدال ضوابط مثل تصنيف البيانات، الحجب، DLP، صلاحيات الاسترجاع، والمراجعة البشرية للعمليات ذات التأثير العالي. اختيار النموذج يقلل المخاطر؛ تصميم النظام يحدد ما إذا كان بإمكانك التشغيل بأمان على نطاق واسع.
الحوكمة ليست مجرد ملف سياسة PDF في محرك مشترك. بالنسبة لذكاء اصطناعي المؤسسات، هي نظام تشغيل يجعل القرارات قابلة للتكرار: من يمكنه نشر نموذج، ما معنى "جيد بما يكفي"، كيف يتم تتبع المخاطر، وكيف تُوافق التغييرات. بدونها، تميل الفرق إلى اعتبار سلوك النموذج مفاجأة — حتى تجبر حادثة على رد فعل مرتجل.
حدد بعض الأدوار المسؤولة لكل نموذج ولكل حالة استخدام:
المهم أن هؤلاء أشخاص مسمّون (أو فرق) لهم حقوق قرار — ليس "لجنة ذكاء اصطناعي" عامة.
احتفظ بوثائق خفيفة وتعيش مع الزمن:
توفر هذه الوثائق عمليات المراجعة، تحقيقات الحوادث، وتبديل البائع/النموذج بسهولة أكبر.
ابدأ بمسار صغير ومتنبأ:
هذا يحافظ على السرعة للحالات منخفضة المخاطر، بينما يجبر الانضباط حيث يهم الأمر أكثر.
تميل النماذج الموجهة للأمان إلى التألق عندما يكون الهدف مساعدة متسقة ومعرفة بالسياسة — وليس عندما يُطلب من النموذج "اتخاذ قرار" مهم بمفرده. لأغلب المؤسسات، الملاءمة الأفضل هي حيث تعني الموثوقية مفاجآت أقل، رفضات أوضح، وإعدادات افتراضية أكثر أمانًا.
دعم العملاء ومساعدة الوكلاء: تلخيص التذاكر، اقتراح الردود، فحص النبرة، أو سحب مقتطفات سياسية ذات صلة. نموذج موجه للأمان أكثر احتمالًا للبقاء ضمن الحدود (قواعد الاسترداد، لغة الامتثال) وتجنب اختلاق وعود.
البحث والمعرفة وسؤال وجواب على المحتوى الداخلي هو مكان مناسب أيضًا، خاصة مع الاسترجاع (RAG). الموظفون يريدون إجابات سريعة مع اقتباسات، لا مخرجات "إبداعية". سلوك موجه للأمان يتوافق جيدًا مع توقعات "أظهر مصدرك".
الصياغة والتحرير (بريد إلكتروني، مقترحات، ملاحظات الاجتماعات) تستفيد من نماذج تفترض بشكل افتراضي بنية مفيدة وصياغة حذرة. بالمثل، مساعدة البرمجة تعمل جيدًا لإنشاء القوالب، شرح الأخطاء، كتابة الاختبارات، أو إعادة الصياغة — مهام يبقى فيها المطور هو صاحب القرار.
إذا كنت تستخدم نموذجًا لتقديم نصيحة طبية أو قانونية، أو لاتخاذ قرارات عالية المخاطر (الائتمان، التوظيف، الأهلية، الاستجابة للحوادث)، لا تعامل "آمن ومفيد" كبديل للحكم المهني، التحقق، والضوابط الميدانية. في هذه السياقات، يمكن أن يظل النموذج مخطئًا — و"الخطأ الواثق" هو نمط الفشل الذي يسبب الأذى.
استخدم المراجعة البشرية للموافقات، خصوصًا عندما تؤثر المخرجات على العملاء أو المال أو السلامة. قيد المخرجات: قوالب محددة مطلوبة، اقتباسات إلزامية، مجموعات إجراءات محدودة ("اقترح، لا تنفّذ"), وحقول مُهيكلة بدلاً من نص حر.
ابدأ بسير العمل الداخلي — الصياغة، التلخيص، البحث المعرفي — قبل الانتقال إلى تجارب مواجهة العملاء. ستتعلم أين يكون النموذج مفيدًا باستمرار، تبني الحواجز من الاستخدام الحقيقي، وتتجنب تحويل الأخطاء المبكرة إلى حوادث عامة.
معظم نشرات المؤسسات لا "تثبّت نموذجًا" فحسب. يجمعون نظامًا حيث النموذج مكوّن واحد — مفيد للتفكير واللغة، لكنه ليس نظام السجلات.
1) استدعاءات API مباشرة
النمط الأبسط هو إرسال مدخلات المستخدم إلى API للنموذج وإرجاع الاستجابة. سريع للتجربة، لكنه قد يكون هشًا إذا اعتمدت على إجابات حرة للخطوات اللاحقة.
2) الأدوات / استدعاء الوظائف
هنا يختار النموذج من إجراءات معتمدة (مثلاً: "إنشاء تذكرة"، "البحث عن عميل"، "صياغة بريد"), وتطبق تطبيقاتك هذه الإجراءات. هذا يحول النموذج إلى منسق بينما تبقى العمليات الحرجة حتمية وقابلة للتدقيق.
3) التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
يضيف RAG خطوة استرجاع: يبحث النظام في وثائقك المعتمدة، ثم يزود النموذج بالمقتطفات الأكثر صلة للإجابة. غالبًا ما يكون هذا أفضل توازن بين الدقة والسرعة، خاصة للسياسات الداخلية، وثائق المنتج، ودعم العملاء.
إعداد عملي غالبًا ما يضم ثلاث طبقات:
لتقليل "أجوبة جيدة المظهر لكنها خاطئة"، تضيف الفرق عادةً: اقتباسات (تشير إلى المصادر المسترجعة)، مخرجات مُهيكلة (حقول JSON يمكنك التحقق منها)، وحواجز تحفيز (قواعد صريحة لعدم اليقين، الرفض، والتصعيد).
إذا أردت الانتقال من مخططات معمارية إلى أنظمة عاملة بسرعة، منصات مثل Koder.ai يمكن أن تكون مفيدة لنمذجة هذه الأنماط من البداية للنهاية (واجهة، خلفية وقاعدة بيانات) عبر الدردشة — مع ضوابط عملية مثل وضع التخطيط، اللقطات، والتراجع. غالبًا ما تستخدم الفرق هذا النوع من سير العمل لتكرار قوالب المطالبات، حدود الأدوات، وحبال التقييم قبل الالتزام ببناء مخصص كامل.
لا تعامل النموذج كقاعدة بيانات أو مصدر حقائق. استخدمه للتلخيص، التفكير، والصياغة — ثم اربط المخرجات ببيانات محكومة (أنظمة السجلات) ووثائق قابلة للتحقق، مع خطافات واضحة عندما لا يجد الاسترجاع شيئًا.
شراء نماذج اللغة لدى المؤسسات نادرًا ما يكون حول "أفضل نموذج شامل". المشترون عادةً يحققون توازنًا بين نتائج متوقعة وتكلفة إجمالية مملوكة مقبولة — والتكلفة الإجمالية تشمل أكثر من رسوم التوكن.
تكلفة الاستخدام (التوكنات، حجم السياق، throughput) مرئية، لكن البنود المخفية غالبًا ما تهيمن:
إطار عملي: قدِّر التكلفة لكل "مهمة عمل مكتملة" (مثلاً: تذكرة محلولة، بند عقد مراجع) بدلًا من التكلفة لكل مليون توكن.
النماذج الأكبر قد تقلل إعادة العمل عبر إنتاج مخرجات أوضح وأكثر تناسقًا — خصوصًا في التفكير متعدد الخطوات، الوثائق الطويلة، أو الكتابة الدقيقة. النماذج الأصغر قد تكون فعّالة التكلفة للمهام ذات الحجم الكبير ومنخفضة المخاطر مثل التصنيف أو التوجيه.
العديد من الفرق تختار إعدادًا متدرجًا: نموذج أصغر افتراضيًا مع تصعيد إلى نموذج أكبر عندما تنخفض الثقة أو ترتفع الش Stakes.
خطط للتمويل والوقت من أجل:
إذا أردت طريقة منظمة لمقارنة البائعين، طابق هذه الأسئلة مع تصنيف المخاطر الداخلي ومسار الموافقة — ثم احتفظ بالإجابات في مكان واحد لمراجعة التجديد.
اختيار بين النماذج (بما في ذلك الخيارات الموجهة للأمان مثل Claude) يصبح أسهل عندما تعامل الأمر كقرار مشتريات بأبواب قابلة للقياس — لا كمسابقة عروض.
ابدأ بتعريف قصير مشترك:
وثق:
كوّن تقييمًا خفيفًا يتضمن:
عيّن مالكين واضحين (المنتج، الأمن، القانون/الامتثال، وقائد التشغيل) وحدد مقاييس النجاح مع عتبات.
انطلق في الإنتاج فقط إذا توافقت النتائج المقاسة مع عتباتك لـ:
راقب:
الخطوات التالية: قارن خيارات النشر على /pricing أو تصفح أمثلة التنفيذ على /blog.
مزود "الذكاء الاصطناعي المتقدم" يبني ويشغّل نماذج عامة متقدمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من مهام اللغة والتفكير. بالنسبة للمؤسسات، هذا مهم لأن النموذج قد يؤثر على نتائج العملاء، سير العمل الداخلي، وقرارات خاضعة للتنظيم على نطاق واسع — لذلك تصبح الاعتبارات المتعلقة بالأمان والموثوقية والضوابط عناصر أساسية عند الشراء، لا مجرد ميزات ثانوية.
بالمصطلحات المؤسسية، يعني نهج "الأمان أولاً" أن البائع يستثمر في تقليل المخرجات الضارة وسوء الاستخدام، ويهدف إلى سلوك أكثر توقعًا في حالات الحافة (مطالبات غامضة، مواضيع حساسة، مدخلات عدائية). عمليًا، يؤدي هذا إلى تقليل المفاجآت التشغيلية في سير العمل مثل الدعم، الموارد البشرية، المالية والامتثال.
الموثوقية عبارة عن أداء يمكنك الاعتماد عليه في الإنتاج:
يمكن قياس ذلك بمجموعات تقييم، فحوصات التوثيق (خاصة مع RAG)، واختبارات الانحدار قبل/بعد تغييرات النموذج.
الهلاوس (اختلاق حقائق، اقتباسات، أرقام أو سياسات) تخلق مشاكل تدقيقية ومشاكل ثقة مع العملاء. تخفيفها يتم عادةً عبر:
المواءمة تعني أن النموذج يبقى ضمن نية الأعمال والحدود المحددة. عمليًا، نموذج موافق يعني:
هذا ما يجعل النتائج متوقعة بما يكفي ليتم توسيع استخدامها عبر الفرق.
استخدم مجموعة تقييم واقعية، لا مطالبات ذكية:
نمط الاعتماد الشائع:
ابدأ بحالات داخلية قابلة لعكس الأثر (ملخصات، مسودات مع مراجعة بشرية، سؤال وجواب لقاعدة المعرفة) لتعلم أوضاع الفشل دون تأثير علني.
يتوقع المشترون عادةً:
السؤال الأهم هو: هل يمكنك توجيه الأدلة (السجلات والأحداث) إلى أنظمة الأمان والامتثال الموجودة لديك؟
نموذج موجه للأمان يتناسب جيدًا حيث تُهمّ التناسق والالتزام بالسياسة:
طبِّق احتياطات إضافية للمجالات عالية المخاطر (الطبية/القانونية، منح القروض/التوظيف، الاستجابة للحوادث)، وصممها كـ"اقترح ولا تنفّذ" عندما يكون ذلك مناسبًا.
السعر لكل نموذج جزء فقط من التكلفة الإجمالية. عند مقارنة البائعين اسأل:
عدّ الميزانية لكل "مهمة عمل مكتملة" (مثلاً: تذكرة محلولة) بدلاً من التكلفة لكل مليون توكن.