اگر برای ساخت محصول، چت‌بات یا ایجنت هوش مصنوعی دنبال API هستید، «بهترین ارائهدهنده» لزوماً سرویسی نیست که بیشترین نام مدل را در صفحه فروش نوشته باشد. انتخاب مناسب باید مدل موردنیاز شما را واقعاً ارائه کند، هزینه قابل محاسبه داشته باشد و با برنامه شما کار کند. در این راهنما پاستا، AvalAI و لیارا را از زاویه توسعه نرمافزار بررسی می‌کنیم و یک روش عملی برای انتخاب پیشنهاد می‌دهیم.
این مقاله در وبلاگ پاستا منتشر شده و مقایسه مستقل یا نتیجه آزمایش سرعت رقبا نیست. اطلاعات رقبا بر اساس مستندات رسمی در ۱۵ اکتبر ۲۰۲۶ بررسی شده است؛ قیمت، مدل‌های فعال و شرایط استفاده ممکن است تغییر کنند. این سه سرویس تمام بازار خدمات هوش مصنوعی ایران را نمایندگی نمی‌کنند و ترتیب معرفی به معنای رتبهبندی نیست. هدف، کمک به انتخاب API است، نه انتخاب شرکت مشاوره، آموزش یا طراحی مدل اختصاصی.
خدمات هوش مصنوعی، اشتراک چت و API چه فرقی دارند؟
اشتراک یک ابزار گفتوگو برای استفاده مستقیم انسان طراحی شده است: وارد محیط می‌شوید، سؤال می‌پرسید و پاسخ می‌گیرید. API هوش مصنوعی برای اتصال نرمافزار شما به مدل است. برنامه درخواست را می‌فرستد، پاسخ را دریافت می‌کند و نتیجه را در محصول خود نشان می‌دهد. خرید اشتراک چت الزاماً کلید API یا اعتبار مصرف برنامه‌نویسی در اختیار شما نمی‌گذارد؛ پیش از پرداخت این تفاوت را بررسی کنید.
اگر می‌خواهید متن محصول فروشگاه را تولید کنید، پیام پشتیبانی را دسته‌بندی کنید یا به اسناد شرکت پاسخ بدهید، معمولاً به API نیاز دارید. اگر می‌خواهید سیستم خودش ابزار انتخاب کند، نتیجه ابزار را بخواند و قدم بعد را تصمیم بگیرد، علاوه بر مدل به منطق اجرای ایجنت نیاز دارید. سرویس API، مدل را در دسترس می‌گذارد؛ اجرای امن ابزارها، نگه‌داری وضعیت و کنترل دسترسی همچنان مسئولیت برنامه شماست.
برای آشنایی با اتصال، راهنمای API هوش مصنوعی سازگار با OpenAI را بخوانید. اگر هدف شما ساخت گردش کار است، آموزش ساخت ایجنت هوش مصنوعی با n8n مسیر مناسب‌تری است. این دو نیاز را نباید با خرید یک حساب چت مشترک جایگزین کرد، به‌خصوص وقتی داده مشتری یا سرویس عمومی در میان است.
قبل از مقایسه ارائه‌دهندگان، نیاز خود را مشخص کنید
یک نمونه واقعی از کار برنامه بنویسید؛ مثلاً «از متن فارسی درخواست مشتری، موضوع و فوریت را استخراج کن و فقط JSON معتبر بده». سپس شرایط پذیرش را تعیین کنید: پاسخ باید چه فیلدهایی داشته باشد، چه زمانی نباید حدس بزند، حداکثر زمان انتظار چقدر است و در صورت خطا چه اتفاقی می‌افتد. با این تعریف، مقایسه مدل‌ها به کیفیت خروجی مرتبط میشود، نه شهرت نام آن‌ها.
برای ایجنت، قرارداد ابزارها را هم مشخص کنید. آیا فقط خواندن وضعیت سفارش لازم است یا اجازه تغییر سفارش هم وجود دارد؟ مدل انتخابی باید فراخوانی ابزار را پشتیبانی کند، اما این قابلیت به‌تنهایی مجوز انجام عملیات نیست. کنترل مالکیت سفارش، سطح دسترسی کاربر و تأیید عملیات حساس باید خارج از مدل اجرا شود. هیچ ارائهدهنده API نمی‌تواند ضعف این بخش از برنامه را با یک مدل قوی‌تر جبران کند.
مقایسه کوتاه پاستا، AvalAI و لیارا
| سرویس | مسیر شروع مستند | برای چه نیازی بررسی شود؟ | پیش از انتخاب چه چیزی را آزمایش کنیم؟ |
|---|---|---|---|
| پاستا | کاتالوگ مدل، Playground و کلید API | اتصال مدل در کنار میزبانی برنامه یا n8n و کنترل مصرف تومانی | قابلیت مدل منتخب، سقف کلید و هزینه درخواست واقعی |
| AvalAI | کلید و رابط سازگار با OpenAI در مستندات رسمی | استفاده از یک رابط API برای مدل‌های عرضه‌شده | پشتیبانی دقیق مسیر و مدل موردنیاز برنامه |
| لیارا | پروژه هوش مصنوعی، پلن و کلید مرتبط با پروژه | تیم‌هایی که مدل مدیریت پروژه و سرویس‌های لیارا را می‌پسندند | مدل‌های مجاز پلن و آدرس پایه اختصاصی پروژه |
جدول بالا نتیجه تست عملکرد نیست. «نیازمند آزمایش» به معنای نبود قابلیت در سرویس نیست؛ یعنی مستندات عمومی به‌تنهایی برای تأیید عملکرد برنامه شما کافی نیستند. در هر سه گزینه، نسخه مدل، محدودیت نرخ، شرایط داده و نحوه محاسبه هزینه را پیش از انتقال ترافیک واقعی بررسی کنید. مقایسه زمانی منصفانه است که درخواست، مدل، طول خروجی و معیار موفقیت در آزمایش‌ها یکسان باشند.
پاستا: API مدل در کنار زیرساخت اجرای برنامه
در صفحه API هوش مصنوعی پاستا میتوانید مدل‌های فعال و قیمت تومانی را بررسی کنید، پاسخ را در Playground امتحان کنید و برای برنامه کلید جدا بسازید. مسیر Chat Completions با الگوی OpenAI سازگار است. قابلیت‌هایی مانند پاسخ جریانی، ابزار و خروجی ساخت‌یافته به مدل و مسیر انتخاب‌شده بستگی دارند؛ وجود نام یک خانواده مدل به معنی فعال بودن تمام قابلیت‌های آن نیست.
مزیت عملی این ترکیب برای توسعه‌دهنده، امکان استفاده از API و زیرساخت اجرا در یک مجموعه است. برای نمونه، Workflow روی هاست n8n اجرا میشود و درخواست مدل را به API پاستا می‌فرستد. با این حال، هزینه میزبانی و هزینه مصرف مدل دو جزء جدا هستند. داشتن هاست به معنی مصرف نامحدود مدل نیست و ایجاد کلید API هم به‌تنهایی یک Workflow دائمی راه‌اندازی نمی‌کند.
برای شروع، کلیدی مستقل با مدل‌های مجاز و سقف مصرف متناسب بسازید. ابتدا یک ورودی واقعی اما غیرحساس را آزمایش کنید و سپس گزارش مصرف را با انتظار خود مقایسه کنید. مستندات API پاستا مرجع آدرس اتصال و نمونه درخواست است. اگر هنوز در مرحله یادگیری هستید، شرایط API هوش مصنوعی رایگان را بررسی کنید؛ رایگان بودن به معنی ظرفیت نامحدود یا تضمین مناسب بودن برای تولید نیست.
AvalAI: بررسی یک رابط API سازگار با OpenAI
طبق مرجع رسمی API در AvalAI، این سرویس رابطی سازگار با ساختار OpenAI برای دسترسی به مدل‌ها ارائه می‌کند. برای تیمی که از چنین ساختاری استفاده می‌کند، این موضوع نقطه شروع مناسبی برای ارزیابی اتصال است. با این حال، سازگاری ساختار درخواست را نباید معادل پشتیبانی یکسان از تمام امکانات همه مدل‌ها دانست.
برای بررسی AvalAI، مدل و مسیر دقیق موردنیازتان را از مستندات انتخاب کنید و همان درخواست آزمایشی محصول را اجرا کنید. اگر برنامه به Responses، ابزار یا خروجی ساخت‌یافته وابسته است، پشتیبانی آن ترکیب را جداگانه بررسی کنید. این مقاله درباره ارزان‌تر بودن، سرعت بیشتر یا کیفیت پشتیبانی AvalAI نسبت به دیگران ادعایی ندارد؛ چنین نتیجه‌ای نیازمند داده قابل مقایسه و شرایط روشن آزمایش است.
لیارا: پروژه و پلن برای استفاده از سرویس هوش مصنوعی
در راهنمای رسمی شروع سرویس هوش مصنوعی لیارا، ابتدا حساب شخصی یا تیم انتخاب میشود، سپس پروژه هوش مصنوعی با یک پلن ساخته میشود و کلید به پروژه دسترسی می‌گیرد. آدرس پایه نیز به پروژه مرتبط است. طبق همین راهنما، دسترسی به مدل‌ها به مدل‌های تعریف‌شده در پلن بستگی دارد.
اگر برنامه و تیم شما از قبل در لیارا قرار دارند، این مدل مدیریت پروژه ارزش بررسی دارد. پیش از انتخاب، مطمئن شوید مدل دقیق موردنیاز در پلن در دسترس است و هزینه کل با الگوی مصرف شما تناسب دارد. نمونه اتصال را با آدرس پروژه خود آزمایش کنید؛ کپی کردن آدرس نمونه مستندات جایگزین دریافت آدرس واقعی پروژه نیست. درباره کیفیت یا سرعت این سرویس نیز بدون آزمایش هم‌شرایط حکم قطعی نمی‌دهیم.
قیمت API هوش مصنوعی را چگونه مقایسه کنیم؟
برای مدل متنی، فقط نرخ توکن ورودی را مقایسه نکنید. هزینه ورودی و خروجی ممکن است متفاوت باشد و برخی مسیرها یا قابلیت‌ها تعرفه جدا داشته باشند. اگر نرخ‌ها به ازای یک میلیون توکن اعلام شده‌اند، هزینه پایه یک درخواست از جمع «توکن ورودی ضرب‌در نرخ ورودی تقسیم بر یک میلیون» و «توکن خروجی ضرب‌در نرخ خروجی تقسیم بر یک میلیون» به دست می‌آید. سایر هزینههای اعلامشده سرویس باید جدا لحاظ شوند.
فرض کنید سناریوی آزمایشی شما در هر نوبت ۲۰۰۰ توکن ورودی و ۵۰۰ توکن خروجی مصرف می‌کند. برای ۱۰۰۰ نوبت، حجم پایه دو میلیون توکن ورودی و نیم میلیون توکن خروجی است. این اعداد صرفاً مثال حجم مصرف‌اند، نه تعرفه واقعی یک ارائهدهنده. قیمت روز مدل را در همین حجم ضرب کنید و هزینه درخواستهای ناموفق، تکرارها یا ابزارها را مطابق قرارداد همان سرویس بررسی کنید.
ایجنت ممکن است برای یک پیام کاربر چند بار مدل را فراخوانی کند. بنابراین «هزینه هر پیام» با «هزینه یک درخواست مدل» برابر نیست. در آزمایش، مجموع هزینه یک کار کامل را اندازه بگیرید: دریافت پیام، انتخاب ابزار، خواندن نتیجه ابزار و نوشتن پاسخ. محدود کردن تعداد مراحل، طول تاریخچه و اندازه خروجی معمولاً از انتخاب کورکورانه ارزان‌ترین مدل مهم‌تر است. معیار مفید، هزینه هر کار موفق با کیفیت قابل قبول است.
برای ساخت ایجنت هوش مصنوعی چه قابلیت‌هایی مهم‌اند؟
مدلی که متن خوبی تولید می‌کند الزاماً انتخاب مناسبی برای اجرای ابزار نیست. ایجنت شما باید بتواند ابزار درست را انتخاب کند، ورودی معتبر بسازد و وقتی داده کافی ندارد توقف کند. یک مجموعه کوچک از سؤال‌های فارسی واقعی آماده کنید: درخواست واضح، سؤال مبهم، داده ناقص، درخواست خارج از حوزه و تلاش برای دور زدن محدودیت. نتیجه را با پاسخ موردانتظار مقایسه کنید و خطاها را ثبت کنید.
اگر ابزار وضعیت سفارش را می‌خواند، شناسه سفارش را ورودی معتبر بگیرید و در سرور بررسی کنید متعلق به همان کاربر باشد. اگر ابزار تغییری ایجاد می‌کند، تأیید انسانی و محافظت در برابر اجرای تکراری لازم است. متن نتیجه ابزار هم داده غیرقابل اعتماد محسوب میشود؛ نباید بتواند دستورهای اصلی سیستم را عوض کند. این اصول فارغ از انتخاب پاستا، AvalAI یا لیارا باید در معماری شما برقرار باشند.
برای مسیر کم‌کد، n8n به شما کمک می‌کند ورودی، مدل و ابزار را در یک Workflow ببینید. در راهنمای ایجنت‌های هوش مصنوعی میتوانید گزینههای دیگر را هم بررسی کنید. هدف این نیست که برای هر کار ساده یک Agent بسازید؛ اگر مسیر تصمیم از قبل مشخص است، یک گردش کار معمولی با یک درخواست مدل ممکن است قابل پیش‌بینی‌تر، ارزان‌تر و ساده‌تر برای نگه‌داری باشد.
سازگاری با OpenAI SDK را چطور آزمایش کنیم؟
ابتدا یک درخواست متنی کوتاه با کلید آزمایشی بفرستید. آدرس پایه، شناسه مدل و نوع مسیر را از مستندات همان سرویس بگیرید. سپس استریم را جدا امتحان کنید و بررسی کنید برنامه قطع اتصال را درست مدیریت می‌کند. بعد، تنها اگر محصول نیاز دارد، فراخوانی ابزار و خروجی JSON را اضافه کنید. موفق شدن اولین درخواست متن، پشتیبانی همه این قابلیت‌ها را ثابت نمی‌کند.
برای مهاجرت از یک ارائهدهنده، تنظیمات اتصال را از منطق محصول جدا نگه دارید. کلید فقط در سرور یا مخزن امن Credential باشد، نه در کد مرورگر. خطاهای احراز هویت را با تکرار بی‌پایان پاسخ ندهید؛ برای محدودیت نرخ و خطاهای موقت، تعداد تلاش محدود و فاصله افزایشی در نظر بگیرید. تغییر خودکار مدل نیز باید آگاهانه باشد، چون کیفیت، قابلیت ابزار و هزینه خروجی ممکن است تغییر کند.
حریم خصوصی و پایداری را از روی شعار قضاوت نکنید
از هر ارائهدهنده بپرسید چه داده‌ای در گزارش مصرف ثبت میشود، درخواست برای پردازش به کجا می‌رود و شرایط نگه‌داری یا حذف داده چیست. ایرانی بودن رابط پرداخت به معنی پردازش همه داده‌ها داخل ایران نیست. برای اطلاعات شخصی، پزشکی، مالی یا اسناد محرمانه، ابتدا سیاست داده و نیاز حقوقی سازمان را بررسی کنید و تا حد ممکن داده غیرضروری را پیش از ارسال حذف کنید.
پایداری را هم باید در مسیر واقعی محصول بسنجید. زمان دریافت اولین بخش پاسخ، زمان تکمیل، نرخ خطا و کیفیت نتیجه را در چند بازه ثبت کنید. یک پاسخ سریع یا یک تست موفق برای ادعای پایداری کافی نیست. اگر محصول حساس دارید، درباره تعهدات پشتیبانی و سطح خدمت به متن قرارداد تکیه کنید، نه برداشت از صفحه فروش. در این مقاله هیچ تضمین عددی برای دسترسپذیری سرویس‌ها ارائه نشده است.
چک‌لیست یک آزمایش کم‌هزینه پیش از خرید جدی
ده تا بیست ورودی نماینده از کار واقعی تهیه کنید و اطلاعات حساس را حذف کنید. برای هر ورودی مشخص کنید پاسخ درست چه ویژگی‌هایی دارد. با یک مدل مشخص و تنظیمات یکسان شروع کنید، خروجی را دستی بررسی کنید و هزینه کل را ثبت کنید. سپس یک مدل ارزان‌تر و یک مدل قوی‌تر را با همان معیارها مقایسه کنید؛ ممکن است مدل کوچک‌تر برای دسته‌بندی کافی باشد، اما برای تصمیم چندمرحله‌ای مناسب نباشد.
در مرحله بعد، رفتار شکست را آزمایش کنید: کلید نامعتبر، سقف مصرف، پاسخ طولانی، قطع استریم و ابزار ناموجود. برنامه باید پیام قابل فهم بدهد، اطلاعات محرمانه را نمایش ندهد و اقدام حساس را دوباره اجرا نکند. پس از این بررسی، با بخشی کوچک از ترافیک واقعی شروع کنید. سقف هزینه، هشدار و امکان توقف را پیش از افزایش ترافیک آماده کنید، نه بعد از اولین صورتحساب غیرمنتظره.
در نهایت کدام ارائهدهنده مناسب شماست؟
اگر API تومانی، مشاهده قیمت مدل و اجرای برنامه یا n8n در کنار آن برایتان مهم است، پاستا گزینه‌ای است که پیشنهاد می‌کنیم با یک پروژه کوچک امتحان کنید. اگر از قبل در اکوسیستم لیارا کار می‌کنید، مدل پروژه و پلن آن را با نیاز فعلی بسنجید. اگر به دنبال رابط چندمدلی سازگار با OpenAI هستید، AvalAI را نیز با سناریوی یکسان در فهرست ارزیابی قرار دهید. هیچ‌کدام صرفاً به دلیل حضور در این فهرست برنده همه کاربردها نیستند.
پیشنهاد عملی ما این است: مدل‌ها و قیمت API هوش مصنوعی پاستا را مشاهده کنید، یک ورودی واقعی را در Playground آزمایش کنید و سپس کلید محدود برای محصول بسازید. برای اجرای ایجنت، هزینه مدل و میزبانی را جدا برآورد کنید. انتخابی که با داده واقعی، کیفیت قابل سنجش و سقف هزینه روشن انجام شود، از انتخاب بر اساس تعداد مدل‌ها یا یک ادعای «بهترین» قابل اتکاتر است.
محل اجرای مدل و اشتراک کدنویسی؛ دو معیار جدا در انتخاب پاستا
در بررسی ۲۳ مهر ۱۴۰۵، مستندات پاستا مسیرهای paasta/glm-5.3 و paasta/deepseek-v4-flash را با میزبانی داخل ایران معرفی می‌کنند. این ویژگی مربوط به همین شناسه‌هاست، نه تمام کاتالوگ. برای انتخاب مسیر، محدودیتها و نمونه اتصال، راهنمای API مدل‌های میزبانی‌شده در ایران را مطالعه کنید.
پاستا اشتراک ماهانه کدنویسی با سقف هفتگی و سهمیه مشترک بین ابزارهای سازگار هم ارائه می‌دهد. این بسته با خرید API مصرفی و با اشتراک رسمی ChatGPT یا Claude متفاوت است؛ مدل‌های مجاز را از بسته جاری بگیرید. راهنمای اشتراک کدنویسی هوش مصنوعی معیار انتخاب و اتصال را توضیح می‌دهد.
برای رقبا، محل اجرای هر مدل و وجود بسته هم‌ارز با سهمیه هفتگی در این بررسی تأیید نشده است؛ نامشخص بودن را به معنی نبود قابلیت در AvalAI یا لیارا نگیرید. این دو معیار، پیشنهاد بررسی برای خریدارند و اثبات برتری کلی یا تقدم تاریخی پاستا نیستند.