Blog

جيميني 3.1 برو ضد أوبوس 4.6 ضد جي بي تي 5. 3 كودكس: مقارنة نهائية

Ashley Innocent

Ashley Innocent

24 فبراير 2026

جيميني 3.1 برو ضد أوبوس 4.6 ضد جي بي تي 5. 3 كودكس: مقارنة نهائية

Apidog للمؤسسات

نشر محلي

SSO & RBAC

متوافق مع SOC 2

استكشاف Apidog Enterprise

ملخص سريع

شهد فبراير 2026 إطلاق ثلاثة نماذج رائدة للذكاء الاصطناعي: Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6 و GPT-5.3 Codex. لا يوجد نموذج واحد يسيطر على جميع حالات الاستخدام - فكل منها يتفوق في مجالات محددة:

مقدمة

سيبقى فبراير 2026 في الذاكرة كالشهر الذي توقفت فيه مختبرات الذكاء الاصطناعي عن التنافس على المعايير وبدأت التنافس على سير عمل المطورين. ففي غضون 15 يومًا فقط، أصدرت ثلاثة مختبرات رئيسية أربعة نماذج رائدة — Claude Opus 4.6 (5 فبراير)، GPT-5.3 Codex (5 فبراير)، و Gemini 3.1 Pro (19 فبراير) — حيث ادعى كل منها أنه النموذج "الأكثر قدرة" على البرمجة والتطوير.

بالنسبة للمطورين، يخلق هذا مشكلة عملية: أي نموذج يجب أن تستخدمه بالفعل؟ الإجابة ليست بسيطة، لأنه على عكس الأجيال السابقة حيث كان هناك نموذج واحد يتفوق بوضوح، تهيمن هذه النماذج الثلاثة كل منها على شرائح مختلفة من سير عمل التطوير.

في هذا الدليل، سنتجاوز الادعاءات التسويقية ببيانات معيارية حقيقية، وتحليل للأسعار، وحالات استخدام عملية. وسنعرض لك أيضًا كيفية اختبار ودمج واجهات برمجة تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي هذه باستخدام مساحة عمل Apidog الموحدة، حتى تتمكن من تقييم النماذج الثلاثة في بيئة التطوير الفعلية قبل الالتزام بواحد.

زر

بحلول النهاية، ستعرف بالضبط أي نموذج تختار لمهام البرمجة المحددة الخاصة بك - أو ما إذا كان يجب عليك استخدام نماذج متعددة معًا.

اندفاع نماذج الذكاء الاصطناعي في فبراير 2026

يحكي الجدول الزمني للإصدارات قصة سباق تنافسي غير مسبوق:

لم يكن هذا صدفة. فقد وضع كل مختبر نموذجه كحل للبرمجة الوكيلية (Agentic Coding) - أي الذكاء الاصطناعي الذي لا يقتصر على اقتراح التعليمات البرمجية فحسب، بل يخطط وينفذ ويصلح المشاريع بأكملها بشكل مستقل.

لقد كان التوقيت الاستراتيجي مهمًا لأن هذه النماذج تستهدف نفس المستخدمين ذوي القيمة العالية: المطورين المحترفين، وشركات أدوات التطوير التي تبني ميزات الذكاء الاصطناعي، والمؤسسات التي تعمل على أتمتة تطوير البرمجيات. تحول السؤال من "هل يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة التعليمات البرمجية؟" إلى "أي ذكاء اصطناعي يكتب تعليمات برمجية يمكنك شحنها بالفعل؟"

تحليل عميق لأداء المعايير

دعنا نلقي نظرة على أداء هذه النماذج عبر معايير البرمجة القياسية في الصناعة:

ARC-AGI-2: التفكير المجرد

الفائز: Gemini 3.1 Pro (77.1%)

يقيس معيار ARC-AGI-2 التفكير المجرد - القدرة على حل أنماط منطقية جديدة دون تدريب مسبق. تمثل نتيجة Gemini 3.1 Pro البالغة 77.1% قفزة هائلة من 31.1% التي حققها Gemini 3 Pro، مما يظهر تركيز Google على تحسينات التفكير.

هذا مهم للبرمجة التنافسية وتصميم الخوارزميات، حيث تحتاج إلى حل مشكلات غير مألوفة بدلاً من تطبيق أنماط معروفة.

معيار Gemini 3.1 Pro

SWE-Bench: هندسة البرمجيات الواقعية

الفائز: Claude Opus 4.6 (80.8% في SWE-Bench Verified)

يقوم SWE-Bench باختبار ما إذا كانت النماذج قادرة على حل مشكلات GitHub الحقيقية في مستودعات Python الشهيرة. هذا هو أقرب مؤشر لدينا لمهام هندسة البرمجيات الواقعية.

ملاحظة: تستخدم هذه الإصدارات المختلفة من SWE-Bench، لذا تتطلب المقارنة المباشرة الحذر. المجموعة الفرعية "Verified" أصغر ولكنها ذات جودة أعلى من "Pro Public".

معيار Opus 4.6

Terminal-Bench 2.0: سير عمل سطر الأوامر

الفائز: GPT-5.3 Codex (77.3%)

يقوم Terminal-Bench بتقييم النماذج على مهام التطوير القائمة على الطرفية - تصحيح الأخطاء، وإدارة النظام، وعمليات Git، وأنظمة البناء.

يعكس تفوق Codex هنا تحسين OpenAI المحدد لسير عمل الطرفية التفاعلية.

معيار Terminal-Bench 2.0 Gpt 5.3 Codex

LiveCodeBench: البرمجة التنافسية

الفائز: Gemini 3.1 Pro (2887 Elo)

يستخدم LiveCodeBench نظام تصنيف Elo لتحديات البرمجة التنافسية، ويتم تحديثه باستمرار لمنع تلوث بيانات التدريب.

GPQA Diamond: أسئلة علمية على مستوى الدراسات العليا

الفائز: Gemini 3.1 Pro (94.3%)

على الرغم من أنه ليس خاصًا بالبرمجة، إلا أن GPQA Diamond يختبر المعرفة المتخصصة عبر الفيزياء والأحياء والكيمياء - وهو أمر ذو صلة بتطبيقات الحوسبة العلمية.

GDPval-AA: أداء مهام الخبراء (تصنيفات Elo)

الفائز: Claude Sonnet 4.6 (1633 Elo، على الرغم من أننا نقارن Opus 4.6)

يقيس هذا المعيار المقَيَّم بواسطة البشر الجودة في مهام الخبراء. يحرز Claude Opus 4.6 درجة 1606 Elo، بينما يحقق Gemini 3.1 Pro درجة 1317 Elo - مما يشير إلى أن Claude ينتج مخرجات أكثر دقة ومناسبة للسياق.

ملخص: نماذج مختلفة، نقاط قوة مختلفة

تُظهر بيانات المعايير نمطًا واضحًا:

لا يوجد نموذج "أفضل" واحد - يعتمد اختيارك على سير عملك المحدد.

تحليل التكلفة والتسعير

التكلفة مهمة عندما تقوم بإجراء آلاف استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات يوميًا. إليك كيفية مقارنة الأسعار:

مقارنة أسعار الرموز

النموذجرموز الإدخالرموز الإخراجعلاوة السياق الطويل
Gemini 3.1 Pro2 دولار لكل مليون12 دولار لكل مليون4 دولار / 18 دولار (200 ألف - 1 مليون رمز)
Claude Opus 4.65 دولار لكل مليون25 دولار لكل مليون10 دولار / 37.50 دولار (أكثر من 200 ألف رمز)
GPT-5.3 Codexلم يُعلن بعدلم يُعلن بعديحدد لاحقاً

فكرة رئيسية: Gemini 3.1 Pro أرخص 7 مرات من Claude Opus 4.6 على أساس كل طلب للموجهات القياسية التي تقل عن 200 ألف رمز.

أمثلة على التكلفة في العالم الحقيقي

دعنا نحسب التكاليف لمهام التطوير الشائعة:

المهمة 1: مراجعة الكود (3,000 رمز إدخال، 800 رمز إخراج)

المهمة 2: إعادة هيكلة ملف كبير (15,000 رمز إدخال، 12,000 رمز إخراج)

المهمة 3: تحليل مستودع طويل السياق (500,000 رمز إدخال، 3,000 رمز إخراج)

تحليل القيمة مقابل المال

بينما يقدم Gemini 3.1 Pro أقل تكلفة لكل رمز، فإن التكلفة لكل مهمة تعتمد على الكفاءة:

توصية: ابدأ بـ Gemini 3.1 Pro لسير العمل الحساس للتكلفة، ولكن تتبع معدلات الإنجاز لحساب التكلفة الحقيقية لكل مهمة ناجحة.

الميزات والقدرات الرئيسية

بالإضافة إلى المعايير والتسعير، يقدم كل نموذج ميزات فريدة تغير طريقة عملك:

ميزات Gemini 3.1 Pro

نافذة سياقية بمليون رمز (قياسية)

نافذة سياق Gemini 3.1 Pro التي تبلغ مليون رمز متاحة دون الحاجة إلى الوصول التجريبي، مما يسمح لك بما يلي:

يبلغ حد الإخراج 65,536 رمزًا - وهو كافٍ لتوليد وحدات كاملة.

التفكير متعدد الوسائط

على عكس نماذج البرمجة التي تركز على النصوص، يتعامل Gemini 3.1 Pro مع:

هذا مهم لسير عمل التطوير الموجه بالتصميم.

دمج نظام جوجل البيئي

تكامل أصلي مع:

هندسة محولات مزيج الخبراء

يعمل نظام التفكير ثلاثي المستويات على تحسين التفكير العميق - وهو ما يتضح في تحسين درجة ARC-AGI-2.

ميزات Claude Opus 4.6

فرق الوكلاء (نقلة نوعية)

يقدم Claude Opus 4.6 ميزة فرق الوكلاء (Agent Teams) — وهي عدة نسخ من Claude تتعاون في مهمة مع أدوار مميزة (مخطط، منفذ، مراجع). لا يوجد ما يعادلها بشكل مباشر في عروض OpenAI أو Google.

حالات الاستخدام:

وضع التفكير التكيفي

يقضي Opus 4.6 وقتًا متغيرًا في "التفكير" قبل الرد، على غرار الاستدلال بنمط o1. سترى مؤشرًا للتفكير بينما يخطط للنهج، ثم يتلقى حلاً مدروسًا بشكل أفضل.

يقلل هذا من التكرارات في المشكلات المعقدة.

سياق 1 مليون رمز (تجريبي) + 128 ألف إخراج

بينما يوفر Gemini مليون رمز إدخال بشكل قياسي، فإن سعة إخراج Claude البالغة 128 ألف رمز تتيح:

السياق الذي يبلغ مليون رمز متاح حاليًا في الإصدار التجريبي ولكنه متاح لمستخدمي واجهة برمجة التطبيقات.

تفكير ممتد عند الطلب

يمكنك طلب "تفكير ممتد" للمهام التي تتطلب تخطيطًا عميقًا، مما يوازن بين زمن الاستجابة وجودة الحل.

ميزات GPT-5.3 Codex

التوجيه التفاعلي

على عكس نماذج اللغات الكبيرة التقليدية التي تكمل موجهك وتتوقف، يدعم GPT-5.3 Codex التوجيه أثناء التنفيذ:

يبدو هذا أشبه بالبرمجة الثنائية أكثر من هندسة الموجهات.

بيئات اختبار ذاتية التمهيد

يمكن لـ Codex إنشاء بيئات معزولة، واختبار الكود الخاص به، وتصحيح الأخطاء بشكل مستقل - مما يقلل حلقة التغذية الراجعة من دقائق إلى ثوانٍ.

استدلال أسرع بنسبة 25%

قامت OpenAI بتحسين GPT-5.3 Codex من أجل السرعة، مما يجعله أسرع بشكل ملحوظ من GPT-5.2 مع الحفاظ على الجودة.

فروقات عميقة

يُنشئ Codex فروقات سياقية لا تشرح فقط ما تغير ولكن لماذا، مما يجعل مراجعة الكود وسير عمل Git أكثر كفاءة.

النموذج الأول ذاتي التحسين

GPT-5.3 Codex هو أول نموذج لـ OpenAI حيث ساعدت الإصدارات المبكرة في تصحيح أخطاء تدريبه الخاص، وإدارة النشر، وتشخيص نتائج الاختبار - وهو إنجاز مثير للاهتمام في تطوير الذكاء الاصطناعي.

اختبار واجهات برمجة تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Apidog

إذا كنت جادًا في اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الصحيح، فأنت بحاجة إلى اختباره باستخدام حالات الاستخدام الفعلية الخاصة بك. مساحة عمل Apidog الموحدة تجعل من السهل مقارنة النماذج الثلاثة جنبًا إلى جنب.

واجهة اختبار Apidog

لماذا تختبر واجهات برمجة تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي؟

إعداد نقاط نهاية نموذج الذكاء الاصطناعي في Apidog

إليك كيفية تهيئة النماذج الثلاثة في مساحة عمل واحدة في Apidog:

الخطوة 1: إنشاء مساحة عمل جديدة

في Apidog، أنشئ مساحة عمل باسم "AI Models Comparison" لتنظيم طلبات الاختبار الخاصة بك.

إنشاء مساحة عمل جديدة في Apidog

الخطوة 2: إعداد متغيرات البيئة

انتقل إلى "البيئات" ← "إنشاء متغيرات بيئة" لكل مفتاح API:

GEMINI_API_KEY=your_google_api_key_here
CLAUDE_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

يحافظ هذا على أمان بيانات الاعتماد ويسهل التبديل بين مفاتيح التطوير والإنتاج.

الخطوة 3: إضافة نقطة نهاية Gemini 3.1 Pro

إنشاء طلب POST جديد:

URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent
Headers:
  x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}
  Content-Type: application/json

Body:
{
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "Write a Python function to check if a number is prime."
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}

الخطوة 4: إضافة نقطة نهاية Claude Opus 4.6

إنشاء طلب POST جديد:

URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
Headers:
  x-api-key: {{CLAUDE_API_KEY}}
  anthropic-version: 2023-06-01
  Content-Type: application/json

Body:
{
  "model": "claude-opus-4-6-20260205",
  "max_tokens": 2048,
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Write a Python function to check if a number is prime."
  }]
}

الخطوة 5: إضافة نقطة نهاية GPT-5.3 Codex

إنشاء طلب POST جديد:

URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
Headers:
  Authorization: Bearer {{OPENAI_API_KEY}}
  Content-Type: application/json

Body:
{
  "model": "gpt-5.3-codex",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Write a Python function to check if a number is prime."
  }],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2048
}

مقارنة جودة الاستجابة

مع تهيئة جميع نقاط النهاية الثلاث، يمكنك:

  1. إرسال نفس الموجهات لكل نموذج.
  2. مقارنة أوقات الاستجابة في لوحة استجابة Apidog.
  3. تحليل استخدام الرموز من رؤوس الاستجابة.
  4. تقييم جودة الكود جنبًا إلى جنب.
  5. تتبع التكاليف باستخدام عدد الرموز وبيانات التسعير.

نصيحة احترافية: استخدم سيناريوهات اختبار Apidog لأتمتة هذه المقارنة عبر موجهات متعددة، مما يمنحك بيانات جودة ذات دلالة إحصائية.

مراقبة استخدام الرموز والتكاليف

أضف نصوصًا برمجية بعد الطلب لحساب التكاليف تلقائيًا:

// مثال لـ Gemini 3.1 Pro
const inputTokens = pm.response.json().usageMetadata.promptTokenCount;
const outputTokens = pm.response.json().usageMetadata.candidatesTokenCount;
const cost = (inputTokens * 0.000002) + (outputTokens * 0.000012);

console.log(`Tokens used: ${inputTokens} input, ${outputTokens} output`);
console.log(`Estimated cost: $${cost.toFixed(4)}`);

يمنحك هذا وعيًا فوريًا بالتكلفة أثناء الاختبار.

توصيات حالات الاستخدام

بعد تحليل المعايير والميزات وملاحظات المطورين، إليك متى تستخدم كل نموذج:

استخدم Gemini 3.1 Pro من أجل:

البرمجة الخوارزمية والبرمجة التنافسية

السبب: أعلى درجات ARC-AGI-2 و LiveCodeBench تظهر قدرة تفكير فائقة للمشكلات الجديدة.

تحليل قواعد بيانات كبيرة

السبب: نافذة سياقية بحجم 1 مليون رمز (قياسية، وليست تجريبية) + أقل تكلفة للمهام ذات السياق الطويل.

التطوير متعدد الوسائط

السبب: دعم متعدد الوسائط الأصلي عبر الصور والصوت والفيديو.

المشاريع الحساسة للتكلفة

السبب: 2 دولار / 12 دولار لكل مليون رمز هو أرخص بـ 7 مرات من Claude Opus 4.6.

استخدم Claude Opus 4.6 من أجل:

المشاريع الجديدة والعمل الإبداعي

السبب: يبلغ المطورون أن Claude ينتج كودًا "أكثر دقة ومناسبة للسياق" للمهام الإبداعية.

المهام المعقدة متعددة الخطوات

السبب: فرق الوكلاء (Agent Teams) ووضع التفكير التكيفي يتعاملان مع التخطيط المعقد بشكل أفضل.

توليد كود طويل

السبب: يتيح حد إخراج الرموز البالغ 128 ألف رمز إنشاء تطبيقات كاملة في استجابة واحدة.

الجودة على حساب السرعة

السبب: يفضل المقيمون البشريون باستمرار جودة إخراج Claude (GDPval-AA: 1606 Elo).

استخدم GPT-5.3 Codex من أجل:

سير عمل الطرفية وواجهة سطر الأوامر

السبب: 77.3% في Terminal-Bench 2.0 - وهي أعلى نتيجة بفارق كبير.

مراجعة وتحليل الكود

السبب: قدرات الفروقات العميقة وتحسينات مراجعة الكود.

تصحيح الأخطاء التفاعلي

السبب: يتيح التوجيه التفاعلي تصحيح المسار أثناء التنفيذ.

إعادة هيكلة الكود الموجود

السبب: يتفوق في فهم الأنماط الموجودة وتطبيق تغييرات متسقة.

استراتيجيات النماذج المتعددة

يستخدم العديد من المطورين المحترفين نماذج متعددة معًا:

الاستراتيجية 1: توجيه النماذج حسب نوع المهمة

الاستراتيجية 2: تحسين التكلفة

الاستراتيجية 3: إجماع الجودة

تجارب المطورين الحقيقية

بالإضافة إلى المعايير، كيف يستخدم المطورون هذه النماذج بالفعل؟

دراسة حالة: شحن 93,000 سطر في 5 أيام

وثق أحد المطورين استخدامه لـ Claude Opus 4.6 لشحن 93,000 سطر من الكود في 5 أيام، بما في ذلك 44 طلب سحب. اعتمد سير العمل على فرق الوكلاء Agent Teams — حيث كتب وكيل واحد الكود بينما كتب آخر الاختبارات وقام وكيل ثالث بمراجعة مشكلات الأمان.

فكرة رئيسية: أدى وضع التفكير التكيفي إلى تقليل التكرارات ذهابًا وإيابًا، مما سمح بشحن المزيد من الميزات في المحاولة الأولى.

نقاط الألم الشائعة

عبر منتديات المطورين ودراسات الحالة، تظهر مواضيع مشتركة:

Gemini 3.1 Pro:

Claude Opus 4.6:

GPT-5.3 Codex:

أنماط التحول

يبلغ المطورون عن البدء بنموذج واحد والتحول عندما:

كيف تبدأ

هل أنت مستعد لاختبار هذه النماذج بنفسك؟ إليك كيفية البدء بكل منها:

البدء مع Gemini 3.1 Pro

الوصول:

المصادقة:

  1. قم بزيارة Google AI Studio
  2. إنشاء مفتاح API
  3. استخدم المفتاح في رأس x-goog-api-key

أول طلب API:

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Write a Python function to reverse a string."}]
    }]
  }'

التسعير: الدفع حسب الاستخدام، 2 دولار / 12 دولار لكل مليون رمز

البدء مع Claude Opus 4.6

الوصول:

Opus 4.6 في كود Claude

المصادقة:

  1. قم بزيارة platform.claude.com
  2. إنشاء مفتاح API
  3. استخدم المفتاح في رأس x-api-key
Claude Opus 4.6 على منصة Anthropic API

أول طلب API:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6-20260205",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Write a Python function to reverse a string."
    }]
  }'

التسعير: 5 دولار / 25 دولار لكل مليون رمز (10 دولار / 37.50 دولار لأكثر من 200 ألف سياق)

البدء مع GPT-5.3 Codex

الوصول:

gpt 5-3 codex في أداة Codex CLI

المصادقة:

  1. قم بزيارة platform.openai.com
  2. إنشاء مفتاح API
  3. استخدم المفتاح في رأس Authorization: Bearer

أول طلب API (عند توفر الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات):

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.3-codex",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Write a Python function to reverse a string."
    }]
  }'

التسعير: لم يُعلن بعد (يتم تجميعه حاليًا مع ChatGPT Plus للوصول عبر الويب)

اختبار النماذج الثلاثة في Apidog

أسرع طريقة لمقارنة النماذج الثلاثة:

  1. استيراد مجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي من مكتبة قوالب Apidog (إذا كانت متاحة)
  2. تهيئة متغيرات البيئة لجميع مفاتيح API الثلاثة
  3. تشغيل سيناريوهات الاختبار مع موجهات متطابقة عبر النماذج
  4. مقارنة أوقات الاستجابة، واستخدام الرموز، وجودة الإخراج
  5. مراقبة التكاليف باستخدام ميزات تتبع التكلفة في Apidog

يمنحك هذا بيانات تجريبية لاتخاذ قرار مستنير لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.

الخلاصة

تمثل إصدارات نماذج الذكاء الاصطناعي في فبراير 2026 نقطة تحول: لقد انتقلنا من سؤال "أي نموذج هو الأفضل؟" إلى "أي نموذج هو الأفضل لهذه المهمة المحددة؟"

الخلاصة:

بدلاً من اختيار نموذج واحد، يستخدم المطورون المحترفون بشكل متزايد نماذج متعددة معًا - لتوجيه المهام إلى النموذج الأمثل أو استخدام أساليب الإجماع للكود الحرج.

أسرع طريقة لتحديد النموذج الأفضل لسير عملك هي اختبار النماذج الثلاثة بحالات الاستخدام الفعلية الخاصة بك. تسهل مساحة عمل Apidog الموحدة ذلك - قم بإعداد جميع نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات الثلاث، وقم بتهيئة مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك مرة واحدة، وأرسل موجهات متطابقة لمقارنة جودة الاستجابة والسرعة والتكلفة في الوقت الفعلي.

هل أنت مستعد لمقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك؟ قم باستيراد مجموعات واجهة برمجة التطبيقات الموجودة لديك إلى مساحة عمل Apidog في 60 ثانية واختبر Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6 و GPT-5.3 Codex جنبًا إلى جنب دون الحاجة إلى كتابة كود.

جرب Apidog مجانًا - لا توجد حاجة لبطاقة ائتمان.

زر
رسم توضيحي لمواصفات تصميم Apidog API

ممارسة تصميم API في Apidog

اكتشف طريقة أسهل لبناء واستخدام واجهات برمجة التطبيقات

التسجيل مجانًاتحميل