لا تحتاج إلى حاسوب عالي الأداء لتشغيل Claude Code أو Codex. فالنموذج الذي يتولى التفكير يعمل في الحالتين على الخوادم، لذلك لن يقصر الوقت الذي يقضيه الذكاء الاصطناعي في التفكير والكتابة حتى إذا اشتريت حاسوبًا جديدًا. ما يغيّره أداء الحاسوب هو الوقت الذي تستغرقه الأوامر التي تعمل محليًا، مثل عمليات البناء والاختبار والبحث التي يطلبها الذكاء الاصطناعي، وهل تكفي الذاكرة (وإذا لم تكفِ يبطؤ كل شيء).
ينقسم وقت العمل إلى جزأين
حاسوبك
الوقت المحلي
- تشغيل الأوامر التي يطلبها الذكاء الاصطناعي (البناء والاختبار والبحث وDocker)
- الأدوات والتطبيقات نفسها (هل تكفي الذاكرة)
يتغير بحسب أداء الحاسوب
الخوادم (Anthropic وOpenAI)
وقت النموذج
- تفكير الذكاء الاصطناعي وكتابة الردود والشيفرة
- ما يسرّعه: الأوضاع السريعة (الأسعار وحدود الاستخدام)
لا يتغير عند استبدال الحاسوب
تشرح هذه المقالة كيفية التمييز بين هذين النوعين من الوقت، استنادًا إلى المعلومات الرسمية للأداتين وإلى سجل من العمل محفوظ على حاسوب المؤلف. وحيثما تختلف الأداتان، استُخدمت ألوان Claude Code وCodex لعرض الفروق جنبًا إلى جنب.
1. متطلبات النظام الرسمية
هذه هي الشروط الواردة في الوثائق الرسمية (تم التحقق منها في 24 أكتوبر 2026). لا تنشر أي من الشركتين حجم ذاكرة موصى به. أما الـ 4GB الخاصة بـ Claude Code فهي الحد الأدنى اللازم للتشغيل فقط.
«Windows بصيغته الأصلية» تعني التشغيل دون WSL (نظام Linux الفرعي على Windows). بيئة العزل هي آلية تعزل الأوامر التي ينفذها الذكاء الاصطناعي. المصادر: Claude Code “Set up Claude Code” و“Sandboxing”؛ وOpenAI “Codex CLI” و“ChatGPT desktop app” و“ChatGPT desktop app for Linux” و“Sandbox”؛ وتتوفر ملفات توزيع CLI الخاصة بـ Codex في GitHub Releases.
2. أين يذهب الوقت — ما الذي يتغير بتغيير الحاسوب
تختلف النسب كثيرًا بحسب نوع العمل والحاسوب، لذلك أدقّ طريقة هي قياس توزيع الوقت في عملك أنت (طريقة القياس في القسم 6). للتوضيح، إليك مثالًا من السجلات المحفوظة على حاسوب المؤلف للأداتين.
لا تقارن الرقمين مباشرة (المقامان ووحدات التجميع مختلفة). الشروط: جلسات بدأت بين 20 سبتمبر و24 أكتوبر 2026. الحاسوب: Intel Core i9-10900K، وذاكرة 48GB، وWindows 11؛ كان مجلد العمل على قرص HDD، وكانت الأعمال تتضمن كثيرًا من السكربتات التي تقرأ وتكتب ملفات كثيرة. Claude Code: جلسات Opus 5.5 في الغالب (استُبعدت الجلسات التي تقل مدتها عن دقيقة). Codex: المهام المكتملة باستخدام GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra (ردّ على طلب واحد؛ استُبعدت المهام التي أُوقفت في منتصفها). لا يوضح أي من السجلين ما إذا كان وقت انتظار الموافقة مشمولًا (إن كان مشمولًا فسيظهر نصيب الوقت المحلي أكبر).
في هذا المثال من حاسوب يعتمد على HDD، شكّل الوقت المحلي نسبة لا يمكن تجاهلها في الأداتين. على حاسوب يعمل بقرص SSD قد تكون هذه النسبة أصغر. الجزء الذي يحتمل أن يتقلص على حاسوب أسرع هو هذا الجزء فقط؛ أما وقت النموذج فلا يتغير عند استبدال الحاسوب. ويُلخَّص كيفية تقرير ما إذا كان يجب استبدال حاسوبك في القسم 8.
3. السرعة تأتي من الإعدادات والتسعير، لا من الحاسوب
عندما تريد تقليل وقت النموذج، فما يفيد فعلًا هو إعدادات الخادم والنموذج الذي تستخدمه. هذه أوضاع السرعة في الأداتين جنبًا إلى جنب (تم التحقق في 24 أكتوبر 2026).
Claude Code fast mode
حتى 2.5 مرة أسرع
- التكلفة
- ضعف السعر العادي (8 دولارات للإدخال و40 دولارًا للإخراج لكل مليون رمز مع Opus 5.5)
- النماذج
- Opus 5.5، وOpus 5، وOpus 4.8
- من يستطيع استخدامه
- Pro وMax وTeam وEnterprise (يُدفع من رصيد الاستخدام، لا من حد الاستخدام)، وClaude Console
- طريقة التبديل
/fast
Codex Fast mode
لم يُذكر المضاعِف
- التكلفة
- تستخدم 2.5 مرة من حد الاستخدام القياسي للخطة (الرصيد المشترى يُحسب بضعف)
- النماذج
- GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra وGPT-6 Sol وGPT-6 Luna وغيرها
- من يستطيع استخدامه
- عند تسجيل الدخول بحساب ChatGPT
- طريقة التبديل
/fast(وأيضًا في تطبيق سطح المكتب وملحقات المحرر)
Codex Ultrafast
حتى 8 مرات أسرع (GPT-6 Astra)
- التكلفة
- تستخدم 8 أضعاف حد الاستخدام (الرصيد المشترى يُحسب بستة أضعاف)
- النماذج
- GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol (لم يُذكر المضاعِف لـ Sol)
- من يستطيع استخدامه
- خطة Pro بسعر 500 دولار (شهريًا) والخطط المؤهلة من Enterprise وEdu
- طريقة التبديل
- غير مذكور (في الخطط المؤهلة تحقّق من ذلك عند اختيار النموذج)
المصادر: Claude Code “Speed up responses with fast mode”، وAnthropic “Pricing”، وOpenAI “Speed”.
هناك أيضًا طرق لتقليل وقت النموذج دون دفع مبلغ إضافي، في الأداتين.
| الطريقة | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| استخدم نموذجًا أخف للمهام البسيطة | بدّل إلى Sonnet أو Haiku باستخدام /model | بدّل إلى GPT-6 Luna وغيره باستخدام /model |
| خفّض قوة التفكير (effort) | /effort | اختره مع النموذج من خلال /model |
| قلّل مقدار ما يقرؤه | حدّد النطاق بدقة، مثل «هذه الدالة في هذا المجلد» / وعندما تطول المحادثة، لخّصها أو ابدأ محادثة جديدة | |
خفض قوة التفكير يجعل الردود أسرع وأرخص، ورفعها يستغرق وقتًا أطول لكنه يجعل النموذج يفكر بعمق أكبر (Claude Code “Model configuration”، وOpenAI “Speed”). في المهام الصعبة قد يرفع الإعداد الأعلى الجودة، لذا بدّل بحسب المهمة. تُشرح حدود الاستخدام والرسوم الإضافية بالتفصيل في “نصائح توفير الرموز في Claude Code والرسوم الإضافية عند بلوغ الحد” و“مقارنة خطط ChatGPT Pro (الأسعار وحدود الاستخدام)”.
4. أين تؤثر مواصفات الحاسوب وطريقة استخدامه
الذاكرة — تحددها البرامج التي تعمل في الوقت نفسه
تشغّل أداة الذكاء الاصطناعي إلى جانب المتصفح والمحرر وDocker وخوادم التطوير. الكمية المطلوبة تحددها الحصيلة الكاملة لكل ما يعمل في الوقت نفسه، وإذا نفدت فإن التبديل إلى القرص (swap) يُبطئ كل شيء. وللأدوات نفسها دور: يُظهر Claude Code تحذيرًا عندما تتجاوز جلسة واحدة 2.5GB (ولا تنشر Codex إرشادًا لذلك).
المعالج وسعة التخزين — البناء والاختبار والبحث
تستغرق عمليات البناء والاختبار التي ينفذها الذكاء الاصطناعي تقريبًا الوقت نفسه الذي تستغرقه عند تشغيلها يدويًا. وتتوقف سرعة البحث في الملفات وقراءتها على كون التخزين SSD أو HDD، وعلى عدد الملفات. ويفيد أيضًا استبعاد مجلدات مخرجات البناء الكبيرة من البحث بإضافتها إلى .gitignore (وهي طريقة توصي بها الوثائق الرسمية لـ Claude Code).
التشغيل — تجنّب تشغيل العمليات الثقيلة معًا
إذا كانت عمليات بناء Docker أو الأجهزة الافتراضية تعمل على الحاسوب نفسه، فإن أوامر الذكاء الاصطناعي تتنافس معها على المعالج والذاكرة وتنتهي بالانتظار. وعندما تطلب بناءً أو اختبارًا طويلًا، فإن إيقاف العمليات الثقيلة الأخرى يقصّر الوقت المحلي.
5. الاستخدام على Mac وWindows وLinux
تعمل الأداتان على أنظمة التشغيل الثلاثة. وما يختلف بحسب النظام هو هل تتوفر بيئة العزل (sandbox)، أي الآلية التي تعزل أوامر الذكاء الاصطناعي وتشغّلها (تم التحقق في 24 أكتوبر 2026).
| مكان التشغيل | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Mac | متاح يستخدم آلية macOS (Seatbelt)، ولا يحتاج إلى إعداد إضافي | متاح آلية macOS (Seatbelt) |
| Windows بصيغته الأصلية | غير متاح تعمل الأوامر عبر Bash إذا كان Git for Windows مثبتًا، وإلا فعبر PowerShell | متاح بيئة العزل الخاصة بـ Codex (الجدول أدناه) |
| WSL 2 | متاح يتطلب bubblewrap وsocat | متاح الآلية نفسها المستخدمة في Linux (bubblewrap وseccomp) |
| WSL 1 | غير متاح يعمل Claude Code نفسه | غير مدعوم لم يعد Codex نفسه مدعومًا منذ الإصدار 0.115 |
| Linux | متاح يتطلب bubblewrap وsocat | متاح bubblewrap وseccomp |
المصادر: Claude Code “Sandboxing”؛ وOpenAI “Sandbox” و“Windows sandbox” (تم التحقق في 24 أكتوبر 2026).
Claude Code إعداد بيئة العزل على Linux وWSL 2
ثبّت bubblewrap وsocat. على Ubuntu أو Debian استخدم sudo apt-get install bubblewrap socat، وعلى Fedora استخدم sudo dnf install bubblewrap socat. يمكنك معرفة ما إذا كان هناك شيء ناقص من تبويب “Dependencies” في /sandbox داخل Claude Code. أما على Mac فتُستخدم آلية macOS (Seatbelt)، لذا لا يلزم أي إعداد إضافي.
Codex طريقة بيئة العزل عند استخدام Windows بصيغته الأصلية
يُختار واحد من ثلاث طرق، من الأعلى إلى الأسفل حسب ما يكون متاحًا. أحدث طريقة هي MXC (Microsoft Execution Containers)، وهي تستخدم آلية عزل العمليات المدمجة في Windows. لا توضح الوثائق ما إذا كانت Linux وWSL 2 تتطلبان تثبيتًا إضافيًا.
| الطريقة | الشروط | المكانة |
|---|---|---|
| MXC | Windows 11 بالإصدار 24H2 (بناء النظام 26100.9278 أو أحدث) أو 25H2 (بناء النظام 26200.9278 أو أحدث)، مع تثبيت ميزات MXC التي تطرحها Microsoft تدريجيًا | موصى بها (لا تتطلب موافقة المسؤول ولا إعداد جدار الحماية) |
| elevated | الإعداد الافتراضي الذي يوافق عليه المسؤول | البديل الأول عندما لا تتوفر MXC |
| unelevated | مسموح به وفق سياسة المؤسسة | البديل الأخير (عزل الشبكة أضعف) |
يمكنك معرفة بناء النظام من Settings > System > About، في قسم “Windows specifications”. وللتحقق مما إذا كانت MXC تعمل فعلًا، شغّل الأمر التالي في PowerShell من مجلد المشروع، باستخدام Codex CLI (الإصدار 0.162.0 أو أحدث). إذا ظهر MXC_OK ورمز الخروج 0، فهي تعمل.
codex -c windows.sandbox=mxc sandbox --include-managed-config --permission-profile :workspace -- cmd.exe /d /c echo MXC_OK
$LASTEXITCODEما إذا كنت تستخدم Windows بصيغته الأصلية أم WSL 2 يُختار أساسًا بحسب الأداة التي يعمل بها مشروعك. فإن كنت تستخدم أدوات بناء لـ Linux فـ WSL 2 هو الخيار الطبيعي، وإن كنت تبني تطبيقات Windows فالخيار الطبيعي هو Windows بصيغته الأصلية. وإذا أردت استخدام بيئة العزل مع Claude Code فأنت بحاجة إلى WSL 2.
6. تمييز مصدر البطء
قبل استبدال حاسوبك، تحقّق من مكان ضياع الوقت. والخطوات واحدة في الأداتين.
- حدّد على الشاشة مكان البطء
يظهر نص الذكاء الاصطناعي ببطء وقت النموذج. تحقّق من الأعطال في صفحات الحالة (Claude، OpenAI)، ثم بدّل إلى نموذج أخف أو خفّض قوة التفكير (القسم 3).أمر معروض بحالة «قيد التشغيل» لا ينتهي الوقت المحلي. شغّل ذلك الأمر في الطرفية لديك؛ فإن كان بطيئًا يدويًا أيضًا فالمشكلة في الأمر أو في الحاسوب. ويفيد أيضًا أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تضييق النطاق.الكتابة أو تنفيذ العمليات على الشاشة نفسه ثقيل مشكلة في الأداة نفسها. جرّب الحلول الرسمية في القسم 7.
- إذا كان الوقت المحلي طويلًا، فتحقّق من أثر استبدال الحاسوبانظر إلى الأمور الثلاثة في القسم 8.
قياس التوزيع بالأرقام (قراءة ملفات السجل، للمستخدمين الخبراء)
| ما يُقاس | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| وقت النموذج | “Total duration (API)” في /usage | يُقدَّر بالوقت الكلي مطروحًا منه وقت تنفيذ الأوامر |
| تقدير الوقت المحلي | في السجلات (ملفات JSONL ضمن ~/.claude/projects)، القيمة totalToolDuration في سطر cost-state عند نهاية الجلسة (وتشمل أيضًا جلب صفحات الويب وغيرها) | في السجلات (ملفات JSONL ضمن ~/.codex/sessions)، الفرق بين started_at_ms وcompleted_at_ms في أسطر item_completed التي يكون نوعها CommandExecution |
| الإجمالي | “Total duration (wall)” في /usage (يشمل وقت انتظار الإدخال) | القيمة duration_ms في سطر task_complete |
هذه القيم نفسها التي استُخدمت في تجميع القسم 2. أما أماكن السجلات فمذكورة في الوثائق الرسمية لكل شركة، لكن قراءة هذه البنود هي قراءة المؤلف للسجلات، ولا يوجد لها شرح رسمي. وزمن تفكير Codex (نوعه Reasoning) لا يشمل وقت كتابة الردود أو الشيفرة، لذا يُقدَّر الوقت الكلي للنموذج بالطرح. ولا يوضح أي من السجلين ما إذا كان وقت انتظار الموافقة مشمولًا.
7. ماذا تفعل عندما تكون الأداة ثقيلة أو تتجمد
إذا كانت الأداة نفسها ثقيلة أو متجمدة، فجرّب الحلول الرسمية لكل أداة قبل القلق بشأن أداء الحاسوب. أولًا حدّث الأداة إلى أحدث إصدار، وإذا كانت الجلسة طويلة فأغلقها ثم أعد فتحها. هذه هي الخطوة الأولى المشتركة بين الأداتين.
Claude Code
- إذا ظهر تحذير الذاكرة (كومة أكبر من 2.5GB في جلسة واحدة)، فأعد التشغيل وتابع بالأمر
claude --continue - عندما تطول المحادثة فاستخدم
/compact، وأعد التشغيل بين المهام الكبيرة - استخدم
claude --safe-modeللمقارنة بعد إزالة الإضافات وخوادم MCP والخطافات (hooks) - إذا توقفت الأداة عن الاستجابة فاضغط Ctrl+C؛ وإن لم ينجح ذلك فأغلق الطرفية واستخدم
claude --resume - إذا كان مجلد المستخدم على شبكة (مثل NFS) فضع البرامج على قرص محلي
تغطي صفحة Troubleshooting الرسمية واجهة CLI. أما تطبيق سطح المكتب فابدأ فيه بالتحديث وإعادة التشغيل.
Codex
- إذا بدا أن الأداة متوقفة، فتحقّق أولًا مما إذا كانت تنتظر الموافقة
- تحقّق مما إذا كان أمر بسيط مثل
git statusيعمل في الطرفية - إذا لم يعمل، فابدأ محادثة جديدة بطلب صغير ومضيَّق
- إذا تجمدت الطرفية فأعد فتح اللوحة؛ وإن استمر ذلك فأعد تشغيل التطبيق بعد انتهاء المحادثة
- إذا أدت التشغيلات المجدولة إلى تراكم كثير من worktree (نسخ العمل من Git)، فأرشف التشغيلات التي لم تعد تحتاجها
صفحة Troubleshooting الرسمية مخصصة لتطبيق سطح المكتب. أما CLI فابدأ فيه بالتحديث وبدء جلسة جديدة. وبالنسبة لبطء تطبيق Windows، أوضح ممثل من OpenAI على GitHub أن أحد أسبابه أُصلح في إصدار 28 أغسطس 2026 (ChatGPT v26.825.32147) (openai/codex #20214).
8. ثلاثة أمور تحققها قبل شراء حاسوب جديد
إذا لم تنطبق عليك أيٌّ من النقاط الثلاث التالية، فلن يغيّر استبدال الحاسوب مدة عملك تقريبًا. وأما النقطة الثانية: إذا كان مجلد عملك على HDD، فالانتقال أولًا إلى SSD أرخص.
هل تنفد الذاكرة؟
أثناء عملك المعتاد (مع أداة الذكاء الاصطناعي والمتصفح والمحرر وDocker مفتوحة)، تحقّق بالطريقة الموضحة في الجدول أدناه. فإذا كانت ملتصقة بالحد الأقصى، فزيادة الذاكرة مفيدة. وبالنسبة للحاسوب الجديد، اتخذ الاستخدام في هذه اللحظة + الكمية التي تريد إضافتها + هامشًا للاحتياط دليلًا.
هل هناك أوامر بطيئة حتى عند تشغيلها يدويًا؟
ابحث عن الأوامر الطويلة بالطريقة الواردة في القسم 6، وقِس زمنها بتشغيلها يدويًا. فإذا كانت طويلة فسيقصّرها حاسوب بمعالج أو تخزين أسرع. إذا كان لديك HDD، فالانتقال إلى SSD أولًا هو الخيار الأرخص.
هل تزيد عدد ما تريد تشغيله في وقت واحد؟
إذا أردت تشغيل جلسات أو وكلاء فرعيين أو حاويات Docker أكثر في الوقت نفسه، فالذاكرة وعدد أنوية المعالج مهمان.
| ما يجب التحقق منه | Windows | Mac | Linux |
|---|---|---|---|
| الذاكرة | في Task Manager، ضمن "Performance" → "Memory": هل الذاكرة المستخدمة ملتصقة بالحد الأقصى؟ | في Activity Monitor، تبويب Memory: هل Memory Pressure أصفر أو أحمر؟ | free -h: هل تبقّت ذاكرة متاحة (available)؟ |
| SSD أو HDD | في Task Manager، "Performance" → "Disk" | في System Information، ثم Storage، ثم Media Type | lsblk -d -o name,rota (إذا كانت القيمة ROTA تساوي 1 فهو HDD) |
9. إذا كنت تشغّل النماذج محليًا فالأمر مختلف
كل ما سبق يفترض Claude Code أو Codex، حيث يعمل النموذج على خادم. أما إذا شغّلت النموذج على حاسوبك الخاص، مثلًا باستخدام Ollama، فإن أداء الحاسوب يترجم مباشرة إلى سرعة. وخاصة ذاكرة GPU (VRAM) وذاكرة النظام هما اللتان تحددان حجم النموذج الذي يمكنك تشغيله وسرعة استجابته. لاختيار الحاسوب انظر “المواصفات اللازمة لنماذج LLM المحلية”، وللبدء انظر “كيفية تشغيل نموذج LLM محلي”.
10. الخلاصة
- لا تحتاج إلى حاسوب عالي الأداء. يحتاج CLI الخاص بـ Claude Code إلى 4GB ذاكرة أو أكثر، وx64 أو ARM64، واتصالًا بالإنترنت. ولا تنشر Codex أرقامًا للذاكرة أو المعالج. ولا يحتاج أيٌّ منهما إلى GPU.
- وقت النموذج لا يتغير بالحاسوب. لجعله أسرع استخدم الوضع السريع (الذي يستهلك مزيدًا من الأسعار أو حدود الاستخدام)، أو نموذجًا أخف، أو خفّض قوة التفكير، أو قلّل مقدار ما يُقرأ.
- ما يغيّره الحاسوب هو الوقت المحلي (البناء والاختبار والبحث وDocker). ففي المثال من حاسوب المؤلف المعتمد على HDD، كانت نسبة لا يمكن تجاهلها في الأداتين. وتتفاوت النسبة بحسب العمل والحاسوب، لذا انظر إلى توزيعك أنت قبل أن تقرر.
- نظام التشغيل يغيّر بيئة العزل. على Windows بصيغته الأصلية، لا يتوفر Claude Code (ويتوفر مع WSL 2)، ويتوفر Codex (وتتطلب الطريقة الموصى بها إصدار Windows 11 حديثًا).
- عندما تكون الأداة ثقيلة أو متجمدة، فالحلول الرسمية للأداة أولًا. استبدل حاسوبك فقط بعد أن تكتشف أن الوقت المحلي طويل.
الأسئلة الشائعة
س. هل يمكن استخدامها على Mac بذاكرة قليلة أو على حاسوب محمول رخيص؟
ج. يعمل CLI الخاص بـ Claude Code إذا استوفيت متطلباته (انظر الجدول في القسم 1)، مثل 4GB ذاكرة أو أكثر وx64 أو ARM64. ولا تنشر Codex أرقام المتطلبات، وتطبيق Mac لسطح المكتب يحمل وسم Apple silicon في التنزيل (وCLI له إصدار لأجهزة Mac من Intel أيضًا). مع الأداتين، وقت النموذج هو نفسه على حاسوب عالي الأداء. أما الفرق فيظهر في الأوامر المحلية والذاكرة عندما تعمل تطبيقات كثيرة معًا.
س. هل تكفي 8GB من الذاكرة؟
ج. لا تنشر أيٌّ من الأداتين كمية موصى بها. يتجاوز ذلك الحد الأدنى لـ Claude Code (4GB)، لكن هل يكفي يتوقف على مجموع ما يعمل في الوقت نفسه. كدليل، استخدم الاستهلاك الحالي أثناء العمل، مضافًا إليه الكمية التي تريد إضافتها وهامش احتياط. وطريقة القياس في النقطة الأولى من القسم 8.
س. هل سيصبح العمل أسرع إذا جددت الحاسوب؟
ج. وقت النموذج لن يتغير. ما يقصر فقط هو الوقت المحلي، مثل البناء والاختبار والبحث. وأيهما أطول يتوقف على العمل، لذا تحقّق أولًا من التوزيع في القسم 6.
س. هل يحتاج Claude Code وCodex إلى حواسيب مختلفة؟
ج. ليس بفارق كبير. فكلاهما يشغّل النموذج على الخوادم، وحاسوبك يشغّل الأداة نفسها والأوامر التي يطلبها الذكاء الاصطناعي. ويظهر الفرق في بيئة العزل: على Windows بصيغته الأصلية يعمل Codex (وتتطلب الطريقة الموصى بها إصدار Windows 11 حديثًا)، ولا يعمل Claude Code (ويعمل مع WSL 2).
الصفحات الرسمية المرجعية (تم التحقق في 24 أكتوبر 2026): Claude Code “Set up Claude Code”، و“Sandboxing”، و“Troubleshooting”، و“Speed up responses with fast mode”؛ وOpenAI “Codex CLI”، و“ChatGPT desktop app”، و“Sandbox”، و“Windows sandbox”، و“Speed”، و“Troubleshooting”. قد تتغير الأسعار والمتطلبات، لذا تحقّق من الصفحات الرسمية قبل الاستخدام.
