ทำไมไม่ควรเลือกจากตาราง benchmark อย่างเดียว?
คะแนน benchmark วัดจากชุดข้อสอบกลาง ไม่ใช่แชตลูกค้าร้านคุณ แคปชันภาษาไทย หรือโค้ดในโปรเจกต์ของคุณ โมเดลที่คะแนนสูงอาจตอบภาษาไทยแข็ง ส่วนโมเดลที่ถูกกว่าหลายเท่าอาจตอบงานง่ายได้ดีพอ ๆ กัน และแต่ละเจ้าออกรุ่นใหม่บ่อย ตัวเลขที่อ่านเมื่อเดือนก่อนอาจไม่จริงแล้ว
ข้อดีของการใช้คีย์เดียวคือคุณลองได้ทุกโมเดลโดยไม่ต้องสมัครแยก เปลี่ยนแค่ค่า model แล้วดูผลกับค่าใช้จ่ายจริง
แต่ละตระกูลเหมาะกับงานแบบไหน?
| ตระกูล | มักถูกเลือกใช้กับ | ข้อควรรู้ |
|---|---|---|
| Claude | เขียนและแก้โค้ด, Claude Code, งานเขียนยาวที่ต้องคุมโทน | รุ่นใหญ่ราคาเอาต์พุตสูง ใช้รุ่นเล็กกับงานง่าย |
| GPT | งานทั่วไป, เครื่องมือและปลั๊กอินที่รองรับ OpenAI | มีหลายขนาด เลือกให้ตรงงาน |
| Gemini | สรุปเอกสารยาว, งานหลายภาษา | เรียกผ่านรูปแบบ OpenAI ที่ https://api.macloudai.com/v1 ได้ |
| DeepSeek | งานจำนวนมาก เช่นจัดหมวดข้อความ, ร่างคำตอบ | ทดสอบภาษาไทยกับงานของคุณก่อนใช้จริง |
ตารางนี้เป็นแนวทางเริ่มต้น ไม่ใช่ผลทดสอบ รายชื่อรุ่นที่มีตอนนี้ดูที่หน้าโมเดล
ทดสอบเองใน 15 นาที
- รวบรวมงานจริง 5-10 ชิ้น เช่นคำถามลูกค้า LINE ที่เจอบ่อย หรือฟังก์ชันที่อยากให้เขียน
- เลือก 3-4 โมเดลจากหน้าโมเดล ให้มีทั้งรุ่นใหญ่และรุ่นประหยัด
- รันสคริปต์ด้านล่าง ซึ่งส่งงานเดียวกันให้ทุกโมเดลด้วยคีย์เดียว
- อ่านคำตอบเทียบกัน ให้คะแนนเองว่าใช้ได้หรือไม่
- เปิดหน้าการใช้งาน ดู token และค่าใช้จ่ายของแต่ละโมเดล แล้วเลือกตัวที่ถูกที่สุดที่ผ่านเกณฑ์
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.macloudai.com/v1", api_key="sk-...")
models = ["hk-5-5", "tt-6-luna", "gem-3.8-flash", "deepseek-v4.1-flash"]
prompt = "ลูกค้าถามว่า สั่งวันนี้ที่เชียงใหม่ได้ของวันไหน ค่าส่งเท่าไร ช่วยตอบแบบแอดมินร้านสุภาพ สั้น ๆ"
for m in models:
r = client.chat.completions.create(model=m, messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
u = r.usage
print(f"=== {m} (in {u.prompt_tokens} / out {u.completion_tokens} token)")
print(r.choices[0].message.content, end="\n\n")ถ้าเจอ 404 แปลว่าชื่อโมเดลในรายการไม่ตรง ให้คัดลอกชื่อจากหน้าโมเดลมาแทน ส่วนจำนวน token ที่พิมพ์ออกมาตรงกับที่แสดงในคอนโซล → การใช้งาน
ราคาแต่ละโมเดลต่างกันแค่ไหน?
ราคาแยกอินพุตกับเอาต์พุต เป็นบาทต่อ 1 ล้าน token รุ่นใหญ่กับรุ่นประหยัดต่างกันได้มาก จึงควรดูประกอบกับผลทดสอบ:
ราคาจริงตอนนี้
ประมาณจากราคาในหน้าโมเดล: แชทละ 2,000 token input และ 500 token output ยอดหักจริงดูได้ในคอนโซล
| โมเดล | ต่อแชท | 1,000 แชท |
|---|---|---|
| GEM 3.8 Flash | ฿0.0083 | ฿8.25 |
| TT-6 Luna | ฿0.02 | ฿19.8 |
| TT-6.1 Terra | ฿0.01 | ฿13.52 |
| HK-5.5 | ฿0.0065 | ฿6.49 |
| GEM 4 Argon | ฿0.16 | ฿158 |
| TT-6.1 Sol | ฿0.03 | ฿27.03 |
วิธีแปลงราคานี้เป็นค่าใช้จ่ายต่อแชตหรือต่อเดือน อ่านคู่มือค่า token
ใช้หลายโมเดลในระบบเดียวได้ไหม?
ได้ และมักคุ้มกว่า เช่นร้านออนไลน์ใช้โมเดลประหยัดคัดแยกข้อความลูกค้าว่าเป็นคำถามทั่วไปหรือเรื่องร้องเรียน แล้วส่งเฉพาะเรื่องยากให้โมเดลใหญ่ หรือ freelancer ใช้ Claude เขียนโค้ด แต่ใช้รุ่นเล็กแปลและสรุปเอกสาร ทั้งหมดใช้คีย์และยอดเงินเดียวกัน
เลือกแบบเร็ว ๆ ตามสถานการณ์
- เขียนโค้ดทุกวัน / ใช้ Claude Code: เริ่มจาก Claude ดูวิธีตั้งค่า Claude Code
- ทำ LINE bot ตอบลูกค้า: ลองรุ่นประหยัดก่อน ถ้าตอบไม่ดีค่อยขยับขึ้น ดูคู่มือทำ LINE bot
- สรุปไฟล์ PDF หรือรายงานยาว: ลอง Gemini เทียบกับ Claude
- ประมวลผลข้อความเป็นพัน ๆ ชิ้น: ลอง DeepSeek หรือรุ่นเล็กของแต่ละเจ้า แล้วสุ่มตรวจคุณภาพ
