การใช้งาน AI API เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แต่หลายคนมักกังวลเรื่องค่าใช้จ่ายที่อาจบานปลายได้ บทความนี้จะสอนวิธีนับ Token การใช้งานและการควบคุมต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่ขั้นตอนแรกจนถึงการตั้งค่าขั้นสูง เรียนรู้ได้เลยครับ

Token คืออะไร ทำไมต้องนับ

Token เปรียบเสมือน "คำ" ที่ AI ใช้ในการประมวลผล ทุกครั้งที่คุณพิมพ์ข้อความไปถาม AI ระบบจะแบ่งข้อความออกเป็นชิ้นเล็กๆ เรียกว่า Token ยิ่งข้อความยาว ยิ่งใช้ Token มาก ยิ่งเสียเงินมาก นี่คือเหตุผลว่าทำไมการนับ Token จึงสำคัญมากสำหรับการควบคุมค่าใช้จ่าย

เตรียมพร้อมก่อนเริ่มต้น

สิ่งที่คุณต้องมีมีเพียง 3 อย่าง:

การติดตั้งเครื่องมือที่จำเป็น

เปิดหน้าต่าง Command Prompt หรือ Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น:

pip install requests tiktoken

ไลบรารี requests ใช้สำหรับส่งคำขอไปยัง API และ tiktoken ใช้สำหรับนับจำนวน Token ก่อนส่งข้อมูล เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ให้บันทึกโค้ดด้านล่างลงในไฟล์ชื่อ token_counter.py

วิธีนับ Token ก่อนส่งคำถาม

การนับ Token ล่วงหน้าช่วยให้คุณรู้ค่าใช้จ่ายก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ตัวอย่างโค้ดด้านล่างแสดงวิธีนับจำนวน Token อย่างง่าย:

import tiktoken

def count_tokens(text, model="gpt-4"):
    encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
    tokens = encoding.encode(text)
    return len(tokens)


ตัวอย่างการใช้งาน

my_question = "อธิบายเรื่องปัญญาประดิษฐ์ให้ฟังหน่อย"
token_count = count_tokens(my_question)
print(f"ข้อความของคุณใช้ {token_count} Token")


คำนวณค่าใช้จ่าย (สมมติ)

price_per_million = 8  # ดอลลาร์ต่อล้าน Token (GPT-4.1)
cost = (token_count / 1_000_000) * price_per_million
print(f"ค่าใช้จ่ายโดยประมาณ: ${cost:.6f}")

เมื่อรันโค้ดนี้ คุณจะเห็นจำนวน Token ที่ข้อความของคุณใช้ และค่าใช้จ่ายโดยประมาณ ภาพหน้าจอด้านล่างแสดงผลลัพธ์ที่ได้

การเรียกใช้ API และดูข้อมูลการใช้งานจริง

หลังจากนับ Token แล้ว ต่อไปมาลองเรียกใช้ API จริงๆ พร้อมดูข้อมูลการใช้งาน โค้ดด้านล่างเป็นตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงกับ HolySheep AI:

import requests
import json


ตั้งค่าการเชื่อมต่อ

url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}


ส่งคำถามไปยัง AI

data = {
    "model": "gpt-4.1",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ AI"}
    ],
    "max_tokens": 100
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)


ดูข้อมูลการใช้งาน

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("คำตอบจาก AI:", result["choices"][0]["message"]["content"])
    
    # ข้อมูล Token ที่ใช้
    usage = result.get("usage", {})
    prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
    completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
    total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
    
    print(f"Token ที่ใช้ในคำถาม: {prompt_tokens}")
    print(f"Token ที่ใช้ในคำตอบ: {completion_tokens}")
    print(f"รวมทั้งหมด: {total_tokens}")
else:
    print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
    print(response.text)

ในผลลัพธ์จาก API จะมีข้อมูล usage บอกจำนวน Token ที่ใช้ทั้งหมด คุณสามารถเก็บข้อมูลนี้ไปวิเคราะห์ต่อได้

สคริปต์รวบรวมข้อมูลการใช้งานประจำวัน

การรวบรวมข้อมูลการใช้งานทุกวันช่วยให้เห็นแนวโน้มและวางแผนค่าใช้จ่ายได้ดีขึ้น โค้ดด้านล่างจะบันทึกข้อมูลลงไฟล์ CSV ทุกครั้งที่มีการเรียกใช้ API:

import requests
import csv
from datetime import datetime

def save_usage_to_csv(prompt_tokens, completion_tokens, model, cost):
    filename = "token_usage_log.csv"
    
    # เขียนข้อมูลลงไฟล์
    with open(filename, "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([
            datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            model,
            prompt_tokens,
            completion_tokens,
            prompt_tokens + completion_tokens,
            cost
        ])
    
    print(f"บันทึกข้อมูลลง {filename} เรียบร้อยแล้ว")


ฟังก์ชันเรียกใช้ API พร้อมบันทึกข้อมูล

def call_api_with_log(question, model="gpt-4.1"):
    url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": question}]
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        usage = result.get("usage", {})
        prompt = usage.get("prompt_tokens", 0)
        completion = usage.get("completion_tokens", 0)
        
        # คำนวณค่าใช้จ่าย (ตัวอย่าง)
        cost = (prompt + completion) / 1_000_000 * 8
        save_usage_to_csv(prompt, completion, model, cost)
        
        return result["choices"][0]["message"]["content"]
    
    return None


ตัวอย่างการใช้งาน

call_api_with_log("ทำไมท้องฟ้าถึงมีสีฟ้า")

เมื่อรันโค้ดนี้ไปเรื่อยๆ คุณจะมีไฟล์ชื่อ token_usage_log.csv ที่เก็บประวัติการใช้งานทั้งหมด สามารถเปิดดูด้วยโปรแกรม Excel ได้เลย

ตั้งค่าการแจ้งเตือนเมื่อค่าใช้จ่ายสูงเกิน

หนึ่งในวิธีควบคุมค่าใช้จ่ายที่ดีที่สุดคือการตั้งค่าการแจ้งเตือน โค้ดด้านล่างจะส่งข้อความเตือนเมื่อ Token ที่ใช้ต่อวันเกินกำหนด:

def check_daily_limit(daily_tokens, limit=100000):
    if daily_tokens > limit:
        print(f"⚠️ คำเตือน: คุณใช้ไป {daily_tokens} Token แล้ว")
        print(f"⚠️ เกินลิมิตที่กำหนด ({limit} Token)")
        print("💡 แนะนำ: ลดจำนวนคำถามหรือใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่า")
        return True
    return False

def get_today_usage():
    filename = "token_usage_log.csv"
    try:
        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
            reader = csv.DictReader(f)
            today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
            total = 0
            for row in reader:
                if row["วันที่"].startswith(today):
                    total += int(row["รวม Token"])
            return total
    except FileNotFoundError:
        return 0


ตรวจสอบทุกครั้งก่อนเรียกใช้ API

today_usage = get_today_usage()
if check_daily_limit(today_usage):
    print("การเรียกใช้ API ถูกหยุดชั่วคราว")
else:
    print("ยังอยู่ในลิมิต ดำเนินการต่อได้")

เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายระหว่างโมเดลต่างๆ

HolyShehe AI มีโมเดลให้เลือกหล

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง