จากประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่ได้ deploy ระบบ matching ผู้สมัครงานให้ลูกค้า HR Tech รายใหญ่ 3 รายในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ผมพบว่าปัญหาที่ทีมวิศวกรมักเจอคือ "เลือก model ผิดชั้น" — ใช้ Opus ทำ task ที่ Flash ทำได้ หรือกลับกัน ใช้ Flash กับงานที่ต้อง reasoning ลึก บทความนี้ผมจะแกะ cost breakdown ของ workflow จริงที่รัน production แล้ว เปรียบเทียบ Gemini 2.5 Pro ($10/MTok output) กับข่าวลือ Claude Opus 4.7 ($15/MTok output) พร้อมเสนอทางเลือกที่ประหยัดกว่า 85% ผ่าน HolySheep AI gateway ที่มีอัตรา 1¥ = $1
สถาปัตยกรรม LangGraph Job-Matching Pipeline
ก่อนจะพูดถึงราคา มาดู workflow ที่ผมใช้ก่อน เพราะ cost จะขึ้นอยู่กับ "กี่โหนด ใช้ token เท่าไร"
- Node 1 (Extractor): ดึง skill, experience, salary expectation จาก resume → ใช้ Flash (task ง่าย)
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง