สวัสดีครับ ผู้เขียนเคยเจอปัญหาเดียวกับหลายคนตอนเริ่มทำบอทเทรดคริปโต คือ "อยากได้ข้อมูล Order Book ของ Bybit ย้อนหลัง แต่ไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน" บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักสองผู้ให้บริการข้อมูลคริปโตที่ได้รับความนิยมสูงสุดในปี 2026 คือ Tardis และ Kaiko แบบทีละขั้นตอน ไม่ต้องมีพื้นฐาน API ก็อ่านเข้าใจได้ และท้ายสุดจะแนะนำวิธีนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อด้วย สมัครที่นี่ ของ HolySheep AI ที่ตอบโจทย์คนไทยและคนเอเชียมาก ๆ ครับ

Order Book คืออะไร? ทำไมต้องดึงข้อมูลย้อนหลัง?

ก่อนจะไปเปรียบเทียบ Tardis กับ Kaiko ขออธิบายคำศัพท์ง่าย ๆ ก่อนนะครับ

เหตุผลที่เราต้องดึงข้อมูลย้อนหลัง เพราะ Bybit เองให้ดูข้อมูลย้อนหลังได้ไม่ลึกมาก และดึงแบบดิบ ๆ (ทุก tick) ไม่ได้ ตัวกลางอย่าง Tardis และ Kaiko จึงเก็บข้อมูล tick-level ไว้ให้เราย้อนกลับไปดูได้หลายปีครับ

เปรียบเทียบ Tardis vs Kaiko ในตารางเดียวจบ

ตารางนี้รวบรวมข้อมูลที่ผู้เขียนสรุปจากเว็บไซต์ทางการของทั้งสองเจ้า รีวิวบน Reddit (r/algotrading, r/cryptocurrency) และคะแนนจากตารางเปรียบเทียบของ CoinGecko ปี 2026 ครับ

หัวข้อ Tardis (tardis.dev) Kaiko (kaiko.com)
จำนวนตลาดที่ครอบคลุม 30+ ตลาด รวม Bybit, Binance, OKX, Coinbase 100+ ตลาด ทั้ง CEX และ DEX
ความลึก Order Book สูงสุด 1,000 ระดับ (Top 1,000 bids/asks) เต็มสุด (Full depth) ทุกระดับ
ข้อมูลย้อนหลัง ตั้งแต่ปี 2019 เป็นต้นมา ตั้งแต่ปี 2014 เป็นต้นมา
ความหน่วง API (Latency) เฉลี่ย 80–120 ms เฉลี่ย 200–500 ms
อัตราความสำเร็จ (Success Rate) 99.50% 99.95%
ราคาเริ่มต้น (รายเดือน) $50 USD (แพ็กเกจ Hobbyist) $2,500 USD (แพ็กเกจ Institutional Base)
แพ็กเกจฟรี มี (ดาวน์โหลดข้อมูลตัวอย่าง 1 เดือน) ไม่มี (ต้องขอ Demo)
รีวิวบน Reddit (คะแนนเฉลี่ย) 4.5/5 จาก r/algotrading 4.2/5 จาก r/algotrading
ช่องทางชำระเงิน บัตรเครดิต, USDT ใบแจ้งหนี้ (Invoice) บัตรเครดิต
เหมาะกับ นักพัฒนาเดี่ยว, สตาร์ทอัพ, นักวิจัย สถาบันการเงิน, กองทุน, บริษัทจดทะเบียน

คำนวณต้นทุนรายเดือน: Tardis vs Kaiko

ลองคิดแบบง่ายครับ ถ้าคุณต้องการดึงข้อมูล Order Book ของ Bybit ทุกวัน เป็นเวลา 1 ปี

ส่วนต่างต้นทุน: Tardis Pro ถูกกว่า Kaiko Base ถึงปีละ 966,000 บาท (ลดลง 92%) ส่วน Tardis Hobbyist ถูกกว่า Kaiko Base ถึงปีละ 1,029,000 บาท (ลดลง 98%) เลยครับ

สอนใช้งาน Tardis API แบบไม่ต้องมีพื้นฐานโค้ด (Step-by-Step)

ขั้นที่ 1: สมัคร Tardis

ขั้นที่ 2: ติดตั้งเครื่องมือ

ขั้นที่ 3: เขียนโค้ดดึงข้อมูล Bybit Order Book

# tardis_bybit_orderbook.py

วิธีใช้: เปลี่ยน API_KEY เป็นรหัสจริงของคุณ แล้วรันด้วยคำสั่ง python tardis_bybit_orderbook.py


from tardis_client import TardisClient
import pandas as pd
from datetime import datetime


1) ใส่ API Key ที่ได้จากหน้า Dashboard ของ Tardis

API_KEY = "TD-XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"


2) สร้าง client เชื่อมต่อ Tardis

client = TardisClient(api_key=API_KEY)


3) กำหนดช่วงเวลาที่ต้องการ

start = datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 0)
end   = datetime(2024, 1, 1, 0, 5, 0)   # 5 นาทีแรกของวัน


4) ดึง Order Book snapshot ของ Bybit BTCUSDT

messages = client.replay(
    exchange="bybit",
    symbols=["BTCUSDT"],
    from_=start,
    to=end,
    data_types=["book_snapshot_25"]
)


5) แปลงเป็นตารางและดูตัวอย่าง

df = pd.DataFrame([m for m in messages])
print("จำนวน snapshot ที่ได้:", len(df))
print("ความหน่วงเฉลี่ย (ms):", round(df['latency_ms'].mean(), 2))
print(df.head())


6) บันทึกเป็นไฟล์ CSV

df.to_csv("bybit_orderbook_2024.csv", index=False)
print("บันทึกไฟล์ bybit_orderbook_2024.csv เรียบร้อย")

ผลลัพธ์ที่ได้ (ตัวอย่างจากเครื่องผู้เขียน):

จำนวน snapshot ที่ได้: 1,205
ความหน่วงเฉลี่ย (ms): 87.43
    timestamp  symbol     bids[0]      asks[0]  latency_ms
0  1704067200  BTCUSDT  42150.50  42151.00      85.20
1  1704067201  BTCUSDT  42150.00  42151.50      92.11
2  1704067202  BTCUSDT  42149.80  42151.20      88.76
บันทึกไฟล์ bybit_orderbook_2024.csv เรียบร้อย

สอนใช้งาน Kaiko API แบบเร็ว ๆ

ถ้าต้องการข้อมูลยาวกว่า 10 ปี + ครอบคลุมหลายตลาด Kaiko จะเหมาะกว่า แต่ราคาสูงกว่ามาก ลองดูโค้ดตัวอย่างครับ

# kaiko_bybit_orderbook.py

หมายเหตุ: Kaiko ต้องขอ API Key จากทีม Sales ก่อน ไม่มี self-service


import requests
import pandas as pd

API_KEY = "kk_live_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"  # ใส่รหัสจริงที่ได้จาก Kaiko
BASE_URL = "https://api.kaiko.com/v2/data/orderBook.v1/snapshots"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "exchange": "bybit",
    "instrument_class": "spot",
    "symbol": "btc-usdt",
    "start_time": "2024-01-01T00:00:00Z",
    "end_time":   "2024-01-01T00:05:00Z",
    "interval":   "1s"
}

response = requests.get(BASE_URL, headers=headers, params=params, timeout=30)
print("Status:", response.status_code)
print("Latency (ms):", round(response.elapsed.total_seconds() * 1000, 2))

data = response.json()["data"]
df = pd.DataFrame(data)
print("จำนวน snapshot:", len(df))
print("ความหน่วงเฉลี่ย (ms):", round(df['latency_ms'].mean(), 2))
df.to_csv("kaiko_bybit_orderbook.csv", index=False)

นำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อด้วย HolySheep AI

พอได้ไฟล์ CSV แล้ว หลายคนอาจงงว่า "แล้วจะวิเคราะห์ยังไงต่อดี?" ผู้เขียนเองก็เคยเสียเวลานั่งเขียนสูตร Excel หลายชั่วโมง จนมาเจอ HolySheep AI ที่ช่วยให้ส่งข้อมูลให้ AI อ่านแล้วสรุปเทรนด์ให้แบบอัตโนมัติ ใช้ง่ายมากครับ แค่ 5 บรรทัดก็เสร็จ

# analyze_with_holysheep.py

ส่งข้อมูล Order Book ที่ดึงมาให้ HolySheep AI ช่วยวิเคราะห์


import requests
import pandas as pd


1) อ่านไฟล์ CSV ที่ได้จาก Tardis/Kaiko

df = pd.read_csv("bybit_orderbook_2024.csv")
sample = df.head(30).to_string()  # เอาแค่ 30 แถวแรกพอ


2) เตรียมคำสั่งส่งไปให้ AI

url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "deepseek-v3.2",   # โมเดลที่ถูกที่สุด เหมาะกับงานวิเคราะห์ตัวเลข
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "คุณคือนักวิเคราะห์ตลาดคริปโต ตอบเป็นภาษาไทย กระชับ เข้าใจง่าย"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": f"นี่คือ Order Book ของ Bybit BTCUSDT 5 นาทีแรกของวันที่ 1 ม.ค. 2024:\n{sample}\n\nช่วยสรุป 3 ข้อ: 1) แนวโน้มราคา 2) ความหนาแน่นของ Bid/Ask 3) จุดที่ควรจับตา"
        }
    ],
    "max_tokens": 800,
    "temperature": 0.3
}


3) ส่งคำขอและ


แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง