ผมเพิ่งเสร็จสิ้นการทดสอบเปรียบเทียบ LLM เรือธง 3 รุ่นล่าสุดในสถานการณ์ที่ใกล้เคียง production มากที่สุด — การเรียกใช้งานด้วย context window 128,000 tokens พร้อมจับเวลา latency, คำนวณ throughput และต้นทุนรายเดือนจริงๆ ผลลัพธ์ที่ได้ทำให้ผมต้องเปลี่ยน stack ที่ใช้อยู่เลยทีเดียว ก่อนจะลงลึก ขอเริ่มจากข้อมูลราคา verified ปี 2026 ที่ผมรวบรวมจาก pricing page ของแต่ละผู้ให้บริการ:
- GPT-4.1 — Output $8.00/MTok (≈ 272 บาท/MTok ที่อัตรา 34 บาท/$)
- Claude Sonnet 4.5 — Output $15.00/MTok (≈ 510 บาท/MTok)
- Gemini 2.5 Flash — Output $2.50/MTok (≈ 85 บาท/MTok)
- DeepSeek V3.2 — Output $0.42/MTok (≈ 14.30 บาท/MTok)
เมื่อคำนวณสำหรับ workload 10 ล้าน output tokens ต่อเดือน:
| โมเดล | ราคา/MTok (Output) | ต้นทุน 10M tokens/เดือน | ส่วนต่างเทียบ GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $80,000.00 (≈ 2,720,000 บาท) | — (baseline) |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150,000.00 (≈ 5,100,000 บาท) | +87.5% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25,000.00 (≈ 850,000 บาท) | -68.75% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4,200.00 (≈ 142,800 บาท) | -94.75% |
จะเห็นได้ว่าส่วนต่างต้นทุนต่อเดือนสูงถึง ~$145,800 (≈ 4,957,200 บาท) เมื่อเทียบ Claude Sonnet 4.5 กับ DeepSeek V3.2 — แค่เลือก provider ให้ถูก ก็ประหยัดงบได้เกือบ 5 ล้านบาทต่อเดือน
วิธีทดสอบ: 128K Context Inference Speed
ผมออกแบบ benchmark ให้