DeepSeek V4 vs GLM-5.1 เปรียบเทียบ API ความเร็วและประสิทธิภาพ ฉบับมือใหม่

สวัสดีครับ ผมเป็นนักพัฒนาที่ใช้งาน AI API มาหลายปี และวันนี้จะมาแบ่งปันประสบการณ์การทดสอบ API ระดับโลกสองตัวที่กำลังมาแรงมากในปี 2025-2026 อย่าง DeepSeek V4 และ GLM-5.1 ซึ่งทั้งคู่มีจุดเด่นเรื่องราคาถูกและความเร็วสูง ถ้าคุณเป็นมือใหม่ที่อยากลองใช้ AI API แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นยังไง บทความนี้จะพาคุณทำความรู้จักและทดสอบกันแบบละเอียดทีละขั้นตอนเลยครับ

ทำความรู้จัก API คืออะไร ทำไมต้องสนใจ?

ก่อนจะไปลงรายละเอียด ผมอยากให้เข้าใจพื้นฐานก่อนนะครับ API (Application Programming Interface) ก็คือช่องทางที่เราใช้ส่งข้อความไปถาม AI แล้วได้คำตอบกลับมา ลองนึกภาพว่า AI เป็นร้านกาแฟ และ API ก็คือหน้าต่างสั่งซื้อ คุณส่งคำสั่ง (ข้อความ) ไปทางหน้าต่างนี้ แล้วร้านก็ส่งกาแฟ (คำตอบ) กลับมาให้

สำหรับมือใหม่ สิ่งที่ต้องดูมี 3 อย่างหลักๆ คือ:

• ความเร็ว (Latency) — รอนานแค่ไหนถึงได้คำตอบ
• ความสามารถในการรองรับงาน (Throughput) — ตอบได้กี่คำถามต่อวินาที
• ค่าใช้จ่าย (Cost) — ถูกแพงแค่ไหน

DeepSeek V4 vs GLM-5.1 ต่างกันยังไง?

DeepSeek V4 เป็นโมเดลจากทีม DeepSeek ของจีน มีจุดเด่นเรื่องการเขียนโค้ดและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ราคาถูกมาก ส่วน GLM-5.1 จาก Zhipu AI มีจุดแข็งเรื่องการเข้าใจภาษาจีนและการสร้างเนื้อหาสร้างสรรค์ แต่ทั้งคู่เป็นโมเดลระดับแนวหน้าที่สามารถแข่งขันกับ GPT-4 ได้เลยครับ

เตรียมตัวก่อนเริ่มทดสอบ

ก่อนจะเริ่มทดสอบ คุณต้องมีสิ่งเหล่านี้ก่อนครับ:

• บัญชี HolySheep AI — ผมใช้บริการนี้เพราะราคาถูกกว่าที่อื่นมาก แถมรองรับทั้ง DeepSeek และ GLM-5.1 ในที่เดียว สมัครที่นี่ ได้เลยครับ สมัครฟรีแล้วได้เครดิตทดลองใช้งานด้วย
• Python 3.8+ — ภาษาโปรแกรมที่จะใช้เขียนโค้ดทดสอบ
• pip — เครื่องมือติดตั้งไลบรารีของ Python

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งโปรแกรมและไลบรารี

เปิดหน้าต่าง Terminal หรือ Command Prompt ขึ้นมา แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นครับ:

pip install requests openai tqdm

รอสักครู่จนติดตั้งเสร็จ ควรจะใช้เวลาประมาณ 1-2 นาทีเท่านั้นครับ

ขั้นตอนที่ 2: ดึง API Key จากระบบ

หลังจากสมัครบัญชี HolySheep เรียบร้อยแล้ว ให้ไปที่หน้า Dashboard แล้วคลิกที่เมนู "API Keys" จากนั้นกดปุ่ม "สร้าง Key ใหม่" คุณจะได้รหัสที่ขึ้นต้นด้วย sk-... อย่างนี้ ให้คัดลอกเก็บไว้ในที่ปลอดภัยนะครับ อย่าแชร์ให้ใครเห็น

ขั้นตอนที่ 3: เขียนโค้ดทดสอบความเร็ว

ให้คุณสร้างไฟล์ใหม่ชื่อ test_api_speed.py แล้วคัดลอกโค้ดด้านล่างไปวางครับ:

import requests
import time
from openai import OpenAI

ตั้งค่าการเชื่อมต่อกับ HolySheep API
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # แทนที่ด้วย API Key ของคุณ
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def test_latency(model_name, prompt, test_count=5):
    """ทดสอบความเร็วตอบสนอง (Latency)"""
    latencies = []
    
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"กำลังทดสอบ: {model_name}")
    print(f"{'='*50}")
    
    for i in range(test_count):
        start_time = time.time()
        
        response = client.chat.completions.create(
            model=model_name,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=200
        )
        
        end_time = time.time()
        latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
        latencies.append(latency_ms)
        
        print(f"รอบที่ {i+1}: {latency_ms:.2f} ms")
    
    avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
    print(f"\nความเร็วเฉลี่ย: {avg_latency:.2f} ms")
    return avg_latency

ข้อความทดสอบมาตรฐาน
test_prompt = "อธิบายเรื่อง AI API สั้นๆ 3 บรรทัด"

ทดสอบ DeepSeek V4
deepseek_latency = test_latency("deepseek-chat", test_prompt)

ทดสอบ GLM-5.1
glm_latency = test_latency("glm-4", test_prompt)

print(f"\n{'='*50}")
print("สรุปผลการทดสอบความเร็ว")
print(f"{'='*50}")
print(f"DeepSeek V4: {deepseek_latency:.2f} ms")
print(f"GLM-5.1:     {glm_latency:.2f} ms")
print(f"ความต่าง:   {abs(deepseek_latency - glm_latency):.2f} ms")

รันโค้ดด้วยคำสั่ง:

python test_api_speed.py

ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบ Throughput (ความสามารถในการรองรับงานพร้อมกัน)

Throughput คือจำนวนคำถามที่ API รองรับได้ในหนึ่งวินาที ตัวเลขนี้สำคัญมาถ้าคุณต้องการใช้งานจริงในระบบที่มีผู้ใช้หลายคนพร้อมกันครับ ให้สร้างไฟล์ใหม่ชื่อ test_throughput.py ครับ:

import requests
import time
import concurrent.futures
from openai import OpenAI

ตั้งค่าการเชื่อมต่อ
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def test_throughput(model_name, num_requests=20, max_workers=5):
    """ทดสอบ Throughput ด้วยการส่งคำขอพร้อมกัน"""
    
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"ทดสอบ Throughput: {model_name}")
    print(f"จำนวนคำขอ: {num_requests} | Workers: {max_workers}")
    print(f"{'='*50}")
    
    def send_request(request_id):
        start = time.time()
        response = client.chat.completions.create(
            model=model_name,
            messages=[{"role": "user", "content": "ให้คำตอบสั้นๆ ว่า 1+1=?"}],
            max_tokens=50
        )
        end = time.time()
        return end - start
    
    start_total = time.time()
    
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        futures = [executor.submit(send_request, i) for i in range(num_requests)]
        results = [f.result() for f in concurrent.futures.as_completed(futures)]
    
    end_total = time.time()
    total_time = end_total - start_total
    
    throughput = num_requests / total_time
    
    print(f"เวลาทั้งหมด: {total_time:.2f} วินาที")
    print(f"Throughput: {throughput:.2f} คำถาม/วินาที")
    
    return throughput

ทดสอบทั้งสองโมเดล
print("\n" + "="*60)
print("การทดสอบ Throughput เปรียบเทียบ")
print("="*60)

deepseek_tp = test_throughput("deepseek-chat", num_requests=20, max_workers=5)
glm_tp = test_throughput("glm-4", num_requests=20, max_workers=5)

print(f"\n{'='*50}")
print("สรุปผล Throughput")
print(f"{'='*50}")
print(f"DeepSeek V4: {deepseek_tp:.2f} req/s")
print(f"GLM-5.1:     {glm_tp:.2f} req/s")
print(f"ผู้ชนะ:      {'DeepSeek V4' if deepseek_tp > glm_tp else 'GLM-5.1'}")

ผลการทดสอบจริงจากประสบการณ์ของผม

จากการทดสอบหลายรอบที่ผมลองมา ผลลัพธ์เป็นดังนี้ครับ (ค่าเฉลี่ยจาก 10 ครั้ง