จากประสบการณ์ตรงของผมในการ deploy reasoning model ระดับ enterprise ให้ลูกค้ากลุ่ม fintech และ e-commerce ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา ผมพบว่า "ต้นทุนต่อคำขอ" ของ reasoning model ไม่ได้ขึ้นอยู่กับราคา output token ที่หน้าเว็บของผู้ให้บริการเท่านั้น แต่ขึ้นกับ "จำนวน reasoning token ที่โมเดลปล่อยออกมาภายใน" ซึ่งมักถูกซ่อนไว้ใน response body และแตกต่างกัน 7-71 เท่าระหว่าง DeepSeek V4 กับ GPT-5.5 Codex บทความนี้จะวัดผลแบบเป็นเลข ไม่ใช่การเดา
1. ทำไม Reasoning Token ถึงเป็นปัญหาด้านต้นทุนที่ใหญ่ที่สุดในปี 2026
โมเดลแบบ reasoning (chain-of-thought) จะสร้าง "internal scratchpad" ก่อนตอบคำถามจริง ซึ่ง OpenAI คิดเงินเต็มจำนวนในฐานะ output token และ Anthropic ก็เช่นกัน แม้แต่ DeepSeek ก็คิดเงิน reasoning token ขาออกที่ rate เดียวกับ output ปกติ ผลคือ งานที่ "ดูเหมือน 500 token" อาจกลายเป็น 12,000-40,000 token จริงเม