ศึกโมเดล AI กลางปี 2026: เก่งขึ้น ถูกลง และ open-weight ไล่จี้แนวหน้า

ช่วงปลายมิถุนายนถึงต้นกรกฎาคม 2026 วงการโมเดลภาษาขยับพร้อมกันหลายเจ้าในเวลาไล่เลี่ย: Anthropic ปล่อย Claude Sonnet 5 (30 มิ.ย.) ที่ชูจุดขาย “agentic เต็มตัวแต่ราคาถูกลง”, OpenAI ตามมาด้วยตระกูล GPT-5.6 สามรุ่น Sol / Terra / Luna (9 ก.ค.) พร้อมเอเจนต์ชื่อ ChatGPT Work และในเวลาเดียวกันฝั่ง open-weight ที่โหลดมารันเองได้อย่าง DeepSeek V4-Pro และ GLM-5.2 ก็ทำคะแนนไล่จี้โมเดลปิดจนเส้นแบ่งเริ่มเบลอ

ภาพรวมของครึ่งปีนี้จึงไม่ใช่ “ใครเปิดตัวโมเดลใหม่” แต่เป็นเทรนด์ที่ชัดขึ้นเรื่อย ๆ ว่า ความสามารถกำลังพุ่ง ราคากำลังดิ่ง และทางเลือกในมือคนใช้กำลังเยอะขึ้น — ซึ่งมีนัยกับนักพัฒนาและองค์กรไทยมากกว่าที่คิด

สรุปสั้น ๆ: กลางปี 2026 โมเดลใหม่ออกถี่ — Claude Sonnet 5 ให้ประสิทธิภาพใกล้ Opus 4.8 ที่ราคาเริ่มต้น $2/$10 ต่อล้าน token, GPT-5.6 มาเป็น 3 รุ่นไล่ระดับตั้งแต่ Luna ถึง Sol (ราคาเปิดตัว $1/$6 ถึง $5/$30 และถูกลงอีกรอบเมื่อ 30 ก.ค. จน Luna เหลือ $0.20/$1.20), ส่วน open-weight DeepSeek V4-Pro (ใบอนุญาต MIT) ทำ 80.6% บน SWE-bench Verified ไล่จี้โมเดลปิด จุดที่เปลี่ยนไปคือ “ราคาต่อความสามารถ” ถูกลงชัดเจน และของฟรีที่โหลดมารันเองก็เก่งพอใช้งานจริงแล้ว

อัปเดต 22 สิงหาคม 2026: การขึ้นราคา Sonnet 5 ที่บทความนี้เตือนไว้ ถูกยกเลิกแล้ว เดิม Anthropic ประกาศตั้งแต่วันเปิดตัวว่าราคา $2/$10 เป็นราคาโปรโมชันถึง 31 ส.ค. 2026 แล้วจะขึ้นเป็น $3/$15 ในวันที่ 1 ก.ย. ต่อมาบริษัทกลับคำ ให้ $2/$10 เป็นราคามาตรฐานถาวร และระบุในเอกสารราคาทางการว่าการขึ้นราคาวันที่ 1 ก.ย. 2026 “จะไม่เกิดขึ้น” ใครวางงบเดือนกันยายนเผื่อไว้ 50% ตามที่บทความนี้เคยแนะนำ ไม่ต้องเผื่อแล้ว รายละเอียดอยู่ท้ายบทความ

อัปเดต 8 สิงหาคม 2026: ราคาในบทความนี้ถูกหั่นลงอีกรอบแล้ว วันที่ 30 กรกฎาคม OpenAI ลดราคา GPT-5.6 Luna ลง 80% เหลือ $0.20/$1.20 ต่อล้าน token และ Terra เหลือ $2/$12 (Sol เท่าเดิม) ตัวเลขในเนื้อหาด้านล่างคือ ราคาตอนเปิดตัว 9 กรกฎาคม ซึ่งเก็บไว้เป็นบันทึกเหตุการณ์ ส่วนราคาปัจจุบันครบทุกรุ่นและผลต่อการตัดสินใจว่าจะจ่าย API หรือรันเอง อยู่ในหัวข้อสุดท้ายของบทความ

Claude Sonnet 5 — agentic ที่ถูกลง

Anthropic เปิดตัว Claude Sonnet 5 เมื่อ 30 มิถุนายน 2026 โดยวางตำแหน่งเป็น “Sonnet ที่ agentic ที่สุดเท่าที่เคยมี” — ออกแบบมาให้ วางแผนหลายขั้น เรียกใช้เครื่องมือ (browser, terminal) และทำงานเองแบบต่อเนื่อง ได้ดีขึ้นชัดเจนกว่ารุ่น Sonnet 4.6 ทั้งด้านการให้เหตุผล การใช้ tool การเขียนโค้ด และงานความรู้

จุดที่เป็นข่าวจริง ๆ คือ ประสิทธิภาพเข้าใกล้ Opus 4.8 (รุ่นเรือธง) แต่ราคาถูกกว่ามาก:

• ราคา: $2 ต่อล้าน token ขาเข้า และ $10 ต่อล้าน token ขาออก
• ตอนเปิดตัวประกาศว่าเป็นราคาโปรโมชันถึง 31 ส.ค. 2026 แล้วจะขึ้นเป็น $3 / $15 ต่อมา Anthropic ยกเลิกแผนขึ้นราคาและให้ $2 / $10 เป็นราคามาตรฐานถาวร (ดูหัวข้ออัปเดตท้ายบทความ)
• Context window 1 ล้าน token เป็นค่าเริ่มต้น และตอบยาวได้สูงสุด 128,000 token ต่อครั้ง
• เป็นโมเดลเริ่มต้นของแพ็กเกจ Free และ Pro, ใช้ได้ใน Claude Code และผ่าน API ในชื่อ claude-sonnet-5

Anthropic ระบุด้วยว่าการประเมินความปลอดภัยพบว่า Sonnet 5 มีอัตราพฤติกรรมไม่พึงประสงค์ ต่ำกว่า Sonnet 4.6 และปลอดภัยขึ้นเมื่อใช้ในบริบท agent (ซึ่งสำคัญมากเมื่อปล่อยให้โมเดลลงมือทำงานเองหลายขั้น) เนื้อหาส่วนนี้เชื่อมโดยตรงกับหลักการที่เราเคยเขียนไว้ใน AI Agent ทำงานยังไง — ยิ่งโมเดลถูกลงและ agentic ขึ้น การประกอบเป็นระบบที่ทำงานเองยิ่งคุ้มค่าและเข้าถึงง่ายขึ้น

GPT-5.6: หนึ่งตระกูล สามรุ่น Sol / Terra / Luna

ถัดมาไม่ถึงสองสัปดาห์ OpenAI เปิดตัวตระกูล GPT-5.6 เมื่อ 9 กรกฎาคม 2026 (หลังเปิดพรีวิวจำกัดให้องค์กรที่ได้รับอนุมัติราว 20 รายตั้งแต่ปลายมิถุนายน) จุดต่างคือคราวนี้มาเป็น สามรุ่นไล่ระดับ ให้เลือกตามงานและงบ:

• Sol — รุ่นเรือธง เน้นการให้เหตุผลซับซ้อนและงาน agent ราคา $5 ขาเข้า / $30 ขาออก ต่อล้าน token (ราคานี้ไม่เปลี่ยน)
• Terra — รุ่นสมดุล ประสิทธิภาพใกล้ GPT-5.5 แต่ถูกลงราวครึ่ง ราคาเปิดตัว $2.50 / $15 (ปัจจุบันเหลือ $2 / $12)
• Luna — รุ่นเร็วและถูกสุดในตระกูล ราคาเปิดตัว $1 / $6 (ปัจจุบันเหลือ $0.20 / $1.20)

ทั้งสามรุ่นใช้ context window 1 ล้าน token, ตอบยาวสูงสุด 128,000 token และมี knowledge cutoff ที่ 16 กุมภาพันธ์ 2026 OpenAI เคลมว่า Sol ทำผลลัพธ์ระดับ state-of-the-art ในงานเขียนโค้ด งานความรู้ ความปลอดภัยไซเบอร์ และวิทยาศาสตร์ โดยใช้ token น้อยลงและต้นทุนประเมินต่ำลงเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน พร้อมกันนั้นยังเปิดตัวเอเจนต์ชื่อ ChatGPT Work ที่ออกแบบให้ “ทำงานทั้งชิ้น” แทนที่จะแค่ตอบคำถาม และรุ่นใหม่นี้เข้าไปอยู่ใน GitHub Copilot ตั้งแต่วันเปิดตัว

โครงสร้างสามรุ่นนี้สะท้อนสิ่งเดียวกับที่ Anthropic ทำ: แยกรุ่นตาม “ราคาต่อความสามารถ” ให้คนเลือกจ่ายเท่าที่งานต้องการจริง ๆ ไม่ใช่จ่ายแพงสุดทุกงาน

ฝั่ง open-weight ไล่จี้: DeepSeek V4-Pro และ GLM-5.2

ที่น่าสนใจไม่แพ้กันคือ ระหว่างที่เจ้าใหญ่ปล่อยรุ่นใหม่ โมเดล open-weight (เปิดน้ำหนักให้โหลดมารันเองได้) ก็ไม่ได้ตามหลังไกลอย่างเคย

DeepSeek V4-Pro เป็นโมเดล Mixture-of-Experts ขนาด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ (เปิดใช้จริงราว 49 พันล้านต่อ token) ใต้ใบอนุญาต MIT ที่หลวมมาก — ทำคะแนน 80.6% บน SWE-bench Verified (โหมด Think Max) ซึ่งเป็น benchmark งานแก้บั๊กจริงจาก GitHub และได้ 90.1% บน GPQA Diamond ตัวเลขนี้ ห่างจากโมเดลปิดระดับท็อปเพียงเศษเสี้ยว ขณะที่โหลด weight จาก Hugging Face มารันเองได้ฟรี รองรับ context 1 ล้าน token และมีรายละเอียดน่าสนใจว่าเป็นโมเดลระดับแนวหน้าตัวแรก ๆ ที่ฝึกเสร็จบนชิป Huawei แทน Nvidia

อีกตัวคือ GLM-5.2 จาก Z.ai (จีน) ที่เราเขียนถึงไปก่อนหน้านี้ — ขึ้นอันดับ 4 โดยรวม บน Artificial Analysis Intelligence Index (นำหน้าโมเดลปิดหลายตัวที่โหลดไม่ได้) ที่คะแนน 51 รายละเอียดสเปก ข้อควรระวังเรื่อง benchmark ที่ยังไม่ verify และประเด็น API โฮสต์ในจีน อ่านต่อได้ที่ GLM-5.2: โมเดลโค้ด open-weight ที่แซงโมเดลเสียเงิน

ครั้งแรกที่ “โมเดลที่ดาวน์โหลดได้ดีที่สุดในโลก” ไม่ได้กำลังไล่ตามแนวหน้า — แต่ยืนอยู่ในแนวหน้าเสียเอง

เทรนด์นี้คือหัวใจ: open-weight ไม่ใช่ของเล่นราคาถูกอีกต่อไป แต่เป็นทางเลือกจริงจังที่ทำให้คนไม่ต้องผูกกับ API เจ้าใหญ่ — ประเด็นเรื่องเครื่องมือรันเอง (Ollama / LM Studio / llama.cpp) เราลงรายละเอียดไว้ที่ รัน LLM ในเครื่องตัวเอง เลือกตัวไหนดี

ภาพรวม: ราคากำลังดิ่ง ความสามารถกำลังพุ่ง

ถ้ามองสามข่าวรวมกัน จะเห็นเส้นเรื่องเดียว — “ราคาต่อความสามารถ” กำลังตกเร็ว:

• โมเดล agentic ระดับใกล้เรือธง (Sonnet 5) เริ่มต้นที่ $2/$10 ต่อล้าน token — ต่ำกว่าราคาโมเดลระดับเดียวกันเมื่อครึ่งปีก่อนอย่างชัดเจน
• OpenAI แยกรุ่นราคาให้เลือกตั้งแต่ Luna (เปิดตัวที่ $1/$6 และลดเหลือ $0.20/$1.20 เมื่อ 30 ก.ค.) ที่ถูกมากไปจนถึง Sol
• ฝั่ง open-weight ให้ประสิทธิภาพระดับใกล้เคียง โดยไม่มีค่า token ต่อครั้งเลย ถ้ารันเอง (แลกกับต้นทุนฮาร์ดแวร์)

แต่มีข้อควรระวังสองข้อที่ต้องอ่านอย่างมีสติ: หนึ่ง — benchmark ในห้องแล็บกับงานจริงเป็นคนละเรื่อง โมเดลที่ “คิดเยอะ” กิน token มหาศาลต่อโจทย์ ทำให้ราคาต่อ token ที่ดูถูกอาจบานปลายเมื่อใช้งานจริงปริมาณมาก และสอง — ตัวเลขบางส่วน (โดยเฉพาะฝั่งผู้ผลิตรายงานเอง) ยังต้องรอการตรวจสอบอิสระ

วิเคราะห์: กระทบเรายังไง ต้องเตรียมอะไร

สำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วไป

ข่าวดีคือ ต้นทุนการสร้างผลิตภัณฑ์ AI กำลังต่ำลงเร็ว สิ่งที่เมื่อปีก่อนต้องจ่ายแพงเพื่อให้ได้โมเดลเขียนโค้ด/agent ระดับท็อป ตอนนี้ทำได้ในงบที่ต่ำกว่ามาก และมีทั้งรุ่นเสียเงินราคาถูกลงกับรุ่น open-weight ให้ผสมกันตามงาน

ผลที่จับต้องได้: การทดลองไอเดียถูกลง, การทำ agent ที่วนทำงานหลายขั้น (ซึ่งเปลือง token) เริ่มคุ้มค่าจริง, และคุณมี อำนาจต่อรอง มากขึ้นเพราะไม่ถูกล็อกกับผู้ขายรายเดียว แต่ “ถูกลง” ไม่ได้แปลว่า “ฟรี” — โมเดล agentic ที่รันเองต้องใช้ GPU แรงและคนดูแล งานเล็กจ่าย API รุ่นถูก (Luna / Sonnet 5 ราคาเปิดตัว) มักคุ้มกว่า self-host

สำหรับคนไทยและองค์กรไทยโดยเฉพาะ

ประเด็นที่ต้องคิดละเอียดคือ ข้อมูลไปอยู่ที่ไหน ภายใต้ พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ถ้าธุรกิจเอาข้อมูลลูกค้าหรือเอกสารภายในไปป้อนโมเดล ต้องตอบให้ได้ว่าข้อมูลวิ่งไปเซิร์ฟเวอร์ประเทศไหน ใครเข้าถึงได้ และถูกนำไปเทรนต่อหรือไม่ — โดยเฉพาะโมเดลที่ API โฮสต์นอกไทย

ทางเลือกจึงชัดเป็นสองทาง: ใช้ API สำเร็จรูป (เร็ว ถูก ไม่ต้องดูแลระบบ แต่ต้องเช็ก region และนโยบายข้อมูล) หรือ โหลดโมเดล open-weight มารันเอง บนคลาวด์ที่เลือก region ได้ (ข้อมูลไม่ออกนอกการควบคุม เหมาะกับงานอ่อนไหว แต่ลงทุนฮาร์ดแวร์/คน) ข้อดีที่คนไทยได้แน่ ๆ จากศึกราคานี้คือ SME และสตาร์ทอัพเข้าถึง AI ระดับสูงได้ในงบที่ต่ำลงเรื่อย ๆ และงานภาษาไทยก็ดีขึ้นตามขนาดโมเดล พื้นฐานเรื่องการรัน AI ในองค์กรเองอ่านต่อได้ที่ Local AI คืออะไร

ควรเตรียมหรือปรับตัวอะไร

• ทดสอบกับงานจริงก่อนย้าย — อย่าเชื่อเลข benchmark ดิบ เขียนชุดทดสอบเล็ก ๆ จากเคสที่ใช้บ่อยแล้ววัดเอง โมเดลใหม่ถูกลงจริง แต่ต้องพิสูจน์ว่าเก่งพอกับงานของคุณ
• คิดต้นทุนรวม ไม่ใช่แค่ราคาต่อ token — ประเมินจากปริมาณ token จริงต่องาน โดยเฉพาะ agent ที่คิดหลายขั้น
• แยกข้อมูลตามความอ่อนไหว — งานทั่วไปใช้ API รุ่นถูกได้ ข้อมูลลูกค้า/ความลับธุรกิจควร self-host หรือใช้ผู้ให้บริการที่ระบุ region ชัด
• มองเป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์ — มีทั้งโมเดลปิดราคาถูกและ open-weight ที่ดีไว้ในมือ ช่วยให้เปลี่ยนได้เมื่อราคา/ประสิทธิภาพขยับ ไม่ถูกล็อกกับเจ้าเดียว

โดยรวม ศึกโมเดลกลางปี 2026 ไม่ได้เปลี่ยนแค่ “ใครเก่งสุด” แต่เปลี่ยน “ราคาที่คุณต้องจ่ายเพื่อความเก่งระดับนั้น” ให้ต่ำลง และเพิ่มทางเลือกให้เยอะขึ้น — ความได้เปรียบจะตกอยู่กับคนที่เลือกใช้เป็น รู้ว่างานไหนคุ้มที่จะจ่าย API งานไหนควรรันเอง และข้อมูลไหนห้ามหลุดออกนอกประเทศ ใครอยากปูพื้นให้แน่นเพื่อไล่ตามความเปลี่ยนแปลงนี้ เริ่มได้ที่ โรดแมปเป็น AI Engineer จากศูนย์

อัปเดต 8 สิงหาคม 2026: ราคาถูกลงอีกรอบ ภายในสามสัปดาห์หลังเปิดตัว

ตอนเขียนบทความนี้เมื่อกลางเดือนกรกฎาคม เราสรุปว่า “ราคาต่อความสามารถกำลังตกเร็ว” ปรากฏว่ามันตกเร็วกว่าที่เขียนไว้อีก วันที่ 30 กรกฎาคม 2026 OpenAI หั่นราคา GPT-5.6 ลงอีกรอบ ห่างจากวันเปิดตัวเพียงสามสัปดาห์เศษ

ราคาปัจจุบันตามหน้าเอกสารราคาทางการของ OpenAI (ต่อหนึ่งล้าน token แบบ context สั้น)

• Luna ขาเข้า $0.20 ขาออก $1.20 ลดจาก $1 / $6 คิดเป็น ถูกลง 80% และถ้าเป็นข้อความที่แคชไว้แล้วคิดเพียง $0.02
• Terra ขาเข้า $2 ขาออก $12 ลดจาก $2.50 / $15
• Sol ขาเข้า $5 ขาออก $30 เท่าเดิม ไม่ถูกลด

มีเงื่อนไขหนึ่งที่ข่าวส่วนใหญ่ไม่พูดถึงแต่กระทบบิลจริงมาก คือทุกรุ่นแยกราคาเป็น context สั้นกับ context ยาว และฝั่ง context ยาวคิดแพงเป็นสองเท่า (Luna ขึ้นเป็น $0.40 / $1.80 ส่วน Sol ขึ้นเป็น $10 / $45) แปลว่างานที่ยัดเอกสารทั้งกองเข้าไปในทุกคำถามจะไม่ได้ราคาป้ายที่โฆษณากัน ใครทำระบบถามตอบกับเอกสารควรอ่านวิธีตัดเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องก่อนส่งเข้าโมเดลที่ RAG ทำงานยังไง

แรงกดดันมาจากไหน

ทิศทางนี้ตรงกับที่บทความสรุปไว้ตั้งแต่แรก คือฝั่ง open-weight และผู้ให้บริการจีนกดราคาลงมาจนโมเดลปิดต้องขยับตาม ตัวเทียบที่ชัดที่สุดคือ DeepSeek V4-Flash ซึ่งอยู่ที่ $0.14 / $0.28 ต่อล้าน token มาตั้งแต่ก่อนหน้านี้ (รุ่นย่อย 0731 ที่ออกวันที่ 31 กรกฎาคมอัปเกรดความสามารถ ไม่ได้ลดราคาตอบโต้) เมื่อของที่ถูกกว่าห้าเท่าทำงานทั่วไปได้พอ ๆ กัน ราคาป้ายของรุ่นเล็กฝั่งโมเดลปิดจึงยืนอยู่ไม่ได้

ฝั่ง Anthropic เลือกคนละวิธี วันที่ 24 กรกฎาคม บริษัทออก Claude Opus 5 ที่แรงขึ้นชัดเจนแต่ คงราคาเดิมที่ $5 / $25 ต่อล้าน token คือไม่ลดป้ายราคา แต่ลดสิ่งที่คนจ่ายเงินสนใจจริง ๆ นั่นคือราคาต่อหนึ่งงานที่ทำสำเร็จ และมีอีกจุดที่คนคิดงบไว้ต้องจำ คือ ราคาเปิดตัวของ Sonnet 5 ที่ $2 / $10 ซึ่ง Anthropic ประกาศไว้ตั้งแต่วันเปิดตัวว่าเป็นราคาโปรโมชันถึง 31 สิงหาคม 2026 แล้วจะขึ้นเป็น $3 / $15 (ข้อนี้เปลี่ยนไปแล้วหลังจากนั้น อ่านต่อในหัวข้อถัดไป)

เส้นแบ่ง “จ่าย API หรือรันเอง” ขยับไปทางไหน

ลองคิดเป็นเงินบาทที่อัตราคร่าว ๆ 33 บาทต่อดอลลาร์ ระบบถามตอบกับเอกสารภายในที่ยิงวันละ 5 ล้าน token ขาเข้า และตอบกลับวันละ 5 แสน token ถ้าใช้ Luna จะตกราว 50 บาทต่อวัน หรือราว 1,600 บาทต่อเดือน ซึ่งถูกกว่าค่าไฟบวกค่าเครื่องที่ต้องซื้อมารันโมเดลเองในหลายกรณี ถ้าวัดกันที่ค่า token อย่างเดียว การจ่าย API ชนะขาดสำหรับทีมเล็ก

แต่ตัวเลขนี้ไม่ได้แปลว่าเหตุผลของการรันเองหายไป เพราะเหตุผลหลักไม่เคยเป็นเรื่องราคาตั้งแต่แรก

• ข้อมูลที่ออกนอกองค์กรไม่ได้ก็ยังออกไม่ได้อยู่ดี ต่อให้ค่า token เหลือศูนย์ ภาระตาม พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลก็ไม่ได้ลดตาม
• ราคาที่ลดได้ก็ขึ้นได้ สามสัปดาห์ลง 80% ได้ ก็กลับขึ้นได้ในเวลาเท่ากัน คนที่วางระบบโดยยึดราคาวันนี้เป็นสมมติฐานถาวรคือคนที่รับความเสี่ยงไว้เต็ม ๆ
• สิทธิ์เข้าถึงหายได้โดยไม่เกี่ยวกับเงิน อย่างที่เคยเกิดกับ คำสั่งห้ามใช้ Fable 5 และ Mythos 5 ซึ่งจบลงแล้วแต่ทิ้งบทเรียนไว้ว่าโมเดลที่ทีมพึ่งอยู่หายไปได้ข้ามคืน

ข้อสรุปที่ใช้ได้จริงจึงยังเป็นอันเดิม แต่หนักแน่นขึ้นกว่าเดิม คือ แยกงานตามความอ่อนไหวของข้อมูล ไม่ใช่ตามราคา งานทั่วไปที่ข้อมูลไม่ลับให้ใช้รุ่นถูกที่สุดที่ทำงานผ่านและอย่าผูกโค้ดกับผู้ให้บริการรายเดียว ส่วนงานที่ข้อมูลออกนอกบ้านไม่ได้ให้เตรียมทางรันเองไว้ตั้งแต่ต้น พื้นฐานส่วนนี้อ่านต่อได้ที่ Local AI คืออะไร และวิธีเลือกเครื่องมือรันเองอยู่ที่ รัน LLM ในเครื่องตัวเอง เลือกตัวไหนดี

อัปเดต 22 สิงหาคม 2026: การขึ้นราคา Sonnet 5 ถูกยกเลิก

ตอนอัปเดตครั้งก่อนเมื่อ 8 สิงหาคม เราเตือนไว้ว่ามีเดดไลน์หนึ่งที่คนวางงบต้องจำ คือราคาโปรโมชันของ Claude Sonnet 5 ที่ $2 / $10 จะหมดอายุวันที่ 31 สิงหาคม 2026 แล้วขึ้นเป็น $3 / $15 ในวันที่ 1 กันยายน ซึ่งเป็นสิ่งที่ Anthropic ประกาศไว้เองตั้งแต่วันเปิดตัว

เดดไลน์นั้นไม่มีอยู่แล้ว กลางเดือนสิงหาคม Anthropic กลับคำ ประกาศให้ราคาโปรโมชันกลายเป็นราคามาตรฐานถาวร ตอนนี้หน้าเอกสารราคาทางการเขียนกำกับไว้ตรง ๆ ว่าการขึ้นราคาเป็น $3 / $15 ในวันที่ 1 กันยายน 2026 จะไม่เกิดขึ้น

ราคาปัจจุบันฝั่ง Anthropic ต่อหนึ่งล้าน token จึงเป็น

• Sonnet 5 ขาเข้า $2 ขาออก $10 (ราคามาตรฐาน ไม่มีวันหมดอายุแล้ว)
• Opus 5 ขาเข้า $5 ขาออก $25 เท่าเดิมตั้งแต่เปิดตัว 24 กรกฎาคม
• Haiku 4.5 ขาเข้า $1 ขาออก $5

ส่วนลดที่คนมักลืมคิดตอนทำงบมีสองตัว ตัวแรกคือ prompt caching ซึ่งข้อความที่แคชไว้แล้วคิดเพียง 10% ของราคาขาเข้าปกติ (Sonnet 5 เหลือ $0.20 ต่อล้าน token) ตัวที่สองคือ Batch API ที่ลดครึ่งราคาทั้งขาเข้าและขาออกสำหรับงานที่รอผลได้ ทั้งสองอย่างซ้อนกันได้ แปลว่างานถามตอบกับเอกสารที่ส่ง context ก้อนเดิมซ้ำทุกครั้ง จ่ายจริงต่ำกว่าราคาป้ายมาก

สิ่งที่เรื่องนี้บอก และสิ่งที่มันไม่ได้บอก

ในเวลาไม่ถึงเดือน เราเห็นสามเหตุการณ์ติดกัน คือ OpenAI หั่นราคา Luna ลง 80% (30 ก.ค.), Anthropic ออก Opus 5 ที่แรงขึ้นโดยไม่ขึ้นราคา (24 ก.ค.) และตอนนี้ Anthropic ยกเลิกการขึ้นราคาที่ตัวเองประกาศไว้ ทิศทางชัดว่าตลาดยังไม่เปิดช่องให้ใครขึ้นราคา ตราบใดที่ DeepSeek V4-Flash ยังยืนอยู่ที่ $0.14 / $0.28 และโมเดล open-weight ยังโหลดมารันเองได้ฟรี

แต่บทเรียนที่ใช้ได้จริงกว่านั้นคือ อย่าวางแผนจากราคาที่ผู้ขายบอกว่าจะเป็นในอนาคต ไม่ว่าจะบอกว่าขึ้นหรือลง บทความนี้เองเป็นตัวอย่าง เราอ้างประกาศทางการของผู้ขายตรง ๆ และยังผิดอยู่ดี เพราะผู้ขายเปลี่ยนใจได้ทุกเมื่อตามแรงกดดันในตลาด สิ่งที่วางแผนได้จริงเหลือสองอย่าง คือ ราคาวันนี้ กับ ความสามารถในการย้าย ทีมที่เขียนโค้ดผูกกับผู้ให้บริการรายเดียวไว้แน่นจะไม่ได้ประโยชน์จากสงครามราคานี้เลย เพราะย้ายไม่ได้ในวันที่ควรย้าย

และข้อสรุปเดิมของบทความก็ยังไม่เปลี่ยน คือ เกณฑ์แบ่งว่าจะจ่าย API หรือรันเอง ไม่ใช่ราคา ราคาที่ถูกลงอีกรอบไม่ได้ทำให้ข้อมูลที่ออกนอกองค์กรไม่ได้ กลายเป็นข้อมูลที่ออกไปได้ ใครกำลังชั่งใจเรื่องนี้อยู่ อ่านต่อได้ที่ Local AI คืออะไร และ Local AI เอาไปทำอะไรได้บ้าง