| โมเดล (ทดสอบด้วยเอกสารไทย 2,500 ตัวอักษร) | จำนวน Token ที่ถูกตัดจริง | ต้นทุนต่อ 1,000 หน้า A4 (บาท) | งานที่แนะนำให้ใช้ |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash (1M Context) | ~920 tokens (1.4x) | ฿4.75 ($0.14) | ชนะเลิศสำหรับงานอ่านเอกสารไทย, OCR, และสรุปแชท LINE OA จำนวนมาก |
| DeepSeek V3 / Qwen 2.5 (ผ่าน Novita AI) | ~1,080 tokens (1.6x) | ฿20.50 ($0.59) | คุ้มที่สุดเมื่อต้องการให้วิเคราะห์ตรรกะ เขียนโค้ด หรือดึง JSON ซับซ้อนจากภาษาไทย |
| OpenAI GPT-4o (o200k_base) | ~1,580 tokens (2.4x) | ฿136.30 ($3.95) | เหมาะกับงานคุยโต้ตอบเสียง/ภาพ (Multimodal) ที่ต้องการความเนียนระดับเรือธง |
| Claude 3.7 Sonnet | ~2,120 tokens (3.2x) | ฿219.40 ($6.36) | เก่งเขียนโค้ดอันดับ 1 แต่กิน Token ภาษาไทยสูง แนะนำให้ส่งเฉพาะสรุปสั้นๆ เข้ามา |
อย่าโยนไฟล์ PDF หรือประวัติแชทภาษาไทยยาวๆ เข้า Claude 3.7 หรือ GPT-4o โดยตรง ให้ส่งผ่าน Gemini 2.5 Flash หรือ DeepSeek V3 เพื่อย่อให้เหลือ JSON สรุปสั้นๆ ก่อน วิธีนี้ลดค่าใช้จ่ายรวมลงทันที 70–85%
คำสั่งควบคุมระบบ (System Prompt) ที่เขียนเป็นภาษาอังกฤษจะใช้ Token น้อยกว่าภาษาไทยถึง 2–3 เท่า โดยใส่บรรทัดสุดท้ายว่า "Always reply in natural, polite Thai."
// ตัวอย่างการตั้งค่า System Prompt ให้ประหยัด Token สูงสุด
const systemPrompt = `You are a precise financial document assistant.
Extract invoice_no, date, total_thb, and vat_thb as strict JSON.
Always reply in natural, polite Thai.`;แทนที่จะเติมเงินค้างไว้หลายเว็บ คุณสามารถใช้ Endpoint มาตรฐาน OpenAI ของ Novita AI เพื่อเปลี่ยนชื่อ model จาก deepseek-v3 ไปเป็นรุ่นอื่นได้ในโค้ดบรรทัดเดียว
เพราะภาษาไทยไม่มีเว้นวรรคระหว่างคำและมีสระ/วรรณยุกต์หลายระดับ โมเดลที่ฝึกด้วยคลังคำศัพท์ฝั่งตะวันตกเป็นหลักจึงหั่นคำไทยออกเป็นชิ้นย่อยระดับตัวอักษรหรือไบต์ (Byte-level BPE) ทำให้ 1 คำไทยกลายเป็น 2–4 Token ในขณะที่ Gemini 2.5 และ Qwen 2.5 มีคลังคำศัพท์เอเชียที่รวมคำไทยทั้งคำเป็น 1 Token ได้ดีกว่า