0.10 ดอลลาร์: GPT-6 Luna ลดราคาอินพุตเหลือ 1 ล้านโทเคน

OpenAI, Anthropic และ xAI ต่างทยอยลดราคา API ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประสิทธิภาพสูง ทำให้การแข่งขันขยายจากความสามารถของโมเดลไปสู่ประสิทธิภาพด้านต้นทุน ทั้งสามบริษัทยังเน้นย้ำเรื่องการประเมินความปลอดภัยและระบบป้องกัน แต่ยังไม่มีการยืนยันความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างการลดราคาและมาตรการดังกล่าว

OpenAI เปิดตัว GPT-6 Sol และ Luna เมื่อวันที่ 22 โดย Sol มีราคาอินพุต 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน (ประมาณ 2,708 วอนเกาหลี) และเอาต์พุต 10 ดอลลาร์ (ประมาณ 13,540 วอนเกาหลี) ขณะที่ Luna มีราคาอินพุต 0.10 ดอลลาร์ (ประมาณ 135 วอนเกาหลี) และเอาต์พุต 0.50 ดอลลาร์ (ประมาณ 677 วอนเกาหลี) โมเดลทั้งสองมีราคาต่ำกว่าราคาโปรโมชันของ GPT-5.6 อยู่ 50%

OpenAI ระบุว่าการปรับปรุงระบบแคชและโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลช่วยลดต้นทุนลง โดยแคชคือวิธีนำอินพุตที่ประมวลผลแล้วกลับมาใช้ใหม่เพื่อลดปริมาณการคำนวณเพิ่มเติม

Anthropic เปิดตัว Claude Opus 5.5 ในวันเดียวกัน ราคาอินพุตอยู่ที่ 4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน (ประมาณ 5,416 วอนเกาหลี) และเอาต์พุตอยู่ที่ 20 ดอลลาร์ (ประมาณ 27,080 วอนเกาหลี) ลดลงจาก Opus 5 ซึ่งมีราคา 5 ดอลลาร์ (ประมาณ 6,770 วอนเกาหลี) และ 25 ดอลลาร์ (ประมาณ 33,850 วอนเกาหลี) ตามลำดับ

Anthropic อธิบายว่าต้นทุนการใช้งาน Opus 5.5 ในสภาพแวดล้อมทั่วไปลดลงประมาณ 40% ส่วนราคาอินพุตที่ใช้แคชลดลงเหลือ 0.20 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน (ประมาณ 271 วอนเกาหลี) จากเดิม 0.50 ดอลลาร์ (ประมาณ 677 วอนเกาหลี)

xAI เปิดตัว Grok 4.7 เมื่อวันที่ 21 ราคา API เริ่มต้นที่ 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต (ประมาณ 2,708 วอนเกาหลี) และ 6 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนเอาต์พุต (ประมาณ 8,124 วอนเกาหลี) ขณะที่อินพุตที่ใช้แคชมีราคา 0.50 ดอลลาร์ (ประมาณ 677 วอนเกาหลี)

เอกสารของ xAI ระบุว่ามีการคิดค่าบริการแยกสำหรับบริบทที่มีความยาวเกิน 200,000 โทเคน ดังนั้นจึงไม่สามารถเปรียบเทียบต้นทุนการใช้งานจริงของทั้งสามโมเดลจากราคาโทเคนพื้นฐานเพียงอย่างเดียวได้

การลดราคาครั้งนี้สะท้อนการแข่งขันด้าน ‘ต้นทุนการอนุมาน’ มากกว่าการลดราคาแบบทั่วไป สำหรับบริการ AI ระดับองค์กร ไม่เพียงคุณภาพคำตอบเท่านั้น แต่จำนวนโทเคนและการคำนวณที่ใช้ในการทำงานเดียวกันยังส่งผลต่อต้นทุนการนำไปใช้งานโดยรวม

ต้นทุนจริงอาจเปลี่ยนแปลงตามจำนวนการเรียกใช้ อัตราการแคชสำเร็จ ความเร็วในการประมวลผล การใช้บริบทที่ยาว และค่าบริการเครื่องมือ โดยเฉพาะบริการเอเจนต์ AI และระบบอัตโนมัติที่มีการเรียกใช้ซ้ำจำนวนมาก จำเป็นต้องพิจารณาโครงสร้างการเรียกใช้ควบคู่กับราคาโมเดล

ราคาที่ลดลงเปิดทางให้นักพัฒนาและองค์กรเรียกใช้โมเดลประสิทธิภาพสูงได้บ่อยขึ้น อย่างไรก็ตาม ราคาต่อโทเคนที่ลดลงไม่ได้หมายความว่าค่าใช้จ่าย AI โดยรวมขององค์กรหรือความสามารถในการทำกำไรจะดีขึ้นทันที

ความปลอดภัยเป็นอีกประเด็นที่ทั้งสามบริษัทนำเสนอร่วมกัน Anthropic ระบุว่า Opus 5.5 ผ่านการตรวจสอบก่อนเปิดตัวโดยหน่วยงานประเมินภายนอก METR และ Frontier Design ขณะที่ xAI ระบุว่าใช้การประเมินความปลอดภัยตลอดกระบวนการพัฒนาโมเดล พร้อมเปิดเผยโมเดลการ์ดและผลการประเมิน

OpenAI ระบุเมื่อวันที่ 18 สิงหาคมว่าได้ระงับการฝึกเสริมกำลังเป็นเวลาประมาณ 2 สัปดาห์ระหว่างการวิจัยโมเดลที่มีขีดความสามารถด้านไซเบอร์ความเสี่ยงสูง พร้อมยกระดับการแยกสภาพแวดล้อม การติดตามตรวจสอบ และการยืนยันการจัดแนวของระบบ บริษัทอธิบายว่าค่าใช้จ่ายในการติดตามตรวจสอบอาจอยู่ที่ประมาณ 20% ของการประมวลผลที่อยู่ภายใต้การเฝ้าระวัง

กรณีก่อนหน้านี้ที่ OpenAI ประกาศระงับการฝึกเสริมกำลังและเพิ่มมาตรการควบคุมความปลอดภัยยังไม่ได้รับการยืนยันว่าเชื่อมโยงโดยตรงกับนโยบายด้านราคาในครั้งนี้ อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ดังกล่าวสะท้อนแนวโน้มที่ความเร็วในการพัฒนาโมเดลและต้นทุนการจัดการความปลอดภัยถูกนำมาพิจารณาร่วมกัน

ตัวเลขด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัยที่แต่ละบริษัทนำเสนออาจใช้เงื่อนไขการประเมินและกลุ่มเปรียบเทียบแตกต่างกัน แม้ Anthropic และ xAI จะเปิดเผยการประเมินของตนเอง แต่ยังไม่มีข้อมูลที่เปรียบเทียบทั้งสามโมเดลภายใต้มาตรฐานเดียวกัน

บทความต้นฉบับไม่ได้รวมข้ออ้างว่าโมเดล AI ของจีนมีความได้เปรียบด้านราคาสูงสุด 9 เท่าเมื่อเทียบกับโมเดลของสหรัฐฯ เนื่องจากยังไม่พบเกณฑ์เปรียบเทียบและข้อมูลทางการที่เหมือนกัน นอกจากนี้ ยังไม่สามารถยืนยันได้ว่าการลดราคาทำให้การพัฒนาโดยให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเป็นอันดับแรกมีความเป็นไปได้ทางการเงินมากขึ้น เพราะยังไม่มีการเปิดเผยโครงสร้างต้นทุนหรือการเปลี่ยนแปลงงบวิจัยด้านความปลอดภัยของบริษัท

ตลาด API ของโมเดล AI มีแนวโน้มที่จะเปรียบเทียบนโยบายแคช ค่าบริบทที่ยาว ความเร็วในการประมวลผล และวิธีประเมินความปลอดภัยควบคู่กับราคาโทเคนมากขึ้น ตารางราคาในครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่า OpenAI, Anthropic และ xAI กำลังเข้าสู่การแข่งขันที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพด้านต้นทุน