ราคา LLM API 2026 เทียบค่า token OpenAI Claude Gemini DeepSeek

ทีมที่กำลังจะต่อ LLM เข้ากับระบบมักติดคำถามเดียวกัน คือเดือนหนึ่งจะเสียเท่าไร หน้าราคาของแต่ละเจ้าใช้ชื่อรุ่นและเงื่อนไขต่างกันจนเทียบยาก บทความนี้รวมราคาจากหน้าทางการของสี่เจ้าหลัก ณ 10 พฤศจิกายน 2569 แล้วแปลงเป็นงบรายเดือนเป็นเงินบาทให้ดู

ราคา LLM API ล่าสุดของแต่ละเจ้าเท่าไร

ราคา LLM API ต่อ 1 ล้าน token ของ OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini) และ DeepSeek ณ 10 พฤศจิกายน 2569 อยู่ในตารางด้านล่าง ทุกตัวเลขเป็นดอลลาร์สหรัฐ คัดจากหน้าราคาทางการ และเป็นราคามาตรฐานแบบจ่ายตามใช้ที่ยังไม่รวมส่วนลด batch

เงื่อนไขที่ต้องอ่านคู่กับตาราง

• OpenAI ราคานี้คือ context สั้น คือ input ไม่เกิน 272K token ถ้าเกินจะคิดอีกอัตราที่แพงกว่า
• Anthropic ราคา claude-haiku-5-5 ใช้กับ prompt ไม่เกิน 100,000 token ถ้าเกินเป็น $0.50 และ $2.50 ส่วน Claude รุ่น 4.6 ขึ้นไปที่เหลือคิดราคาเดียวตลอด context 1M token
• Google ลูกศรคือราคาโปรตอนนี้ไปเป็นราคาที่ประกาศไว้แล้ว gemini-4-carbon ขึ้นราคา 1 ธันวาคม 2569 ส่วน gemini-3.8-flash ขึ้น 1 มกราคม 2570
• DeepSeek เป็นราคาช่วง peak นอกช่วงนั้นลดครึ่งหนึ่ง และหน้าราคาเรียกสองช่องแรกว่า cache miss กับ cache hit

แทบทุกรุ่นตั้งราคา output ไว้ราว 5 เท่าของ input (ช่วงที่เห็นในตารางคือ 3–8 เท่า) ส่วนราคาอ่านจาก cache ถูกกว่า input ปกติ 10–50 เท่า สองข้อนี้คือเหตุผลที่บิลของสองทีมที่ใช้โมเดลเดียวกันต่างกันได้มาก

ค่า API คิดจากอะไร ทำไม output แพงกว่า input

ค่า LLM API คือจำนวน token แต่ละประเภทคูณราคาต่อ 1 ล้าน token ของประเภทนั้นแล้วรวมกัน ประเภทหลักมี input ปกติ, input ที่อ่านจาก cache, token ที่เขียนลง cache และ output ซึ่งรวม token ที่โมเดลใช้คิดก่อนตอบด้วย

ค่าใช้จ่าย (USD) = ( input ปกติ        × ราคา input
                 + input จาก cache    × ราคาอ่าน cache
                 + token ที่เขียน cache × ราคาเขียน cache
                 + output             × ราคา output ) ÷ 1,000,000

output แพงกว่าเพราะโมเดลอ่าน input ทั้งก้อนพร้อมกันได้ในรอบเดียว แต่ต้องเขียนคำตอบทีละ token และทุก token ต้องรันโมเดลหนึ่งรอบ (อธิบายละเอียดใน AI Inference คืออะไร)

อีกเรื่องที่คนมักพลาดคือการเทียบราคาต่อ token ข้ามเจ้าแบบตรงตัว ตอนนี้ gpt-6.1-sol กับ claude-sonnet-5-5 มีราคา input, cache และ output ตรงกัน แต่ tokenizer ต่างกัน ข้อความเดียวกันจึงนับได้ไม่เท่ากัน หน้าราคาของ Anthropic ระบุว่า Claude รุ่น 4.7 ขึ้นไปใช้ tokenizer ใหม่ที่นับ token มากขึ้นราว 30% สำหรับข้อความเดียวกัน วิธีเทียบที่แม่นกว่าคือส่งงานตัวอย่างชุดเดียวกันไปทุกเจ้า แล้วดู usage ที่ API ตอบกลับมา (พื้นฐานเรื่องนี้อยู่ใน Token คืออะไร)

Cache, Batch และช่วง off-peak ลดค่า API ได้เท่าไร

ทางลดค่า API ที่ไม่ต้องเปลี่ยนโมเดลมีสามทาง คือ prompt caching ที่ทำให้ส่วนที่ส่งซ้ำถูกลงราว 90–98%, Batch API ที่ลดครึ่งราคาแลกกับการรอผล และสำหรับ DeepSeek คือส่งงานนอกช่วง peak ซึ่งถูกลงครึ่งหนึ่ง

ตัวเลขการเขียน cache คือราคารวมต่อ token เทียบกับ input ปกติ ไม่ใช่ค่าบวกเพิ่ม การเขียนครั้งแรกจึงแพงกว่าส่งปกติเล็กน้อย แต่ถ้าส่วนต้นของ prompt ถูกอ่านซ้ำหลายรอบ ยอดรวมจะถูกลงมาก เงื่อนไขสำคัญคือส่วนต้นต้องเหมือนเดิมทุก byte วิธีจัด prompt ให้ cache ติดอยู่ใน Prompt caching และ KV cache

OpenAI ยังมี Flex ที่ราคาเท่า Batch แต่ส่งคำขอแบบปกติ แลกกับการตอบช้ากว่าและอาจได้ 429 เมื่อทรัพยากรไม่พอ ส่วน DeepSeek กำหนดช่วง peak ไว้ที่ 01:00–04:00 และ 06:00–10:00 UTC วันจันทร์ถึงศุกร์ ไม่รวมวันหยุดราชการจีน ตรงกับ 08:00–11:00 และ 13:00–17:00 น. เวลาไทย ซึ่งเป็นเวลาทำงานพอดี งานที่รันตอนเย็น กลางคืน หรือเสาร์อาทิตย์จึงได้ราคาครึ่งหนึ่ง

คำนวณค่า LLM API ต่อเดือนเป็นเงินบาทอย่างไร

นับ token ต่อวันของงานจริงแยกตามประเภท คูณราคาแต่ละช่อง คูณจำนวนวันทำงาน แล้วคูณอัตราแลกเปลี่ยน บทความนี้ใช้ 33.4 บาทต่อดอลลาร์ ใกล้กับระดับปิดตลาด 33.41 บาท ณ 5 พฤศจิกายน 2569 ตามรายงานของธนาคารแห่งประเทศไทย

1. เก็บ usage จริง 1–2 สัปดาห์ API ส่งจำนวน token แต่ละประเภทกลับมาในฟิลด์ usage ของคำตอบ
2. แยกเป็นสี่ประเภทตามสูตรข้างบน
3. คูณราคาจากตาราง แล้วคูณจำนวนวันที่ใช้งาน
4. คูณอัตราแลกเปลี่ยนวันที่จ่ายจริง และเผื่อไว้ 10–20% สำหรับคำขอที่ต้องส่งซ้ำ

ตัวอย่าง นักพัฒนาหนึ่งคนใช้ coding agent ทั้งวันกับโมเดลราคา $2 / $10 (ใช้ได้ทั้ง claude-sonnet-5-5 และ gpt-6.1-sol เพราะราคาตรงกัน) ตัวเลข token เป็นค่าสมมติ

ทำงาน 22 วัน เท่ากับ $103.40 หรือราว 3,454 บาทต่อคนต่อเดือน ทีม 10 คนราว 34,536 บาท แต่ถ้า cache ไม่ติดเลย input 10 ล้าน token จะคิดเต็มราคาวันละ $20 บวก output อีก $1.50 เดือนหนึ่งเป็น $473 หรือราว 15,798 บาทต่อคน ส่วนต่างราว 4.6 เท่ามาจาก cache อย่างเดียว

งานแบบอื่นใช้สูตรเดียวกัน เช่น แชตบอตตอบลูกค้า 30,000 บทสนทนาต่อเดือน เฉลี่ย 3,000 input และ 300 output token ต่อบทสนทนา ถ้าใช้ gpt-6-luna หรือ claude-haiku-5-5 จะได้ input 90 ล้าน token เป็นเงิน $9 กับ output 9 ล้าน token อีก $4.50 รวม $13.50 หรือราว 451 บาทต่อเดือน

ทำไม AI agent ถึงใช้ token มากกว่าแชตบอตหลายเท่า

coding agent ใช้ token มากเพราะทำงานเป็นรอบ ทุกครั้งที่อ่านไฟล์ รันคำสั่ง หรือแก้โค้ด ระบบจะส่งประวัติงานทั้งหมดกลับไปให้โมเดลอ่านใหม่ งานเดียวจึงกลายเป็นหลายสิบคำขอที่ input โตขึ้นทุกรอบ และแตะหลักล้าน token ต่อวันได้ไม่ยาก

ในตัวอย่างข้างบน output มีแค่ราว 1.5% ของจำนวน token แต่เป็นราว 32% ของเงิน ส่วน input ที่เป็นก้อนใหญ่ถูกลงได้เพราะอ่านจาก cache นี่คือรูปแบบทั่วไปของงาน agent ตัวเร่งที่ทำให้ยอดพุ่งมีอีกหลายอย่าง

• เซสชันยาวที่ไม่ล้าง ทุกคำขอต้องแบกประวัติทั้งเซสชันไปด้วย
• พักนานเกินอายุ cache ข้อความแรกหลังกลับมาต้องประมวลผล context ใหม่ในราคาเต็ม
• sub-agent หลายตัว แต่ละตัวมี context และคำขอของตัวเอง
• การสรุปบทสนทนา (compact) เป็นคำขอขนาดใหญ่เพราะต้องอ่านทั้งหมดก่อนสรุป

ค่าใช้จ่ายแฝงที่ไม่อยู่ในตารางราคามีอะไรบ้าง

ตารางราคาต่อ token ยังไม่รวมหลายอย่างที่ทำให้บิลจริงสูงกว่าที่คำนวณ เช่น ราคา context ยาว ค่ากำหนดภูมิภาคประมวลผล ค่าเครื่องมืออย่าง web search ค่าแลกเงิน และภาษี ควรไล่เช็กทีละข้อก่อนตั้งงบ

• context ยาว OpenAI คิดแพงขึ้นเมื่อ input เกิน 272K token และ claude-haiku-5-5 แพงขึ้นเมื่อ prompt เกิน 100,000 token
• กำหนดภูมิภาคประมวลผล OpenAI บวก 10% สำหรับ regional processing ของรุ่นที่ออกตั้งแต่ 5 มีนาคม 2569 ส่วน Claude คิด 1.1 เท่าเมื่อตั้ง inference_geo เป็น "us"
• เครื่องมือฝั่งผู้ให้บริการ web search ของ Claude คิด $10 ต่อ 1,000 ครั้ง ส่วน Grounding with Google Search ของ Gemini ฟรี 5,000 ครั้งต่อเดือน จากนั้น $14 ต่อ 1,000 ครั้ง
• ราคาโปรที่จะหมด gemini-4-carbon หมดโปร 30 พฤศจิกายน 2569 และ gemini-3.8-flash หมด 31 ธันวาคม 2569
• VAT และค่าแลกเงิน บริษัทที่จด VAT ซื้อบริการจากต่างประเทศต้องยื่น ภ.พ.36 นำส่ง VAT เอง (ดู AI coding agent ในบริษัท) และธนาคารคิดอัตราแลกเปลี่ยนของบัตรเอง
• free tier ข้อมูลที่ส่งผ่าน free tier ของ Gemini ถูกใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ จึงไม่เหมาะกับข้อมูลลูกค้า

ราคาเหล่านี้เปลี่ยนได้ทุกเมื่อ ก่อนเซ็นงบควรเปิดหน้าราคาทางการ (ลิงก์อยู่ท้ายบทความ) ถ้ากำลังเทียบกับการเช่า GPU หรือตั้งเซิร์ฟเวอร์เอง อ่านต่อที่ ต้นทุน AI Inference

buzzAI คิดค่าบริการอย่างไร

buzzAI เป็น API สำหรับ coding agent ที่คิดเงินแบบเหมาจ่าย ไม่คิดค่า token และไม่มีโควตารายวันหรือรายสัปดาห์ บิลรายเดือนจึงไม่ขึ้นกับจำนวน token ที่ agent ใช้ ตั้ง base URL เป็น https://api.heybuzzai.com/v1 และใช้โมเดล Qwen3.8-27B ซึ่งรันบนการ์ด GPU ที่ buzzAI ดูแลเอง รองรับ Chat Completions, Responses และ Anthropic Messages จึงใช้กับ Claude Code, Codex CLI และเครื่องมือที่ตั้ง base URL เองได้

แพ็กส่วนตัวเริ่มที่ ฿99 ต่อวัน (Day Pass) แพ็กบริษัทเริ่มที่ ฿7,900 ต่อเดือน สิ่งที่มีขอบเขตแทน token คือจำนวน agent ที่รันพร้อมกัน ขนาด context ตามแพ็ก และคิวในช่วงที่คนใช้เยอะ ตอนนี้ API ยังไม่เปิดให้ทุกคน ขอร่วมทดสอบได้ที่หน้าแรก แล้วเราจะส่ง API key ทางอีเมลเมื่อมีผู้สมัครครบโควต้าที่กำหนด ดูแพ็กทั้งหมดที่หน้าราคา

ถ้าใช้ LLM API ในเว็บ แชตบอท หรือระบบของบริษัท ไม่ใช่กับ coding agent buzzAI มีAPI สำหรับระบบ แบบเหมาจ่ายรายเดือน คิดตามจำนวนคำขอที่ทำพร้อมกัน ไม่มีโควตา token ใช้เกินแล้วช้าลง ไม่ได้แพงขึ้น เริ่ม 3,900 บาทต่อเดือน (ยังไม่รวม VAT)