คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ DeepSeek ปรับราคา API รุ่น V4 Flash และ V4 Pro เพิ่มขึ้นตั้งแต่ 50% ถึงมากกว่า 1,100% โดยช่วงพีกคิดราคาเป็น 2 เท่าของช่วงนอกพีก ขณะที่ OpenAI ตั้ง GPT 5.6 Luna เป็นโมเดลหลักของผู้ใช้ Free และ Go พร้อมแชตข้อความไม่จำกัด สองบริษัทกำลังแข่งขันกันคนละสนาม: DeepSeek พยายามสร้างรายได้จากความต้องการใช้งานของนักพัฒนาและกำลังประมวลผลที่มีจำกัด ส่วน OpenAI เน้นรักษาพฤติกรรมการใช้งานและการเข้าถึงผู้บริโภค ข้อมูล OpenRouter ระบุว่าโมเดลจากจีนมีสัดส่วนมากกว่า 60% ของโทเคนที่ถูกรายงานในช่วงล่าสุด แต่ตัวเลขนี้สะท้อนตลาดการเลือกเส้นทางโมเดลของนักพัฒนา ไม่ใช่การใช้งาน AI ทั่วโลกทั้งหมด How did the latest pricing and access decisions by DeepSeek and OpenAI illustrate the intensifying US–China AI competition, and what were th DeepSeek and OpenAI are competing on different fronts of the AI market: inference economics, developer usage, and consumer distribution. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did the latest pricing and access decisions by DeepSeek and OpenAI illustrate the intensifying US–China AI competition, and what were th. Article summary: These moves show competition shifting from a simple “cheapest model wins” contest to a two-front battle: Chinese providers are monetizing enormous developer demand while retaining major cost advantages, and OpenAI is def. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
openai.com การตัดสินใจด้านราคาและสิทธิ์การเข้าถึงครั้งล่าสุดของ DeepSeek และ OpenAI กำลังทำให้การแข่งขัน AI แบ่งออกเป็นหลายชั้นมากขึ้น
DeepSeek เลือกเรียกเก็บเงินจากการใช้งาน API ปริมาณสูง โดยเพิ่มระบบคิดราคาตามช่วงเวลาที่ความต้องการใช้ระบบสูงหรือต่ำ ขณะที่ OpenAI ใช้ ChatGPT เป็นช่องทางขยายการเข้าถึง ด้วยการเปิดแชตข้อความในระดับฟรีให้ใช้งานได้ไม่จำกัดในชีวิตประจำวัน
ภาพรวมจึงไม่ใช่เพียงการแข่งขันว่าใครมีโมเดลราคาถูกที่สุด แต่ยังรวมถึงกำลังประมวลผล การกระจายผลิตภัณฑ์ การดึงดูดนักพัฒนา และต้นทุนของการให้บริการ AI ในระดับมหาศาล
DeepSeek เปลี่ยนราคา V4 ตามช่วงเวลาการใช้งาน
DeepSeek ประกาศขึ้นราคา API สำหรับโมเดล V4-Flash และ V4-Pro เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม โดยตารางราคาใหม่เริ่มใช้เวลา 16.00 น. UTC ของวันที่ 16 สิงหาคม หรือวันที่ 17 สิงหาคมตามเวลาในกรุงปักกิ่ง และเปลี่ยนจากราคาแบบคงที่เป็นราคาแบบช่วงพีกและนอกพีก
ช่วงพีกคือเวลา 01.00–04.00 น. UTC และ 06.00–10.00 น. UTC ส่วนเวลาอื่นเป็นช่วงนอกพีก โดยราคาในช่วงพีกจะสูงเป็น 2 เท่าของราคาใหม่ในช่วงนอกพีก
สำหรับผู้ใช้ในประเทศไทย ซึ่งเร็วกว่า UTC 7 ชั่วโมง ช่วงดังกล่าวตรงกับประมาณ 08.00–11.00 น. และ 13.00–17.00 น. ตามเวลาประเทศไทย
ราคาใหม่ของ DeepSeek V4
ราคาด้านล่างคิดเป็นดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเคน
คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "ศึก AI เปลี่ยนเกม: DeepSeek เก็บเงินตามช่วงเวลา ส่วน OpenAI แจกแชตข้อความไม่จำกัด" คืออะไร DeepSeek ปรับราคา API รุ่น V4 Flash และ V4 Pro เพิ่มขึ้นตั้งแต่ 50% ถึงมากกว่า 1,100% โดยช่วงพีกคิดราคาเป็น 2 เท่าของช่วงนอกพีก ขณะที่ OpenAI ตั้ง GPT 5.6 Luna เป็นโมเดลหลักของผู้ใช้ Free และ Go พร้อมแชตข้อความไม่จำกัด
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? DeepSeek ปรับราคา API รุ่น V4 Flash และ V4 Pro เพิ่มขึ้นตั้งแต่ 50% ถึงมากกว่า 1,100% โดยช่วงพีกคิดราคาเป็น 2 เท่าของช่วงนอกพีก ขณะที่ OpenAI ตั้ง GPT 5.6 Luna เป็นโมเดลหลักของผู้ใช้ Free และ Go พร้อมแชตข้อความไม่จำกัด สองบริษัทกำลังแข่งขันกันคนละสนาม: DeepSeek พยายามสร้างรายได้จากความต้องการใช้งานของนักพัฒนาและกำลังประมวลผลที่มีจำกัด ส่วน OpenAI เน้นรักษาพฤติกรรมการใช้งานและการเข้าถึงผู้บริโภค
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? ข้อมูล OpenRouter ระบุว่าโมเดลจากจีนมีสัดส่วนมากกว่า 60% ของโทเคนที่ถูกรายงานในช่วงล่าสุด แต่ตัวเลขนี้สะท้อนตลาดการเลือกเส้นทางโมเดลของนักพัฒนา ไม่ใช่การใช้งาน AI ทั่วโลกทั้งหมด
V4-Flash นอกพีก $0.007 $0.22 $0.66 V4-Flash พีก $0.014 $0.44 $1.32 V4-Pro นอกพีก $0.022 $0.66 $1.98 V4-Pro พีก $0.044 $1.32 $3.96
การเพิ่มราคาแตกต่างกันไปตามโมเดล ประเภทโทเคน สถานะแคช และช่วงเวลาที่ใช้งาน โดย Reuters ระบุว่าราคาใหม่สูงกว่าราคาเดิมตั้งแต่ 50% ถึง 1,100%
ผลกระทบชัดเจนที่สุดกับงานที่สร้างเอาต์พุตจำนวนมากในช่วงพีก เช่น เอเจนต์เขียนโค้ด การประเมินโมเดล และงานประมวลผลแบบแบตช์
ราคาเอาต์พุตของ V4-Pro เพิ่มจากเดิม $0.87 ต่อ 1 ล้านโทเคน เป็น $1.98 ในช่วงนอกพีก และ $3.96 ในช่วงพีก หากเอเจนต์เขียนโค้ดสร้างเอาต์พุต 10 ล้านโทเคนต่อเดือน ค่าเอาต์พุตจะเพิ่มจากประมาณ $8.70 หรือราว $9 ตามราคาเดิม เป็นประมาณ $19.80 หากทำงานนอกพีกทั้งหมด หรือราว $39.60 หากงานทั้งหมดเกิดขึ้นในช่วงพีก โดยยังไม่รวมค่าอินพุต
นักพัฒนาต้องบริหาร “เวลา” เช่นเดียวกับโทเคน โครงสร้างราคาใหม่ทำให้การจัดตารางงานกลายเป็นส่วนหนึ่งของการควบคุมต้นทุน API นักพัฒนาที่ทำงานไม่เร่งด่วน เช่น งานแบตช์ เอเจนต์เขียนโค้ด หรือการทดสอบโมเดล อาจเลื่อนการประมวลผลไปยังช่วงนอกพีก 17 ชั่วโมงต่อวันได้
แต่แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบมีความยืดหยุ่นน้อยกว่า เพราะคำขอเกิดขึ้นตามเวลาที่ผู้ใช้ต้องการคำตอบ ไม่ใช่เวลาที่ผู้ให้บริการมีต้นทุนต่ำที่สุด
นอกจากเวลาแล้ว การใช้แคชและการเลือกเส้นทางโมเดลก็สำคัญขึ้นด้วย ระบบที่เพิ่มอัตราแคชตรงกันได้ ส่งงานทั่วไปไปยัง V4-Flash หรือเลือกส่งคำขอบางประเภทไปยังผู้ให้บริการรายอื่น อาจลดผลกระทบจากราคาใหม่ได้
สำหรับองค์กร การเลือกโมเดลจึงไม่ใช่การเปรียบเทียบคะแนนทดสอบเพียงครั้งเดียว แต่เป็นการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและการปฏิบัติการ ซึ่งต้องพิจารณาราคาแคช ความหน่วง การกำหนดเส้นทาง และต้นทุนการย้ายระบบไปพร้อมกัน
การขึ้นราคาครั้งนี้ไม่ได้ทำให้ DeepSeek หมดข้อได้เปรียบด้านต้นทุนทันที ราคายังมีแนวโน้มต่ำกว่าราคาของโมเดลระดับแนวหน้าจาก Anthropic และ OpenAI สำหรับงานที่ใช้โทเคนจำนวนมาก โดยเฉพาะงานเอเจนต์และงานประมวลผลต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ช่องว่างด้านราคาที่เคยกว้างมากได้แคบลง
การใช้ราคาแบบพีกอาจสอดคล้องกับความพยายามบริหารความต้องการและสร้างรายได้จากกำลังประมวลผลที่มีจำกัด แต่ข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่ยืนยันว่า DeepSeek ทำกำไรแล้ว หรือมีเส้นทางสู่ความสามารถในการทำกำไรที่ชัดเจน ดังนั้นข้อสรุปเรื่องการเปลี่ยนจากการเร่งขยายผู้ใช้ด้วยการขาดทุนไปสู่เศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยที่ยั่งยืนจึงควรถือเป็นการตีความอย่างระมัดระวัง
OpenAI แข่งขันด้วยการรักษาฐานผู้ใช้และพฤติกรรมการใช้งาน OpenAI เลือกใช้กลยุทธ์อีกแบบ เมื่อวันที่ 6 สิงหาคม บริษัทประกาศให้ GPT-5.6 Luna เป็นโมเดลหลักสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Free และ Go แทน GPT-5.5 พร้อมเปิดให้ผู้ใช้สองระดับนี้สนทนาด้วยข้อความในชีวิตประจำวันได้ไม่จำกัด และเพิ่มปุ่ม Think สำหรับคำถามที่ซับซ้อนขึ้น ภายใต้ระบบป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด
คำว่า “ไม่จำกัด” มีขอบเขตเฉพาะ ไม่ได้หมายความว่าทุกฟีเจอร์ใน ChatGPT ใช้งานได้ไม่จำกัด OpenAI ระบุว่ายังมีข้อจำกัดแยกต่างหากสำหรับการอัปโหลดไฟล์ การสร้างภาพ เสียง การสร้างภาพ และเครื่องมืออื่น ๆ
ผู้ใช้ Free และ Go ยังไม่ได้รับ GPT-5.6 Sol ซึ่งเป็นรุ่นระดับสูงกว่า โดย Luna เป็นโมเดลหลักของทั้งสองแพ็กเกจ และเป็นโมเดลที่ขับเคลื่อนโหมด Think สำหรับผู้ใช้กลุ่มนี้
Luna ถูกวางตำแหน่งให้เป็นสมาชิกที่ประหยัดกว่าในตระกูล GPT-5.6 ไม่ใช่รุ่นเรือธง Sol รายงานจากแหล่งข้อมูลภายนอกระบุราคา API ของ Luna ไว้ที่ $0.20 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต และ $1.20 ต่อ 1 ล้านโทเคนเอาต์พุต แต่ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้รับการยืนยันจากแหล่งข้อมูลระดับสูงที่สุดในชุดข้อมูลนี้
ประเด็นเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจนกว่าคือ Luna เปิดให้ใช้งานข้อความได้เสมือนฟรีภายใน ChatGPT Free และ Go ขณะที่การเรียกใช้ผ่าน API ยังคงเป็นผลิตภัณฑ์แบบชำระเงินแยกต่างหาก
ทำไมตัวเลข OpenRouter จึงสำคัญ การปรับกลยุทธ์ของทั้งสองบริษัทเกิดขึ้นในช่วงที่โมเดลจากจีนกำลังได้รับการใช้งานจากนักพัฒนาเพิ่มขึ้นอย่างมาก
Bloomberg รายงานว่าโมเดลจากจีนแซงหน้าแพลตฟอร์มจากสหรัฐฯ ในการใช้งานบน OpenRouter ในเดือนมิถุนายน และมีสัดส่วนมากกว่า 60% ของโทเคนในเดือนถัดมา
OpenRouter เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงและเลือกเส้นทางคำขอไปยังโมเดล AI หลายร้อยรุ่น จึงเป็นตัวชี้วัดพฤติกรรมของตลาดนักพัฒนาและการใช้งาน API ที่มีประโยชน์ แต่ไม่ใช่ตัวแทนของการใช้งาน AI ทั่วโลกทั้งหมด
การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดจาก DeepSeek เพียงรายเดียว อันดับ OpenRouter เดือนกรกฎาคมมีโมเดลที่พัฒนาในจีนครองทั้ง 5 อันดับแรกตามปริมาณโทเคน ได้แก่ MiMo-V2.5 ของ Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, ตระกูล Qwen ของ Alibaba และ Kimi ของ Moonshot
การวิเคราะห์อีกชุดหนึ่งระบุว่า DeepSeek เป็นผู้ให้บริการรายใหญ่ที่สุดบนแพลตฟอร์ม โดยมีส่วนแบ่ง 17.6% ในการจัดอันดับเดือนมิถุนายนชุดหนึ่ง
รูปแบบดังกล่าวช่วยอธิบายว่าเหตุใดราคาโทเคนจึงยังเป็นประเด็นสำคัญ งานเขียนโค้ดและงานเอเจนต์ที่ใช้โทเคนจำนวนมากมักได้ประโยชน์จากโมเดลที่มีต้นทุนต่ำพอจะเรียกใช้ซ้ำหลายครั้ง
ในทางกลับกัน การตอบสนองของ OpenAI แสดงให้เห็นว่าการแย่งชิงการใช้งานไม่จำเป็นต้องอาศัยราคา API เพียงอย่างเดียว การนำโมเดลที่มีความสามารถไปอยู่ตรงหน้าผู้ใช้จำนวนมากโดยไม่คิดค่าแชตข้อความ ช่วยสร้างความเคยชิน การใช้งานต่อเนื่อง และโอกาสเปลี่ยนผู้ใช้ไปสู่ผลิตภัณฑ์แบบชำระเงินในอนาคต
แรงกดดันทางธุรกิจคนละด้าน DeepSeek และ OpenAI กำลังรับมือกับแรงกดดันเดียวกันของตลาด แต่เลือกจัดการคนละด้าน
DeepSeek กำลังสร้างรายได้จากความต้องการใช้งาน: ราคาแบบพีกและนอกพีกอาจช่วยเพิ่มรายได้ในช่วงที่กำลังประมวลผลถูกใช้งานหนาแน่น และกระตุ้นให้ลูกค้าเลื่อนงานที่ไม่เร่งด่วนออกจากช่วงดังกล่าวOpenAI กำลังปกป้องการกระจายผลิตภัณฑ์: แชตข้อความไม่จำกัดช่วยให้ผู้ใช้ Free และ Go ยังมีส่วนร่วมกับ ChatGPT ขณะที่ข้อจำกัดของฟีเจอร์ที่มีต้นทุนสูงกว่าและการเข้าถึงโมเดลระดับสูงยังคงเป็นเครื่องมือแบ่งระดับบริการนักพัฒนาต้องเพิ่มความซับซ้อนในการปรับระบบ: นอกจากคุณภาพโมเดลและราคาหน้าเว็บแล้ว ยังต้องดูพฤติกรรมแคช ราคาในแต่ละช่วงเวลา ความหน่วง การกำหนดเส้นทาง และต้นทุนการเปลี่ยนผู้ให้บริการตลาดกำลังกลายเป็นระบบหลายโมเดล: บริษัทหนึ่งอาจใช้โมเดลราคาประหยัดสำหรับการดึงข้อมูล การแปลภาษา งานเขียนโค้ดซ้ำ ๆ หรือวงจรการทำงานของเอเจนต์ และเก็บโมเดลพรีเมียมไว้สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำ การควบคุม หรือการเชื่อมต่อกับระบบนิเวศเฉพาะ ด้วยเหตุนี้ สงครามราคา AI จึงไม่ได้จบลงเพียงเพราะผู้ให้บริการบางรายขึ้นราคา แต่กำลังแยกออกเป็นหลายสนามมากขึ้น ด้านหนึ่งคือการแข่งขันเรื่องการประมวลผลต้นทุนต่ำและโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก อีกด้านคือการเข้าถึงผู้บริโภค การผนวกเข้ากับผลิตภัณฑ์ ความสามารถระดับพรีเมียม และการควบคุมสำหรับองค์กร
บทสรุปสำหรับนักพัฒนาและองค์กร การขึ้นราคาของ DeepSeek เตือนว่าราคา API ที่ต่ำมากอาจดึงดูดการใช้งานจำนวนมหาศาลได้ แต่ไม่ได้รับประกันว่าต้นทุนจะต่ำเช่นนั้นตลอดไป เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ผู้ให้บริการอาจต้องจัดสรรกำลังประมวลผลใหม่และหาวิธีเปลี่ยนการใช้งานให้เป็นรายได้
ส่วนการเปิด Luna ให้ผู้ใช้ ChatGPT Free และ Go เป็นการเดิมพันคนละรูปแบบ นั่นคือการอุดหนุนประสบการณ์ผู้บริโภคในวงกว้าง เพื่อรักษาการกระจายผลิตภัณฑ์และความเคยชินในการใช้งาน ก่อนแยกความแตกต่างผ่านระดับโมเดลและฟีเจอร์ที่ไม่ใช่ข้อความ
สำหรับนักพัฒนาและผู้ซื้อบริการระดับองค์กร บทเรียนสำคัญคืออย่ามองว่าราคาในตารางหรือผลทดสอบใด ๆ จะคงที่ตลอดไป ต้นทุนอาจเปลี่ยนตามความต้องการ ระดับโมเดล สถานะแคช และช่วงเวลาของวัน
สถาปัตยกรรมที่รับมือได้ดีที่สุดน่าจะเป็นระบบที่วัดต้นทุนจากงานจริง เปิดทางเลือกด้านการกำหนดเส้นทางไว้หลายทาง และจับคู่แต่ละงานกับโมเดลและระดับการเข้าถึงที่เหมาะกับความเสี่ยงทางธุรกิจและงบประมาณ
