กับดักด้านต้นทุนที่พบบ่อยที่สุดในการเขียนโค้ดด้วย AI คือดูแค่ราคาต่อการรันหนึ่งครั้ง
ถ้าโมเดลราคาถูกหลงทางห้ารอบ แล้วจบด้วย “permission denied” โมเดลราคาแพงที่เจอสาเหตุจริงตั้งแต่รอบแรกอาจถูกกว่าด้วยซ้ำ
ในเดือนกันยายน 2026 Codex เพิ่ม GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna เข้ามาข้าง GPT-6 Astra คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ “ตัวไหนแรงสุด” แต่คือ:
งานแบบไหนควรส่งให้โมเดลไหนตั้งแต่แรก เพื่อให้ต้นทุนจนงานเสร็จต่ำที่สุด
1. มีอะไรเปิดตัวจริง
OpenAI เปิดตัว GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna ใน API วันที่ 22 กันยายน 2026 และเพิ่มเข้า ChatGPT Work กับ Codex.[1][2]
Sol ถูกออกแบบมาสำหรับ coding ที่ซับซ้อนและ agentic workflow ส่วน Luna เน้นงานที่ชัด เจาะจง และมีปริมาณมาก ทั้งสองมี context window 1.05M และ output สูงสุด 128K token.[3][4][5]
Astra อยู่ชั้นบนสุดสำหรับงาน end-to-end ที่ยากที่สุด เช่น coding, ใช้คอมพิวเตอร์, วิจัย และสร้างเอกสาร.[6]
ถ้าจะเปรียบง่าย ๆ: Luna คือแรงงานราคาถูก, Sol คือหัวหน้าประจำวัน, Astra คือคนที่เดินเข้าห้องเซิร์ฟเวอร์แล้วถามทันทีว่า “สายเส้นนี้เสียบกลับด้านหรือเปล่า”
2. กับดักคำว่า “GPT-6 มา ChatGPT แล้ว”
Release Notes วันที่ 22 กันยายนระบุว่า Sol และ Luna มาใน ChatGPT Work และ Codex และ แยกจากโมเดลที่ใช้ใน Chat ปกติ.[1]
ดังนั้น “อยู่ในผลิตภัณฑ์ ChatGPT” ไม่ได้แปลว่า “เลือกได้ในหน้าสนทนาปกติ”
Astra มีการประกาศ rollout ใน ChatGPT ที่กว้างกว่าเมื่อต้นเดือนกันยายน.[6] ชื่อครอบครัวเดียวกัน ไม่ได้แปลว่าพื้นที่ใช้งานเหมือนกัน
3. ราคาหน้าป้ายต่างกันมาก
ราคา Standard API ต่อ 1 ล้าน token input/output ณ 23 กันยายน 2026:[3][4][6][7][8][9]
| โมเดล | Input | Output |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 |
ถ้าใช้ token เท่ากัน Sol แพงกว่า Luna ราว 20 เท่า และ Astra แพงกว่า Sol 5 เท่า
ดูแค่นี้ “ใช้ Luna ทุกงาน” ดูฉลาดมาก เหมือนประหยัดค่าขนย้ายด้วยการแบกตู้เย็นกลับบ้านเอง
4. จำลองง่าย ๆ: input 100K + output 20K
สมมติงานหนึ่งใช้ input 100,000 token และ output 20,000 token ไม่รวม cache, ค่าเครื่องมือ, long-context surcharge และ retry
| โมเดล | ค่า API โดยประมาณต่อครั้ง |
|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.020 |
| GPT-6 Sol | $0.400 |
| GPT-6 Astra | $2.000 |
| GPT-5.6 Luna | $0.044 |
| GPT-5.6 Terra | $0.440 |
| GPT-5.6 Sol | $0.800 |
ถ้าดูแต่ค่า token Luna ชนะขาด
แต่สูตรที่ควรดูคือ:
ต้นทุนจนงานเสร็จ ≈ ต้นทุนต่อครั้ง × จำนวนครั้ง + เวลาคน + บริบทที่เสียไป
หากใช้ token เท่ากัน Astra 1 ครั้งประมาณ Sol 5 ครั้ง ถ้า Sol ต้องลองห้ารอบ แต่ Astra ปิดงานได้รอบเดียว ค่า API ก็พอ ๆ กันแล้ว
5. Astra ที่แพงกว่าอาจถูกกว่าต่อ “งานเสร็จ”
ใน Terminal-Bench 4.0 OpenAI รายงาน GPT-6 Astra 57.9% เทียบกับ GPT-5.6 Sol 37.3% และในชุดตั้งค่าที่เปรียบเทียบ Astra มี ต้นทุน API ประเมินต่อ task ต่ำกว่าราว 9%.[6]
AutomationBench คือ 41.4% เทียบ 18.1% และงาน migration ฐานข้อมูลภายในคือ 63.9% เทียบ 42.7%.[6]
ราคา per token กับราคาจนงานเสร็จจึงไม่ใช่เรื่องเดียวกัน
Astra ยังเพิ่มกลไกใน Codex สำหรับเก็บและค้นคืน context ระหว่าง session ยาว ๆ.[6] จึงช่วยลดเหตุการณ์คลาสสิก “ลืมว่าทำไม patch เมื่อกี้พัง แล้วลองแบบเดิมอีกครั้งอย่างมั่นใจ”
6. Route ตามรูปงาน ไม่ใช่เรียงจากถูกไปแพง
ไม่ควรให้ทุกงานชน Luna→Sol→Astra ตามลำดับ
ควรจัดประเภทก่อน และอัปเกรดหลังความล้มเหลวที่มีความหมายหนึ่งครั้ง
GPT-6 Luna
- ค้นหา ดึงข้อมูล จัดหมวด เปลี่ยนรูปแบบ
- แก้เล็ก ๆ ที่ specification ชัด
- batch อิสระจำนวนมาก
- รัน test และสรุปผล
- งานที่ตัดสินผ่าน/ไม่ผ่านได้แบบกลไก
GPT-6 Sol
- implementation หลายไฟล์ทั่วไป
- debug ที่พอรู้ขอบเขตปัญหา
- agentic workflow มาตรฐาน
- วิจัย→แก้→ทดสอบ
- ตัวหลักประจำวันของ Codex
GPT-6 Astra
- ไม่รู้ root cause
- ปัญหาข้ามหลาย service, permission หรือ state
- debug ยาว
- migration และ refactor ใหญ่
- งานที่ไปถึง 80% แล้วตายตอนท้ายเสมอ
- งานที่ Sol ตรวจอย่างจริงจังหนึ่งครั้งแล้วยังปิดไม่ได้
7. แล้ว GPT-5.6 Terra อยู่ตรงไหน
ราคา Standard:
- GPT-5.6 Terra: $2 / $12
- GPT-6 Sol: $2 / $10
input เท่ากัน แต่ output ของ Sol ถูกกว่า.[3][8]
สำหรับ workload ใหม่ Terra จึงอยู่ในตำแหน่งที่อึดอัดขึ้น แต่ยังมีเหตุผลเรื่อง compatibility, reproducibility หรือ prompt ที่ผ่านการทดสอบแล้ว
สำหรับงานใหม่ แผนที่ง่ายขึ้นเป็น:
Luna=ปริมาณ, Sol=ค่าเริ่มต้น, Astra=งานยาก
8. คำตอบจริงต้องวัดจากงานของตัวเองประมาณ 20 งาน
Benchmark เป็นแผนที่ ไม่ใช่ repository ของคุณ
แบ่งงานจริงเป็น 3–5 กลุ่ม และบันทึกประมาณ 20 งานต่อกลุ่ม:
- จบได้โดยไม่ต้องมีคำสั่งมนุษย์เพิ่มหรือไม่
- เวลาไปถึง green
- จำนวน retry
- token หรือ credit
- ปริมาณ log ที่คนต้องอ่าน
- regression
- สุดท้ายต้องเปลี่ยนโมเดลบ่อยแค่ไหน
จากนั้น optimize ต้นทุนรวมต่อหนึ่งงานที่เสร็จจริง
สรุป: Sol เป็นค่าเริ่มต้น, Luna สำหรับงานกลไกจำนวนมาก, Astra สำหรับเขาวงกต
GPT-6 Luna: งานชัด ปริมาณมาก อิสระ
GPT-6 Sol: งาน Codex ทั่วไป
GPT-6 Astra: งานคลุมเครือ ยาว และข้ามระบบ
สิ่งที่แพงมักไม่ใช่การใช้ Astra แต่คือพยายามประหยัด Astra ผ่านความล้มเหลวหลายรอบ แล้วสุดท้ายก็ใช้ Astra อยู่ดี
เวลาที่มนุษย์เปิด log เดิมเป็นครั้งที่สี่ก็คือต้นทุนเช่นกัน
เอกสารอ้างอิง (9 รายการ)
- OpenAI ChatGPT Release Notes help.openai.com
- OpenAI API Changelog developers.openai.com
- GPT-6 Sol developers.openai.com
- GPT-6 Luna developers.openai.com
- Models catalog developers.openai.com
- GPT-6 Astra openai.com
- GPT-5.6 Sol developers.openai.com
- GPT-5.6 Terra developers.openai.com
- GPT-5.6 Luna developers.openai.com
