ผู้เขียน: @0xSero และ Zhenwei Gao (@zhennydez
การสมัครใช้ Codex ของคุณตอนนี้มาพร้อมกับ 3 โมเดลหลัก คือ Sol, Terra และ Luna ซึ่งแต่ละโมเดล ถูกเทรนและให้บริการอย่างอิสระ พร้อมด้วยตัวปรับระดับการใช้เหตุผล (reasoning dials) ซึ่งช่วยให้คุณเลือกสมดุลระหว่างความเร็ว ต้นทุน และความฉลาดของแต่ละงานได้
เปรียบเทียบราคาแบบคร่าวๆ (ราคาสำหรับนักพัฒนาของ OpenAI 21 กรกฎาคม 2026
ในด้านราคา Terra มีต้นทุนครึ่งหนึ่งของ Sol ในขณะที่ Luna มีต้นทุนเพียงหนึ่งในห้าของ Sol ทั้งในการใช้งานแบบบริบทสั้นและบริบทยาว
ราคานี้สอดคล้องกับความฉลาดและความเร็วค่อนข้างมาก ในทางปฏิบัติ แต่ละโมเดลเหมาะกับงานที่แตกต่างกัน:
- Sol คือโมเดลที่ฉลาดที่สุดในกลุ่ม เหมาะที่สุดสำหรับ งานที่ใช้เวลานาน ความท้าทายทางเทคนิคที่ซับซ้อน และการช่วยเหลือส่วนตัว ความสามารถพิเศษนี้มาพร้อมกับความหน่วง (latency) และต้นทุนที่สูงขึ้น แต่ Sol นั้นโดดเด่นในการประสานงานตัวแทนย่อย (subagents) และจัดการกับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ในเวิร์กโฟลว์ที่ยาวนาน
- Terra อยู่ในระดับกลางได้อย่างลงตัว โดยให้ความฉลาดส่วนใหญ่ในราคาครึ่งหนึ่งของ Sol และยังเร็วปานกลางอีกด้วย เมื่อจับคู่กับ Sol แล้ว Terra สามารถเป็นตัวแทนย่อยที่แข็งแกร่งได้: Sol สามารถชั่งน้ำหนักตัวเลือกและกำหนดทิศทาง จากนั้นส่งต่อการดำเนินการให้กับ Terra ที่เร็วกว่าและถูกกว่า
- Luna นั้นเร็วและประหยัดที่สุดในสามโมเดล ในขณะที่ยังคงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลส่วนใหญ่ในตลาด ด้วยราคาเพียงหนึ่งในห้าของ Sol สำหรับงาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่ Luna ก็มีความสามารถมากเกินพอ โดยให้ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ในต้นทุนที่ต่ำอย่างเหลือเชื่อ ณ วันที่ 17 กรกฎาคม 2026 มันอยู่ในอันดับที่ 16/576 ของโมเดลทั้งหมดในดัชนีความฉลาดของโมเดลของ Artificial Intelligence
การเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานแต่ละประเภท
คุณจะตัดสินใจได้อย่างไรว่าโมเดลใดควรจัดการกับคำขอ และควรใช้การให้เหตุผลมากน้อยแค่ไหน? การเลือกนั้นต้องทำก่อนที่จะสร้างโทเค็นใดๆ
เริ่มต้นด้วย Luna แล้วค่อยขยับขึ้น
วิธีง่ายๆ ในการทำงานใดๆ คือการเลือกโมเดลที่ให้สมดุลที่ดีที่สุดระหว่างความเร็วและความฉลาดในราคาที่คุณยินดีจ่าย ภายในตระกูล GPT-5.6:
1. GPT-5.6-Sol: ระดับความฉลาดพื้นฐานและขีดจำกัดสูงสุด
2. GPT-5.6-Luna: ระดับความเร็วพื้นฐานและขีดจำกัดสูงสุด
ค่าเริ่มต้นที่ดีคือเริ่มงานส่วนใหญ่ด้วย Luna แล้วค่อยขยับขึ้นไปใช้ Terra หรือ Sol เมื่อความคืบหน้าติดขัด เช่น เมื่อเอเจนต์ทำงานติดขัด, การแก้ไขไม่สำเร็จ หรือโมเดลเริ่มเสียประเด็น หากคุณยินดีจ่ายเงินมากขึ้นเพื่อทั้งความเร็วและความฉลาด คุณสามารถรัน Sol บน Cerebras ด้วยความเร็ว 750 โทเค็นต่อวินาที ซึ่ง เร็วกว่าโหมดปกติของ Sol ถึง 10 เท่า
การใช้เหตุผล (Test-time Compute / Reasoning)
อีกวิธีในการปรับแต่งวิธีที่โมเดลจัดการกับงานคือการปรับ ระดับการใช้เหตุผล ใน Codex คุณสามารถเลือกได้จากห้าตัวเลือก: "น้อย" (Light), "ปานกลาง" (Medium), "สูง" (High), "สูงมาก" (Extra High) และ "สูงสุด" (Ultra)
การใช้เวลาประมวลผลของคอมพิวเตอร์มากขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์ โมเดลจะสร้างโทเค็นที่โต้แย้งและตั้งคำถามกับตัวเองก่อนที่จะให้คำตอบกับผู้ใช้
- น้อย (Light): เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานพื้นฐานให้เสร็จอย่างรวดเร็ว เช่น การหาไฟล์, การโคลนและตั้งค่า repo, การจัดระเบียบไฟล์ดาวน์โหลด และอื่นๆ นี่คือระดับการใช้เหตุผลที่คุณควรเลือกสำหรับสิ่งต่างๆ ที่โมเดลรู้ว่าต้องทำอะไรและมีโอกาสล้มเหลวต่ำ
- ปานกลาง (Medium): ค่าเริ่มต้นที่ดีสำหรับงานประจำวันที่ต้องมีการตีความ วางแผน หรือแก้ไขข้อบกพร่องบ้าง แต่ไม่จำเป็นต้องสำรวจเชิงลึก ซึ่งรวมถึงการสรุปข้อมูลข้ามไฟล์ การใช้ฟีเจอร์เล็กๆ หรือการแก้ไขปัญหาที่คุ้นเคย
- สูง (High) และสูงมาก (Extra-High): เหมาะที่สุดสำหรับงานด้าน STEM และการเขียนโค้ดที่ยาก เช่น การดีบักที่ซับซ้อน การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม การรีแฟกเตอร์ครั้งใหญ่ หรือปัญหาที่มีหลายแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้ งานผู้ช่วยประจำวันส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องใช้การให้เหตุผลมากขนาดนี้
- สูงสุด (Ultra): ใช้โหมดการใช้เหตุผลสูงสุดหากคุณรู้แน่ชัดว่าต้องการอะไรและมีข้อจำกัดที่ละเอียด โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับงานที่ครอบคลุมหลายระบบอิสระ ตัวอย่างเช่น การสร้างอินเทอร์เฟสและ API เพื่อเชื่อมต่อ API สองตัวในลักษณะที่เฉพาะเจาะจงมาก
โดยปกติแล้วเราใช้โหมด Ultra สำหรับคำถามวิจัยที่ใหญ่ที่สุดและความท้าทายใหม่ๆ โหมด Ultra มีแนวโน้มที่จะใช้ขีดจำกัดการใช้งานของคุณหมดอย่างรวดเร็ว แต่คุณสามารถมั่นใจได้ว่าโมเดลได้ใช้งบประมาณการให้เหตุผลที่มีอยู่อย่างเต็มที่เพื่อสำรวจ ตรวจสอบ และปรับแต่งคำตอบของมัน
ในการ ทดสอบของ Artificial Analysis ตั้งแต่วันที่ 17 กรกฎาคม การเพิ่มระดับการใช้เหตุผลของ GPT-5.6 Sol แต่ละขั้นจะเพิ่มต้นทุนเฉลี่ยต่องานประมาณ 50% แผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นว่าการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้นส่งผลต่อทั้งความฉลาดและต้นทุนอย่างไร
ใช้ประโยชน์จากการอ่านแคช (Cache Reads)
อินพุตที่แคชไว้มี ราคาถูกกว่า 90% เมื่อเทียบกับอินพุตใหม่ งาน Codex ที่ต้องประมวลผลโค้ดเบสหรือบริบทเดียวกันซ้ำๆ จะได้รัประยชน์อย่างมาก
โมเดล GPT-5.6 แต่ละตัว มีอายุแคช์ TTL ประมาน 30 นาที ซึงหมายความว่าการรักษาเซสชั่นเดี่ยวที่คุณทำงานอยู่จะดีกว่าการเริ่มเซสชั่นใหม่สำหรับแต่ละงาน
การบีบอัด (compaction) ของ Codex ก็ดีพอที่คุณสามารถรันเซสชั่นเดี่ยวไปจนถึงโทเค็นหลายร้อยล้านตัวได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ
หากคุณทำให้เซสชั่นยังคงทำงานอยู่ (hot) คุณจะมีการประมวลผลพรอมต์ที่ถูกกว่ามาก คุณสามารถตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติของ Codex ทุกๆ 20 นาทีเพื่อให้แคชของคุณยังคงทำงานอยู่ และใช้ระบบอัตโนมัติเหล่านั้นเพื่อขับเคลื่อนกระบวนการที่ทำงานเป็นเวลานาน
การใช้เวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์อย่างมีประสิทธิภาพ
โมเดลที่แตกต่างกันถูกเทรนบนข้อมูลที่แตกต่างกันและถูกปรับให้เหมาะสมกับเป้าหมายที่แตกต่างกัน ซึงหมายความว่า แตละโมเดลจะเก่งหรอแย่กวาในบงสิ่ใดขางหน่ง
เวิร์กโฟลว์แบบที่ปรึกษา (The Advisor workflow) มอบหมายงานที่แคบให้เอเจนต์ตัวหนึ่ง: อ่านเซสชั่นทั้งหมด ติดตามเป้าหมายและข้อจำกัด และเข้ามาแทรกแซงเมื่อผู้ปฏิบัติงานเริ่มออกนอกลู่นอกทาง วิธีนี้ช่วยนำทางผู้ปฏิบัติงานโดยอัตโนมัติและปรับปรุงความน่าเชื่อถือในงานที่ยาวนานขึ้น
Local Codex ยังช่วยให้คุณนำผู้ให้บริการรายอื่นมาไว้ในแอปได้อีกด้วย ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทดลองกับโมเดลน้ำหนักเปิดที่ต้นทุนต่ำกว่า เช่น Kimi K2.7 Code หรือโมเดลที่มีจุดแข็งต่างกัน เช่น GLM-5.2 สำหรับการให้เหตุผลและการเขยีนโค้ดในระยะยว ในขณะที่ยังคงอยู่ภายใภายในประสบการณ์ Codex ที่คุ้นเคย
จากนั้นคุณสามารใช้โมเดลภายนอกเหล่านี้สำหรับงานตัวแทนย่อยที่มีขอบเขตจำกัด เพื่อช่วยลดต้นทุนหรือใช้ประโยชน์จากจุดแข็งที่แตกต่างกันของแต่ละโมเดล
รายละเอียดปลีกย่อยที่สำคัญประการหนึ่งคือ สิ่งนี้ทำผ่าน การกำหนดค่า Codex และไฟล์เอเจนต์ที่กำหนดเอง ไม่ใช่ผ่านตัวเลือกเลือกโมเดลในแอปแบบง่ายๆ Codex รองรับผู้ให้บริการในเครื่องเช่น Ollama และ LM Studio รวมถึงผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ Responses แบบกำหนดเอง
บทสรุป
ขีดจำกัดการใช้งานของการสมัครสมาชิกนั้นค่อนข้าง generous แต่เมื่อเอเจนต์ AI มีประโยชน์ต่อผู้คนมากขึ้น หลายคนก็กำลังผลักดันขีดจำกัดให้ไกลเกินกว่าที่การสมัครสมาชิกเพียงครั้งเดียวจะเสนอได้
และถึงแม้คุณจะมีเงินมากพอที่จะใช้จ่าย ก็ไม่ใช่ทุกโมเดล " frontier " ที่จะอยู่ในแนวหน้าของทุกกรณีการใช้งาน บ่อยครั้งที่โมเดลขนาดเล็กสามารถเอาชนะกลุ่มโมเดลที่ดีที่สุดในโลกในบางเกณฑ์มาตรฐานได้อย่างราบคาบ
ความเร็วเป็นปัจจัยสำคัญที่สามารถปรับได้ ในระหว่างวันที่คุณกำลังโต้ตอบกับเอเจนต์ของคุณ โทเค็นต่อวินาทีที่สูงสามารภปรับปรุบประสบการณ์ของคุณได้อย่างมาก ในช่วงนอกเวลาทำงน /goal ที่มีโมเดลการให้เหตุผลที่ช้าและพิเศษ สามารถสร้าความแตกต่างอย่งมาก
และสุดท้ายนี้ จับตาดู Artificial Analysis เพราะมันเต็มไปด้วยเกณฑ์มาตรฐานความเร็วของโมเดลและดัชนีความฉลาดคุณภาพสูง
ขอขอบคุณ Sarah Chieng (@MilksandMatcha), Joyce Er, และ Hai-Ching สำหรับการตรวจสอบและข้อเสนอแนะของคุณ และ Halley Change (@halleychangg) สำหรับการออกแบบกราฟิกที่นำเสนอในบล็อกนี้
