เข้าใจวิธีคิดราคา Token ของผู้ให้บริการ AI สำหรับผู้ประกอบการ

Token คืออะไร

Token คือการแบ่งข้อความที่ AI จะประมวลผล อาจเป็นคำเดียว ส่วนหนึ่งของประโยค หรือแม้แต่ตัวอักษรเดี่ยว ๆ เช่น "สวัสดีครับ" อาจแบ่งเป็น 2 Token คือ "สวัสดี" และ "ครับ"

สิ่งที่ผู้ประกอบการไทยควรรู้คือ ภาษาไทยมักใช้ Token มากกว่าภาษาอังกฤษสำหรับข้อความที่มีความหมายเท่ากัน เนื่องจากโมเดล AI ส่วนใหญ่ถูก Train มากับ English corpus เป็นหลัก ทำให้ Token สำหรับภาษาอังกฤษมีประสิทธิภาพมากกว่า การประเมินต้นทุนจึงควรทดสอบด้วยข้อความภาษาไทยจริงก่อนเสมอ ไม่ควรอ้างอิงจากตัวอย่างภาษาอังกฤษเพียงอย่างเดียว

วิธีคิดราคา Token

ผู้ให้บริการ AI คิดราคาแยกสองทิศทาง ได้แก่

Token ขาเข้า คิดจากจำนวน Token ที่ส่งเข้าไปให้ AI ทำงาน เช่น คำถามหรือข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์

Token ขาออก คิดจากจำนวน Token ที่ AI ใช้ในการตอบกลับหรือให้ผลลัพธ์ โดยทั่วไปราคา Token ขาออกจะแพงกว่าขาเข้า เพราะ AI ต้องใช้ทรัพยากรในการสร้างคำตอบมากกว่าการรับข้อมูล

ตัวอย่างการคิดราคาของผู้ให้บริการหลัก

OpenAI (GPT-4)

ราคา: $0.03 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาเข้า, $0.06 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาออก

ตัวอย่าง: ส่งคำถาม 100 Token และได้รับคำตอบ 200 Token

คำนวณ: (100 × $0.03/1,000) + (200 × $0.06/1,000) = $0.015

รวมค่าใช้จ่าย: ประมาณ $0.015 หรือ 0.525 บาท (ที่อัตราแลกเปลี่ยน 35 บาทต่อดอลลาร์)

Google Cloud AI (Gemini Pro)

ราคา: $0.00025 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาเข้า, $0.0005 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาออก

ตัวอย่างเดียวกัน: 100 Token เข้า, 200 Token ออก

คำนวณ: (100 × $0.00025/1,000) + (200 × $0.0005/1,000) = $0.000125

รวมค่าใช้จ่าย: ประมาณ $0.000125 หรือ 0.004375 บาท

Amazon Bedrock (Claude)

ราคา: $0.01102 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาเข้า, $0.03268 ต่อ 1,000 Token สำหรับขาออก

ตัวอย่างเดียวกัน: คำนวณ: (100 × $0.01102/1,000) + (200 × $0.03268/1,000) = $0.007636

รวมค่าใช้จ่าย: ประมาณ $0.007636 หรือ 0.267 บาท

หมายเหตุ: ราคาที่แสดงเป็นราคา ณ เดือนตุลาคม 2024 และอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ ควรตรวจสอบราคาล่าสุดจากเว็บไซต์ของผู้ให้บริการโดยตรง

เคล็ดลับสำหรับผู้ประกอบการ

ประเมินการใช้งานจริง: ดูว่าธุรกิจต้องส่งและรับข้อมูลมากแค่ไหน ทดสอบด้วย Use Case จริงก่อนตัดสินใจเลือกผู้ให้บริการ

เปรียบเทียบราคาและความสามารถ: ราคาต่อ Token ที่ถูกกว่าไม่ได้หมายความว่าคุ้มค่ากว่าเสมอ ควรดูทั้งคุณภาพของผลลัพธ์และความเหมาะสมกับงานที่ต้องการ

บริหาร Context Window: โมเดลที่มี Context Window ใหญ่ช่วยให้ใส่ข้อมูลได้มากขึ้นในครั้งเดียว แต่ยิ่งใส่ข้อมูลมากยิ่งเสีย Token มากตามไปด้วย ควรส่งเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับงานนั้น ๆ ไม่ใส่ข้อมูลพื้นหลังที่ไม่เกี่ยวข้อง

ปรับแต่งการใช้งาน: ลองปรับลดขนาดข้อความหรือกำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการให้ชัดเจนเพื่อประหยัด Token

วิธีใช้บริการ AI อย่างคุ้มค่า

เลือกโมเดล AI ให้เหมาะกับงาน ใช้คำถามหรือคำสั่งที่กระชับและตรงประเด็น ใช้เครื่องมือคำนวณ Token เพื่อประเมินราคาก่อน และเปรียบเทียบราคาและโปรโมชั่นจากหลาย ๆ ผู้ให้บริการ

การคิดราคาแบบ Token ทำให้จ่ายตามที่ใช้จริง จากตัวอย่างจะเห็นว่าราคาต่อครั้งอาจดูน้อย แต่เมื่อใช้งานบ่อย ๆ ค่าใช้จ่ายอาจสูงขึ้นได้ ดังนั้นควรเข้าใจวิธีคิดและเปรียบเทียบให้ดีเพื่อควบคุมต้นทุนและใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ