ทั้ง OpenAI’s GPT-5.1 และ Google’s Gemini 3 Pro เป็นการอัปเกรดแบบก้าวเล็กแต่มีนัยสำคัญในสงครามแข่งอาวุธของ AI แบบใช้งานทั่วไปและหลายโมดัล (multimodal) อย่างต่อเนื่อง GPT-5.1 คือการขัดเกลาสายผลิตภัณฑ์ GPT-5 — โฟกัสที่ การให้เหตุผลแบบปรับตัว ความหน่วงที่ต่ำลงสำหรับงานง่าย และการควบคุมสไตล์/บุคลิก เพื่อโทนบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติขึ้น ขณะที่ Google’s Gemini 3 Pro ผลักดันแนวหน้าด้านมัลติโมดัล โหมดให้เหตุผลเชิงลึก และเครื่องมือที่แน่นหนาสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
GPT-5.1 (OpenAI) และ Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) มุ่งเป้าไปที่ชุดการแลกเปลี่ยนที่ทับซ้อนกันแต่แตกต่างกัน: GPT-5.1 เน้นการให้เหตุผลแบบปรับได้ที่รวดเร็ว เวิร์กโฟลว์สำหรับนักพัฒนา และความเชื่อถือได้ด้านโค้ดด้วยเครื่องมือเอเจนต์/เขียนโค้ดใหม่และการปรับโทเคน/ต้นทุน; Gemini 3 Pro ลงทุนหนักกับสเกลมัลติโมดัลระดับสุดขีด (วิดีโอ/ออดิโอ/ภาพ + หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก) และการผสานลึกกับผลิตภัณฑ์และสแต็กนักพัฒนาของ Google
อะไร “ดีกว่า” ขึ้นอยู่กับเคสการใช้งานของคุณ: งานเอเจนต์ที่เกี่ยวข้องกับเอกสารยาว/มัลติโมดัล → Gemini 3 Pro; เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่เน้นโค้ดและเครื่องมือ พร้อมตัวเลือกควบคุมนักพัฒนาอย่างละเอียด → GPT-5.1 ด้านล่างนี้คือเหตุผลพร้อมตัวเลข เบนช์มาร์ก ต้นทุน และตัวอย่างที่รันได้
GPT-5.1 คืออะไร และคุณสมบัติเด่นมีอะไรบ้าง?
ภาพรวมและการวางตำแหน่ง
GPT-5.1 เป็นการอัปเกรดเชิงเพิ่มพูนของตระกูล GPT-5 โดย OpenAI เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2025 นำเสนอว่าเป็นพัฒนาการ “เร็วขึ้น คุยเก่งขึ้น” ของ GPT-5 พร้อมรุ่นย่อยเด่นสองแบบ (Instant และ Thinking) และส่วนเสริมที่มุ่งนักพัฒนา เช่น prompt caching ที่ยืดหยุ่น เครื่องมือเขียนโค้ดใหม่ (apply_patch, shell) และการให้เหตุผลแบบปรับตัวที่ปรับระดับ “การคิด” ตามความซับซ้อนของงาน คุณสมบัติเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการเขียนโค้ดมีประสิทธิภาพและคาดการณ์ได้มากขึ้น
คุณสมบัติเด่น (ตามที่ผู้ให้บริการระบุ)
- สองรุ่นย่อย: GPT-5.1 Instant (สนทนามากขึ้น เร็วขึ้นสำหรับพรอมป์ต์ทั่วไป) และ GPT-5.1 Thinking (จัดสรรเวลาภายในเพื่อ “คิด” มากขึ้นสำหรับงานหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน)
- การให้เหตุผลแบบปรับตัว: โมเดลตัดสินใจแบบไดนามิกว่าจะ “คิด” มากน้อยแค่ไหนต่อคำถาม; API เปิดเผยพารามิเตอร์
reasoning_effort(เช่น'none','low','medium','high') เพื่อให้นักพัฒนาชั่งน้ำหนักระหว่างความหน่วงกับความเชื่อถือได้ GPT-5.1 ค่าเริ่มต้นคือ'none'(เร็ว) แต่สามารถขอเพิ่มระดับความพยายามสำหรับงานยาก ตัวอย่าง: คำตอบคำสั่ง npm list ง่ายๆ ลดเวลาจาก ~10 วินาที (GPT-5) เหลือ ~2 วินาที (GPT-5.1) ในตัวอย่างของ OpenAI - มัลติโมดัล: GPT-5.1 สานต่อความสามารถมัลติโมดัลกว้างของ GPT-5 (ข้อความ + ภาพ + เสียง + วิดีโอในเวิร์กโฟลว์ ChatGPT) พร้อมการผสานแน่นกับเอเจนต์ที่มีเครื่องมือ (เช่น การท่องเว็บ การเรียกฟังก์ชัน)
- การปรับปรุงด้านโค้ด — OpenAI รายงาน SWE-bench Verified: 76.3% (GPT-5.1 high) เทียบกับ 72.8% (GPT-5 high) และผลชนะอื่นๆ บนเบนช์มาร์กแก้ไขโค้ด
- เครื่องมือใหม่สำหรับงานเอเจนต์อย่างปลอดภัย —
apply_patch(diff เชิงโครงสร้างสำหรับแก้ไขโค้ด) และเครื่องมือshell(เสนอคำสั่ง; การผสานรันและส่งผลลัพธ์กลับ) ทำให้เกิดการแก้โค้ดแบบวนซ้ำเชิงโปรแกรมและการสำรวจระบบอย่างมีการควบคุมโดยโมเดล
Gemini 3 Pro Preview คืออะไร และคุณสมบัติเด่นมีอะไรบ้าง?
Gemini 3 Pro Preview คือโมเดลแนวหน้าล่าสุดของ Google/DeepMind (พรีวิวเปิดตัวพฤศจิกายน 2025) Google วางตำแหน่งว่าเป็นโมเดลให้เหตุผลมัลติโมดัลความสามารถสูงมากพร้อมความจุบริบทมหาศาล การผสานลึกกับผลิตภัณฑ์ (Search, แอป Gemini, Google Workspace) และโฟกัสที่เวิร์กโฟลว์แบบ “เอเจนต์” (Antigravity IDE, agent artifacts ฯลฯ) โมเดลนี้สร้างมาเพื่อรองรับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และทั้งรีโพสิทอรีโค้ดในสเกลใหญ่
ความสามารถหลัก
- หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก: Gemini 3 Pro รองรับบริบทสูงสุด 1,000,000 โทเคน (อินพุต) และเอาต์พุตข้อความสูงสุด 64K โทเคนตามเอกสารที่เผยแพร่ — เป็นการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพสำหรับงานอย่างการย่อยทรานสคริปต์วิดีโอหลายชั่วโมง โค้ดเบส หรือเอกสารกฎหมายยาวๆ
- ความลึกของมัลติโมดัล: ประสิทธิภาพระดับแนวหน้าบนเบนช์มาร์กมัลติโมดัล (การเข้าใจภาพ/วิดีโอ, MMMU-Pro เช่น 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, คะแนน GPQA และเหตุผลทางวิทยาศาสตร์สูง) พร้อมการจัดการเฉพาะทางสำหรับการโทเคไนซ์ภาพ/วิดีโอและงบประมาณเฟรมวิดีโอในเอกสาร API; อินพุตชั้นหนึ่ง: ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ ในพรอมป์ต์เดียว
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา & เอเจนต์: Google เปิดตัว Antigravity (IDE ที่เน้นเอเจนต์), อัปเดต Gemini CLI และการผสานทั่ว Vertex AI, GitHub Copilot preview และ AI Studio — แสดงให้เห็นการสนับสนุนอย่างแข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์นักพัฒนาแบบเอเจนต์ ฟีเจอร์ artifacts, ตัวกลางจัดการหลายเอเจนต์ และ agent logging เป็นส่วนเสริมที่โดดเด่น
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — ตารางเปรียบเทียบแบบรวดเร็ว
| คุณลักษณะ | GPT-5.1 (OpenAI) | Gemini 3 Pro Preview (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| Model family / variants | ตระกูล Gemini 3 — gemini-3-pro-preview พร้อมโหมด “Deep Think” (โหมดให้เหตุผลขั้นสูง) | ตระกูล GPT-5: GPT-5.1 Instant (สนทนา), GPT-5.1 Thinking (ให้เหตุผลขั้นสูง); ชื่อ API: gpt-5.1-chat-latest และ gpt-5.1 |
| Context window (input) | 128,000 โทเคน (เอกสารโมเดล API สำหรับ gpt-5.1-chat-latest); (มีรายงานถึง ~196k สำหรับบางรุ่น ChatGPT Thinking) | 1,048,576 โทเคน (≈1,048,576 / “1M”) อินพุต |
| Output / max response tokens | สูงสุด 16834 โทเคนเอาต์พุต | สูงสุด 65,536 โทเคนเอาต์พุต |
| Multimodality (inputs supported) | รองรับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอใน ChatGPT และ API; การผสานแน่นกับระบบเครื่องมือของ OpenAI สำหรับงานเอเจนต์เชิงโปรแกรม (เน้น: tools + การให้เหตุผลแบบปรับตัว) | มัลติโมดัลโดยกำเนิด: ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ PDF / การรับไฟล์ขนาดใหญ่เป็นโมดัลชั้นหนึ่ง; ออกแบบมาเพื่อให้เหตุผลมัลติโมดัลพร้อมกันในบริบทยาว |
| API tooling / agent features | Responses API พร้อมการรองรับเอเจนต์/เครื่องมือ (เช่น apply_patch, shell), พารามิเตอร์ reasoning_effort, ตัวเลือก prompt caching แบบขยาย เหมาะกับเอเจนต์แก้โค้ดเชิงนักพัฒนา | Gemini ผ่าน Gemini API / Vertex AI: function calling, file search, caching, code execution, grounding integrations (Maps/Search) และเครื่องมือ Vertex สำหรับเวิร์กโฟลว์บริบทยาว มี Batch API & caching |
| Pricing — prompt/input (per 1M tokens) | $1.25 / 1M โทเคนอินพุต (gpt-5.1) อินพุตที่แคชมีส่วนลด (ดูชั้น caching) | ตารางพรีวิว/ราคาที่เผยแพร่บางแห่งระบุ ~$2.00 / 1M (≤200k บริบท) และ $4.00 / 1M (>200k บริบท) สำหรับอินพุตในบางตารางที่เผยแพร่ |
| Pricing — output (per 1M tokens) | $10.00 / 1M โทเคนเอาต์พุต (ตารางราคา frontier ของ OpenAI) | ตัวอย่างชั้นราคา: $12.00 / 1M (≤200k) และ $18.00 / 1M (>200k) ในบางการอ้างอิงราคาพรีวิว |
พวกเขาเปรียบเทียบกันอย่างไร — สถาปัตยกรรมและความสามารถ?
สถาปัตยกรรม: การให้เหตุผลแบบหนาแน่น vs MoE แบบเบาบาง
OpenAI (GPT-5.1): OpenAI เน้นการฝึกที่ทำให้เกิด การให้เหตุผลแบบปรับตัว (ใช้คอมพิวต์ต่อโทเคนมากหรือน้อยตามความยาก) มากกว่าการเปิดเผยจำนวนพารามิเตอร์ดิบ OpenAI มุ่งที่ นโยบายการให้เหตุผล และเครื่องมือที่ทำให้โมเดลทำงานแบบเอเจนต์ได้อย่างเชื่อถือได้
Gemini 3 Pro: ใช้เทคนิค sparse MoE และวิศวกรรมโมเดลที่ให้ความจุสูงมากพร้อมการกระตุ้นแบบเบาบางในช่วง inference — เป็นคำอธิบายหนึ่งว่าทำไม Gemini 3 Pro จึงสเกลไปถึงบริบท 1M โทเคนได้โดยยังคงใช้งานจริงได้ MoE แบบเบาบางโดดเด่นเมื่อคุณต้องการความจุสูงมากสำหรับงานที่หลากหลายแต่ต้องการลดต้นทุน inference โดยเฉลี่ย
ปรัชญาโมเดลและ “การคิด”
OpenAI (GPT-5.1): เน้น การให้เหตุผลแบบปรับตัว ที่โมเดลตัดสินใจเองว่าเมื่อใดควรใช้รอบคอมพิวต์มากขึ้นเพื่อคิดให้ถี่ถ้วนก่อนตอบ อีกทั้งแบ่งรุ่นเป็นแบบสนทนา vs คิดลึกเพื่อให้ระบบแมตช์ความต้องการผู้ใช้อัตโนมัติ เป็นแนวทาง “สองทาง” ที่ทำให้งานทั่วไปตอบสนองไว ขณะเดียวกันก็จัดสรรความพยายามเพิ่มสำหรับงานยาก
Google (Gemini 3 Pro): เน้น การให้เหตุผลเชิงลึก + การยึดโยงมัลติโมดัล พร้อมการรองรับ “กระบวนการคิด” ภายในโมเดลและระบบเครื่องมือที่รวมเอาท์พุตเชิงโครงสร้าง การยึดโยงกับการค้นหา และการรันโค้ด ข้อความของ Google คือโมเดลบวกเครื่องมือถูกจูนมาเพื่อคำตอบทีละขั้นที่เชื่อถือได้ในสเกลใหญ่
ข้อสรุปสำคัญ: ทั้งสองมีแนวคิดใกล้เคียงกัน — ต่างก็มีพฤติกรรม “คิด” — แต่ OpenAI เน้น UX ผ่านรุ่นย่อย + caching สำหรับเวิร์กโฟลว์หลายเทิร์น ขณะที่ Google เน้นสแต็กมัลติโมดัล + เอเจนต์ที่ผสานแน่นและแสดงตัวเลขเบนช์มาร์กสนับสนุน
หน้าต่างบริบทและขีดจำกัด I/O (ผลกระทบเชิงปฏิบัติ)
- Gemini 3 Pro: อินพุต 1,048,576 โทเคน, เอาต์พุต 65,536 โทเคน (การ์ดโมเดล Vertex AI) นี่คือข้อได้เปรียบชัดเจนเมื่อทำงานกับเอกสารใหญ่มาก
- GPT-5.1: GPT-5.1 Thinking ใน ChatGPT มีขีดจำกัดบริบท 196k โทเคน (บันทึกประกาศ) สำหรับรุ่นนั้น; รุ่น GPT-5 อื่นอาจมีขีดจำกัดต่างกัน — OpenAI เน้น caching และ “reasoning_effort” มากกว่าการผลักไปถึง 1M โทเคนในตอนนี้
ข้อสรุปสำคัญ: หากคุณต้องการโหลดทั้งรีโพซิทอรีใหญ่หรือหนังสือเล่มยาวลงในพรอมป์ต์เดียว หน้าต่าง 1M ของ Gemini 3 Pro ในพรีวิวคือข้อได้เปรียบชัดเจน ขณะที่ prompt caching แบบขยายของ OpenAI ตอบโจทย์ความต่อเนื่องข้ามเซสชันมากกว่าบริบทมหึมาในพรอมป์ต์เดียว
เครื่องมือ, เฟรมเวิร์กเอเจนต์ และระบบนิเวศ
- OpenAI:
apply_patch+shell+ เครื่องมืออื่นๆ ที่โฟกัสการแก้โค้ดและการวนซ้ำอย่างปลอดภัย; การผสานกับระบบนิเวศแข็งแรง (ผู้ช่วยเขียนโค้ดภายนอก ส่วนขยาย VS Code ฯลฯ) - Google: SDK ของ Gemini, เอาต์พุตเชิงโครงสร้าง, grounding กับ Google Search, การรันโค้ด และ Antigravity (IDE และตัวจัดการหลายเอเจนต์) ให้เรื่องราวการจัดการเอเจนต์หลายตัวที่ชัดเจน Google ยังเปิดตัว grounding search และ artifacts แบบตรวจยืนยันในตัวเพื่อความโปร่งใสของเอเจนต์
ข้อสรุปสำคัญ: ทั้งคู่รองรับเอเจนต์ระดับหนึ่ง Google จัดแพ็กความสามารถจัดการเอเจนต์ไว้ในตัวผลิตภัณฑ์ (Antigravity, Search grounding) อย่างชัด ขณะที่ OpenAI เน้นพรีมิทีฟเครื่องมือนักพัฒนาและ caching เพื่อให้ไหลงานใกล้เคียงกัน
เบนช์มาร์กว่าอย่างไร — ใครเร็วกว่า แม่นยำกว่า?
เบนช์มาร์ก & ประสิทธิภาพ
Gemini 3 Pro นำในงาน มัลติโมดัล การมองเห็น และการให้เหตุผลบริบทยาว ขณะที่ GPT-5.1 ยังคงแข่งแกร่งมากใน งานโค้ด (SWE-bench) และเน้นความเร็ว/การให้เหตุผลแบบปรับได้สำหรับงานข้อความง่าย
| เบนช์มาร์ก (การทดสอบ) | Gemini 3 Pro (รายงาน) | GPT-5.1 (รายงาน) |
|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam (no tools) | 37.5% (พร้อม search+exec: 45.8%) | 26.5% |
| ARC-AGI-2 (visual reasoning, ARC Prize Verified) | 31.1% | 17.6% |
| GPQA Diamond (scientific QA) | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025 (math, no tools / with code exec) | 95.0% (100% พร้อม exec) | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro (คะแนน Elo สำหรับการเขียนโค้ดเชิงอัลกอริทึม) | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench Verified (แก้บั๊กในรีโพ) | 76.2% | 76.3% (GPT-5.1 รายงาน 76.3%) |
| MMMU-Pro (ความเข้าใจมัลติโมดัล) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU (ถามตอบหลายภาษา) | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2 (ดึงคืนบริบทยาว) — 128k เฉลี่ย | 77.0% | 61.6% |
ข้อได้เปรียบของ Gemini 3 Pro:
- เพิ่มขึ้นชัดเจนบนการทดสอบ มัลติโมดัล และ เหตุผลเชิงภาพ (ARC-AGI-2, MMMU-Pro) ซึ่งสอดคล้องกับการเน้นมัลติโมดัลโดยกำเนิดและหน้าต่างบริบทใหญ่มากของ Google
- ความสามารถดึงคืน/จดจำบริบทยาวแข็งแกร่ง (MRCR v2 / 128k) และทำคะแนนสูงบนบางเบนช์มาร์ก Elo ของการเขียนโค้ดเชิงอัลกอริทึม
ข้อได้เปรียบของ GPT-5.1:
- เวิร์กโฟลว์โค้ด/วิศวกรรม: GPT-5.1 โปรโมตการให้เหตุผลแบบปรับได้และความเร็ว (เร็วขึ้นสำหรับงานง่าย คิดเป็นจังหวะสำหรับงานยาก) และเสมอหรือนำเล็กน้อยบน SWE-Bench Verified ตามตัวเลขที่เผยแพร่ (รายงาน 76.3%) OpenAI เน้นการลดความหน่วง/เพิ่มประสิทธิภาพ (การให้เหตุผลแบบปรับตัว, prompt caching)
- GPT-5.1 ถูกวางตำแหน่งเพื่อความหน่วงต่ำ/การใช้งานสะดวกสำหรับนักพัฒนาในหลายงานแชท/โค้ด (เอกสารของ OpenAI เน้น prompt caching แบบขยายและการให้เหตุผลแบบปรับตัว)
การแลกเปลี่ยนระหว่างความหน่วงและอัตราการประมวลผล
- GPT-5.1 ถูกปรับให้เหมาะกับ ความหน่วงต่ำ สำหรับงานง่าย (Instant) ขณะเดียวกันสามารถขยายงบ “คิด” สำหรับงานยาก — ช่วยลดบิลโทเคนและความหน่วงที่ผู้ใช้รับรู้ในหลายแอป
- Gemini 3 Pro ถูกปรับให้เหมาะกับ อัตราการประมวลผลและบริบทมัลติโมดัล — อาจไม่ได้โฟกัสที่ไมโครความหน่วงสำหรับคำถามเล็กๆ เมื่อใช้บริบทขนาดสุดขีด แต่ออกแบบให้รองรับอินพุตมหาศาลในคราวเดียว
ข้อสรุปสำคัญ: จากตัวเลขที่ผู้ขายเผยแพร่และรายงานภายนอกช่วงแรกๆ **Gemini 3 Pro อ้างว่าทำคะแนนดิบเหนือกว่าบนหลายเบนช์มาร์กมาตรฐานด้านมัลติโมดัล** ในขณะที่ *GPT-5.1 เน้นพฤติกรรมที่ขัดเกลา เครื่องมือนักพัฒนา และความต่อเนื่องของเซสชัน* — ทั้งสองถูกปรับเพื่อเวิร์กโฟลว์นักพัฒนาที่ทับซ้อนแต่ต่างจุดเน้นเล็กน้อย
ความสามารถมัลติโมดัลเทียบกันอย่างไร?
ประเภทอินพุตที่รองรับ
- GPT-5.1: รองรับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอในเวิร์กโฟลว์ ChatGPT และ API; นวัตกรรมของ GPT-5.1 อยู่ที่การผสานการให้เหตุผลแบบปรับตัวและการใช้เครื่องมือกับอินพุตมัลติโมดัล (เช่น semantics ของ patch/apply ที่ดีขึ้นเมื่อแก้โค้ดที่อ้างอิงจากสกรีนช็อตหรือวิดีโอ) จึงน่าสนใจเมื่อจำเป็นต้องมีเหตุผล + อิสระเครื่องมือ + มัลติโมดัล
- Gemini 3 Pro: ออกแบบเป็นเครื่องยนต์ให้เหตุผลมัลติโมดัลที่รับข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง PDF และรีโพโค้ด — และเผยแพร่ตัวเลข Video-MMMU และเบนช์มาร์กมัลติโมดัลอื่นเพื่อรองรับคำกล่าวอ้าง Google เน้นการเข้าใจวิดีโอและหน้าจอ (ScreenSpot-Pro)
ความต่างเชิงปฏิบัติ
- การเข้าใจวิดีโอ: Google เผยตัวเลข Video-MMMU อย่างชัดเจนและแสดงพัฒนาการเด่น; หากผลิตภัณฑ์ของคุณย่อยวิดีโอหรือบันทึกหน้าจอยาวๆ เพื่อให้เหตุผล/เอเจนต์ Gemini เน้นขีดความสามารถนี้
- มัลติโมดัลเชิงเอเจนต์ (หน้าจอ + เครื่องมือ): การปรับปรุง ScreenSpot-Pro ของ Gemini และการจัดการเอเจนต์ของ Antigravity มุ่งสู่โฟลว์ที่เอเจนต์หลายตัวโต้ตอบกับ IDE, เบราว์เซอร์ และเครื่องมือภายในเครื่องแบบเรียลไทม์ ขณะที่ OpenAI รองรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลักๆ ผ่าน tools (apply_patch, shell) และ caching แต่ยังไม่มี IDE หลายเอเจนต์แบบแพ็กเกจ
ข้อสรุปสำคัญ: ทั้งสองเป็นโมเดลมัลติโมดัลที่แข็งแกร่ง; ตัวเลขที่เผยแพร่ของ Gemini 3 Pro แสดงความเป็นผู้นำในหลายเบนช์มาร์กมัลติโมดัล โดยเฉพาะการเข้าใจวิดีโอและหน้าจอ GPT-5.1 ก็ยังเป็นโมเดลมัลติโมดัลกว้างและเน้นการผสานนักพัฒนา ความปลอดภัย และเอเจนต์เชิงโต้ตอบ
การเข้าถึง API และราคาเทียบกันอย่างไร?
โมเดล API & ชื่อ
- OpenAI:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-miniเครื่องมือและพารามิเตอร์ reasoning มีใน Responses API (tools array, reasoning_effort, prompt_cache_retention) - Google / Gemini: เข้าถึงผ่าน Gemini API / Vertex AI (
gemini-3-pro-previewบนหน้าโมเดล Gemini) และผ่าน Google Gen AI SDKs (Python/JS) และ Firebase AI Logic
ราคา
- GPT-5.1 (ทางการ OpenAI): อินพุต $1.25 / 1M โทเคน; อินพุตที่แคช $0.125 / 1M; เอาต์พุต $10.00 / 1M โทเคน (ตารางราคา frontier)
- Gemini 3 Pro Preview (Google): ชั้นเสียเงินมาตรฐาน ตัวอย่าง: อินพุต $2.00 / 1M โทเคน (≤200k) หรือ $4.00 / 1M โทเคน (>200k); เอาต์พุต $12.00 / 1M โทเคน (≤200k) หรือ $18.00 / 1M โทเคน (>200k)
CometAPI เป็นแพลตฟอร์มบุคคลที่สามที่รวมโมเดลจากผู้ให้บริการต่างๆ และได้ผสาน Gemini 3 Pro Preview API และ GPT-5.1 API แล้ว นอกจากนี้ API ที่ผสานมีการตั้งราคาเพียง 20% ของราคาทางการ:
| Gemini 3 Pro Preview | GPT-5.1 | |
| โทเคนอินพุต | $1.60 | $1.00 |
| โทเคนเอาต์พุต | $9.60 | $8.00 |
ผลกระทบด้านต้นทุน: สำหรับงานปริมาณสูงแต่บริบทเล็ก (พรอมป์ต์สั้น คำตอบสั้น) GPT-5.1 ของ OpenAI โดยทั่วไปถูกกว่าต่อโทเคนเอาต์พุตกว่า Gemini 3 Pro Preview สำหรับงานบริบทใหญ่มาก (ย่อยโทเคนจำนวนมาก) เศรษฐศาสตร์ของ batch/ฟรีเทียร์/บริบทยาวของ Gemini และการผสานผลิตภัณฑ์อาจเหมาะ — แต่ควรคำนวณจากปริมาณโทเคนและการเรียก grounding ของคุณ
ใช้กรณีไหนเหมาะกับใคร?
เลือก GPT-5.1 หาก:
- คุณให้คุณค่ากับ พรีมิทีฟเครื่องมือนักพัฒนา (
apply_patch/shell) และการผสานแน่นกับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ของ OpenAI (ChatGPT, Atlas browser, agent mode) รุ่นย่อยและการให้เหตุผลแบบปรับตัวของ GPT-5.1 ถูกจูนเพื่อ UX การสนทนาและผลิตภาพของนักพัฒนา - คุณต้องการ prompt caching ข้ามเซสชันแบบขยายเพื่อลดต้นทุน/ความหน่วงในเอเจนต์หลายเทิร์น
- คุณต้องการ ระบบนิเวศของ OpenAI (โมเดลที่ fine-tune ไว้แล้ว การผสานกับ ChatGPT, พันธมิตร Azure/OpenAI)
เลือก Gemini 3 Pro Preview หาก:
- คุณต้องการการรองรับ บริบทในพรอมป์ต์เดียวขนาดใหญ่มาก (1M โทเคน) เพื่อโหลดทั้งโค้ดเบส เอกสารกฎหมาย หรือชุดไฟล์หลายไฟล์ในเซสชันเดียว
- งานของคุณ หนักด้านวิดีโอ + หน้าจอ + มัลติโมดัล (เข้าใจวิดีโอ/แยกหน้าจอ/เอเจนต์กับ IDE) และคุณต้องการโมเดลที่ ทดสอบจากผู้ขาย แสดงว่านำในเบนช์มาร์กเหล่านั้น
- คุณชอบการผสาน ศูนย์กลาง Google (Vertex AI, grounding กับ Google Search, Antigravity agent IDE)
บทสรุป
ทั้ง GPT-5.1 และ Gemini 3 Pro อยู่แนวหน้าสุด แต่เน้นจุดแลกเปลี่ยนต่างกัน: GPT-5.1 เน้นการให้เหตุผลแบบปรับตัว ความเชื่อถือได้ในการเขียนโค้ด เครื่องมือนักพัฒนา และเอาต์พุตที่คุ้มค่าต้นทุน; Gemini 3 Pro เน้น สเกล (บริบท 1M โทเคน) มัลติโมดัลโดยกำเนิด และการยึดโยงกับผลิตภัณฑ์อย่างลึก เลือกโดยจับคู่จุดแข็งกับงานของคุณ: ยาว มัลติโมดัล โหลดครั้งเดียว → Gemini; เวิร์กโฟลว์โค้ด/เอเจนต์แบบวนซ้ำ เอาต์พุตต่อโทเคนถูกกว่า → GPT-5.1
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Gemini 3 Pro Preview API และ GPT-5.1 API ผ่าน CometAPI เพื่อเริ่มต้น สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู Continue API guide สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI เสนอราคาต่ำกว่าราคาทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวม
พร้อมเริ่มไหม?→ Sign up for CometAPI today !
หากต้องการรับทิปส์ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม ติดตามเราบน VK, X และ Discord!