การทำความเข้าใจเศรษฐศาสตร์ของการใช้โมเดล AI ขั้นสูงถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ขนาด และงบประมาณ โมเดล O3 ของ OpenAI ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน การดำเนินการเครื่องมือแบบบูรณาการ และความสามารถในการใช้ในบริบทกว้าง ได้ผ่านการปรับราคาหลายครั้งในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ตั้งแต่ราคาเปิดตัวที่สูงลิ่วไปจนถึงการลดราคา 80% และการเปิดตัวระดับ O3‑Pro ระดับพรีเมียม พลวัตของต้นทุนในแต่ละเจเนอเรชันส่งผลกระทบโดยตรงต่อทุกสิ่งตั้งแต่การใช้งานในองค์กรไปจนถึงการทดลองวิจัย บทความนี้จะรวบรวมข่าวสารและข้อมูลอย่างเป็นทางการล่าสุดเพื่อให้การวิเคราะห์โครงสร้างต้นทุนของ O3 ต่อเจเนอเรชันอย่างครอบคลุม 1,200 คำ พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายโดยไม่ต้องเสียสละความสามารถ
ต้นทุนของรุ่น O3 ประกอบไปด้วยอะไรบ้าง?
เมื่อประเมินต้นทุนการเรียกใช้ O3 จำเป็นต้องแยกราคาออกเป็นส่วนประกอบพื้นฐาน ได้แก่ โทเค็นอินพุต (ข้อความแจ้งของผู้ใช้) โทเค็นเอาท์พุต (การตอบสนองของโมเดล) และส่วนลดอินพุตที่แคชไว้ซึ่งใช้เมื่อนำข้อความแจ้งของระบบหรือเนื้อหาที่ประมวลผลก่อนหน้านี้มาใช้ซ้ำ องค์ประกอบเหล่านี้แต่ละองค์ประกอบมีอัตราต่อล้านโทเค็นที่แตกต่างกัน ซึ่งจะกำหนดต้นทุนรวมของ "เจเนอเรชัน" หรือการเรียกใช้ API ครั้งเดียวร่วมกัน
ต้นทุนการป้อนโทเค็น
โทเค็นอินพุตใหม่ของ O3 จะถูกเรียกเก็บเงินที่ 2.00 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น ซึ่งเป็นอัตราที่สะท้อนถึงทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลผู้ใช้ใหม่ องค์กรที่ส่งคำขอขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์เอกสารหรือฐานโค้ดจะต้องคำนึงถึงค่าพื้นฐานนี้เมื่อประมาณการใช้งานรายเดือน
ต้นทุนโทเค็นเอาท์พุต
ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นของแบบจำลองนั้นมีค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้น—8.00 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น—เนื่องมาจากการประมวลผลเพิ่มเติมและการเชื่อมโยงขั้นตอนการใช้หน่วยความจำอย่างเข้มข้นซึ่งจำเป็นต่อการสร้างคำตอบที่มีโครงสร้างซับซ้อน โปรเจ็กต์ที่คาดการณ์คำตอบแบบละเอียดหรือหลายส่วน (เช่น สรุปแบบยาว แผนตัวแทนหลายรอบ) ควรสร้างแบบจำลองต้นทุนโทเค็นผลลัพธ์อย่างระมัดระวัง
ส่วนลดการป้อนข้อมูลแบบแคช
เพื่อส่งเสริมเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ O3 เสนอส่วนลด 75% สำหรับโทเค็นอินพุตที่แคชไว้ ซึ่งช่วยลดส่วนนั้นลงเหลือ 0.50 ดอลลาร์ต่อล้านเมื่อใช้คำสั่งของระบบ เทมเพลต หรือการฝังที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้ซ้ำ สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์หรือไปป์ไลน์ที่เพิ่มการเรียกค้นซึ่งคำสั่งของระบบยังคงคงที่ การแคชไว้สามารถลดค่าใช้จ่ายทั้งหมดได้อย่างมาก
ราคาของ O3 เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรบ้างหลังจากมีการอัปเดตล่าสุด?
เมื่อไม่กี่สัปดาห์ก่อน OpenAI ได้ประกาศลดราคาปกติของ O80 ลง 3% โดยลดอัตราอินพุตจาก 10 ดอลลาร์เหลือ 2 ดอลลาร์ และเอาต์พุตจาก 40 ดอลลาร์เหลือ 8 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์นี้ทำให้ O3 เข้าถึงนักพัฒนารายเล็กและองค์กรที่คำนึงถึงต้นทุนได้ง่ายขึ้นมาก ทำให้สามารถแข่งขันกับทางเลือกอื่นๆ เช่น Claude 4 และ GPT‑4 รุ่นก่อนหน้าได้
ลดราคา 80%
การประกาศของชุมชนยืนยันว่าต้นทุนโทเค็นอินพุตของ O3 ลดลงสี่ในห้า จาก 10.00 ดอลลาร์เป็น 2.00 ดอลลาร์ต่อล้านเหรียญ และผลผลิตลดลงจาก 40.00 ดอลลาร์เป็น 8.00 ดอลลาร์ต่อล้านเหรียญ ซึ่งถือเป็นการลดราคาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในบรรดาโมเดลการใช้เหตุผลหลัก การอัปเดตนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมั่นใจของ OpenAI ในการปรับขนาดการใช้งาน O3 และการเข้าถึงส่วนแบ่งตลาดที่กว้างขึ้น
การเพิ่มประสิทธิภาพการป้อนข้อมูลแบบแคช
นอกเหนือจากการปรับลดค่าใช้จ่ายแล้ว OpenAI ยังเพิ่มแรงจูงใจด้านแคชอินพุตอีกด้วย โดยอัตราส่วนลดขยับจาก 2.50 ดอลลาร์เป็น 0.50 ดอลลาร์ต่อล้านหน่วย ซึ่งช่วยเสริมสร้างมูลค่าของการนำกลับมาใช้ใหม่ในเวิร์กโฟลว์ที่เกิดซ้ำ สถาปนิกของระบบการสร้างเสริมการเรียกค้นข้อมูล (RAG) สามารถพึ่งพาแคชได้อย่างมากเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนให้สูงสุด
O3‑Pro Command มีระดับพรีเมี่ยมอะไรบ้างเมื่อเทียบกับ O3 รุ่นมาตรฐาน?
ในช่วงต้นเดือนมิถุนายน 2025 OpenAI ได้เปิดตัว โอทรีโปรซึ่งเป็นรุ่นน้องของ O3 มาตรฐานที่มีการประมวลผลสูงกว่า ออกแบบมาเพื่อภารกิจที่สำคัญยิ่งซึ่งต้องการความน่าเชื่อถือสูงสุด การให้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และความสามารถมัลติโหมดขั้นสูง อย่างไรก็ตาม การปรับปรุงเหล่านี้ต้องมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมอย่างมาก
โครงสร้างราคา O3‑Pro
ตามที่ Pais เอลO3‑Pro มีราคาอยู่ที่ 20.00 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุตและ 80.00 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาท์พุต ซึ่งเป็น 3 เท่าของอัตรามาตรฐานของ OXNUMX ซึ่งสะท้อนถึงชั่วโมง GPU พิเศษและค่าใช้จ่ายด้านวิศวกรรมที่อยู่เบื้องหลังการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ไฟล์ และฟีเจอร์การใช้เหตุผลทางภาพ
ประสิทธิภาพเทียบกับต้นทุน
แม้ว่า O3‑Pro จะมอบความแม่นยำที่เหนือกว่าในการวัดประสิทธิภาพทั่วทั้งด้านวิทยาศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และการวิเคราะห์ธุรกิจ แต่ความหน่วงจะสูงกว่าและต้นทุนก็พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่มีมูลค่าสูง เช่น การตรวจสอบเอกสารทางกฎหมาย การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ หรือการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ข้อผิดพลาดไม่สามารถยอมรับได้
กรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมีผลกระทบต่อต้นทุนการผลิตอย่างไร
ต้นทุนเฉลี่ยต่อการผลิต O3 อาจแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับลักษณะของงาน การกำหนดค่าโมเดล (มาตรฐานเทียบกับ Pro) และปริมาณโทเค็น สถานการณ์สองสถานการณ์แสดงให้เห็นถึงความสุดโต่งเหล่านี้
ตัวแทนแบบหลายโหมดและแบบใช้เครื่องมือ
บริษัทที่สร้างเอเจนต์ที่รวมการท่องเว็บ การทำงานของ Python และการวิเคราะห์ภาพ มักจะได้อัตราอินพุตใหม่เต็มจำนวนสำหรับพรอมต์ที่กระจัดกระจายและสตรีมเอาต์พุตที่ขยายออกไป พรอมต์ 100 โทเค็นทั่วไปที่สร้างการตอบสนอง 500 โทเค็นอาจมีค่าใช้จ่ายประมาณ 0.001 ดอลลาร์สำหรับอินพุตบวก 0.004 ดอลลาร์สำหรับเอาต์พุต ซึ่งคิดเป็นประมาณ 0.005 ดอลลาร์ต่อการดำเนินการของเอเจนต์ตามอัตรามาตรฐาน
เกณฑ์มาตรฐาน ARC‑AGI
ในทางตรงกันข้าม Arc Prize Foundation ประมาณการว่าการรันการกำหนดค่า "การคำนวณสูง" ของ O3 บนชุดปัญหา ARC-AGI มีค่าใช้จ่ายประมาณ 30,000 ดอลลาร์ต่องาน ซึ่งสูงกว่าราคาของ API มาก และบ่งชี้ถึงค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมภายในหรือปรับแต่งการคำนวณอย่างละเอียด แม้จะไม่ได้แสดงถึงการใช้งาน API แต่ตัวเลขนี้ก็เน้นย้ำถึงความแตกต่างระหว่างค่าใช้จ่ายในการอนุมานและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมในระดับการวิจัย
กลยุทธ์ใดบ้างที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนการผลิต O3 ได้?
องค์กรต่างๆ สามารถใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหลายประการเพื่อจัดการและลดค่าใช้จ่าย O3 โดยไม่กระทบต่อศักยภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI
วิศวกรรมที่รวดเร็วและการแคช
- การนำกลับมาใช้ใหม่อย่างเป็นระบบ: แยกคำเตือนระบบคงที่และแคชไว้เพื่อรับประโยชน์จากอัตรา 0.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น
- คำเตือนแบบมินิมอล: ตัดคำเตือนผู้ใช้ให้เหลือตามบริบทที่จำเป็น โดยใช้การดึงข้อมูลเพื่อเสริมข้อมูลแบบหางยาวภายนอกแบบจำลอง
การเชื่อมโยงและการแบ่งชุดโมเดล
- สถาปัตยกรรมแบบ Chain‑Rank: ใช้โมเดลที่เล็กกว่าหรือถูกกว่า (เช่น O3‑Mini, O4‑Mini) เพื่อกรองหรือประมวลผลงานก่อน โดยส่งเฉพาะส่วนที่สำคัญไปยัง O3 ขนาดเต็ม
- การอนุมานแบบแบตช์: จัดกลุ่มคำขอที่มีปริมาณมากเป็นการเรียก API น้อยลงเมื่อทำได้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานต่อครั้งและจำกัดต้นทุนอินพุตที่ซ้ำกัน
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ เอพีไอ โอ3(ชื่อรุ่น: o3-2025-04-16) ผ่าน โคเมทเอพีไอรุ่นล่าสุดที่แสดงไว้เป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่บทความ ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของรุ่นใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
สรุป
โมเดล O3 ของ OpenAI ถือเป็นแนวหน้าของ AI ที่ใช้เหตุผลเป็นหลัก โดยต้นทุนต่อเจเนอเรชันถูกกำหนดโดยอัตราโทเค็นอินพุต/เอาต์พุต นโยบายการแคช และระดับเวอร์ชัน (มาตรฐานเทียบกับ Pro) การลดราคาล่าสุดทำให้การเข้าถึงเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ในขณะที่ O3‑Pro แนะนำระดับราคาสูงสำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์เชิงลึก ด้วยการทำความเข้าใจการแยกย่อยของค่าธรรมเนียม การใช้การแคชอย่างชาญฉลาด และออกแบบเวิร์กโฟลว์เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำและค่าใช้จ่าย นักพัฒนาและองค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ O3 ได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายที่สูงเกินไป เมื่อภูมิทัศน์ของ AI เปลี่ยนแปลงไป การติดตามการอัปเดตราคาและการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องจะยังคงมีความสำคัญในการเพิ่ม ROI สูงสุดในการใช้งาน O3