ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา โมเดล "การใช้เหตุผล" ของ o3 ของ OpenAI ได้รับความสนใจอย่างมาก ไม่เพียงแต่เนื่องจากความสามารถในการแก้ปัญหาขั้นสูงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงต้นทุนที่สูงเกินคาดที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานด้วย เมื่อองค์กร นักวิจัย และนักพัฒนาแต่ละคนประเมินว่าจะรวม o3 เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตนหรือไม่ คำถามเกี่ยวกับราคา ความต้องการในการประมวลผล และความคุ้มทุนก็กลายมาเป็นประเด็นสำคัญ บทความนี้รวบรวมข่าวสารล่าสุดและการวิเคราะห์ของผู้เชี่ยวชาญเพื่อตอบคำถามสำคัญเกี่ยวกับโครงสร้างราคาของ o3 ค่าใช้จ่ายตามงาน และความสามารถในการซื้อในระยะยาว โดยให้คำแนะนำแก่ผู้ตัดสินใจในภูมิทัศน์เศรษฐศาสตร์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
o3 Model คืออะไร และทำไมต้นทุนจึงอยู่ภายใต้การตรวจสอบ?
OpenAI เปิดตัวโมเดล o3 ซึ่งเป็นวิวัฒนาการล่าสุดใน "ซีรีส์ o" ของระบบ AI ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อดำเนินการงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนโดยจัดสรรการคำนวณเพิ่มเติมในระหว่างการอนุมาน การสาธิตในช่วงแรกแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ o3 ในเกณฑ์มาตรฐาน เช่น ARC‑AGI ซึ่งทำคะแนนได้ 87.5% ซึ่งสูงกว่าประสิทธิภาพเกือบสามเท่าของโมเดล o1 ก่อนหน้า โดยต้องขอบคุณกลยุทธ์การคำนวณในเวลาทดสอบที่สำรวจเส้นทางการใช้เหตุผลหลายเส้นทางก่อนจะให้คำตอบ
ที่มาและความสามารถหลัก
- การใช้เหตุผลขั้นสูง:ต่างจากโมเดลภาษาแบบ "one‑shot" ดั้งเดิม o3 ใช้วิธีคิดแบบวนซ้ำโดยรักษาสมดุลระหว่างความกว้างและความลึกเพื่อลดข้อผิดพลาดในงานที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และวิทยาศาสตร์
- โหมดการคำนวณหลายโหมด:o3 มีให้เลือกหลายระดับ (เช่น การประมวลผล "ต่ำ" "ปานกลาง" และ "สูง") ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแลกเปลี่ยนความหน่วงและต้นทุนกับความแม่นยำและความละเอียดรอบคอบได้
ความร่วมมือกับ ARC‑AGI
OpenAI ได้จับมือกับ Arc Prize Foundation ซึ่งเป็นผู้ดูแลเกณฑ์มาตรฐาน ARC‑AGI เพื่อพิสูจน์ความสามารถในการใช้เหตุผล โดยประมาณการต้นทุนเบื้องต้นสำหรับการแก้ปัญหา ARC‑AGI เดียวด้วยค่า o3 สูงอยู่ที่ประมาณ 3,000 ดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวได้รับการแก้ไขเป็นประมาณ 30,000 ดอลลาร์ต่องาน ซึ่งถือเป็นการเพิ่มขึ้นในระดับที่มากพอสมควร ซึ่งเน้นย้ำถึงความต้องการการประมวลผลอย่างหนักเบื้องหลังประสิทธิภาพอันล้ำสมัยของ o3
o3 Model มีราคาอย่างไรสำหรับผู้ใช้ API?
สำหรับนักพัฒนาที่เข้าถึง o3 ผ่าน OpenAI API การกำหนดราคาจะเป็นไปตามรูปแบบโทเค็นที่ใช้กันทั่วไปในพอร์ตโฟลิโอของ OpenAI การทำความเข้าใจการแยกย่อยของต้นทุนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดทำงบประมาณและการเปรียบเทียบโมเดล
การกำหนดราคาตามโทเค็น: อินพุตและเอาต์พุต
- โทเค็นอินพุตผู้ใช้จะถูกเรียกเก็บเงิน 10 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็นที่ประมวลผลโดย o3 ซึ่งครอบคลุมต้นทุนการเข้ารหัสข้อความแจ้งเตือนและบริบทของผู้ใช้
- โทเค็นเอาท์พุตการสร้างการตอบสนองของโมเดลจะเกิดค่าใช้จ่าย 40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านรายการ ซึ่งสะท้อนถึงความเข้มข้นในการคำนวณที่มากขึ้นในการถอดรหัสเอาต์พุตการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน
- โทเค็นอินพุตที่แคช (ต่อ 1 ล้านโทเค็น): $2.50
ตัวอย่าง:การเรียก API ที่ส่งโทเค็นอินพุต 500,000 และรับโทเค็นเอาต์พุต 250,000 โทเค็นจะมีค่าใช้จ่าย
– อินพุต: (0.5 M / 1 M) × $10 = $5
– เอาท์พุต: (0.25 M / 1 M) × 40 = 10
- รวม: 15 ดอลลาร์ต่อการโทรหนึ่งครั้ง
การเปรียบเทียบกับ o4‑mini และระดับอื่น ๆ
- จีพีที-4.1:อินพุต $2.00, อินพุตที่แคช $0.50, เอาต์พุต $8.00 ต่อโทเค็น 1 M
- GPT-4.1 มินิ:อินพุต $0.40, อินพุตที่แคช $0.10, เอาต์พุต $1.60 ต่อโทเค็น 1 M
- GPT-4.1 นาโน:อินพุต $0.10, อินพุตที่แคช $0.025, เอาต์พุต $0.40 ต่อโทเค็น 1 M
- โอโฟร์มินิ (รูปแบบการใช้เหตุผลประหยัดต้นทุนของ OpenAI): อินพุต $1.10, อินพุตที่แคช $0.275, เอาต์พุต $4.40 ต่อโทเค็น 1 M
ในทางตรงกันข้าม โมเดล o4‑mini แบบน้ำหนักเบาของ OpenAI มีราคาเริ่มต้นที่ 1.10 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็นและ 4.40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านโทเค็น ซึ่งคิดเป็นประมาณหนึ่งในสิบของอัตราปกติ ความแตกต่างนี้เน้นย้ำถึงความพิเศษที่มอบให้กับความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงลึก แต่ยังหมายถึงองค์กรต่างๆ จะต้องประเมินอย่างรอบคอบว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นนั้นคุ้มค่ากับการใช้จ่ายต่อโทเค็นที่สูงขึ้นอย่างมากหรือไม่
เหตุใด o3 ถึงแพงกว่ารุ่นอื่นมาก?
ปัจจัยหลายประการมีส่วนทำให้มีราคาพรีเมี่ยม:
1. การใช้เหตุผลหลายขั้นตอนมากกว่าการเติมเต็มแบบง่ายๆ
ต่างจากแบบจำลองมาตรฐาน o3 จะแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอน "การคิด" หลายขั้นตอน โดยประเมินเส้นทางการแก้ปัญหาอื่นๆ ก่อนที่จะสร้างคำตอบสุดท้าย กระบวนการสะท้อนกลับนี้ต้องการการส่งต่อผ่านเครือข่ายประสาทเทียมมากขึ้น ทำให้การใช้งานการคำนวณเพิ่มขึ้น
2. ขนาดโมเดลและหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้น
สถาปัตยกรรมของ o3 ประกอบด้วยพารามิเตอร์และเลเยอร์เพิ่มเติมที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับงานด้านการเข้ารหัส คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการมองเห็น การจัดการอินพุตที่มีความละเอียดสูง (เช่น รูปภาพสำหรับงาน ARC‑AGI) ช่วยเพิ่มความต้องการหน่วยความจำ GPU และรันไทม์ให้มากขึ้น
3. ต้นทุนฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทาง
รายงานระบุว่า OpenAI รัน o3 บนคลัสเตอร์ GPU ล้ำสมัยพร้อมการเชื่อมต่อแบนด์วิดท์สูง หน่วยความจำระดับแร็ค และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกำหนดเอง ซึ่งเป็นการลงทุนที่ต้องคืนกลับมาผ่านค่าธรรมเนียมการใช้งาน
เมื่อนำองค์ประกอบเหล่านี้มารวมกัน จะเห็นได้ว่ามีช่องว่างระหว่าง o3 และโมเดลต่างๆ เช่น GPT‑4.1 mini ที่ให้ความสำคัญกับความเร็วและความคุ้มทุนมากกว่าการใช้เหตุผลเชิงลึก
มีกลยุทธ์ในการลดต้นทุนสูงของ o3 หรือไม่?
โชคดีที่ OpenAI และบุคคลที่สามเสนอวิธีจัดการต้นทุนหลายประการ:
1. ส่วนลด API แบบแบตช์
Batch API ของ OpenAI สัญญา ประหยัด 50% สำหรับโทเค็นอินพุต/เอาต์พุตสำหรับเวิร์กโหลดแบบอะซิงโครนัสที่ประมวลผลตลอด 24 ชั่วโมง เหมาะสำหรับงานที่ไม่ใช่เรียลไทม์และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
2. ราคาอินพุตแบบแคช
การใช้ประโยชน์ โทเค็นอินพุตที่แคช (คิดค่าบริการ 2.50 เหรียญสหรัฐฯ ต่อ 1 ล้านแทนที่จะเป็น 10 เหรียญสหรัฐฯ) สำหรับการแจ้งเตือนซ้ำๆ กันนั้นสามารถลดค่าใช้จ่ายในปรับแต่งอย่างละเอียดหรือการโต้ตอบแบบหลายรอบได้อย่างมาก
3. o3‑mini และโมเดลแบบมีชั้น
- โอโฟร์มินิ:เวอร์ชันที่ตัดแต่งด้วยเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นและความต้องการในการประมวลผลที่ลดลง คาดว่าจะมีราคาประมาณ อินพุต 1.10 เอาต์พุต 4.40 ต่อโทเค็น 1 Mคล้ายกับ o4‑mini
- o3-มินิ-สูง:สร้างสมดุลระหว่างพลังและประสิทธิภาพในการทำงานการเข้ารหัสด้วยอัตราปานกลาง
- ตัวเลือกเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกสมดุลที่เหมาะสมระหว่างต้นทุนกับประสิทธิภาพได้
4. แผนความจุสำรองและองค์กร
ลูกค้าองค์กรสามารถเจรจาสัญญาที่กำหนดเองโดยมีระดับการใช้งานที่กำหนด ซึ่งอาจปลดล็อคค่าธรรมเนียมต่อโทเค็นที่ต่ำลงและทรัพยากรฮาร์ดแวร์เฉพาะ
สรุป
โมเดล o3 ของ OpenAI ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในด้านความสามารถในการใช้เหตุผลของ AI โดยมอบประสิทธิภาพที่ก้าวล้ำในการทดสอบประสิทธิภาพที่ท้าทาย อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จเหล่านี้มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม: อัตรา API ที่ 10 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็นและ 40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านโทเค็น ควบคู่ไปกับค่าใช้จ่ายต่องานที่อาจสูงถึง 30,000 ดอลลาร์ในสถานการณ์การประมวลผลสูง แม้ว่าค่าใช้จ่ายดังกล่าวอาจสูงเกินไปสำหรับกรณีการใช้งานหลายกรณีในปัจจุบัน แต่ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล นวัตกรรมฮาร์ดแวร์ และโมเดลการบริโภคกำลังเตรียมที่จะนำพลังการใช้เหตุผลของโมเดลนี้ไปสู่กลุ่มผู้ใช้ที่กว้างขึ้น สำหรับองค์กรที่ต้องชั่งน้ำหนักระหว่างประสิทธิภาพและงบประมาณ แนวทางแบบผสมผสาน เช่น การรวม o3 สำหรับงานการใช้เหตุผลที่มีความสำคัญต่อภารกิจเข้ากับโมเดลที่ประหยัดกว่า เช่น o4‑mini สำหรับการโต้ตอบแบบกิจวัตร อาจเสนอแนวทางที่ทำได้จริงที่สุดในอนาคต
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ เอพีไอ โอ3 ตลอด โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด