เลือก GPT-6 Luna, Sol หรือ Astra ให้เหมาะกับงาน พร้อมเทียบ GPT-5.6 ทุกรุ่น
สรุปสั้น ๆ
งานซ้ำที่ตรวจผลได้ให้เริ่มจาก GPT-6 Luna; งานเขียนโค้ดหรือทำงานหลายขั้นให้ลอง Sol; งานยากและมีความเสี่ยงสูงให้ทดสอบ Astra. บทความมีราคา API ตัวอย่างค่าใช้จ่ายเมื่อใช้ token เท่ากัน และตารางเทียบ GPT-5.6 Luna, Terra, Sol. เกณฑ์เลือกที่ใช้ได้จริงคือต้นทุนต่อชิ้นงานที่ผ่านเกณฑ์
GPT-6 Luna เหมาะกับงานชัดเจนที่ทำซ้ำบ่อย, Sol เหมาะกับงานเขียนโค้ดและงานหลายขั้น, ส่วน Astra เหมาะกับโจทย์ยากที่สุด บทความนี้เริ่มเทียบสามรุ่นในตระกูล GPT-6 แล้วจึงเทียบกับ GPT-5.6 Luna, Terra และ Sol เพื่อให้เห็นทั้งความเหมาะกับงานและค่าใช้จ่ายจริง
ข้อมูลรุ่นและราคามาจากเอกสาร OpenAI API ที่ตรวจเมื่อ 24 กันยายน 2026 ตัวเลขเป็นดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน token ในโหมด Standard ของ API ส่วนราคา ChatGPT แบบสมาชิกคิดคนละแบบ คำแนะนำว่าจะส่งงานให้รุ่นใดเป็นแนวทางของ Nexion; ก่อนใช้จริงควรทดสอบกับงานของทีม
สรุปเร็ว: งานแบบไหนเริ่มที่รุ่นไหน
- GPT-6 Luna — งานซ้ำที่มีขอบเขตและวิธีตรวจผลชัด เช่น ดึงข้อมูลลงแบบฟอร์ม จัดประเภท ticket สรุปตามแม่แบบ หรือแก้ข้อความสั้น ๆ
- GPT-6 Sol — งานที่ต้องอ่านบริบท วางแผน และลงมือหลายขั้น เช่น แก้บั๊กข้ามไฟล์ วิเคราะห์ requirement หรือสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง
- GPT-6 Astra — งานยากที่ต้องใช้หลายเครื่องมือหรือมีผลเสียสูงเมื่อผิด เช่น ตรวจความปลอดภัย วิเคราะห์ incident วางแผน migration ใหญ่ หรือทำ research เพื่อการตัดสินใจสำคัญ
หลักเลือกง่าย ๆ: เริ่มทดสอบจากรุ่นที่ต้นทุนต่ำสุดในงานนั้น ถ้าผลยังไม่ผ่านเกณฑ์จึงขยับไป Sol หรือ Astra แล้วดูว่าต้นทุนรวมต่อชิ้นงานที่ผ่านเพิ่มหรือลดเท่าไร
แต่ละรุ่นออกแบบมาทำอะไร
| รุ่น | บทบาทตามเอกสารผู้ผลิต | เริ่มใช้เมื่อ | ลองรุ่นอื่นเมื่อ |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | งานเฉพาะทางที่ทำจำนวนมาก | โจทย์ชัด รูปแบบคำตอบแน่นอน และตรวจถูกผิดได้ | งานกำกวม ต้องเชื่อมเหตุผลหลายข้อ หรือทำหลายขั้น: ลอง Sol |
| GPT-6 Sol | งานเขียนโค้ดซับซ้อนและ workflow แบบ agent | ต้องอ่านบริบท วางแผน ลงมือ และตรวจผล | งานยากมากหรือความผิดพลาดมีต้นทุนสูง: เทียบ Astra |
| GPT-6 Astra | งานหลายขั้นที่ยากที่สุด | ต้องใช้หลายเครื่องมือ เหตุผลหลายชั้น หรือบริบทยาว | ถ้า Sol ผ่านเกณฑ์เดียวกัน ให้ประเมินว่า Sol คุ้มกว่าหรือไม่ |
งานจัดหมวดหมู่ที่มีกฎชัดอาจจบด้วย Luna ในราคาต่ำ แต่งานวิจัยตลาดที่แหล่งข้อมูลขัดกันอาจต้องใช้ Sol หรือ Astra รุ่นที่เหมาะขึ้นกับคุณภาพที่ต้องการ โอกาสผิดพลาด จำนวนครั้งที่ต้องแก้ และเวลาที่รอได้
ราคา GPT-6 ต่อ token และสเปกที่ควรรู้
ตารางนี้เป็นราคา API แบบ Standard ต่อ 1 ล้าน token สำหรับคำขอที่มี input ไม่เกิน 272,000 token โดยแยก token ที่ส่งเข้า ที่อ่านจาก cache ที่เขียนลง cache และที่โมเดลสร้างออกมา
| รุ่น | Input / 1M | Cached input / 1M | Cache write / 1M | Output / 1M | Context / max output |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 | 1.05M / 128K |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 | 1.05M / 128K |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 | 1.05M / 128K |
ราคา output ของ Sol สูงกว่า Luna 20 เท่า ส่วน Astra สูงกว่า Sol 5 เท่า ตัวเลขนี้บอกส่วนต่างราคา ต่อ token เท่านั้น ยังบอกไม่ได้ว่ารุ่นใดทำงานได้คุ้มกว่า
ทั้ง GPT-6 สามรุ่นมี context window 1.05 ล้าน token และ max output 128,000 token แต่ถ้าคำขอมี input มากกว่า 272,000 token ราคา input/cache จะคูณ 2 และราคา output คูณ 1.5 สำหรับคำขอทั้งหมด ไม่ใช่เฉพาะ token ส่วนที่เกิน เครื่องมือที่เรียกใช้ เช่น web search หรือ computer use อาจมีค่าบริการแยก และความพร้อมใช้งานขึ้นกับ API/บัญชี
ถ้าส่งข้อความต้นเดิมซ้ำ การใช้ prompt caching อาจช่วยลดต้นทุน: cached input ราคา 10% ของ input ปกติ ส่วน cache write ราคา 1.25 เท่า จึงควรดูทั้งจำนวนครั้งที่อ่านและเขียน cache ก่อนคำนวณความคุ้มค่า ส่วน Batch และ Flex ราคา 50% ของ Standard สำหรับงานที่รอได้ ขณะที่ Fast mode ราคา 2 เท่าเพื่อให้ตอบเร็วขึ้น ค่า output และ reasoning token ยังคิดแยกตามปกติ
ปรับ reasoning effort แล้วใช้ token เพิ่มแค่ไหน
reasoning effort คือระดับการประมวลผลก่อนตอบ ยิ่งตั้งสูง โมเดลอาจใช้เวลาและ token มากขึ้น แต่คุณภาพไม่ได้เพิ่มในสัดส่วนตายตัว GPT-6 Sol และ Luna รองรับ none, low, medium, high, xhigh และ max; Astra รองรับ low ถึง max ค่าเริ่มต้นของ Sol และ Luna คือ medium
- none / low: เริ่มกับงานตรงไปตรงมาที่ตรวจผลได้ เช่น ดึงข้อมูล จัดหมวดหมู่ หรือแก้ข้อความสั้น
- medium: จุดเริ่มต้นสำหรับงานทั่วไปที่ต้องคิดหลายประเด็น
- high / xhigh / max: ทดสอบกับโจทย์ยากหรือมีผลเสียสูงเมื่อผิด แล้ววัดว่าคุณภาพที่เพิ่มขึ้นคุ้มกับ token และเวลาที่ใช้หรือไม่
ไม่มีตัวเลขตายตัวว่าเพิ่ม effort หนึ่งระดับแล้วจะใช้ token เพิ่มกี่เปอร์เซ็นต์ เพราะขึ้นกับโจทย์และรุ่นที่ใช้ อีกจุดที่มองข้ามง่ายคือ reasoning token: ผู้ใช้ไม่เห็น token ส่วนนี้ในคำตอบ แต่ระบบนับรวมใน output และคิดราคา max_output_tokens จึงจำกัดทั้ง reasoning และคำตอบที่แสดง
เมื่อตรวจค่าใช้จ่ายจาก API ให้ดู usage.input_tokens, usage.input_tokens_details.cached_tokens, usage.output_tokens และ usage.output_tokens_details.reasoning_tokens ด้วย ถ้าใช้โหมด pro ใน Responses API ให้ทดสอบเวลาและ token แยกอีกชุด เพราะเป็นคนละตัวแปรกับ effort
กราฟบทบาทของ GPT-6 เทียบราคา output
แกน X แสดงราคา output ต่อ 1 ล้าน token ตามราคาจริง ส่วนแกน Y จัดกลุ่มตามบทบาทที่ OpenAI ระบุไว้ เช่น งานปริมาณมาก งานเขียนโค้ดหลายขั้น และงานยากที่สุด แกน Y ไม่ใช่คะแนนทดสอบ จึงใช้คำนวณไม่ได้ว่ารุ่นหนึ่งเก่งกว่าอีกรุ่นกี่เท่า
ข้อจำกัดของกราฟ: ตำแหน่งรุ่นบนแกน Y มาจากคำอธิบายผลิตภัณฑ์ของ OpenAI ขณะนี้ยังไม่มีผลทดสอบสาธารณะที่วัด Luna, Sol และ Astra ด้วยงานและการตั้งค่าเดียวกันครบทั้งสามรุ่น จึงยังจัดอันดับ “ความสามารถต่อ token” จากกราฟนี้ไม่ได้
ตัวอย่างค่าใช้จ่ายเมื่อใช้ token เท่ากัน
สมมติหนึ่งคำขอใช้ input 100,000 token และ output รวม 20,000 token โดย output นับ reasoning token ด้วย ตารางคำนวณจากราคา Standard สำหรับคำขอที่ไม่เกินเกณฑ์ long context และไม่รวม cache หรือค่าเครื่องมือ เป็นตัวอย่างต้นทุนเมื่อใช้ token เท่ากัน ไม่ใช่ปริมาณ token ที่โมเดลจะใช้จริงในทุกงาน
| รุ่น | ค่า input | ค่า output | รวมต่อคำขอ | 1,000 คำขอ |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 100K × $0.10 / 1M = $0.01 | 20K × $0.50 / 1M = $0.01 | $0.02 | $20 |
| GPT-6 Sol | 100K × $2 / 1M = $0.20 | 20K × $10 / 1M = $0.20 | $0.40 | $400 |
| GPT-6 Astra | 100K × $10 / 1M = $1.00 | 20K × $50 / 1M = $1.00 | $2.00 | $2,000 |
จากตัวเลขนี้ Luna ใช้ค่า token $0.02 ต่อครั้ง เทียบกับ Sol ที่ $0.40: ต้องเรียก Luna 20 ครั้งจึงเท่ากับค่า token ของ Sol หนึ่งครั้ง ถ้างานของ Luna ผ่านเกณฑ์ตั้งแต่ครั้งแรก การใช้ Sol ทุกครั้งย่อมแพงกว่า แต่หากต้องแก้ซ้ำหรือให้คนตรวจนานขึ้น ต้องนับเวลาและค่าใช้จ่ายส่วนนั้นด้วย
วัดความคุ้มต่อ token ด้วยงานจริง
ผลทดสอบที่เผยแพร่ยังไม่แสดงคะแนนและการใช้ token ของ GPT-6 Luna, Sol และ Astra ครบทั้งสามรุ่นภายใต้โจทย์เดียวกัน เอกสาร OpenAI รายงานว่า Astra ใช้ output token น้อยลงในงานทดสอบบางชุดเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า แต่ข้อมูลนี้ยังบอกไม่ได้ว่ารุ่นไหนคุ้มที่สุดสำหรับงานของทีมคุณ
ให้วัดสี่อย่างกับชุดงานเดียวกัน:
- อัตราผ่านงาน = จำนวนงานที่ผ่านเกณฑ์ ÷ จำนวนงานที่ทดสอบ
- ต้นทุนต่อชิ้นงานที่ผ่าน = ค่า API ทั้งหมด รวมครั้งที่ต้องลองใหม่ ÷ จำนวนงานที่ผ่าน
- Output token ต่อชิ้นงานที่ผ่าน = output token ทั้งหมด รวม reasoning ÷ จำนวนงานที่ผ่าน
- เวลาและงานตรวจแก้ = เวลารอจนได้ผลที่ผ่านเกณฑ์ และเวลาที่คนใช้ตรวจหรือสั่งแก้
ใช้ตัวอย่างงานจริงที่ทีมเคยตรวจผลแล้ว กำหนดเกณฑ์ผ่าน เก็บผลการรัน และให้คนทวนคะแนนบางส่วน แยกผลตามประเภทงาน เช่น ดึงข้อมูล สำรวจคู่แข่ง เขียน PRD และเขียนโค้ด เพราะแต่ละงานต้องการคุณภาพคนละแบบ
วิธีทดลองแบบยุติธรรม
- เลือกงานจริง 30–100 ตัวอย่างให้มีทั้งงานปกติและกรณียาก จำนวนนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ Nexion เสนอ
- ให้ทุกรุ่นใช้โจทย์ เอกสาร เครื่องมือ ขีดจำกัด output และเกณฑ์ผ่านเดียวกัน ตั้ง effort ในระดับที่ทุกรุ่นรองรับ
- ให้ผู้ตรวจใช้เกณฑ์เดียวกัน และซ่อนชื่อรุ่นจากผู้ตรวจถ้าทำได้
- บันทึก token การเรียกเครื่องมือ เวลารอ จำนวนครั้งที่ลองใหม่ และผลผ่านหรือไม่ผ่าน
- เทียบอัตราผ่าน เวลา และต้นทุนต่อชิ้นงานที่ผ่าน แล้วเลือกรุ่นที่ถึงเกณฑ์คุณภาพในต้นทุนที่รับได้
สูตรค่า API: (input ปกติ × ราคา input + cached input × ราคา cached input + cache write × ราคา cache write + output ทั้งหมด × ราคา output) ÷ 1,000,000 แล้วบวกค่าเครื่องมือและบริการอื่น เมื่อรวมค่าใช้จ่ายทุกครั้งที่ลองแล้ว จึงหารด้วยจำนวนงานที่ผ่านเกณฑ์
Astra แพงกว่า Sol 5 เท่า แล้วคุ้มเมื่อไร
ในราคา Standard สำหรับคำขอสั้นกว่าเกณฑ์ long context ราคา input และ output ของ Astra สูงกว่า Sol 5 เท่า หากทั้งคู่ใช้ token และผ่านงานเท่ากัน Sol จะถูกกว่า หาก Astra ใช้ token ต่อชิ้นงานที่ผ่านเพียงหนึ่งในห้าของ Sol ค่า token จึงจะใกล้กัน โดยสมมติว่าสัดส่วน input/output และค่าเครื่องมือใกล้เคียงกัน
Astra อาจยังคุ้มแม้ใช้ token มากกว่าหนึ่งในห้าของ Sol หากช่วยให้งานผ่านบ่อยขึ้นหรือลดเวลาคนตรวจแก้ได้มาก จุดตัดสินคือ ค่าใช้จ่ายรวมต่อชิ้นงานที่ผ่าน ซึ่งต้องนับครั้งที่ลองใหม่ cache ค่าเครื่องมือ และเวลาคนด้วย
จึงควรให้ Luna รับงานซ้ำที่ตรวจผลอัตโนมัติได้ แล้วส่งงานที่ไม่ผ่านพร้อมเหตุผลไปให้ Sol หรือ Astra วิธีนี้ช่วยจำกัดการใช้รุ่นใหญ่กับงานที่ต้องการจริง ทุกครั้งที่ส่งงานต่อให้ส่งเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น
เลือกตามงาน product development
| หมวดงาน | เริ่มจาก | เหตุผลแบบใช้งานจริง | ยกระดับเมื่อ |
|---|---|---|---|
| Web research | Sol; Luna สำหรับเก็บข้อมูลตาม schema | ให้ tool ค้นเว็บดึงข้อมูลปัจจุบัน; ใช้ Sol เมื่อมีแหล่งหลายชุดและต้องสังเคราะห์ | แหล่งขัดแย้ง งานยาวหลายช่วง หรือข้อสรุปมีผลต่อการตัดสินใจใหญ่ ให้เทียบ Astra |
| Market research | Sol | ต้องแยก fact/assumption, สร้าง segment และเปรียบเทียบแรงขับหลายด้าน | การตัดสินใจลงทุนสูงหรือมีข้อมูล/ข้อจำกัดซับซ้อน ให้ทดสอบ Astra |
| Competitive survey | Luna หรือ Sol ตามระดับการสังเคราะห์ | Luna เก็บราคา/feature ตามฟอร์ม; Sol ตีความ positioning และผลต่อกลยุทธ์ | ใช้ Astra เมื่อ survey เป็น deep research หลายตลาดและต้องทำข้อเสนอ end-to-end |
| Product design | Sol | ช่วยสร้างทางเลือก, flow, edge states และ trade-off จาก brief ที่มีบริบท | ใช้ Astra เมื่อกระทบหลายระบบ หลาย role หรือมีข้อกำกับ/ความเสี่ยงสูง |
| Requirement shaping | Sol | แตกความกำกวมเป็น user story, acceptance criteria, dependency และคำถามค้าง | ใช้ Astra เมื่อ requirement ข้ามหลายบริการหรือความผิดพลาดกระทบธุรกิจมาก |
| Backlog triage / classification | Luna | งานซ้ำ มี taxonomy และตรวจผลได้ | ยกระดับเคสที่กำกวมหรือมีผลกระทบสูงให้ Sol review |
| Routine coding / unit test | Luna | งานเล็กและมี test/validator ชัด ช่วยควบคุม output ให้อยู่ในขอบ | Sol สำหรับเปลี่ยนหลายไฟล์/แก้บั๊กซับซ้อน; Astra สำหรับ migration หรือ end-to-end ที่ยากมาก |
| Architecture / incident / security review | Sol เป็นผู้ช่วยหลัก, Astra สำหรับความเสี่ยงสูง | ต้องวิเคราะห์หลักฐานและผลกระทบหลายชั้น; คนยังต้องอนุมัติการเปลี่ยนแปลงสำคัญ | ยกระดับตามขนาด blast radius และความเสียหายเมื่อผิด ไม่ใช่ตามความยาว prompt อย่างเดียว |
| Localization / support / document extraction | Luna | volume สูง, โครงสร้างซ้ำ, มี glossary/schema/rules ให้ตรวจ | ส่งข้อยกเว้นหรือกรณีข้อมูลไม่ครบไป Sol |
สำหรับงานวิจัยที่ต้องใช้ข้อมูลล่าสุด: ต่อเครื่องมือค้นเว็บหรือป้อนเอกสารใหม่ให้โมเดลด้วย รุ่นที่มีความสามารถสูงกว่าไม่ได้มีข้อมูลหลังวันตัดความรู้ติดมาด้วย ค่าเรียกเครื่องมืออาจคิดแยกจากราคา token
วิธีส่งงานไปยังรุ่นที่เหมาะ
- กำหนดเกณฑ์ผ่านของแต่ละงานและเก็บตัวอย่างไว้ทดสอบ
- เริ่มใช้ Luna กับงานที่มีโครงสร้างชัดและต้นทุนผิดพลาดต่ำ
- ใช้ตัวตรวจผลอัตโนมัติ เช่น JSON schema, unit test หรือการตรวจแหล่งอ้างอิง
- ถ้างานไม่ผ่าน ให้ลองแก้ตามข้อผิดพลาดหนึ่งครั้ง แล้วส่งต่อให้ Sol หากยังไม่ผ่าน
- ส่งต่อให้ Astra เมื่องานยังไม่ผ่านเกณฑ์หรือมีความเสี่ยงสูง
- ติดตามอัตราผ่าน ค่าใช้จ่ายต่อชิ้นงานที่ผ่าน token และเวลารอเมื่อเปลี่ยน prompt หรือรุ่น
บันทึกเหตุผลที่ส่งงานต่อ เช่น ข้อมูลขัดกัน ต้องแก้หลายไฟล์ หรือมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ข้อมูลนี้ช่วยบอกว่าควรปรับคำสั่ง เพิ่มเครื่องมือ หรือเปลี่ยนรุ่น หากจะปรับ reasoning effort ให้ทดสอบแยกจากการเปลี่ยนรุ่น เพื่อดูว่าปัจจัยใดทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยน
เทียบ GPT-5.6 ทั้งสามรุ่นกับ GPT-6
ตารางนี้รวมรุ่นทั่วไปของ GPT-5.6 ได้แก่ Luna, Terra และ Sol กับ GPT-6 Luna, Sol และ Astra เพื่อเทียบบทบาทและราคาในหน้าเดียว รุ่นเฉพาะทางอย่าง GPT-5.6 Cyber อยู่นอกขอบเขตการเลือกโมเดลสำหรับงาน product development ในบทความนี้
| รุ่น | เหมาะเริ่มกับงาน | ราคา Standard ต่อ 1M (input / cached / cache write / output) | ค่าคำขอตัวอย่าง* | ข้อสังเกต |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | งานซ้ำ ปริมาณสูง และไวต่อต้นทุน | $0.20 / $0.02 / $0.25 / $1.20 | $0.044 | ราคาต่ำสุดในตระกูล 5.6 แต่แพงกว่า GPT-6 Luna เมื่อใช้ token เท่ากัน |
| GPT-6 Luna | งานเฉพาะ ปริมาณสูง และตรวจผลได้ | $0.10 / $0.01 / $0.125 / $0.50 | $0.020 | ราคาต่อ token ต่ำสุดในตารางนี้ |
| GPT-5.6 Terra | งานทั่วไปที่ต้องการสมดุลความสามารถกับราคา | $2.00 / $0.20 / $2.50 / $12.00 | $0.440 | เหมาะกับระบบเดิมที่ทดสอบแล้วว่าผ่านเกณฑ์ในต้นทุนที่รับได้ |
| GPT-6 Sol | งานเขียนโค้ดซับซ้อนและ workflow แบบ agent | $2.00 / $0.20 / $2.50 / $10.00 | $0.400 | input ราคาเท่า GPT-5.6 Terra แต่ output ถูกกว่า |
| GPT-5.6 Sol | งานอาชีพที่ซับซ้อนและต้องการรุ่นหลักของตระกูล 5.6 | $4.00 / $0.40 / $5.00 / $20.00 | $0.800 | ราคานี้เป็นโปรโมชันอย่างน้อยถึง 21 พ.ย. 2026 |
| GPT-6 Astra | งานหลายขั้นที่ยากมากหรือมีผลเสียสูงเมื่อผิด | $10.00 / $1.00 / $12.50 / $50.00 | $2.000 | ราคาต่อ token สูงสุด; ควรวัดต้นทุนต่อชิ้นงานที่ผ่านจริง |
ทั้งหกรุ่นในตารางมี context window 1.05 ล้าน token และ max output 128,000 token ตามหน้ารุ่นที่ตรวจ วันตัดความรู้ต่างกัน: GPT-5.6 ทั้งสามรุ่นคือ 16 ก.พ. 2026; GPT-6 Sol คือ 20 เม.ย., Astra คือ 30 เม.ย. และ Luna คือ 18 พ.ค. 2026 งานที่ต้องใช้ข้อมูลใหม่กว่านี้ต้องค้นเว็บหรือป้อนแหล่งข้อมูลล่าสุด
วิธีคิดค่าคำขอตัวอย่าง * ใช้ input 100,000 token และ output รวม reasoning 20,000 token เหมือนกันทุกรุ่น ในราคา Standard สำหรับคำขอสั้นกว่าเกณฑ์ long context ไม่รวม cache และค่าเครื่องมือ สูตรคือ (100,000 × ราคา input + 20,000 × ราคา output) ÷ 1,000,000 เช่น GPT-6 Sol คิดได้ $0.20 + $0.20 = $0.40 ต่อคำขอ
เมื่อใช้ token เท่ากัน GPT-6 Luna ถูกกว่า GPT-5.6 Luna ราว 55% และ GPT-6 Sol ถูกกว่า GPT-5.6 Sol 50% ตามราคาที่แสดง ส่วน GPT-6 Astra แพงกว่า GPT-5.6 Sol ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าใช้จ่ายของคำขอที่กำหนดไว้ ยังไม่รวมผลว่ารุ่นใดทำงานผ่านเกณฑ์บ่อยกว่า
เอกสาร OpenAI รายงานว่าบางงาน GPT-5.6 ใช้ token น้อยลงเมื่อเทียบกับ GPT-5.5/5.4 และ Astra ทำผลได้ดีขึ้นโดยใช้ output token น้อยลงเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า แต่ไม่มีผลทดสอบสาธารณะชุดเดียวที่ครบทุกรุ่นในตาราง หากจะย้ายรุ่น ให้ใช้ชุดงานและเกณฑ์ผ่านของทีมวัดซ้ำ
ถ้าระบบเดิมใช้ GPT-5.6 ให้เริ่มจาก Luna เทียบ Luna และ Sol เทียบ Sol แล้วค่อยทดสอบ Astra กับงานที่ยากที่สุด ใช้โจทย์ เครื่องมือ และ effort ระดับที่ทั้งสองรุ่นรองรับเหมือนกัน บันทึกอัตราผ่าน token เวลารอ และต้นทุนต่อชิ้นงานที่ผ่าน เปลี่ยนทีละตัวแปรเพื่อดูว่าผลดีขึ้นเพราะอะไร
สรุป: เลือกตัวไหนคุ้มที่สุด
ระบบใหม่: เริ่มทดสอบ GPT-6 Sol กับงาน product และ development ที่ต้องคิดหลายขั้น ใช้ Luna กับงานซ้ำที่ตรวจผลได้ แล้วเพิ่ม Astra สำหรับงานยากหรือมีผลเสียสูงเมื่อผิด
ระบบที่ใช้ GPT-5.6 อยู่แล้ว: ทดสอบ GPT-6 กับงานเดิมก่อนย้าย ดูทั้งคุณภาพ เวลารอ และค่าใช้จ่ายต่อชิ้นงานที่ผ่าน ผลทดสอบของงานจริงจะบอกได้ชัดกว่าชื่อรุ่นว่าควรเปลี่ยนเมื่อไร
คำถามที่พบบ่อย
GPT-6 Luna, Sol และ Astra ต่างกันอย่างไร
GPT-6 รุ่นไหนถูกที่สุด
เมื่อเทียบ GPT-5.6 กับ GPT-6 รุ่นไหนใช้ token burn น้อยกว่า
วัดความคุ้มค่าต่อ token อย่างไร
Reasoning effort สูงทำให้คำตอบดีขึ้นเสมอไหม
API token price นี้ใช้กับ ChatGPT subscription หรือไม่
แหล่งอ้างอิง
ทุกตัวเลขและข้อเท็จจริงในบทความนี้ตรวจสอบกับแหล่งด้านล่างเมื่อ 24 กันยายน 2026 หากผู้ให้บริการเปลี่ยนราคาหรือฟีเจอร์หลังจากนั้น ให้ยึดตามหน้าต้นทาง
- developers.openai.com/api/…/modelsรายชื่อและบทบาทของ GPT-6 กับ GPT-5.6 รุ่นทั่วไป ราคา context window และ reasoning effort
- developers.openai.com/api/…/allcatalog ทุกรุ่นที่ใช้ตรวจรายชื่อ GPT-6 และ GPT-5.6 ที่มีเอกสาร
- developers.openai.com/api/…/pricingราคา GPT-6 ตาม Standard, Batch, Flex, Fast mode และ short/long context
- developers.openai.com/api/…/gpt-6-lunaสเปกและราคา GPT-6 Luna, cached input, long context, Batch/Flex และ Fast mode
- developers.openai.com/api/…/gpt-6-solสเปกและราคา GPT-6 Sol
- developers.openai.com/api/…/gpt-6-astraสเปกและราคา GPT-6 Astra รวมเงื่อนไข long context
- developers.openai.com/api/…/gpt-5.6-terraบทบาท สเปก และราคา GPT-5.6 Terra
- developers.openai.com/api/…/gpt-5.6-solบทบาท สเปก ราคา และช่วงโปรโมชันของ GPT-5.6 Sol
- developers.openai.com/api/…/gpt-5.6-lunaบทบาทและราคา GPT-5.6 Luna
- developers.openai.com/api/…/latest-modelแนวทางเลือก GPT-6 และสรุปผล evaluation ของ Astra เทียบรุ่นก่อนหน้า
- developers.openai.com/api/…/latest-model?model=gpt-5.6บทบาท GPT-5.6 ทั้งตระกูลและแนวทางทดสอบ effort/token efficiency
- developers.openai.com/api/…/deployment-checklistแนะนำให้เปรียบเทียบ task success, latency, token usage และ cost per successful task
- developers.openai.com/api/…/model-selectionหลักคิดเลือก model และ reasoning effort ตามคุณภาพ latency และต้นทุน
- developers.openai.com/api/…/reasoningreasoning effort, hidden reasoning tokens, token billing และการตั้ง max_output_tokens
- developers.openai.com/api/…/evaluation-best-practicesหลักออกแบบ eval ให้สะท้อนงานจริง เก็บ log และตรวจคุณภาพด้วย human feedback
- developers.openai.com/api/…/cost-optimizationลดจำนวน request/token และใช้ Batch หรือ Flex กับงานที่รอได้
- developers.openai.com/api/…/prompt-cachingอัตรา cache และวิธีวัด cache read/write
- developers.openai.com/api/…/changelogวันที่ GPT-6 Sol และ Luna เปิดตัว พร้อมราคา Standard ที่ประกาศ
อ้างอิงบทความนี้
ถ้าคุณหรือ AI Assistant นำเนื้อหาจากหน้านี้ไปใช้ต่อ ขอความกรุณาอ้างอิงตามรูปแบบนี้
ทีมวิศวกรรม Nexion. "เลือก GPT-6 Luna, Sol หรือ Astra ให้เหมาะกับงาน พร้อมเทียบ GPT-5.6 ทุกรุ่น". Nexion Co., Ltd, 24 กันยายน 2026. https://www.nexion.co.th/articles/gpt-6-luna-sol-astra-vs-gpt-5-6-all-models
เวอร์ชันข้อความล้วนสำหรับเครื่องอ่าน: /articles/gpt-6-luna-sol-astra-vs-gpt-5-6-all-models.md · /llms.txt
อยากให้เรื่องพวกนี้เกิดขึ้นจริงในธุรกิจคุณไหม?
เราเปลี่ยนสิ่งที่เขียนไว้ในบทความ ให้กลายเป็นระบบที่ขึ้นใช้งานจริงและอยู่ได้ยาว
คุยกับทีมของเรา