DeepSeek กับ MiniMax ตั้งราคาเท่ากันเป๊ะ? ศึก Flash model ที่ตัดสินด้วยต้นทุนต่องานของ AI

โดย Nokka (นก-กา) | นักเขียนอิสระสาย AI และต้นทุนระบบ | ตรวจสอบข้อมูล ณ 20 ต.ค. 2026

บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)

ในรอบ 72 ชั่วโมง มีสองค่ายใหญ่ของจีนออกโมเดลระดับ Flash ใหม่ห่างกันไม่ถึงสามวัน

DeepSeek อัปเดต V4.1-Flash เป็นเวอร์ชัน 1017 เมื่อ 17 ตุลาคม [3]

MiniMax เปิดตัว M3.1 Flash เมื่อ 19 ตุลาคม [2]

ผมเปิดหน้าลาคาของทั้งสองค่ายมาวางเทียบกัน แล้วเจอเรื่องที่ผมไม่คิดว่าจะเจอ

ราคาต่อโทเคนของทั้งสองค่ายเท่ากันเป๊ะ

$0.15 ต่อล้านโทเคนสำหรับขาเข้า และ $0.60 สำหรับขาออก [1] [2]

ตัวเลขเดียวกันถึงหลักสตางค์

แต่พอคำนวณถึงต้นทุนจริงต่อหนึ่งงาน ภาพกลับไม่เท่ากันเลย

ราคาที่เท่ากัน แต่โครงสร้างคนละแบบ

จุดที่ต่างกันไม่ใช่ตัวเลข headline แต่คือวิธีคิดเงิน

DeepSeek คิดแบบมีช่วงเวลา ราคาเต็มในช่วงพีค และครึ่งราคานอกช่วงนั้น โดยช่วงที่คิดแพงคือ 01:00 ถึง 04:00 UTC และ 06:00 ถึง 10:00 UTC วันจันทร์ถึงศุกร์ ยกเว้นวันหยุดราชการจีน [1]

MiniMax คิดแบบราคาเดียวตลอด ไม่มีช่วงเวลา ไม่มีเงื่อนไข [2]

ผมลองแปลงเวลาของ DeepSeek เป็นเวลาไทยดู แล้วก็ต้องหยุดคิด

01:00 ถึง 04:00 UTC คือ 08:00 ถึง 11:00 น. ตามเวลาไทย

06:00 ถึง 10:00 UTC คือ 13:00 ถึง 17:00 น. ตามเวลาไทย

แปลว่าชั่วโมงเร่งด่วนของ DeepSeek ตรงกับ เวลาทำงานของคนไทยพอดี

ถ้าคุณรันระบบ AI ในออฟฟิศระหว่างเก้าโมงถึงห้าโมงเย็น คุณจะจ่ายราคาเต็มเกือบทั้งวัน และได้ส่วนลดเฉพาะช่วงพักเที่ยงกับหลังเลิกงาน

ลองคิดเป็นเงินจริง

ผมจะยกตัวอย่างที่จับต้องได้

สมมติคุณมีงาน 1,000 งาน แต่ละงานใช้ข้อมูลขาเข้า 20,000 โทเคน และให้คำตอบออกมา 3,000 โทเคน

รวมแล้วคุณจะใช้ขาเข้า 20 ล้าน และขาออก 3 ล้านโทเคน

ถ้ารันตอนกลางวันของไทย คุณจะจ่าย 9.60 ดอลลาร์กับ DeepSeek

ถ้ารันตอนกลางคืนหรือวันหยุด คุณจะจ่าย 4.80 ดอลลาร์

ถ้าใช้ MiniMax คุณจะจ่าย 4.80 ดอลลาร์ไม่ว่าเวลาไหน

ในมุมมองของผม 4.80 ที่เท่ากันเป๊ะบอกว่าทั้งสองค่ายมองว่าตัวเลขนี้คือระดับที่ตลาด Flash รับได้ แต่ผมไม่มีหลักฐานว่ามันเกิดจากการประสานกันแต่อย่างใด

ทำไมแคชถึงถูกกว่า

ค่าแคชมาจากกลไก attention ที่โมเดลต้องคำนวณบริบทเดิมซ้ำทุกครั้งที่คุณส่งคำขอ

ถ้าผู้ให้บริการเก็บผลลัพธ์กลางทางไว้ได้ คุณก็ไม่ต้องจ่ายเต็มราคาอีกครั้ง

ในงาน LLM ที่ใช้ prompt ระบบยาว ๆ ตัวเลขนี้จึงมีผลกว่าส่วนลดราคาต่อโทเคนเสียอีก

ช่องว่างที่ซ่อนอยู่ในการคิดแคช

จุดที่ผมว่าสำคัญกว่าคือราคาแคช เพราะงานเอเจนต์ในโลกจริงส่งบริบทเดิมซ้ำ ๆ ทุกครั้ง

DeepSeek คิดค่าแคชที่อ่านซ้ำ 0.003 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนในช่วงปกติ และ 0.006 ในช่วงพีค [1]

MiniMax คิด 0.015 ดอลลาร์ [2]

ถ้างานของคุณมีอัตราการอ่านแคช 90% ตัวเลขจะกลายเป็นแบบนี้

DeepSeek ช่วงปกติ 2.15 ดอลลาร์

DeepSeek ช่วงพีค 4.31 ดอลลาร์

MiniMax 2.37 ดอลลาร์

เมื่อแคชทำงานหนัก ตัวที่ถูกที่สุดยังเป็น DeepSeek นอกช่วงพีคที่ 2.15 ดอลลาร์ ตามด้วย MiniMax ที่ 2.37 ส่วน DeepSeek ในช่วงพีคแพงที่สุดที่ 4.31 หรือเกือบสองเท่าของ MiniMax

เพราะแบบนี้ผมจึงบอกว่าการดูราคาต่อโทเคนอย่างเดียวทำให้ตัดสินใจผิด

ต้นทุนต่องานที่เสร็จ ไม่ใช่ต่อโทเคน

คำถามที่ผมคิดว่าควรถามจริง ๆ คือ งานหนึ่งงานจบด้วยเงินเท่าไหร่

เพราะโมเดลที่ถูกกว่าต่อโทเคนอาจต้องลองหลายรอบก่อนได้คำตอบที่ใช้ได้ และถ้าต้องลองสามรอบ คุณก็จ่ายสามเท่า

หรือโมเดลที่แพงกว่าเล็กน้อยอาจทำงานจบในรอบเดียวโดยไม่ต้องมีคนมาแก้

ตัวเลขที่ควรวัดจึงมีสามตัว ไม่ใช่ตัวเดียว

หนึ่ง โทเคนที่ใช้จริงต่อหนึ่งงานที่เสร็จ

สอง จำนวนรอบที่ต้องลองก่อนจบ

สาม เวลาของคนที่ต้องเข้ามาตรวจ

ข้อสามคือตัวที่คนมักลืม และมันมักแพงกว่าค่า API หลายเท่าในงานจริง

ตัวเลขประสิทธิภาพที่ต้องอ่านอย่างระวัง

MiniMax ประกาศตัวเลขชุดใหญ่ในบล็อกของตัวเอง

BankerToolBench 76.2 คะแนน ซึ่งเป็นชุดทดสอบงาน workflow ด้านการเงินแบบครบวงจร

DeepSWE v1.1 ได้ 73.7%

OSWorld V2 ได้ 61.7 คะแนน และ Agents' Last Exam ได้ 29.6 คะแนน โดยอ้างว่าสูงที่สุดในบรรดาโมเดลจีนทั้งสองชุด

CyberGym ได้ 82% และความเร็วขาออก 200+ โทเคนต่อวินาที โดยค่ามัธยฐาน 170+ [2]

ส่วนหน้า DeepSeek มีตาราง benchmark ของตัวเองพร้อมตัวเลขบนชุดทดสอบ 11 ชุด แต่ไม่ได้ประกาศชุดเดียวกับ MiniMax ทั้งชุด ทั้งสองค่ายชี้ว่าจุดที่อัปเกรดคืองานเขียนโค้ดและการทำงานแบบเอเจนต์ [2] [3] แต่ถ้อยที่ละเอียดกว่านั้นเป็นของ DeepSeek ฝ่ายเดียว คือการเขียนโปรแกรมทั้งโปรเจกต์ การลดความยาวเอาต์พุตและเวลาทำงานลง และคำอ้างว่าเป็นจุดที่ประหยัดที่สุดบนเส้นพาเรโตของราคากับประสิทธิภาพ [3] ส่วน MiniMax เน้นว่าอนุมานเร็วขึ้นเกือบสามเท่าและต้นทุนการใช้งานลดลง 70% [2]

ตรงนี้ผมต้องเตือนเรื่องหนึ่ง

ตัวเลข benchmark ของทั้งสองค่ายเป็นตัวเลขที่ค่ายตัวเองประกาศ และชุดทดสอบที่ใช้ก็ไม่เหมือนกันทั้งหมด

มีจุดที่เทียบกันได้อยู่สองจุด คือ DeepSWE v1.1 และ Agents' Last Exam ซึ่งค่ายทั้งสองรายงานทั้งคู่ [2] [3]

แต่แม้แต่สองจุดนั้นก็ยังไม่สะอาด เพราะหน้า DeepSeek ระบุชัดว่าเขาทดสอบด้วย mini-swe-v2 harness [3] ขณะที่บล็อก MiniMax ไม่ได้ระบุว่าใช้ harness ตัวไหน [2]

เมื่อเครื่องมือรันคนละตัว ตัวเลขร้อยละที่ได้จึงยังเทียบกันตรง ๆ ไม่ได้

และมีอีกจุดที่ผมว่าแปลก คือ MiniMax อ้างว่าตัวเองได้ 29.6 บน Agents' Last Exam และเป็นที่หนึ่งในบรรดาโมเดลจีน [2] แต่ตาราง benchmark บนหน้า DeepSeek ระบุว่าตัวเองได้ 35.4 บนชุดทดสอบเดียวกัน [3]

ตัวเลข 35.4 อยู่ในตารางที่เผยแพร่เป็นภาพ จึงไม่ปรากฏในข้อความที่ดึงออกมา ผมต้องเปิดภาพอ่านเองถึงจะเห็น

ถ้าสองตัวเลขนี้วัดบนชุดเดียวกันจริง คำว่า "ที่หนึ่งในบรรดาโมเดลจีน" ก็ต้องถูกอ่านด้วยความระวัง

สิ่งที่ผมว่าเป็นสัญญาณสำคัญกว่าตัวเลข

มีประโยคหนึ่งในบล็อก MiniMax ที่ผมอ่านแล้วคิดว่าบอกอนาคตมากกว่าคะแนนทั้งหมด

นั่นคือการเปิดเผยว่า Space Bunny โมเดลลับที่รันแบบไม่ระบุตัวตนและประมวลผลไปกว่า 200 ล้านล้านโทเคน คือเวอร์ชันก่อนหน้าของ M3.1 Flash [2]

แปลว่าก่อนเปิดตัว บริษัทเอาของจริงไปให้คนใช้โดยไม่บอกว่าเป็นของใคร

นี่คือวิธีทดสอบที่ผมคิดว่าเหนือกว่า benchmark ใด ๆ เพราะมันวัดกับงานจริงที่คนยอมจ่ายเงิน

และมันอธิบายว่าทำไมตัวเลขค่าใช้จ่ายจึงลดลง 70% เมื่อเทียบรุ่นก่อน [2]

ทำไมเรื่องนี้สำคัญกับคนที่ดูแลงบ API

ถ้าคุณมีระบบที่รันงานจำนวนมาก ราคาที่ลดลงครึ่งหนึ่งไม่ได้แปลว่าบิลของคุณจะลดครึ่ง

เพราะบิลของคุณประกอบจากสามอย่าง คือราคาต่อโทเคน จำนวนโทเคนที่ใช้ และจำนวนรอบที่รัน

ราคาที่ลดลงทำให้ตัวแรกหด แต่ถ้าคุณเริ่มใช้โมเดลทำงานยาวขึ้นเพราะเห็นว่าถูก บิลอาจเพิ่มขึ้น

ผมเคยเห็นรูปแบบนี้ในงานอื่นมาก่อน คือของถูกลงแล้วคนใช้มากขึ้นจนค่าใช้จ่ายรวมสูงกว่าเดิม

สูตรที่ใช้คำนวณเองได้ในหนึ่งนาที

ต้นทุนต่อรอบ = (โทเคนขาเข้า หักแคชแล้ว คูณ ราคาขาเข้า)
             + (โทเคนที่อ่านจากแคช คูณ ราคาแคช)
             + (โทเคนขาออก คูณ ราคาขาออก)

ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่เสร็จ = ต้นทุนต่อรอบ คูณ จำนวนรอบที่ต้องลอง

ถ้าค่าสุดท้ายสูงกว่าอีกค่ายเกินสองเท่า ให้ทบทวนว่าเลือกผิดหรือเปล่า

ผมใช้สูตรนี้กับตัวอย่างข้างบน และได้ผลตามที่เขียนไว้ทุกตัวเลข

สี่ข้อที่ทำได้เลยถ้าจะเลือกระหว่างสองตัวนี้

หนึ่ง วัดโทเคนต่อหนึ่งงานที่เสร็จของงานคุณเอง ไม่ใช่ของ benchmark

สอง ถ้าใช้ DeepSeek ให้ย้ายงาน batch ไปช่วง 11:00 ถึง 13:00 หรือหลัง 17:00 ตามเวลาไทย ซึ่งเป็นช่วงราคาปกติ

สาม วัดอัตราการอ่านแคชของงานคุณ เพราะถ้าแคชทำงานหนัก ลำดับความถูกแพงจะสลับจากที่คิด

สี่ นับจำนวนรอบที่ต้องลองซ้ำ ถ้าโมเดลหนึ่งต้องลองสองรอบ มันแพงเป็นสองเท่าทันทีแม้ราคาต่อโทเคนจะถูกกว่า

สิ่งที่ผมยืนยันได้ และยืนยันไม่ได้

ยืนยันได้

• DeepSeek V4.1-Flash เวอร์ชัน 1017 เปิดตัว 17 ตุลาคม 2026 [3] พร้อมน้ำหนักเปิดบน Hugging Face และ ModelScope [3]
• ราคา deepseek-flash คือ 0.15 ดอลลาร์ขาเข้าและ 0.60 ดอลลาร์ขาออกต่อล้านโทเคนในช่วงปกติ และเป็นสองเท่าในช่วงพีค รวมถึงราคาแคช 0.003 และ 0.006 ดอลลาร์ [1]
• ช่วงเร่งด่วนคือ 01:00 ถึง 04:00 UTC และ 06:00 ถึง 10:00 UTC จันทร์ถึงศุกร์ [1]
• ราคา MiniMax M3.1 Flash คือ 0.15 ดอลลาร์ขาเข้า 0.60 ดอลลาร์ขาออก และ 0.015 ดอลลาร์สำหรับแคช แบบราคาเดียวตลอด [2]
• ตัวเลข benchmark และความเร็ว 200+ โทเคนต่อวินาที ตามที่ MiniMax ประกาศ [2]
• น้ำหนักของ M3.1 Flash ยังไม่เปิด ณ วันที่เขียน บล็อกระบุว่าจะเปิดภายหลัง [2]
• การคำนวณในบทนี้ผมรันด้วยโค้ดเองทั้งหมด ไม่ได้ประมาณด้วยมือ

ยืนยันไม่ได้

• ว่าตัวไหนทำงานจริงได้ดีกว่ากันในงานของคุณ เพราะยังไม่มีการทดสอบอิสระที่รันทั้งสองตัวบนงานชุดเดียวกัน
• ว่าตัวเลข DeepSWE 77.0 ของ DeepSeek จะเทียบกับ 73.7 ของ MiniMax ได้แค่ไหน เพราะต่างคนต่างรันบน harness คนละตัว และ MiniMax ไม่ได้ระบุ harness
• ว่าอัตราแคชของงานคุณจะเป็นเท่าไหร่ เพราะมันขึ้นกับวิธีออกแบบ prompt
• ว่าราคานี้จะอยู่ยาว ทั้งสองค่ายสงวนสิทธิ์ปรับราคา

คำถามที่ผมยังไม่มีคำตอบ

ถ้าทั้งสองค่ายยอมขายในราคาเดียวกันเป๊ะ คำถามคือกำไรอยู่ที่ไหน

คำตอบที่น่าจะเป็นคือ กำไรไม่ได้อยู่ที่ราคาต่อโทเคน แต่อยู่ที่จำนวนโทเคนที่คุณต้องใช้ต่อหนึ่งงาน

นั่นแปลว่าสงครามรอบต่อไปจะไม่ใช่สงครามราคา แต่เป็นสงครามเรื่องความสามารถในการทำงานให้จบในรอบเดียว

และนั่นคือสิ่งที่ทำให้ผมคิดว่า Flash model กำลังกลายเป็นสินค้าที่แข่งกันด้วยวิศวกรรม ไม่ใช่ด้วยการตลาด

แหล่งอ้างอิง

[1] DeepSeek API Docs, "Models & Pricing", เข้าถึง 20 ต.ค. 2026. https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] MiniMax, "MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost", 19 ต.ค. 2026. https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f
[3] DeepSeek API Docs, "DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real", 17 ต.ค. 2026. https://api-docs.deepseek.com/news/news261017