Thanawat Wongchai

Posted on Jul 9 • Originally published at apidog.com

Grok 4.5 vs Claude Opus 4.8: อันไหนดีที่สุด

เมื่อ xAI เปิดตัว Grok 4.5 เมื่อวันที่ 8 กรกฎาคม 2026 อีลอน มัสก์วางกรอบการเทียบไว้ชัดเจนว่า “เป็นโมเดลระดับ Opus แต่เร็วกว่า ใช้โทเค็นอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า และมีต้นทุนที่ต่ำกว่า” บทความนี้จะแปลงข้ออ้างนั้นให้เป็นเช็กลิสต์สำหรับนักพัฒนา: ดูคะแนนเทียบกับ Claude Opus 4.8, ประเมินต้นทุนต่อ request, และสร้าง A/B harness เพื่อทดสอบกับ prompt จริงของคุณ

ลองใช้ Apidog วันนี้

ข้อมูลด้านล่างอ้างอิงตัวเลขที่ xAI เผยแพร่ใน ประกาศ Grok 4.5, ราคาที่ Anthropic เผยแพร่ และข้อจำกัดที่ควรตรวจสอบก่อนนำไปใช้จริง สรุปสั้นๆ: ข้ออ้าง “ระดับ Opus” มีน้ำหนักในเชิงความสามารถและต้นทุน แต่ยังมีสอง benchmark ที่ Opus ชนะ และยังมีเครื่องหมายดอกจันเรื่องแหล่งที่มาของผลทดสอบ

ใบคะแนน: Grok 4.5 vs Opus 4.8

xAI เผยแพร่ benchmark การเขียนโค้ด 4 รายการ หากคุณกำลังเลือกโมเดลสำหรับงาน coding agent ให้เริ่มจากตารางนี้:

การทดสอบมาตรฐาน	Grok 4.5	Opus 4.8 (max)	ผู้ชนะ
DeepSWE 1.0 (pass@1)	62.0%	55.75%	Grok 4.5 (+6.25)
DeepSWE 1.1	53%	59%	Opus 4.8 (+6)
Terminal Bench 2.1	83.3%	78.9%	Grok 4.5 (+4.4)
SWE Bench Pro (resolve)	64.7%	69.2%	Opus 4.8 (+4.5)

ผลคือชนะฝ่ายละสองรายการ ดังนั้นคำว่า “ระดับ Opus” ใช้ได้ในความหมายว่าอยู่ในระดับความสามารถใกล้กัน แต่ไม่ใช่ข้อสรุปว่า Grok 4.5 เหนือกว่า Opus 4.8 ทุกกรณี

ข้อควรจำสำหรับการตัดสินใจ:

ถ้างานของคุณคล้าย DeepSWE 1.0 หรือ Terminal Bench 2.1 มากกว่า Grok 4.5 ดูน่าสนใจ
ถ้างานใกล้เคียง repo-level issue ที่ซับซ้อนแบบ SWE Bench Pro หรือ DeepSWE 1.1 มากกว่า Opus 4.8 ยังมีแต้มต่อ
Claude Fable 5 (สูงสุด) ทำคะแนนสูงสุดในทั้งสี่รายการนี้ และ GPT 5.5 (xhigh) ชนะทั้งสองโมเดลใน 3 จาก 4 รายการ ดังนั้น Grok 4.5 vs Opus 4.8 ไม่ใช่การวัด “โมเดลที่เก่งที่สุดทั้งหมด” แต่เป็นการเทียบกับโมเดลที่เหมาะกับงานประจำวันในระดับราคาใกล้เคียงกัน

หากต้องการอ่านการเทียบระดับบนสุด ดู Fable 5 vs Opus 4.8

เครื่องหมายดอกจันเรื่องแหล่งที่มา

ตัวเลขเหล่านี้ยังไม่ใช่ผลทดสอบอิสระทั้งหมด xAI ระบุว่าคะแนนของคู่แข่งมาจาก “เอกสารระบบที่นักพัฒนาแต่ละรายเผยแพร่ หรือกระดานจัดอันดับการทดสอบมาตรฐาน” โดยมีการประเมิน DeepSWE ที่สร้างโดย Datacurve และมีการรันด้วย harness ของผู้ให้บริการแต่ละราย

สำหรับนักพัฒนา นี่แปลว่า:

อย่าใช้ benchmark เดียวเป็นเกณฑ์ production
ทดสอบด้วย prompt และ repository จริงของคุณ
เก็บทั้งคุณภาพคำตอบ, latency, token usage และ failure mode
เปรียบเทียบ tool calling และ structured output แยกจาก text generation ปกติ

เราติดตามรายละเอียด benchmark เพิ่มเติมไว้ใน การเจาะลึกการทดสอบมาตรฐาน Grok 4.5

ราคา: Grok ชนะบนกระดาษ และอาจชนะมากกว่าเมื่อวัดต่อ task

ราคาป้ายต่อล้านโทเค็น:

	Grok 4.5	Opus 4.8
อินพุต	$2.00	$5.00
เอาต์พุต	$6.00	$25.00

Grok 4.5 อยู่ที่ 40% ของราคาอินพุต Opus และ 24% ของราคาเอาต์พุต Opus รายละเอียดฝั่ง Anthropic ดูได้ใน การวิเคราะห์ราคา Opus 4.8

แต่ตัวเลขที่ควรดูจริงคือ “ต้นทุนต่อ task ที่สำเร็จ” ไม่ใช่แค่ราคา token

xAI รายงานว่าในการแก้ SWE Bench Pro:

Grok 4.5 ใช้เอาต์พุตเฉลี่ย 15,954 tokens
Opus 4.8 (max) ใช้เอาต์พุตเฉลี่ย 67,020 tokens

คำนวณคร่าวๆ:

Grok 4.5:
15,954 tokens × $6 / 1,000,000 ≈ $0.10 ต่อ task

Opus 4.8 (max):
67,020 tokens × $25 / 1,000,000 ≈ $1.68 ต่อ task

ในเงื่อนไขนี้ Grok 4.5 ถูกกว่าประมาณ 17 เท่าสำหรับเอาต์พุตต่อ task ที่แก้สำเร็จ

อย่างไรก็ตาม ควรตีความอย่างระวัง เพราะตัวเลขนี้มาจาก benchmark เดียว, ผู้จำหน่ายเป็นผู้รายงาน และ Opus อยู่ในโหมด “max” ที่อาจใช้ reasoning ยาวกว่า แต่ทิศทางยังชัดเจน: ถ้าโมเดลตอบสั้นกว่าและราคาต่อ token ต่ำกว่า ต้นทุนจริงต่อ workflow จะลดลงมากกว่าที่ดูจาก price sheet

ดูสถานการณ์จำลองเพิ่มเติมได้ใน คำอธิบายราคา Grok 4.5

ข้อควรระวังอีกด้านคือ Opus ใช้ token มากขึ้นส่วนหนึ่งเพราะ reasoning ละเอียดกว่า และ reasoning นั้นอาจเป็นเหตุผลที่ทำให้ชนะ SWE Bench Pro อยู่ 4.5 คะแนน ดังนั้นอย่าดูแค่ถูกกว่า ให้ดูว่า output ที่สั้นกว่ายังแก้ปัญหาของคุณได้จริงหรือไม่

ความเร็ว: 80 TPS + output สั้นกว่า = loop เร็วกว่า

Grok 4.5 ให้บริการที่ประมาณ 80 tokens ต่อวินาที ซึ่ง xAI เรียกว่า “ความเร็วระดับโมเดลเร็ว” เมื่อรวมกับเอาต์พุตที่สั้นกว่า เวลาจริงต่อ task อาจลดลงมาก:

เวลาตอบโดยประมาณ = output_tokens / tokens_per_second

ตัวอย่างจาก token เฉลี่ยข้างต้น:

Grok 4.5:
15,954 / 80 ≈ 199 วินาที

Opus 4.8:
ไม่มี TPS เทียบตรงจาก Anthropic

สำหรับ agent loop ที่เรียกโมเดลหลายสิบครั้ง ความต่างของ latency ต่อ step จะสะสมเป็นเวลาหลายนาทีต่อ session ได้

แต่ Anthropic ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลข TPS ที่เทียบตรงสำหรับ Opus 4.8 และความเร็วจริงขึ้นกับ workload, region, tier และช่วงเวลาการใช้งาน ดังนั้นให้ benchmark ด้วยระบบของคุณเอง

วิธีทำ A/B test ด้วย request เดียวกัน

ถ้าทั้งสอง API รองรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI ในระดับ chat completions คุณสามารถเริ่มจาก harness ง่ายๆ โดยเปลี่ยนแค่ base_url, API key และ model id

ตัวอย่างโครงสร้าง pseudo-code:

const prompts = [
  "แก้ bug ในฟังก์ชันนี้และอธิบาย patch",
  "เขียน unit test สำหรับ edge cases ต่อไปนี้",
  "อ่าน stack trace แล้วเสนอ root cause",
  "refactor module นี้ให้ลด duplication",
  "สร้าง migration plan สำหรับ API change นี้"
];

const providers = [
  {
    name: "grok-4.5",
    baseUrl: process.env.GROK_BASE_URL,
    apiKey: process.env.GROK_API_KEY,
    model: "grok-4.5"
  },
  {
    name: "opus-4.8",
    baseUrl: process.env.ANTHROPIC_COMPAT_BASE_URL,
    apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
    model: "claude-opus-4.8"
  }
];

for (const provider of providers) {
  for (const prompt of prompts) {
    const started = Date.now();

    const res = await fetch(`${provider.baseUrl}/chat/completions`, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Authorization": `Bearer ${provider.apiKey}`,
        "Content-Type": "application/json"
      },
      body: JSON.stringify({
        model: provider.model,
        messages: [{ role: "user", content: prompt }]
      })
    });

    const data = await res.json();
    const latencyMs = Date.now() - started;

    console.log({
      provider: provider.name,
      latencyMs,
      outputTokens: data.usage?.completion_tokens,
      totalTokens: data.usage?.total_tokens,
      answerPreview: data.choices?.[0]?.message?.content?.slice(0, 200)
    });
  }
}

ให้เก็บ metric อย่างน้อย 4 อย่าง:

คุณภาพคำตอบ: แก้ issue ได้จริงหรือไม่
output tokens: โมเดลไหน verbose กว่า
latency: ใช้เวลากี่วินาทีต่อ step
failure mode: hallucination, tool call ผิด schema, patch ใช้ไม่ได้, reasoning ไม่พอ

ถ้า Grok ไม่ได้ใช้ token น้อยกว่าใน prompt ของคุณ เศรษฐศาสตร์ด้านบนอาจไม่ตรงกับ workload จริง

Opus 4.8 ยังได้เปรียบตรงไหน

ราคาไม่ใช่ปัจจัยเดียวที่ควรใช้เลือกโมเดล

งาน coding agent ที่ยากกว่า: Opus 4.8 ชนะ SWE Bench Pro และ DeepSWE 1.1 ซึ่งใกล้กับงาน repo-level ที่ซับซ้อนกว่า
ระบบนิเวศที่สุกกว่า: Opus 4.8 อยู่ใน ecosystem ของ Anthropic, Claude Code, รูปแบบ tool usage ที่มีผู้ใช้มากกว่า และแนวทาง production ที่ผ่านการใช้งานมานานกว่า
ความสามารถในการคาดเดา: พฤติกรรมภายใต้ context ยาว, refusal pattern และ failure mode มีเอกสารและประสบการณ์ใช้งานมากกว่า รวมถึงคู่มือของเราใน วิธีใช้ Claude Opus 4.8 API

Grok 4.5 เพิ่งเปิดตัวผ่าน Grok Build, Cursor และ API ใหม่ ดังนั้นแม้ต้นทุนต่อ token จะต่ำกว่า ค่าใช้จ่ายในการย้ายระบบและความเสี่ยง production ยังต้องนับรวมด้วย

คุณควรใช้ตัวไหน?

เลือก Grok 4.5 หาก

workload ของคุณเป็น agentic coding หรือ knowledge task ปริมาณมาก
ค่า API เป็น constraint สำคัญ
คุณรับความเสี่ยงของโมเดลใหม่ได้
benchmark ภายในของคุณพบว่า Grok ให้คำตอบสั้นกว่าและยังแก้ปัญหาได้
คุณต้องการทดลองในช่วงที่มี ช่วงเวลาฟรีในปัจจุบัน

คงใช้ Opus 4.8 หาก

คุณอยู่ใน ecosystem ของ Anthropic อยู่แล้ว
คุณต้องการคะแนนที่ดีกว่าใน benchmark ระดับ repo ที่ยากกว่า
คุณต้องการ behavior ที่คาดเดาได้มากกว่าใน production
ค่า migration สูงกว่าค่า token ที่ประหยัดได้

ไม่ว่าจะเลือกทางไหน ให้ทดสอบเองก่อนย้าย workload

ใน Apidog คุณสามารถบันทึก request ต่อโมเดล, ส่ง prompt จริงที่ยากที่สุด 5 ชุด, แล้วเปรียบเทียบ response, latency และ usage object แบบเคียงข้างกันได้ จุดที่ควรตรวจคือ output_tokens เพราะถ้า prompt ของคุณทำให้ Grok ตอบยาวพอๆ กับ Opus ความได้เปรียบด้านต้นทุนจะลดลง

ดาวน์โหลด Apidog ฟรี แล้วทำ A/B test กับข้อมูลของคุณเองก่อนย้าย production workload

คู่มือการตั้งค่าสำหรับทั้งสองฝั่ง:

คำถามที่พบบ่อย

Grok 4.5 ดีกว่า Claude Opus 4.8 หรือไม่?

ยังสรุปแบบครอบจักรวาลไม่ได้ จาก benchmark ที่ xAI เผยแพร่ ทั้งสองแบ่งกันชนะ 2-2 Grok 4.5 ถูกกว่าและใช้ token มีประสิทธิภาพกว่า ส่วน Opus 4.8 ชนะ benchmark ระดับ repo ที่ยากกว่าสองรายการ คำว่า “ดีกว่า” ขึ้นกับ constraint ของคุณ: งบประมาณ, latency หรือความสามารถสูงสุด

Grok 4.5 ถูกกว่า Opus 4.8 แค่ไหน?

ราคาป้ายคือ $2 vs $5 ต่อล้าน input tokens และ $6 vs $25 ต่อล้าน output tokens เมื่อดูต่อ coding task ที่แก้สำเร็จ ตัวเลข token ที่ผู้จำหน่ายรายงานชี้ว่าช่องว่างต้นทุนอาจใหญ่กว่านั้นมาก

มี benchmark อิสระสำหรับ Grok 4.5 หรือยัง?

ยังไม่มีในระดับที่ควรใช้เป็นข้อสรุป production ตัวเลขที่เผยแพร่ผสมระหว่างการรันของ xAI, การประเมินของ Datacurve และเอกสารระบบของผู้จำหน่ายรายอื่น ควรรอผลอิสระเพิ่มเติม และทดสอบกับ workload ของคุณเอง

ฉันทดสอบทั้งสองโมเดลด้วยโค้ดเดียวกันได้ไหม?

ส่วนใหญ่ได้ ทั้งสองรองรับ chat completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ในระดับพื้นฐาน ดังนั้นการเปลี่ยน base_url, key และ model id ก็พอสำหรับ test แรก แต่รายละเอียด tool calling, structured output และ error handling อาจต่างกัน ควรทดสอบ path เหล่านั้นแยกก่อนนำไปใช้จริง