สงครามราคา LLM จีน 2026: เปรียบเทียบต้นทุน API แนวหน้า 5 อันดับ

ห้องแล็บของจีนลดราคา LLM API ถึง 6 ครั้งในครึ่งแรกของปี 2026 และ 3 ครั้งถูกประกาศเป็นราคาถาวร บทความนี้สรุป API LLM จีน 5 ตัวหลักในเดือนพฤษภาคม 2026 พร้อมแนวทางเลือกโมเดลตามภาระงานจริง เช่น code generation, long-context RAG, coding agent, multilingual support และ structured reasoning

ลองใช้ Apidog วันนี้

สรุปย่อ

• ถูกที่สุดต่อโทเคนเอาต์พุต: DeepSeek V4-Pro ที่ $0.87/MTok ต่ำกว่า GPT-5.5 ประมาณ 34 เท่า
• ถูกที่สุดสำหรับ 1M context: Xiaomi MiMo V2.5 Pro ที่ $3/MTok เอาต์พุต โดยไม่เพิ่มราคาตามความยาวอินพุต
• สมดุลราคา/คุณภาพสำหรับ production: Alibaba Qwen3 Max ที่ $3.90/MTok เอาต์พุต พร้อม context 262K
• cache hit ถูกที่สุดสำหรับ system prompt ยาว: Moonshot Kimi K2.6 ที่ $0.07/MTok
• เหมาะกับ reasoning workload: Zhipu GLM-5 ที่ $3.20/MTok เอาต์พุต, context 200K
• DeepSeek, MiMo และ Kimi ระบุว่าการลดราคาในปี 2026 เป็นแบบถาวร

สงครามราคา LLM ของจีนในปี 2026 เกิดขึ้นอย่างไร

ไทม์ไลน์โดยย่อ:

• Q4 2025: DeepSeek V3.2 เปิดตัวที่ $0.28/MTok อินพุต และตัดราคาบริการชั้นนำจากสหรัฐฯ อย่างมาก
• Q4 2025: Kimi K2.6 เปิดตัวราคาแบบแบ่งระดับตาม context และ cache hit ที่ $0.07/MTok
• มีนาคม 2026: Xiaomi เปิดตัว MiMo V2-Pro บน OpenRouter ด้วยราคาแบบแบ่งระดับ
• เมษายน 2026: DeepSeek V4 เปิดตัวพร้อมส่วนลดโปรโมชัน 75%
• 22 พฤษภาคม 2026: DeepSeek ประกาศว่าส่วนลด 75% เป็นราคาถาวร ทำให้ V4-Pro อยู่ที่ $0.435/$0.87 อย่างไม่มีกำหนด (รายละเอียดทั้งหมด)
• 27 พฤษภาคม 2026: Xiaomi ทำให้ราคา MiMo V2.5 เป็นแบบถาวรที่ $1/$3 และยกเลิกตัวคูณสำหรับ long context (อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MiMo)

การลดราคาเหล่านี้ไม่ได้สุ่ม แต่สะท้อน positioning ของแต่ละค่าย:

• DeepSeek: ลดต้นทุนต่อโทเคนให้ต่ำที่สุด
• MiMo: เจาะ long-context workload ที่ต้องใช้ 300K–1M tokens
• Qwen: เน้น production readiness และ ecosystem
• Kimi: เหมาะกับ agent workflow ที่ reuse prompt/prefix จำนวนมาก
• GLM: เน้น structured reasoning และ chain-of-thought workload

ตารางเปรียบเทียบ API LLM จีน 5 ตัวหลัก

โมเดล	อินพุต ($/MTok)	เอาต์พุต ($/MTok)	Cache hit	Context	เหมาะที่สุดสำหรับ
DeepSeek V4-Pro	$0.435	$0.87	$0.003625	128K	ถูกที่สุดต่อโทเคน, การเขียนโค้ด
Xiaomi MiMo V2.5 Pro	$1.00	$3.00	$0.20	1M	RAG เอกสารยาว, repo agents
Alibaba Qwen3 Max	$0.78	$3.90	$0.156	262K	production workload ที่ต้องสมดุล
Moonshot Kimi K2.6	$0.16–$2.00 แบบแบ่งระดับ	~$2.50	$0.07	128K	system prompt ยาว, coding agents
Zhipu GLM-5	$1.00	$3.20	กำหนดโดยผู้ให้บริการ	200K	structured reasoning

ประเด็นที่ควรดูจากตาราง:

1. DeepSeek และ MiMo ใช้ราคาแบบคงที่
   
   เหมาะกับการวางแผน capacity และ budgeting เพราะไม่ต้องคำนวณตัวคูณตาม context length

2. cache hit มีผลต่อ cost มาก
   
   ถ้าแอปของคุณมี system prompt หรือ prefix ที่ซ้ำกัน ควร benchmark ด้วย cache-hit rate ไม่ใช่ base input rate เท่านั้น
   
   อ่านเพิ่ม: prompt caching คืออะไร

3. context window แบ่งตลาดชัดเจน
   
   MiMo V2.5 เป็นตัวเลือกเด่นถ้าต้องใช้ context เกิน 300K tokens เพราะรองรับถึง 1M tokens ในราคาคงที่

วิธีเลือกโมเดลตาม workload

ใช้ decision guide นี้เป็นจุดเริ่มต้น:

ถ้า workload ของคุณคือ...	เลือกโมเดลนี้ก่อน	เหตุผล
code generation ที่ output ยาว	DeepSeek V4-Pro	output ถูกที่สุดที่ $0.87/MTok
long-document RAG เกิน 300K tokens	Xiaomi MiMo V2.5 Pro	รองรับ 1M context แบบราคาคงที่
coding agent ที่ใช้ system prompt ซ้ำ	Kimi K2.6	cache hit ต่ำมากที่ $0.07/MTok
multilingual customer support	Alibaba Qwen3 Max	แข็งแรงด้านภาษา non-English และ production ecosystem
math, formal reasoning, structured analysis	Zhipu GLM-5	เด่นด้าน chain-of-thought reasoning

DeepSeek V4-Pro: ถูกที่สุดต่อโทเคน

ราคา:

V4-Pro: $0.435 input / $0.87 output / $0.003625 cache hit, context 128K

V4-Flash: $0.14 input / $0.28 output

DeepSeek V4-Pro เป็นตัวเลือกที่มีราคาต่ำสุดในกลุ่ม LLM API จีนระดับหลัก หลังการลดราคาถาวรวันที่ 22 พฤษภาคม ราคา output token อยู่ที่ $0.87/MTok ต่ำกว่า GPT-5.5 ประมาณ 34 เท่า และต่ำกว่า Claude Opus 4.7 ประมาณ 17 เท่า อัตรา cache hit ที่ $0.003625/MTok ก็เป็นหนึ่งในตัวเลขที่ต่ำที่สุดจากผู้ให้บริการหลัก

อ้างอิง: DeepSeek official pricing

เหมาะกับ

• code generation
• agent chains
• content generation
• workload ที่ใช้ token budget มากกว่า 70% ไปกับ output
• system prompt ขนาด 5K–10K tokens ที่คงที่และ cache ได้

ไม่เหมาะกับ

• workload ที่ต้องใช้ context เกิน 128K tokens
• real-time chat ที่ latency สำคัญมาก เพราะ time-to-first-token อยู่ราว 600–900ms

อ่านเพิ่ม:

• การลดราคาถาวรของ DeepSeek V4-Pro
• DeepSeek V4 คืออะไร
• วิธีใช้ DeepSeek V4 API

Xiaomi MiMo V2.5: ตัวเลือก 1M context ที่ถูกที่สุด

ราคา:

MiMo V2.5 Pro: $1.00 input / $3.00 output / $0.20 cache, context 1M

MiMo V2 Flash: ประมาณ $0.10 input / $0.40 output, context 256K

Xiaomi ประกาศลดราคาถาวรเมื่อวันที่ 27 พฤษภาคม โดยปรับให้ MiMo V2.5 ใช้ราคาเดียวกันทุกขนาด context window เดิมที long context จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเมื่อเกิน 256K tokens แต่โครงสร้างใหม่นี้คิด $1/$3 เท่ากัน ไม่ว่าจะส่ง 5K หรือ 950K tokens

อ้างอิง: ประกาศอัปเดตราคาอย่างเป็นทางการ

เหมาะกับ

• long-document RAG
• repo-wide code analysis
• multi-document summarization
• workload ที่ใช้ context 300K–1M tokens
• batch document processing ที่ต้องการ predictable cost

ไม่เหมาะกับ

• short-prompt chat เพราะแพงกว่า DeepSeek ใน context length ที่ DeepSeek รองรับ
• low-latency workload

อ่านเพิ่ม:

• ค่าใช้จ่าย Xiaomi MiMo V2.5 API
• MiMo V2-Pro & Omni pricing และวิธีใช้ API
• โปรแกรมโทเคนฟรี 100T ของ Xiaomi MiMo Orbit

Alibaba Qwen3 Max: โมเดลหลักสำหรับ production

ราคา:

Qwen3 Max: $0.78 input / $3.90 output / $0.156 cache, context 262K

Qwen 3.7 Max รุ่นใหม่ที่มี context 1M และ input $2.50/MTok อยู่ในช่วงเปิดตัว

อ้างอิง: Qwen3 Max pricing data

Qwen3 Max เป็นโมเดลเรือธงของ Alibaba และถูกใช้งานใน production ระดับสากลค่อนข้างมาก ราคาสูงกว่า DeepSeek แต่แลกกับ ecosystem ที่กว้างกว่า เช่น OpenAI-compatible API, Anthropic-protocol drop-in และ Alibaba Cloud enterprise hosting

เหมาะกับ

• multilingual production workload
• แอปที่เน้นภาษาจีนกลางและภาษาเอเชีย
• enterprise workload ที่ต้องการ cloud region และ SLA
• context 200K–262K ที่ไม่จำเป็นต้องใช้ 1M context

ไม่เหมาะกับ

• output-heavy workload ที่ cost-sensitive ถ้า workload ยอมรับคุณภาพของ DeepSeek ได้ DeepSeek จะประหยัดกว่ามาก

อ่านเพิ่ม: Qwen 3 เทียบกับ OpenAI & DeepSeek

Moonshot Kimi K2.6: เหมาะกับ coding agent และ prompt caching

ราคา:

Kimi K2.6 ใช้ input pricing แบบแบ่งระดับตาม context: $0.16–$2.00/MTok ในช่วง 8K, 32K, 64K และ 128K

cache hit: $0.07/MTok

output: ประมาณ $2.50/MTok ในระดับกลาง

Kimi K2.6 เด่นเรื่อง cache hit และ tool calling เหมาะกับ workflow ที่มี system prompt หรือ context prefix ซ้ำในหลายรอบ เช่น coding agents, customer support bots และ retrieval pipelines

เหมาะกับ

• coding agents แบบ Claude Code-style
• long-running chat session
• workflow ที่ system prompt และ few-shot examples คงที่
• tool-calling pipeline ที่ต้องการรูปแบบ response สม่ำเสมอ

ไม่เหมาะกับ

• workload ที่ prefix เปลี่ยนทุก request
• workload ที่ context length แกว่งมาก เพราะราคาแบบแบ่งระดับทำให้ cost คาดการณ์ยาก

อ่านเพิ่ม: ราคา Kimi K2 API สำหรับนักพัฒนา

Zhipu GLM-5: ตัวเลือกสำหรับ structured reasoning

ราคา:

GLM-5: $1.00 input / $3.20 output, context 200K

GLM-5.1: $0.98 input / $3.08 output, context 200K

อ้างอิง: Z.AI official pricing

GLM-5 ไม่ใช่โมเดลที่ถูกที่สุด แต่ positioning ชัดเจนคือ reasoning workload โดยเฉพาะ structured chain-of-thought, math, formal reasoning และ multi-step agent workflow

เหมาะกับ

• math reasoning
• formal reasoning
• structured analysis
• financial analysis
• legal summarization
• scientific reasoning
• agent workflow หลายขั้นตอนที่ต้องการ reasoning trace ชัดเจน

ไม่เหมาะกับ

• cost-sensitive application
• content generation หรือ summarization ทั่วไปที่ไม่ได้ต้องการ reasoning ระดับสูง

อ่านเพิ่ม:

• GLM-5 เทียบกับ DeepSeek V3 เทียบกับ GPT-5
• GLM-5.1 เทียบกับ Claude, GPT, Gemini, DeepSeek

แนวทาง implement routing สำหรับหลายโมเดล

ถ้าคุณจะใช้หลายโมเดลใน production ให้เริ่มจาก routing rule ง่าย ๆ แบบนี้:

type WorkloadType =
  | "code_generation"
  | "long_context_rag"
  | "coding_agent"
  | "multilingual_support"
  | "structured_reasoning";

function selectModel(workload: WorkloadType, inputTokens: number) {
  if (workload === "long_context_rag" && inputTokens > 300_000) {
    return "xiaomi-mimo-v2.5-pro";
  }

  if (workload === "code_generation") {
    return "deepseek-v4-pro";
  }

  if (workload === "coding_agent") {
    return "kimi-k2.6";
  }

  if (workload === "multilingual_support") {
    return "qwen3-max";
  }

  if (workload === "structured_reasoning") {
    return "glm-5";
  }

  return "deepseek-v4-pro";
}

สำหรับทีม production รูปแบบที่ใช้บ่อยคือ:

1. ส่ง traffic 70–85% ไปที่ DeepSeek V4-Pro เพื่อลดต้นทุน
2. route long-context request ไปที่ MiMo
3. route coding-agent session ที่มี prefix ซ้ำไปที่ Kimi
4. ใช้ Qwen หรือ GLM เฉพาะ workload ที่คุณภาพเฉพาะทางสำคัญกว่าต้นทุน

Checklist ก่อนย้าย workload

ก่อนเปลี่ยน provider หรือเพิ่ม model routing ให้เช็ก 5 เรื่องนี้:

• [ ] วัด input/output token ratio ของ workload จริง
• [ ] แยก request ที่ context เกิน 128K, 262K และ 300K tokens
• [ ] ตรวจว่า system prompt/prefix cache ได้หรือไม่
• [ ] สร้าง evaluation set อย่างน้อย 100 ตัวอย่างจาก production traffic
• [ ] วัด latency, schema validity, tool call format และ hallucination rate แยกตามโมเดล

หมายเหตุเรื่องคุณภาพและ benchmark

จากข้อมูลของ Artificial Analysis โมเดลทั้งห้าแตกต่างกันประมาณ 5–10% ใน benchmark สาธารณะส่วนใหญ่ แต่ความต่างที่สำคัญคือผลลัพธ์กับ traffic จริงของคุณ

ภาพรวมเชิงคุณภาพ:

• DeepSeek V4-Pro: แข็งแรงด้าน coding และ reasoning แต่ยังมีช่องว่างกับ GPT-5.5 ใน long-horizon agent workload
• MiMo V2.5 Pro: เด่นด้าน long-context retrieval เช่น needle accuracy มากกว่า 95% ที่ 800K
• Qwen3 Max: เด่นด้าน non-English และ production quality
• Kimi K2.6: เด่นด้าน tool-calling format โดยเฉพาะ parallel tool calls
• GLM-5: เด่นที่สุดในชุดนี้สำหรับ chain-of-thought reasoning

อย่าเลือกจาก public benchmark อย่างเดียว ให้ใช้ evaluation set ของคุณเองอย่างน้อย 100 ตัวอย่างก่อนนำขึ้น production

ทดสอบทั้งห้าโมเดลด้วย Apidog

การใช้งานหลายโมเดลใน production ต้องมี test suite ที่รันซ้ำได้กับหลาย provider Apidog ช่วยให้คุณทดสอบ API ของทั้งห้าโมเดลจาก workspace เดียวได้ เพราะ provider เหล่านี้ส่วนใหญ่รับ request body ที่ใกล้เคียงกับ OpenAI Chat Completions

Workflow ที่แนะนำ:

1. สร้าง environment แยกตาม provider:

   • api.deepseek.com
   • platform.xiaomimimo.com
   • Alibaba Cloud Model Studio
   • api.moonshot.cn
   • open.bigmodel.cn

2. import schema ของ OpenAI Chat Completion ครั้งเดียว

3. เปลี่ยน base URL ตาม environment

4. รัน test case ชุดเดียวกันกับทั้งห้าโมเดล

5. เปรียบเทียบ:

   • response quality
   • latency
   • token usage
   • JSON schema validity
   • tool_calls format

6. เพิ่ม JSON Schema validation เพื่อจับความแตกต่างของ streaming/tool-call format ของแต่ละ provider

ตัวอย่าง schema check แบบง่าย:

{
  "type": "object",
  "required": ["choices"],
  "properties": {
    "choices": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "required": ["message"],
        "properties": {
          "message": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "content": { "type": ["string", "null"] },
              "tool_calls": { "type": "array" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

ดาวน์โหลด Apidog, import test cases ของคุณ และคุณจะได้ benchmark suite สำหรับทั้งห้าโมเดลภายในเวลาไม่นาน

อ่าน workflow ที่เกี่ยวข้อง:

• การลดราคาถาวรของ DeepSeek V4-Pro
• ต้นทุน MiMo V2.5
• ราคา Kimi K2

สงครามราคาจะไปต่ออย่างไร

ระดับราคาต่ำสุดเปลี่ยนไปแล้วสองครั้งในเดือนพฤษภาคม และมีโอกาสเปลี่ยนอีกก่อนสิ้นไตรมาส 3

สิ่งที่ควรจับตา:

• Qwen: Alibaba มักไม่เริ่มลดราคาก่อน แต่มีแนวโน้มตอบสนองภายในไม่กี่สัปดาห์
• GLM: การขึ้นราคา 30% บน GLM-5 สวนทางตลาด อาจมี GLM-5.2 พร้อมโครงสร้างราคาที่ลดลง
• Kimi: ราคาแบบแบ่งระดับตาม context อาจถูกปรับให้ง่ายขึ้นเพื่อแข่งกับ MiMo

ขั้นตอนถัดไป

ให้เริ่มจาก 3 งานนี้:

1. เลือก workload หลัก 1 รายการจาก production แล้ว benchmark กับโมเดลที่เหมาะที่สุดในตาราง
2. ทำให้ system prompt และ prefix cache ได้มากที่สุด
3. ตั้ง regression suite ใน Apidog เพื่อให้การประเมินโมเดลหรือราคาครั้งถัดไปใช้เวลาเป็นชั่วโมง ไม่ใช่หลายสัปดาห์

ราคายังไม่นิ่ง เตรียม routing และ test automation ไว้ตั้งแต่ตอนนี้จะช่วยให้คุณเปลี่ยนโมเดลได้เร็วเมื่อรอบลดราคาถัดไปมาถึง