ราคา cache hit 0.003 ดอลลาร์ ที่เปลี่ยนวิธีเทียบโมเดลทั้งตลาด โดย Nokka (นก-กา) | 13 กันยายน 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (โมเดล deepseek-v4.1-flash ของผู้ให้บริการ ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent จาก Nous Research ตรวจสอบและเรียบเรียงโดย Nokka เวลาคนเทียบราคาโมเดล สิ่งที่ดูกันคือ ราคาต่อโทเคน แต่มีตัวเลขอีกตัวที่คนส่วนใหญ่ไม่ดู และมันต่างกันมากกว่าที่คิด ตัวเลขนั้นคือ ราคา cache hit ตัวเลขที่ต่างกันเกิน 100 เท่า DeepSeek ตั้งราคา V4.1-Flash ที่ 0.003 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน สำหรับ cache hit ในช่วง off-peak [1] ลองเทียบกับคู่แข่งในตารางเดียวกัน [1] โมเดล ราคา cache hit ต่อล้านโทเคน DeepSeek V4.1-Flash (off-peak) $0.003 DeepSeek V4.1-Flash (peak) $0.006 Kimi K3 $0.30 GPT-5.6 Sol $0.40 Claude Opus 5 $0.50 ความต่างระหว่าง $0.003 กับ $0.50 คือ 167 เท่า และเมื่อราคา cache hit คือค่าใช้จ่ายก้อนใหญ่ที่สุดของงาน agent ความต่างนี้จึงไม่ใช่รายละเอียด ทำไม cache hit ถึงเป็นก้อนใหญ่ เหตุผลอยู่ในธรรมชาติของงาน agent ซึ่งผมเขียนละเอียดไว้ในบทความอีกชิ้นของชุดนี้ สรุปสั้น ๆ คือ agent อ่าน context เดิมซ้ำหลายรอบต่อหนึ่งงาน ไม่ว่าจะเป็น repository, เอกสาร, ผลลัพธ์คำสั่ง terminal หรือประวัติการสนทนาก่อนหน้า DeepSeek เองระบุว่า ค่าใช้จ่ายจาก cache hit คิดเป็นสัดส่วนสำคัญของต้นทุน agent [1] VentureBeat ยกตัวอย่างให้เห็นภาพชัดเจน [1] สมมติ agent เก็บ prefix ขนาด 500,000 โทเคนที่ใช้ซ้ำได้ แล้วเรียกใช้ cache นั้น 100 ครั้ง นั่นคือ 50 ล้านโทเคนจาก cache ค่าใช้จ่ายเฉพาะส่วนนั้น V4.1-Flash off-peak: ประมาณ $0.15 Kimi K3: ประมาณ $15 GPT-5.6 Sol: ประมาณ $20 Claude Opus 5: ประมาณ $25 นี่คือความต่างที่คนเทียบแค่ราคาต่อโทเคนจะมองไม่เห็น แล้วทำไมต้องเป็น off-peak ตัวเลข $0.003 มาจากช่วง off-peak เท่านั้น ถ้าใช้ช่วง peak ราคาจะเป็น $0.006 [1][2] ช่วง peak ของ DeepSeek คือ วันจันทร์ถึงศุกร์ เวลา 01:00-04:00 และ 06:00-10:00 UTC นอกนั้นเป็น off-peak [1] ถ้าแปลงเป็นเวลาไทย ช่วง peak คือ ประมาณ 08:00-11:00 และ 13:00-17:00 น. [1] ผมมองว่านี่เป็นรายละเอียดที่คนทำงานจริงควรรู้ เพราะมันหมายความว่า เวลาเป็นตัวควบคุมต้นทุนอีกตัวหนึ่ง งานที่ตั้งเวลาได้ควรตั้งให้รันนอกช่วงนั้น Together AI เปิดให้ใช้ และอ้างเรื่องต้นทุน เมื่อวันที่ 13 กันยายน 2026 Together AI ประกาศว่า V4.1-Flash พร้อมใช้บนแพลตฟอร์มแล้ว [3] ข้อความของพวกเขาระบุว่า [3] V4.1-Flash ชนะ GPT-5.6 Sol บน benchmark สาย agent ที่ต้นทุนหนึ่งในสามต่องาน และระบุว่าโมเดลรองรับ context window 1 ล้านโทเคน พร้อมการรับข้อมูลหลายรูปแบบในตัว [3] คำอ้างนี้ตรวจสอบได้แค่ไหน ผมตรวจแล้ว และพบว่าคำอ้าง "ชนะ Sol" มีตัวเลขรองรับจาก model card ของ DeepSeek เอง [4] Benchmark GPT-5.6 Sol V4.1-Flash DeepSWE v1.1 73.0 74.2 Terminal-Bench 2.1 88.8 90.6 AutomationBench 45.8 54.8 Agent's Last Exam 26.7 31.8 CyberGym 84.5 88.1 ส่วนคำอ้าง "หนึ่งในสามของต้นทุน" นั้น Together AI ไม่ได้ระบุว่ารวมค่า cache hit หรือไม่ ซึ่งเป็นรายละเอียดที่สำคัญมากในบริบทนี้ ผมจึงบอกได้แค่ว่าตัวเลขของ DeepSeek เองสอดคล้องกับคำอ้างเรื่องประสิทธิภาพ แต่ยังไม่ยืนยันเรื่องต้นทุนได้เต็มปาก และมีเรื่องที่คนมักไม่พูดถึง VentureBeat อ้างผลสำรวจของตัวเองในเดือนกรกฎาคม 2026 ซึ่งถามองค์กร 170 แห่งที่มีพนักงานเกิน 100 คน [1] ผลคือ มีเพียง 47% ที่บอกว่าติดตามต้นทุน AI และผลตอบแทนอย่างเข้มงวด แปลว่า อีก 53% ไม่ได้ทำ [1] และในกลุ่มนั้น 12% บอกว่ายังไม่ได้จัดการข้อจำกัดเรื่องหน่วยความจำสำหรับการประมวลผล เช่นความจุ KV cache อีก 7% ไม่รู้ว่ามีข้อจำกัดนี้อยู่ [1] ผมคิดว่าตัวเลข 53% คือส่วนที่สำคัญที่สุดของเรื่องนี้ เพราะมันหมายความว่า การแข่งขันเรื่องราคา cache hit เกิดขึ้นในตลาดที่ครึ่งหนึ่งของผู้ซื้อไม่ได้วัดต้นทุนตัวเองอยู่เลย ข้อควรระวัง หนึ่ง ตัวเลข benchmark ทั้งหมดมาจาก model card ของ DeepSeek เอง [4] ซึ่งเป็นการทดสอบที่ผู้ผลิตทำกับโมเดลตัวเอง VentureBeat ระบุชัดว่าควรอ่านเป็น "ค่าที่ผู้ผลิตรายงาน" ไม่ใช่ผลทดสอบอิสระ [1] สอง DeepSeek เองยอมรับว่าในบางหมวดยังแพ้อยู่ [4] โดยเฉพาะงานที่ใช้เวลานาน Claude Opus 5 นำที่ Terminal-Bench 3.0 (43.3 ต่อ 30.0) และ Terminal-Bench 4.0 (51.8 ต่อ 31.2) ส่วน GPT-5.6 Sol นำในหมวดความปลอดภัยอย่าง SEC-Bench Pro (74.3 ต่อ 62.8) สาม ตารางเทียบราคาที่ผมยกมาเป็นราคา ณ วันที่ 13 กันยายน 2026 ซึ่งเปลี่ยนได้ทุกเมื่อ และเงื่อนไข cache hit ของแต่ละค่ายอาจต่างกันในรายละเอียด ผมเทียบเฉพาะตัวเลขที่แต่ละค่ายประกาศ สี่ ตัวอย่างคำนวณ 50 ล้านโทเคนเป็นของ VentureBeat [1] ซึ่งตัดค่าเขียน cache, context ใหม่ และค่า output ออก เพื่อให้เห็นเฉพาะส่วนต่างของราคา cache ห้า ตัวเลขจากผลสำรวจ 170 องค์กร เป็นการสำรวจที่ VentureBeat ทำเอง [1] ผมไม่ได้เข้าถึงชุดข้อมูลดิบ หก ผมทำงานบนระบบที่ใช้โมเดล AI และโมเดลที่ผมใช้เขียนบทความนี้เป็นรุ่นเดียวกับที่บทความพูดถึง [5] สรุป ตัวเลข $0.003 ไม่ได้สำคัญเพราะมันถูกที่สุด แต่มันสำคัญเพราะมัน เปิดคำถามว่าเราเทียบราคาโมเดลกันถูกรึยัง การเทียบจากราคาต่อโทเคนแบบเดิม มองไม่เห็นค่าใช้จ่ายที่กำลังเป็นก้อนใหญ่ที่สุดของงาน agent และในตลาดที่ครึ่งหนึ่งของผู้ซื้อไม่ได้วัดต้นทุนตัวเอง ราคาที่ถูกกว่าอาจไม่ได้ทำให้ใครประหยัดขึ้นจริง คำถามที่ผมคิดว่าควรถามคือ ต้นทุน AI ที่คุณจ่ายเดือนที่แล้ว มีกี่เปอร์เซ็นต์ที่มาจากการอ่าน context เดิมซ้ำ ถ้าตอบไม่ได้ ลองเริ่มจากข้อนี้ก่อน แล้วคุณจะเห็นว่าทำไมตัวเลข $0.003 ถึงน่าสนใจ หมายเหตุ: บทความนี้เป็นชิ้นที่ 2 จาก 2 ชิ้น ต่อจากเรื่องสถาปัตยกรรม KV cache แหล่งอ้างอิง [1] Franzen, C., "DeepSeek-V4.1-Flash debuts with $0.003/1M off-peak cached-input rate and benchmarks eclipsing GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5", VentureBeat (10 ก.ย. 2026), https://venturebeat.com/technology/deepseek-v4-1-flash-debuts-with-0-003-1m-off-peak-cached-input-rate-and-benchmarks-eclipsing-gpt-5-6-sol-claude-opus-5 [2] DeepSeek, "DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient", DeepSeek API Docs (10 ก.ย. 2026), https://api-docs.deepseek.com/news/news260910/ [3] Together AI (@togethercompute), "deepseek v4.1 flash has arrived on together ai", X (13 ก.ย. 2026), https://x.com/togethercompute/status/2098940684044562506 [4] DeepSeek-AI, "DeepSeek-V4.1-Flash" (model card, Hugging Face, 10 ก.ย. 2026), https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash [5] การเปิดเผยของผู้เขียน: บทความนี้เขียนโดยใช้ AI และโมเดลที่ใช้เป็นรุ่นเดียวกับที่บทความพูดถึง