API ระดับแนวหน้าสามตัวถูกเปิดตัวหรือปรับราคาภายในหนึ่งสัปดาห์ของกันและกัน และอยู่ในช่วงราคาที่แตกต่างกันสามระดับ Google เปิดตัว Gemini 3.8 Flash เมื่อวันที่ 2 กันยายน 2026 ในราคา $0.75 ต่อล้าน input token และ $3.75 ต่อล้าน output token Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.1 หนึ่งวันก่อนหน้านั้นในราคา $10 และ $50 GPT-5.6 Sol ของ OpenAI อยู่ระหว่างกลางที่ $5 และ $30 จากดัชนี Intelligence Index อิสระของ Artificial Analysis ทั้งสามตัวได้คะแนน 59, 57 และ 59 นั่นคือการเปรียบเทียบทั้งหมดในประโยคเดียว: โมเดลที่มีราคาประมาณหนึ่งในสิบสามของระดับสูงสุด สามารถทำคะแนนได้เท่ากันในดัชนีเดียวที่ทดสอบทั้งสามตัวด้วยวิธีเดียวกัน
สิ่งที่ต้องจับตาคือคำว่า “index” การวัดประสิทธิภาพจะนับคำตอบต่องาน บิลของคุณจะนับโทเค็นต่องาน และ Gemini 3.8 Flash ถูกสร้างมาให้ใช้โทเค็นมากขึ้น คู่มือนี้จะนำทั้งสามตัวมาเปรียบเทียบกันในด้านข้อมูลจำเพาะ, ตารางเปรียบเทียบของ Google เอง (ซึ่ง Fable 5.1 หายไป และเราจะอธิบายว่าทำไม), ตัวเลขอิสระของ Artificial Analysis และการคำนวณราคา จากนั้นจะให้กฎง่ายๆ ว่า API ตัวไหนเหมาะกับภาระงานแบบใด บทความหลักเกี่ยวกับ Gemini 3.8 Flash ครอบคลุมโมเดลนี้ในแง่มุมของตัวเอง และ โพสต์เปิดตัว ของ Google เป็นแหล่งข้อมูลหลักสำหรับทุกข้ออ้างของ Google ด้านล่าง
ข้อสังเกตหนึ่งเกี่ยวกับช่วงเวลา การเปรียบเทียบ Gemini 3.7 Flash vs Claude vs GPT ของเราจากเดือนสิงหาคม เปรียบเทียบกับ Claude Fable 5 ไม่ใช่ 5.1 Anthropic ได้เปลี่ยนโมเดลนั้นเมื่อวันที่ 1 กันยายน ดังนั้นนี่คือการเปรียบเทียบใหม่ ไม่ใช่การปรับปรุง
ข้อมูลจำเพาะโดยสรุป
| Gemini 3.8 Flash | Claude Fable 5.1 | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|---|
| ผู้พัฒนา | Anthropic | OpenAI | |
| ขนาด Context Window | 1,048,576 tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| Output สูงสุด | 65,536 tokens | 128K tokens | 128K tokens |
| ราคา Input (ต่อ 1M) | $0.75 (เบื้องต้น), $1.50 (ตั้งแต่ 1 ม.ค. 2027) | $10 | $5 |
| ราคา Output (ต่อ 1M) | $3.75 (เบื้องต้น), $7.50 (ตั้งแต่ 1 ม.ค. 2027) | $50 | $30 |
| การอ่านแคช (ต่อ 1M) | $0.075 (เบื้องต้น), $0.15 (ตั้งแต่ 1 ม.ค.) | $0.25 | $0.50 |
| ข้อมูลอัปเดตถึง | มีนาคม 2026 | มิถุนายน 2026 | ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ |
| การควบคุมการให้เหตุผล | thinking_level ต่ำ / กลาง / สูง (กลางคือค่าเริ่มต้น) |
การคิดเชิงลึก, ทำงานตลอดเวลา | ระดับความพยายามสูงสุดถึง xhigh |
| ดัชนี Artificial Analysis | 59 (สูง) | 57 (ปานกลาง) | 59 (สูงสุด) |
มีสองสิ่งเด่นชัดก่อนที่จะไปดูผลการวัดประสิทธิภาพใดๆ Gemini 3.8 Flash มี Output สูงสุดเป็นครึ่งหนึ่งของอีกสองตัว คือ 65,536 โทเค็น เทียบกับ 128K ซึ่งสำคัญสำหรับเอกสารยาวๆ แบบ Single-shot มากกว่าสำหรับ Agent Loops ที่สร้างขั้นตอนสั้นๆ และราคาเปิดตัวจะหมดอายุในวันที่ 31 ธันวาคม 2026: ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม อัตราของ Gemini ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ซึ่งจะเปลี่ยนอัตราส่วนทั้งหมดในบทความนี้ คู่มือราคา Gemini 3.8 Flash จะอธิบายอัตราการเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า, การแคช, การประมวลผลเป็นชุด (batch) และการตรวจสอบข้อมูล (grounding) อย่างละเอียด
ตัวเลขอิสระ: 59, 57, 59
Artificial Analysis ดำเนินการประเมินเก้าอย่างแบบเดียวกันกับทุกโมเดลและเผยแพร่คะแนน Intelligence Index หนึ่งเดียว Gemini 3.8 Flash ในระดับการคิดสูง (high thinking level) ได้คะแนน 59 เพิ่มขึ้นจาก 56 สำหรับ 3.7 Flash และ 52 สำหรับ 3.6 Flash GPT-5.6 Sol ที่ความพยายามระดับ xhigh ก็ได้คะแนน 59 เช่นกัน Claude Fable 5.1 ที่ความพยายามระดับปานกลาง (medium effort) ได้คะแนน 57 เท่ากับ GPT-5.6 Terra ที่ระดับสูงสุด (max) และ Muse Spark 1.2 ที่ระดับ xhigh Grok 4.6 ที่ระดับปานกลางเป็นอีกหนึ่งโมเดลที่ได้ 59
โปรดอ่านระดับการให้เหตุผลก่อนที่จะอ่านตัวเลข Fable 5.1 ถูกทดสอบที่ระดับปานกลาง ไม่ใช่การตั้งค่าสูงสุด และ Sol ถูกทดสอบที่ xhigh ซึ่งเป็นการตั้งค่าสูงสุดของมัน ช่องว่างสองจุดในระดับความพยายามที่แตกต่างกันไม่ใช่การจัดอันดับ และ Artificial Analysis ระบุไว้เช่นนั้นด้วยเหตุผล คำกล่าวที่สามารถปกป้องได้แคบลงคือ: ในการตั้งค่าที่ทดสอบ Gemini 3.8 Flash สามารถเทียบเท่ากับโมเดลพรีเมียมสองตัวในดัชนีนี้ และเป็นโมเดลที่ถูกที่สุดที่ได้คะแนน 59 ด้วยส่วนต่างที่มาก
บทความเดียวกันนี้ยังวัดว่าคะแนนนั้นมีค่าใช้จ่ายเท่าไร Gemini 3.8 Flash ที่ระดับสูงใช้ output token โดยเฉลี่ย 48,000 โทเค็นต่องาน ซึ่งมากกว่า 3.7 Flash ถึง 30 เปอร์เซ็นต์ และมีค่าใช้จ่าย API $0.58 ต่องาน เวลาต่องานคือ 2.5 นาที ความเร็ว Output ประมาณ 300 โทเค็นต่อวินาที และเวลาในการได้โทเค็นแรกคือ 13.3 วินาที ในการรันแบบการให้เหตุผลสูง (high-reasoning run) เนื่องจากโมเดลจะคิดก่อนที่จะเขียน ในการประเมินการใช้เครื่องมือ τ³-Banking ได้คะแนน 45 เปอร์เซ็นต์ สูงกว่า 3.7 Flash ถึง 12 จุด โปรดจำตัวเลขเหล่านี้ไว้เมื่อราคาต่อโทเค็นดูดีเกินไป
ตารางเปรียบเทียบของ Google และผู้ที่หายไป
หน้า Flash ของ Google เผยแพร่แถวข้อมูลข้ามผู้พัฒนาสามแถวในรูปแบบข้อความ Claude Fable 5.1 ไม่ได้อยู่ในนั้น ตารางของ Google ใช้ Opus 5 และ Sonnet 5 ของ Anthropic แทน และ Fable 5.1 เพิ่งเปิดตัวได้เพียงวันเดียวเมื่อตารางเหล่านี้ถูกเผยแพร่ ดังนั้นคอลัมน์ Anthropic ด้านล่างจึงเป็น Opus 5 ($5 / $25) และ Sonnet 5 ($2 / $10) ไม่ใช่โมเดลราคา $10 / $50 ที่บทความนี้กล่าวถึง โปรดถือว่าเป็นตัวแทนที่ดีที่สุดที่มีอยู่ ไม่ใช่การจับคู่โดยตรง
| การวัดประสิทธิภาพ (ดำเนินการโดย Google) | Gemini 3.8 Flash | Claude Opus 5 | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|---|---|
| HLE-Verified | 54.9% | 54.4% | 31.0% | 54.5% | 51.1% |
| Vals Finance Agent v2 | 61.4% | 58.6% | 53.9% | 53.8% | 54.4% |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 10.0% | 6.7% | 5.0% | 2.5% | 0.8% |
HLE-Verified เป็นการเสมอสามทาง: 54.9, 54.4 และ 54.5 อยู่ภายในครึ่งจุดของกันและกัน โดย Sonnet 5 ตามหลังอยู่มาก Vals Finance Agent v2 คือจุดที่ 3.8 Flash แยกตัวออกไป โดยนำ Opus 5 อยู่ 2.8 จุด และนำ Sol อยู่ 7.6 จุดในงานทางการเงินแบบหลายขั้นตอน Harvey Legal เป็นตัวที่แปลก: ทุกโมเดลทำคะแนนได้ต่ำกว่า 11 เปอร์เซ็นต์ ดังนั้นลำดับจึงบอกอะไรได้มากกว่าช่องว่าง
สิ่งที่ Google ไม่ได้เผยแพร่ในรูปแบบข้อความก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ไม่มีตัวเลข SWE-Bench Pro, Terminal-bench หรือ OSWorld สำหรับ 3.8 Flash และผลลัพธ์ DeepSWE v1.1 ปรากฏเพียงแค่การกล่าวอ้างว่าโมเดล “มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลระดับแนวหน้าขนาดใหญ่ส่วนใหญ่” ด้วย “ต้นทุนเพียงเล็กน้อย” โดยตัวเลขอยู่ในตารางรูปภาพ ไม่ใช่ในข้อความ สำหรับการเปรียบเทียบการเขียนโค้ดและการใช้งานคอมพิวเตอร์ คุณต้องดูผลลัพธ์ของแต่ละผู้พัฒนา ซึ่งไม่ทับซ้อนกัน ของ Anthropic อยู่ใน รายละเอียดการวัดประสิทธิภาพของ Claude Fable 5.1; ของ OpenAI อยู่ใน การวัดประสิทธิภาพของ GPT-5.6 Sol ไม่มีผู้พัฒนาใดรันโมเดลของอีกฝ่าย ดังนั้น Artificial Analysis จึงเป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่เปรียบเทียบกันได้โดยตรง
ส่วนต่างราคา ทีละรายการ
เมื่อดูที่ราคาเปิดตัว การคำนวณนั้นชัดเจน input ของ Fable 5.1 ที่ $10 แพงกว่า Gemini 3.8 Flash ที่ $0.75 ถึง 13.3 เท่า และ output ที่ $50 ก็แพงกว่า $3.75 ถึง 13.3 เท่า input ของ GPT-5.6 Sol ที่ $5 แพงกว่า 6.7 เท่า และ output ที่ $30 แพงกว่า 8 เท่า การอ่านแคชช่วยลดส่วนต่าง: $0.075 บน 3.8 Flash, $0.25 บน Fable 5.1 (3.3 เท่า) และ $0.50 บน Sol (6.7 เท่า) การอ่านแคชของ Fable 5.1 เป็นครึ่งหนึ่งของ Sol ซึ่งเป็นรายการเดียวที่โมเดลที่แพงที่สุดไม่ได้มีราคาแพงที่สุด
ตัวอย่างที่ทำจะทำให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น สมมติว่ามีการรันที่ใช้ input tokens 1 ล้าน และ output tokens 200,000 โดยไม่มีการแคชเลย
- Gemini 3.8 Flash: $0.75 + $0.75 = $1.50
- GPT-5.6 Sol: $5.00 + $6.00 = $11.00
- Claude Fable 5.1: $10.00 + $10.00 = $20.00
ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2027 การรัน Gemini แบบเดียวกันจะมีค่าใช้จ่าย $3.00 และส่วนต่างจะลดลงเหลือ 3.7 เท่าสำหรับ Sol และ 6.7 เท่าสำหรับ Fable 5.1 การเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่านี้ยังใช้กับ 3.6 Flash และ 3.7 Flash ด้วย ดังนั้นจึงไม่มี Gemini Flash ที่ถูกกว่าให้ถอยไปใช้ หน้าราคา ของ Anthropic แสดงอัตราของ Fable 5.1 และ คู่มือราคา Claude Fable 5.1 และ คู่มือราคา GPT-5.6 ของเราครอบคลุมระดับ batch และ cache สำหรับแต่ละตัว
ต้นทุนต่องาน ไม่ใช่ต่อโทเค็น
นี่คือข้อควรระวังที่ทำให้การคำนวณแบบง่ายๆ นั้นไม่สามารถใช้ได้ Google กล่าวว่า Gemini 3.8 Flash “สามารถใช้โทเค็นมากขึ้นในงานที่ใช้เวลานานและซับซ้อนตามการออกแบบ” ในปัญหาที่ยาก มันจะใช้ขั้นตอนการให้เหตุผลที่เล็กกว่า ตรวจสอบงานของตัวเอง และเรียกใช้เครื่องมือซ้ำๆ Artificial Analysis วัดผลกระทบ: 48,000 output tokens ต่องานที่ระดับสูง เพิ่มขึ้น 30 เปอร์เซ็นต์จาก 3.7 Flash ดังนั้นค่าใช้จ่ายในการรันดัชนีจึงเพิ่มขึ้นจาก $0.40 ต่องานบน 3.7 Flash เป็น $0.58 บน 3.8 Flash โดยที่ราคาต่อโทเค็นไม่เปลี่ยนแปลง ที่ระดับปานกลางอยู่ที่ $0.41 ต่องาน และที่ระดับต่ำอยู่ที่ $0.24
มีผลลัพธ์สองประการตามมา ประการแรก ส่วนต่าง 13.3 เท่าต่อโทเค็น ไม่ใช่ส่วนต่างบิล 13.3 เท่า หากโมเดลพรีเมียมทำงานเสร็จด้วยโทเค็นที่น้อยกว่า หรือการเรียกใช้เครื่องมือที่น้อยกว่า Artificial Analysis ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขค่าใช้จ่ายต่องานที่เปรียบเทียบกันได้สำหรับ Fable 5.1 หรือ Sol ในข้อมูลที่เรามี ดังนั้นควรวัดผลด้วยพรอมต์ของคุณเองก่อนที่จะเชื่อในทิศทางใดทิศทางหนึ่งของตัวคูณนี้ ประการที่สอง สำหรับ Gemini ระดับการคิด (thinking level) คือตัวควบคุมต้นทุน การลดระดับเส้นทางจากสูงไปต่ำสามารถลดต้นทุนต่องานได้มากกว่าครึ่งหนึ่งในการทดสอบของ Artificial Analysis และ คู่มือระดับการคิด จะแสดงวิธีการตั้งค่าสำหรับแต่ละเอนด์พอยต์ การเปรียบเทียบ 3.8 Flash vs 3.7 Flash ครอบคลุมกรณีที่โมเดลเก่ากว่า ซึ่งมีค่าใช้จ่ายต่องานน้อยกว่า 31 เปอร์เซ็นต์ ยังคงเป็นการซื้อที่ดีกว่า
ควรเลือกตัวไหนเมื่อไหร่
เลือก Gemini 3.8 Flash สำหรับปริมาณงานและ Agent ที่คุ้มค่า
หากคุณรันงาน Agent หลายพันงานต่อวัน 3.8 Flash คือค่าเริ่มต้น มันเทียบเท่าโมเดลพรีเมียมในดัชนีอิสระ เป็นผู้นำในตาราง Agent ด้านการเงินและกฎหมายของ Google และมีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นเพียงเล็กน้อยแม้หลังจากราคาเพิ่มเป็นสองเท่าในเดือนมกราคม นอกจากนี้ยังรองรับ input วิดีโอ, เสียง และ PDF โดยตรง, เสนอ Batch ลด 50 เปอร์เซ็นต์, รวมถึงการร้องขอการตรวจสอบข้อมูล (grounding) ผ่าน Google Search ฟรี 5,000 ครั้งต่อเดือน และมี Free Tier สำหรับการสร้างต้นแบบ ข้อแลกเปลี่ยน: Output เป็นข้อความเท่านั้น, ไม่มี Live API, มีขีดจำกัด Output ที่ 65,536 โทเค็น และการใช้โทเค็นที่คุณควรตั้งงบประมาณไว้ที่ระดับปานกลางหรือสูง
เลือก Claude Fable 5.1 สำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อนที่สุดและใช้เวลานาน
Fable 5.1 เป็นโมเดลที่ควรใช้เมื่อต้องการยกระดับ ไม่ใช่โมเดลเริ่มต้น กรณีการใช้งานคือสำหรับงานที่คำตอบผิดมีค่าใช้จ่ายมากกว่าจำนวนโทเค็น: เช่น Agent วิจัยที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง, เซสชันเทอร์มินัลที่ยาวนาน, ห่วงโซ่การให้เหตุผลที่โมเดลราคาถูกกว่าทำได้ไม่ดีพอ Output 128K และการอ่านแคช $0.25 เหมาะกับ Agent Loops ที่เน้นส่วนนำ (prefix-heavy) ซึ่งใช้บริบทขนาดใหญ่เดิมซ้ำๆ ในทุกรอบ; ในกรณีเหล่านี้, การแคชทำให้ตัวคูณที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า 13.3 เท่ามาก ดู Claude Fable 5.1 คืออะไร สำหรับข้อมูลจำเพาะของโมเดลเอง
เลือก GPT-5.6 Sol สำหรับการรัน Agent ในระบบนิเวศ OpenAI
Sol ได้คะแนน 59 ที่ระดับ xhigh, เสมอกับ 3.8 Flash ใน HLE-Verified และมาพร้อม Output 128K ในราคา $5 / $30 หาก Agent, การประเมิน และเครื่องมือของคุณอยู่ในระบบของ OpenAI อยู่แล้ว Sol คือระดับพรีเมียมที่ไม่ต้องการผู้พัฒนาที่สอง มันมีการอ่านแคชที่แพงที่สุดในสามตัว ดังนั้นจึงเหมาะกับการรันแบบบริบทใหม่ (fresh-context runs) มากกว่าเซสชันที่มีการแคชนานๆ การเปรียบเทียบ Grok 4.6 vs GPT-5.6 vs Claude Fable 5 แสดงให้เห็นว่า Sol ทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบกับโมเดลเรือธงก่อนหน้าของ Anthropic
ทดสอบทั้งสามใน Apidog Workspace เดียว
ทุกข้อโต้แย้งข้างต้นจบลงในลักษณะเดียวกัน: วัดผลด้วยพรอมต์ของคุณเอง Apidog เป็น API client และแพลตฟอร์มทดสอบ ดังนั้นจึงไม่รันโมเดลเหล่านี้ แต่เป็นวิธีที่รวดเร็วในการส่งคำขอเดียวกันไปยังผู้ให้บริการทั้งสามและเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้รับ
การตั้งค่าคือหนึ่งโปรเจกต์ที่มีสามสภาพแวดล้อม แต่ละสภาพแวดล้อมจะเก็บ Base URL และตัวแปรคีย์: https://generativelanguage.googleapis.com พร้อมกับ GEMINI_API_KEY, Base ของ Anthropic พร้อมคีย์ Claude ของคุณ และ Base ของ OpenAI พร้อมคีย์ OpenAI ของคุณ คีย์จะอยู่ในตัวแปรสภาพแวดล้อมเสมอ ไม่เคยอยู่ในเนื้อหาคำขอหรือคอลเลกชันที่แชร์
จากนั้นสร้างหนึ่งสถานการณ์ทดสอบที่มีสามขั้นตอนการร้องขอซึ่งใช้พรอมต์เดียวกัน ขั้นตอน Gemini จะส่งไปยัง /v1beta/interactions พร้อมกับ "model": "gemini-3.8-flash" และ "thinking_level": "medium"; อีกสองตัวจะส่งไปยังเอนด์พอยต์แชทหรือข้อความของผู้ให้บริการของตน ในแต่ละขั้นตอน ให้เพิ่มเงื่อนไขการยืนยันที่สำคัญสำหรับการเปรียบเทียบ: HTTP 200, JSON path ที่ยืนยันว่ามีคำตอบอยู่ และขีดจำกัดบนฟิลด์การใช้โทเค็น เพื่อให้การรันที่ใช้โทเค็นในการคิดเป็นสองเท่าจะล้มเหลวอย่างชัดเจน บน Gemini ฟิลด์นั้นคือ usageMetadata.thoughtsTokenCount สำหรับเอนด์พอยต์แบบเก่า; ยืนยันบนบล็อกการใช้งานที่เทียบเท่ากันสำหรับอีกสองตัว
รันสถานการณ์กับชุดพรอมต์มาตรฐาน (golden prompts) จากนั้นกำหนดเวลาให้รันทุกวัน เมื่อผู้พัฒนาเปลี่ยนค่าเริ่มต้นหรือโมเดลเริ่มใช้โทเค็นมากขึ้น เงื่อนไขการยืนยันที่ล้มเหลวจะแจ้งให้คุณทราบก่อนที่ใบแจ้งหนี้จะมาถึง คู่มือการทดสอบ AI agent API ครอบคลุมรูปแบบการทดสอบแบบหลายรอบ และ การกำหนดเวลาทดสอบ API ใน Apidog ครอบคลุมการรันซ้ำ ดาวน์โหลด Apidog เพื่อตั้งค่าทั้งสามสภาพแวดล้อม
คำถามที่พบบ่อย
Gemini 3.8 Flash ดีกว่า Claude Fable 5.1 หรือไม่?
จากดัชนีของ Artificial Analysis, 3.8 Flash ที่ระดับสูงได้คะแนน 59 และ Fable 5.1 ที่ระดับปานกลางได้คะแนน 57 ดังนั้นจึงใกล้เคียงกันในการตั้งค่าที่ทดสอบ ตารางของ Google ไม่รวม Fable 5.1 และการวัดประสิทธิภาพของ Anthropic ก็ไม่รวม 3.8 Flash ดังนั้นจึงไม่มีการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวที่กว้างขวางกว่านี้ เมื่อคิดต่อโทเค็น Flash ถูกกว่า 13.3 เท่าในราคาเปิดตัว
โมเดลไหนในสามตัวที่ถูกที่สุดสำหรับภาระงาน Agent?
Gemini 3.8 Flash ถูกกว่ามากเมื่อคิดต่อโทเค็น ที่ราคา $0.75 / $3.75 ไปจนถึง 31 ธันวาคม 2026 เมื่อคิดต่องาน Artificial Analysis วัดได้ $0.58 ที่ระดับสูง, $0.41 ที่ระดับปานกลาง และ $0.24 ที่ระดับต่ำ เนื่องจากโมเดลใช้ output tokens มากกว่า 3.7 Flash ประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์ โปรดวัดต้นทุนต่องานที่สำเร็จ ไม่ใช่ต่อโทเค็น ก่อนตัดสินใจใช้งาน
ทั้งสามมี Context Window ขนาด 1M หรือไม่?
ใช่ Gemini 3.8 Flash รับ input tokens ได้ 1,048,576 โทเค็น และ Fable 5.1 กับ GPT-5.6 Sol ทั้งคู่ระบุว่า 1M Output สูงสุดแตกต่างกัน: 65,536 โทเค็นบน 3.8 Flash เทียบกับ 128K บนอีกสองตัว
ทำไม Claude Fable 5.1 ถึงไม่อยู่ในตารางเปรียบเทียบของ Google?
แถวที่ Google เผยแพร่ระบุ Claude Opus 5 และ Claude Sonnet 5 เป็นข้อมูลของ Anthropic Fable 5.1 เปิดตัวเมื่อวันที่ 1 กันยายน หนึ่งวันก่อน 3.8 Flash จึงไม่ได้ถูกรวมอยู่ในนั้น สำหรับตัวเลขผลลัพธ์ของ Fable 5.1 ที่ Anthropic ดำเนินการเอง โปรดดู การเปรียบเทียบ Claude Fable 5.1 vs Opus 5
ความได้เปรียบด้านราคาของ Gemini จะยังคงอยู่หลังปี 2027 หรือไม่?
บางส่วน ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2027 Gemini 3.8 Flash จะเปลี่ยนไปใช้ราคา $1.50 / $7.50 ซึ่งทำให้ Fable 5.1 แพงกว่า 6.7 เท่าทั้งสองรายการ และ Sol แพงกว่า 3.3 เท่าสำหรับ input และ 4 เท่าสำหรับ output ยังคงถูกกว่า แต่ส่วนต่างลดลงครึ่งหนึ่ง
ควรเลือกใช้ตัวไหนก่อน
เริ่มต้นด้วย Gemini 3.8 Flash สำหรับงานที่คุณรันในปริมาณมาก, ตั้งค่า thinking_level สำหรับแต่ละเส้นทาง และดูโทเค็นต่องาน ไม่ใช่ราคาป้าย ยกระดับไปใช้ Claude Fable 5.1 เมื่อการประเมินของคุณกับโมเดลที่ถูกกว่าทำได้ไม่ดีพอ และบริบทถูกแคชไว้ตลอดหลายรอบ ใช้ GPT-5.6 Sol เมื่อส่วนอื่นๆ ของระบบของคุณเป็นของ OpenAI และคุณต้องการระดับพรีเมียมโดยไม่ต้องการผู้พัฒนาที่สอง ไม่ว่าคุณจะเลือกตัวไหน ให้ใช้พรอมต์เดียวกันกับทั้งสามตัวในสถานการณ์ทดสอบเดียวเป็นอันดับแรก; อัตราส่วนราคาเป็นสาธารณะ แต่สัดส่วนต้นทุนต่องานสำหรับพรอมต์ของคุณคือสิ่งที่คุณต้องวัดเอง