ทำไม OpenAI ถึงชูจุดขาย GPT-6.1 Terra ด้วย "ราคา" แทนที่จะเป็นคะแนนความแรง

OpenAI เปิดตัวโมเดล AI รุ่นใหม่ล่าสุดอย่าง GPT-6.1 TerraLUNA-0.13% อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 26 ตุลาคมที่ผ่านมา แต่รอบนี้ OpenAI ไม่ได้ชูจุดขายเรื่องคะแนนทดสอบระดับท็อป แต่หันมาเน้นเรื่องราคาแทน

บริษัทคิดราคาต่อโทเคนกับนักพัฒนาลดลงครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงกลยุทธ์ใหม่ในตลาด AI

ตัดราคาครั้งใหญ่เพื่อนักพัฒนา

GPT-6.1 Terra รุ่นใหม่ มีราคาอยู่ที่ 1 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน input tokens และ 5 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน output tokens

ราคาลดลงจาก GPT-5.6 Terra อย่างมาก โดยรุ่นเดิมเคยคิดราคา 2 ดอลลาร์ต่อ input และ 12 ดอลลาร์ต่อ output ต่อ 1 ล้านโทเคน ตามข้อมูลของ Artificial Analysis

บริษัทวิจัย Artificial Analysis คำนวณไว้ว่า ในการประมวลผลเต็มกำลัง Terra มีต้นทุนต่อการทำงานอยู่ที่ 0.40 ดอลลาร์ เทียบกับรุ่นก่อนหน้าที่อยู่ที่ 1.40 ดอลลาร์

ตำแหน่งของ Terra ในตารางคะแนนทดสอบ

แม้ Terra จะถูกกว่า แต่บริษัททดสอบอิสระอย่าง Artificial Analysis ยังคงจัดให้โมเดลอีกสองรุ่นจาก Anthropic มีคะแนนนำหน้าอยู่

บนดรรชนี Intelligence Index ในการประมวลผลเต็มกำลัง GPT-6.1 Terra ทำได้ 48 คะแนน ซึ่งถือว่าพัฒนาขึ้นจาก GPT-5.6 Terra ที่เคยทำไว้ 42 คะแนน

อย่างไรก็ตาม โมเดลของคู่แข่งยังคงยึดตำแหน่งอันดับต้นๆ บนตารางคะแนน:

• Claude Opus 5.5 (Anthropic) นำมาเป็นอันดับหนึ่งด้วยคะแนน 58 คะแนน
• Claude Sonnet 5.5 (Anthropic) ตามมาติดๆ ด้วยคะแนน 56 คะแนน
• Gemini 4 Argon (Google) ทำได้ 53 คะแนน
• GPT-6 Astra (OpenAI) ทำได้ 53 คะแนน เช่นกัน

แม่นยำขึ้น และเดาสุ่มน้อยลง

นอกจากเรื่องราคาและคะแนนความฉลาดทั่วไปแล้ว Terra ยังแสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

Artificial Analysis พบว่า Terra ใช้การเดาคำตอบเพียง 38% ของคำถาม ที่ไม่สามารถตอบได้ ซึ่งลดลงอย่างมากจาก อัตราการเดา 88% ของ GPT-5.6 Terra

OpenAI เน้นความคุ้มค่ามากกว่าความแรงเพียวๆ

ในโพสต์เปิดตัว OpenAI วางตำแหน่งการแข่งขันไว้ที่ความคุ้มค่าของต้นทุน มากกว่าเรื่องคะแนนประสิทธิภาพเพียวๆ

OpenAI อ้างว่า Terra มีต้นทุนต่อการทำงานต่ำกว่าโมเดลตัวท็อปอย่าง Opus 5.5 ของ Anthropic ประมาณ 9 เท่า ในการทดสอบ Agents' Last Exam ของตนเอง

การเปรียบเทียบนี้เป็นการนำโมเดลระดับกลางของ OpenAI มาชนกับโมเดลที่มีราคาแพงที่สุดรุ่นหนึ่งของ Anthropic

สำหรับงานด้านเทคนิคที่ซับซ้อน OpenAI ได้แนะนำให้นักพัฒนาไปใช้ผลิตภัณฑ์ในระดับที่สูงกว่าแทน

“สำหรับงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อนที่สุด GPT-6.1 SolSOL-2.46% และ GPT-6 Astra ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า” OpenAI ระบุ

งานปริมาณมากและการคำนวณรายได้

การลดราคาลงอย่างมากนี้ส่งผลต่อวิธีที่ OpenAI สร้างรายได้จากการทำงานอัตโนมัติแต่ละรายการ

เนื่องจากต้นทุนต่อการทำงานของ Terra ต่ำกว่า GPT-5.6 Terra อยู่ราวๆ 70% ที่ระดับการประมวลผลเต็มกำลัง OpenAI จึงต้องปรับเป้าหมายทางธุรกิจใหม่

เพื่อรักษาระดับรายได้จากงานส่วนนี้ให้เท่าเดิม OpenAI จำเป็นต้องขายจำนวนการทำงานให้ได้มากขึ้นประมาณ 3.5 เท่า

OpenAI จึงชูจุดเด่นของ Terra ไปที่งานระดับองค์กรที่มีปริมาณมากๆ โดยเฉพาะ เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้จำนวนมากในคราวเดียว

Anthropic ยื่นขอ IPO ในขณะที่ OpenAI ยังคงเป็นบริษัทนอกตลาด

การเปิดตัว Terra ประจวบเหมาะกับหมุดหมายสำคัญทางธุรกิจของคู่แข่งรายใหญ่ของ OpenAI

เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม Anthropic ได้ยื่น แบบแสดงรายการข้อมูลการเสนอขายหลักทรัพย์ (S-1) เพื่อเข้าจดทะเบียนในตลาด Nasdaq โดยใช้ชื่อย่อหุ้นว่า ANT

Anthropic รายงาน รายได้ 1.629 หมื่นล้านดอลลาร์ สำหรับครึ่งแรกของปี 2026 โดยคาดว่าจะเข้าซื้อขายในตลาดหุ้นช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน

ในขณะเดียวกัน OpenAI เลือกเส้นทางระดมทุนที่ต่างออกไป โดย Sam Altman ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ได้ปฏิเสธการนำบริษัทเข้าตลาดหุ้นในปีนี้

แต่ OpenAI เลือกที่จะระดมทุนจากตลาดเอกชนแทน โดย Financial Times รายงานว่า OpenAI ได้ลดเป้าหมายมูลค่าบริษัทสำหรับการระดมทุนรอบนี้ลงเหลือ 1.25 ล้านล้านดอลลาร์

เมื่อ Anthropic เข้าสู่ตลาดมหาชน นักลงทุนจะได้เห็นว่าวอลล์สตรีทจะให้คุณค่ากับโมเดลที่ได้คะแนนทดสอบสูงสุด หรือโมเดลที่เน้นลดต้นทุนสำหรับงานปริมาณมากมากกว่ากัน