AI economy

ต้นทุนจริงของ LLM ไม่ใช่แค่ $/M tokens

หน้า pricing ส่วนใหญ่ซ่อนสิ่งที่ดันบิลของคุณจริง ๆ ไว้ ทั้ง output ที่แพงกว่า input 3–5×, cached input ที่แทบฟรี และ context ยาวที่กินเงินเงียบ ๆ หน้านี้ไม่ซ่อน

เปิดเครื่องคิดเลข เปรียบเทียบโมเดล

Model Context Protocol

ใช้จากผู้ช่วย AI ของคุณได้เลย

ชุดข้อมูลเดียวกัน เครื่องมือชุดเดียวกัน — เรียกใช้ได้จาก Claude Desktop, Cursor, Claude Code หรือ client ใด ๆ ที่รองรับ MCP แค่วาง URL ลงใน config ก็พอ ไม่ต้องติดตั้ง ไม่ต้อง auth ฟรี

ดูว่ามันทำงานยังไง

{
  "mcpServers": {
    "ai-pricing": {
      "url": "https://aieconomylab.com/mcp"
    }
  }
}

สี่มุมมองที่หน้า pricing ส่วนใหญ่มองข้าม

ความต่างระหว่าง input กับ output

Output tokens แพงกว่า input 3–5× กับทุกผู้ให้บริการรายใหญ่ และงบส่วนใหญ่มองข้ามจุดนี้

Cached input

Prompt caching ลดค่า system prompt ที่ใช้ซ้ำเหลือเพียง ~10% ของราคาเต็ม ทีมใหญ่หลายแห่งจ่ายเต็มอยู่เพราะไม่มีใครวัด

กับดัก context window

Context ยิ่งยาว = ค่ายิ่งสูง ตอบยิ่งช้า และคำตอบยิ่งแย่ (lost-in-the-middle) หน้าต่าง 2M เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ฟีเจอร์

Tokenization ตามภาษา

Prompt ภาษาตุรกีกินจำนวน tokens มากกว่าภาษาอังกฤษ 30–40% ขึ้นอยู่กับ tokenizer ส่วนภาษาอาหรับมากกว่า 50% ผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษจึงมีต้นทุนสูงกว่า

Stay ahead of the bill.

Get the AI Economy Playbook 2026 (free, 47-page PDF) plus the monthly Token Economy Index — model price changes, vendor moves, real cost benchmarks. No spam.

We'll only send the monthly index. Unsubscribe anytime.