สถิติราคา api ai 2026: เอาต์พุตแพงกว่าอินพุต 4 เท่า และโมเดลมัธยฐานคิด $1.60 ต่อล้านโทเค็น

LLM API ค่ามัธยฐานคิด $1.60 ต่อล้านโทเค็นขาออก

บน OpenRouter เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 โมเดลแบบเสียเงินครึ่งหนึ่งคิดราคาระหว่าง $0.15 ถึง $1.25 ต่อล้านโทเค็นขาเข้า และระหว่าง $0.50 ถึง $6 ต่อล้านโทเค็นขาออก ส่วนโมเดลแพงสุด 10% แรกคิด $3 ขึ้นไปสำหรับขาเข้า และ $14 ขึ้นไปสำหรับขาออก

ราคาที่ระดับบนสุดของตลาดไม่ได้ลดลง Anthropic ลดราคาเอาต์พุตของ Claude Opus จาก $75 เหลือ $25 ต่อล้านโทเค็นกับ Opus 4.5 ในเดือนพฤศจิกายน 2025 และลดต่อเป็น $20 กับ Opus 5.5 ในเดือนกันยายน 2026 แต่ก็เพิ่มระดับใหม่ไว้เหนือ Opus Fable 5 มาในเดือนมิถุนายน 2026 ที่ราคา $50 และ Fable 5.1 ก็คงราคานั้นไว้ ส่วน GPT มาตรฐานรุ่นแพงสุดของ OpenAI ขยับจาก $10 กับ GPT-5 ในเดือนสิงหาคม 2025 มาเป็น $50 กับ GPT-6 Astra ในเดือนกันยายน 2026

แต่ละแถวเทียบราคาตามรายการในเดือนสิงหาคม 2025 กับราคาตามรายการในเดือนกันยายน 2026 ของตำแหน่งเดียวกันในไลน์อัปของแต่ละค่าย Claude Fable 5.1 และ GPT-6 Astra ต่างก็คิด $10 ขาเข้าและ $50 ขาออก ดังนั้นโมเดลมาตรฐานรุ่นแพงสุดของสองค่ายใหญ่จึงราคาเท่ากันแล้ว

LLM API คิดเงินเท่าไรต่อหนึ่งคำตอบ

คำตอบทั่วไปจาก LLM API ราคาประมาณหนึ่งในแปดของเซนต์ Whizi คิดคำตอบมาตรฐานหนึ่งครั้งเป็นเข้า 1,000 โทเค็นและออก 500 โทเค็น และค่ามัธยฐานของโมเดลข้อความแบบเสียเงิน 335 ตัวบน OpenRouter เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 คือ $0.00125 หรือ $1.25 ต่อหนึ่งพันคำตอบ

นี่คือราคาตามรายการของรุ่นเรือธงที่แต่ละค่ายระบุไว้ในหน้าราคาของตัวเอง ตามที่เราอ่านเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 หน่วยเป็นดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็น:

ช่องว่างกว้างมากแม้ในค่ายเดียวกัน คำตอบจาก GPT-6 Astra แพงกว่าคำตอบจาก GPT-6 Luna 100 เท่า และ Claude Fable 5.1 แพงกว่า Claude Haiku 4.5 10 เท่า Gemini 3.1 Pro Preview ยังแพงขึ้นเมื่อพรอมต์ยาวเกิน 200,000 โทเค็น เป็น $4 ขาเข้าและ $18 ขาออก ตามที่หน้าราคา Gemini API ของ Google แสดงไว้

AI Model Cost Index ของ Whizi คำนวณแบบเดียวกันให้ทั้ง 126 โมเดลที่ Whizi ติดตาม ในสแนปชอต 20 สิงหาคม 2026 คำตอบที่ถูกที่สุดมาจาก Ling-3.0-flash ที่ $0.000053 และแพงที่สุดมาจาก Claude Opus 4.7 โหมด Fast ที่ $0.105 ต่างกัน 2,000 เท่า โมเดลที่อยู่ตรงกลางคือ Kimi K2 Thinking ที่ $0.00185 ต่อคำตอบ ถ้าอยากดูสองค่ายเทียบกันพร้อมคะแนนคุณภาพ อ่านได้ที่ ChatGPT API vs Claude API pricing

ราคา LLM API กำลังลดลงหรือไม่

ใช่ สำหรับความสามารถระดับเดิม และลดลงเร็วด้วย Epoch AI พบในเดือนมีนาคม 2025 ว่าราคาที่ต้องจ่ายเพื่อให้ได้คะแนนเบนช์มาร์กระดับหนึ่งลดลงปีละ 9 ถึง 900 เท่า ขึ้นอยู่กับงาน สำหรับคะแนนที่ GPT-4 ทำได้ในคำถามวิทยาศาสตร์ระดับปริญญาเอก ราคาลดลงปีละ 40 เท่า ตามการวิเคราะห์ของ Epoch AI

Guido Appenzeller จาก a16z สรุปไว้ในประโยคเดียวเมื่อเดือนพฤศจิกายน 2024 ว่า "For an LLM of equivalent performance, the cost is decreasing by 10x every year." ในตัวอย่างของเขา GPT-3 คิด $60 ต่อล้านโทเค็นในเดือนพฤศจิกายน 2021 และ Llama 3.2 3B ได้คะแนน MMLU เท่ากันที่ $0.06 ส่วนAI Index 2025 ของ Stanford พบว่าต้นทุนของประสิทธิภาพระดับ GPT-3.5 ลดลงมากกว่า 280 เท่าระหว่างเดือนพฤศจิกายน 2022 ถึงตุลาคม 2024

แต่นั่นไม่ได้แปลว่าโมเดลใหม่จะราคาถูก โมเดลข้อความ 84 ตัวที่ OpenRouter ลงรายการในช่วง 90 วันก่อนวันที่ 6 ตุลาคม 2026 มีราคาขาออกมัธยฐาน $2.50 ต่อล้านโทเค็น ส่วน 132 ตัวที่ลงรายการมานานกว่าหนึ่งปีอยู่ที่ $1.01 ความสามารถเก่าถูกลง ความสามารถใหม่เริ่มต้นที่ราคาสูง Google ถึงขั้นระบุวันที่ราคาขึ้นไว้ล่วงหน้า หน้าราคาของ Google ระบุ Gemini 3.6, 3.7 และ 3.8 Flash ที่ $0.75 ขาเข้าและ $3.75 ขาออกถึง 31 ธันวาคม 2026 แล้วเป็น $1.50 และ $7.50 ตั้งแต่ 1 มกราคม 2027 เป็นต้นไป

ราคาตามรายการยังเปลี่ยนได้หลังโมเดลออกแล้ว แต่ไม่ได้เกิดจากที่ค่ายเปลี่ยนราคาเสมอไป จาก 100 โมเดลในสแนปชอต 20 สิงหาคม 2026 ของ Whizi มี 9 ตัวที่หายไปจาก OpenRouter ภายในวันที่ 6 ตุลาคม และในที่เหลือมี 20 ตัวที่ราคาเปลี่ยน: ถูกลง 11 และแพงขึ้น 9 ตามข้อมูลที่เราดึงเวลา 05:49 UTC Nemotron 3 Ultra ของ NVIDIA ลดจาก $0.60 ขาเข้าและ $3.60 ขาออก เหลือ $0.50 และ $2.20 บางการเปลี่ยนแปลงเกิดจากวิธีที่ OpenRouter รายงานราคา: ราคา DeepSeek V4 Pro ของมันเดินตามนาฬิกาของ DeepSeek โดยแสดงราคานอกช่วงเร่งด่วน $0.66 ขาเข้าและ $1.98 ขาออกตอนที่เราดึงข้อมูลเวลา 05:49 UTC และราคาช่วงเร่งด่วน $1.32 กับ $3.96 หลัง 06:00 ส่วน Gemini 3.7 Flash ไปทางตรงข้าม จาก $0.375 และ $1.875 (ราคา batch ของ Google) เป็นราคามาตรฐาน $0.75 และ $3.75 สำหรับโมเดลโอเพนซอร์ส ราคายังขึ้นกับโฮสต์ที่ OpenRouter ส่งทราฟฟิกไปให้ด้วย

ทำไมโทเค็นขาออกจึงแพงกว่าโทเค็นขาเข้า

เอาต์พุตแพงกว่าเพราะโมเดลเขียนทีละโทเค็น ขณะที่อ่านพรอมต์ทั้งหมดได้ในรอบขนานเดียว เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 โมเดลข้อความแบบเสียเงิน 335 ตัวบน OpenRouter ถึง 95.8% คิดค่าเอาต์พุตแพงกว่าอินพุต ค่ามัธยฐานคือ 4 เท่า และครึ่งกลางอยู่ระหว่าง 3 ถึง 5 เท่า

รุ่นเรือธงทุกตัวเป็นไปตามรูปแบบนี้ Claude Opus 5.5 และ GPT-6 Astra คิดค่าเอาต์พุตแพงกว่า 5 เท่า GPT-5.5 และ Gemini 3.1 Pro Preview แพงกว่า 6 เท่า และ DeepSeek V4 Pro แพงกว่า 3 เท่า ดังนั้นแอปที่เขียนคำตอบยาวจึงมีต้นทุนสูงกว่าแอปที่อ่านไฟล์ยาว เมื่อคิดต่อโทเค็นเท่ากัน ถ้าคุณกำลังชั่งใจเทียบกับแพ็กเกจรายเดือน ChatGPT API vs subscription คำนวณให้ว่า API เริ่มแพงกว่า $20 ต่อเดือนเมื่อไร และ AI subscription statistics ครอบคลุมสิ่งที่คนจ่ายให้แพ็กเกจเหล่านั้น

LLM API ที่ถูกที่สุดในเดือนตุลาคม 2026 คืออะไร

LLM API แบบเสียเงินที่ถูกที่สุดบน OpenRouter เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 คือ Mistral Nemo ที่ $0.019 ต่อล้านโทเค็นขาเข้าและ $0.03 ต่อล้านโทเค็นขาออก นั่นคือ $0.000034 ต่อคำตอบมาตรฐาน หรือ 3.4 เซนต์ต่อหนึ่งพันคำตอบ ในสามค่ายใหญ่ Google และ OpenAI ขายโมเดลที่ถูกที่สุด Gemini 2.5 Flash-Lite คิด $0.10 ขาเข้าและ $0.40 ขาออก ส่วน GPT-6 Luna คิด $0.10 ขาเข้าและ $0.50 ขาออก ทั้งคู่จึงอยู่ที่ราว $0.0003 ต่อคำตอบ โมเดลปัจจุบันที่ถูกที่สุดของ Anthropic คือ Claude Haiku 4.5 ที่ $1 ขาเข้าและ $5 ขาออก

มีโมเดลฟรี แต่ไม่มากนัก มีเพียง 17 จาก 352 endpoint ข้อความบน OpenRouter ที่ฟรีเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 หรือ 4.8% และ 16 ตัวในนั้นเป็นรุ่นฟรีของโมเดลอื่น Gemini API ของ Google ก็มีระดับฟรีในโมเดลส่วนใหญ่ เงื่อนไขอยู่ที่ข้อมูลของคุณ: Google ระบุว่าเนื้อหาในระดับฟรีถูกนำไปปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ส่วนระดับเสียเงินไม่ถูกนำไปใช้ ซึ่งเป็นความต่างที่ AI privacy statistics ของเราติดตามข้ามแชตบอตต่าง ๆ

ที่ระดับบนสุด o1-pro ของ OpenAI ยังตั้งราคา $150 ขาเข้าและ $600 ขาออก คือ $0.45 ต่อคำตอบ และแพงกว่า Mistral Nemo 13,235 เท่า GPT-5.5 Pro และ GPT-5.4 Pro คิด $30 ขาเข้าและ $180 ขาออก จากโมเดลแบบเสียเงินทั้ง 335 ตัว 37% คิดต่ำกว่า $1 ต่อล้านโทเค็นขาออก และ 19% คิด $10 ขึ้นไป

Batch และ caching ลดค่า LLM API ได้เท่าไร

การประมวลผลแบบ batch ลดราคาลงครึ่งหนึ่งที่ค่ายใหญ่ทุกค่าย ทั้ง Anthropic, OpenAI และ Google คิดถูกลง 50% สำหรับงานที่รอได้ เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 batch endpoint 66 จาก 73 ตัวบน OpenRouter อยู่ที่ครึ่งหนึ่งของอัตราปกติพอดี

Caching ลดฝั่งอินพุตได้มากกว่านั้น จาก 214 โมเดลที่ระบุราคาการอ่าน cache โทเค็นที่ cache ไว้ค่ามัธยฐานมีราคา 12% ของโทเค็นอินพุตปกติ รุ่นเรือธงลดได้มากกว่านั้นอีก Claude Opus 5.5 และ GPT-6.1 Sol ลดอินพุตแบบ cache 95% และ Claude Fable 5.1 ลด 97.5% ส่วน GPT-6 Astra และ Gemini 3.1 Pro Preview ลด 90%

DeepSeek เพิ่มเงื่อนไขเรื่องเวลา API ของมันคิดครึ่งราคานอกช่วงเร่งด่วน ซึ่ง DeepSeek กำหนดไว้ที่ 01:00 ถึง 04:00 และ 06:00 ถึง 10:00 UTC ในวันธรรมดา ตามหน้าราคาของ DeepSeek V4 Pro ลดจาก $1.32 ขาเข้าและ $3.96 ขาออก เหลือ $0.66 และ $1.98

เรารวบรวมตัวเลขเหล่านี้อย่างไร

Whizi Research ดึงรายการโมเดลสาธารณะจาก OpenRouter (api/v1/models ซึ่งไม่ต้องใช้คีย์) เวลา 05:49 UTC ของวันที่ 6 ตุลาคม 2026 เราเก็บ 449 รายการที่ให้เอาต์พุตเป็นข้อความอย่างเดียว จากนั้นตัด router และ meta endpoint 24 รายการ รวมถึงรุ่นฟรีหรือ batch ของแต่ละโมเดลออก เหลือ 336 โมเดลจาก 52 ผู้ให้บริการ และ 335 ตัวเป็นแบบเสียเงิน สำหรับค่าเปอร์เซ็นไทล์เราใช้การประมาณค่าเชิงเส้น

สำหรับการเทียบ 47 วัน เราจับคู่แถวสแนปชอต 100 แถวกับรายการวันที่ 6 ตุลาคมด้วย OpenRouter id ใน 9 ตัวที่หายไป 3 ตัวมีรุ่นต่อจากภายใต้ id ใหม่: Nex N2 Mini และ Pro กลายเป็น Nex N2.5 Mini และ Pro และ Qwen3.8 Max กลายเป็น qwen3.8-max-0902 อย่างน้อย 6 จาก 20 การเปลี่ยนแปลงเป็นผลจากวิธีลงรายการ เช่น ราคา batch นอกช่วงเร่งด่วน หรือ cache ที่แสดงเป็นราคาหลัก ไม่ใช่การที่ค่ายปรับราคาโมเดลจริง

คำตอบมาตรฐานคือเข้า 1,000 โทเค็นและออก 500 โทเค็นที่ราคาตามรายการ เป็นการคำนวณเดียวกับที่อยู่เบื้องหลัง Whizi AI Model Cost Index และทั้ง 126 แถวของมันดาวน์โหลดฟรีได้จากหน้า cost index ตัวเลขเหล่านี้ไม่รวม caching, batch หรือส่วนลดที่เจรจาเป็นพิเศษ เราเก็บราคารุ่นเรือธงจากหน้าราคาของ OpenAI, Anthropic, Google และ DeepSeek ในวันเดียวกัน

เราตัดตัวเลขใดก็ตามที่ตามรอยได้เพียงถึงเว็บรวบรวมสถิติออก ราคาที่ OpenRouter แสดงสำหรับโมเดลเปิดขึ้นกับโฮสต์เบื้องหลัง และวันที่ที่มันลงรายการโมเดลใช้แทนวันที่โมเดลนั้นออก ตัวติดตามที่ถ่วงน้ำหนักกลุ่มตัวอย่างไปทางรุ่นเรือธงจะรายงานค่ามัธยฐานสูงกว่าของเรา ดังนั้นเมื่ออ้างค่ามัธยฐาน ให้อ้างกลุ่มตัวอย่างไปด้วย

วิธีอ้างอิงสถิติราคา LLM API เหล่านี้

คุณใช้ตัวเลขทุกตัวในหน้านี้ได้อย่างอิสระ ตราบใดที่ลิงก์กลับมายังหน้านี้ บรรทัดให้เครดิตแบบธรรมดาอย่างด้านล่างก็ใช้ได้:

```text

Source: Whizi Research, "LLM API pricing statistics 2026", whizi.io/resources/llm-api-pricing-statistics, updated October 2026.

```

ยังมีหน้าอื่นจากชุดวิจัยเดียวกันที่เผยแพร่ในวันเดียวกัน: AI chatbot market share, ChatGPT statistics และ AI hallucination statistics