Gemini 3 Pro เทียบกับ GPT 5.1: ตัวไหนดีกว่า? เปรียบเทียบแบบครบถ้วน

OpenAI ทั้งสอง จีพีที-5.1 และของ Google ราศีเมถุน 3 โปร แสดงถึงขั้นตอนที่เพิ่มขึ้นแต่มีความหมายในการแข่งขันด้าน AI อเนกประสงค์แบบหลายโหมดที่กำลังดำเนินอยู่ GPT-5.1 เป็นการปรับปรุงสายผลิตภัณฑ์ GPT-5 โดยมุ่งเน้นไปที่ การใช้เหตุผลแบบปรับตัว ความหน่วงเวลาที่ต่ำกว่าสำหรับงานง่ายๆ และการควบคุมสไตล์/บุคลิกภาพ เพื่อโทนการสนทนาที่เป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น Gemini 3 Pro ของ Google ก้าวข้ามขีดจำกัดของการทำงานหลายโหมด โหมดการใช้เหตุผลเชิงลึก และเครื่องมือที่ครบครันสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์

GPT-5.1 (OpenAI) และ Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) มุ่งเน้นไปที่การแลกเปลี่ยนที่ทับซ้อนกันแต่แยกจากกัน: GPT-5.1 มุ่งเน้นไปที่การใช้เหตุผลแบบปรับตัวที่รวดเร็วขึ้น เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา และความน่าเชื่อถือของการเขียนโค้ดด้วยเครื่องมือตัวแทน/การเขียนโค้ดใหม่ และการปรับแต่งโทเค็น/ต้นทุน Gemini 3 Pro เน้นที่ขนาดมัลติโหมดสุดขั้ว (วิดีโอ/เสียง/รูปภาพ + หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่) และการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับผลิตภัณฑ์และสแต็กของนักพัฒนาของ Google

อะไร “ดีกว่า” ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ: เวิร์กโหลดตัวแทนเอกสารยาว/มัลติโมดัล → ราศีเมถุน 3 โปรเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนที่เน้นโค้ดเป็นอันดับแรกและเน้นเครื่องมือพร้อมการควบคุมนักพัฒนาที่ดี → จีพีที-5.1ด้านล่างนี้ผมขอแสดงเหตุผลด้วยตัวเลข เกณฑ์มาตรฐาน ต้นทุน และตัวอย่างที่สามารถรันได้

GPT-5.1 คืออะไร และมีคุณสมบัติเด่นอะไรบ้าง?

ภาพรวมและการวางตำแหน่ง

GPT-5.1 คือการอัปเกรดเพิ่มเติมของ OpenAI สำหรับตระกูล GPT-5 ซึ่งเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2025 โดยนำเสนอเป็นวิวัฒนาการของ GPT-5 ที่ "รวดเร็วขึ้นและสนทนาได้มากขึ้น" โดยมีตัวแปรเด่นสองตัว (Instant และ Thinking) และส่วนเสริมที่เน้นนักพัฒนา เช่น การแคชพร้อมท์ที่ขยาย เครื่องมือเขียนโค้ดใหม่ (apply_patch, shell) และการใช้เหตุผลเชิงปรับตัวที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งปรับความพยายามในการ "คิด" ให้สอดคล้องกับความซับซ้อนของงานอย่างไดนามิก ฟีเจอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการเขียนโค้ดมีประสิทธิภาพและคาดการณ์ได้มากขึ้น

คุณสมบัติหลัก (คำกล่าวอ้างของผู้ขาย)

• สองสายพันธุ์: GPT-5.1 ทันที (สนทนาได้มากขึ้น เร็วขึ้นสำหรับการแจ้งเตือนปกติ) และ การคิดแบบ GPT-5.1 (จัดสรรเวลา "คิด" ภายในมากขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน)
• การใช้เหตุผลแบบปรับตัว: โมเดลจะตัดสินใจแบบไดนามิกว่าจะใช้ "ความคิด" เท่าใดกับแบบสอบถาม API จะเปิดเผย reasoning_effort (ค่าเช่น 'none', 'low', 'medium', 'high') เพื่อให้นักพัฒนาสามารถแลกเปลี่ยนความหน่วงกับความน่าเชื่อถือได้ GPT-5.1 ตั้งค่าเริ่มต้นเป็น 'none' (เร็ว) แต่สามารถขอให้เพิ่มความพยายามสำหรับงานที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่าง: คำตอบรายการ npm ง่ายๆ เปลี่ยนจาก ~10 วินาที (GPT-5) เป็น ~2 วินาที (GPT-5.1) ในตัวอย่างของ OpenAI
• ต่อเนื่องหลายรูปแบบ: GPT-5.1 ยังคงความสามารถมัลติโหมดที่กว้างขวางของ GPT-5 (ข้อความ + รูปภาพ + เสียง + วิดีโอในเวิร์กโฟลว์ ChatGPT) ด้วยการรวมเข้ากับตัวแทนที่ใช้เครื่องมืออย่างแน่นหนายิ่งขึ้น (เช่น การเรียกดู การเรียกใช้ฟังก์ชัน)
• การปรับปรุงการเข้ารหัส — OpenAI รายงาน SWE-bench ได้รับการยืนยันแล้ว: 76.3% (GPT-5.1 สูง) เทียบกับ 72.8% (GPT-5 สูง) และชัยชนะอื่นๆ ในการประเมินประสิทธิภาพการแก้ไขโค้ด
• เครื่องมือใหม่สำหรับการทำงานของตัวแทนอย่างปลอดภัย - apply_patch (ความแตกต่างที่มีโครงสร้างสำหรับการแก้ไขโค้ด) และ shell เครื่องมือ (เสนอคำสั่ง บูรณาการดำเนินการและส่งคืนผลลัพธ์) สิ่งเหล่านี้ช่วยให้สามารถแก้ไขโค้ดแบบวนซ้ำตามโปรแกรมและการสอบถามระบบที่ควบคุมโดยแบบจำลองได้

Gemini 3 Pro Preview คืออะไร และมีฟีเจอร์เด่นๆ อะไรบ้าง?

Gemini 3 Pro Preview คือโมเดล Frontier ล่าสุดของ Google/DeepMind (เปิดตัวรุ่นพฤศจิกายน 2025) Google วางตำแหน่งโมเดลนี้ให้เป็นโมเดลการใช้เหตุผลแบบมัลติโมดัลที่มีความสามารถสูง พร้อมความสามารถในการรองรับบริบทอย่างมหาศาล การผสานรวมผลิตภัณฑ์อย่างลึกซึ้ง (การค้นหา แอป Gemini และ Google Workspace) และมุ่งเน้นไปที่เวิร์กโฟลว์แบบ "ตัวแทน" (Antigravity IDE, สิ่งประดิษฐ์ของตัวแทน ฯลฯ) โมเดลนี้ถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อจัดการข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และที่เก็บโค้ดทั้งหมดในระดับขนาดใหญ่

ความสามารถที่สำคัญ

• หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่พิเศษ: Gemini 3 Pro รองรับสูงสุด โทเค็น 1,000,000 ของบริบท (อินพุต) และโทเค็นเอาต์พุตข้อความสูงสุดถึง 64 รายการในเอกสารที่เผยแพร่จำนวนมาก ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น การนำเข้าคำบรรยายวิดีโอหลายชั่วโมง ฐานโค้ด หรือเอกสารทางกฎหมายที่ยาว
• ความลึกหลายโหมด: ประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในการวัดประสิทธิภาพแบบหลายโหมด (การทำความเข้าใจภาพ/วิดีโอ MMMU-Pro เช่น 81% เอ็มเอ็มเอ็มยู-โปร, 87.6% วิดีโอ-MMMUคะแนน GPQA และการใช้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ที่สูง พร้อมด้วยการจัดการเฉพาะทางสำหรับการสร้างโทเค็นเฟรมภาพ/วิดีโอและงบประมาณเฟรมวิดีโอในเอกสาร API อินพุตชั้นยอด: ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอในพรอมต์เดียว
• เครื่องมือและตัวแทนสำหรับนักพัฒนา: Google เปิดตัว Antigravity (agent-first IDE), อัปเดต Gemini CLI และการผสานรวมเข้ากับ Vertex AI, GitHub Copilot preview และ AI Studio ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาแบบเอเจนต์อย่างแข็งแกร่ง ฟีเจอร์ Artifacts, ตัวแทนที่ควบคุมการทำงาน และการบันทึกข้อมูลของตัวแทน ล้วนเป็นคุณสมบัติพิเศษที่เพิ่มเข้ามาใหม่

Gemini 3 Pro เทียบกับ GPT-5.1 — ตารางเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

สถาปัตยกรรมและความสามารถเปรียบเทียบกันได้อย่างไร?

สถาปัตยกรรม: การใช้เหตุผลแบบหนาแน่นเทียบกับ MoE แบบเบาบาง

โอเพ่นเอไอ (GPT-5.1): OpenAI เน้นการเปลี่ยนแปลงการฝึกอบรมที่ช่วยให้ การใช้เหตุผลแบบปรับตัว (ใช้การคำนวณต่อโทเค็นมากขึ้นหรือน้อยลง ขึ้นอยู่กับความยาก) แทนที่จะเผยแพร่ตัวเลขพารามิเตอร์ดิบ OpenAI มุ่งเน้นไปที่ นโยบายการให้เหตุผล และเครื่องมือที่ทำให้โมเดลทำหน้าที่อย่างมีตัวแทนและเชื่อถือได้

ราศีเมถุน 3 โปร: กระทรวงศึกษาธิการเบาบาง เทคนิคและวิศวกรรมแบบจำลองที่ช่วยให้มีความจุขนาดใหญ่มากพร้อมการเปิดใช้งานแบบเบาบางในการอนุมาน ซึ่งเป็นคำอธิบายหนึ่งว่าทำไม Gemini 3 Pro จึงสามารถปรับขนาดให้รองรับบริบทโทเค็น 1 ล้านหน่วยได้ ในขณะที่ยังคงใช้งานได้จริง Sparse MoE มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อคุณต้องการความจุขนาดใหญ่มากสำหรับงานที่หลากหลาย แต่ต้องการลดต้นทุนการอนุมานโดยเฉลี่ย

ปรัชญาแบบจำลองและการ “คิด”

โอเพ่นเอไอ (GPT-5.1): เน้น การใช้เหตุผลแบบปรับตัว โดยที่โมเดลจะตัดสินใจอย่างเป็นส่วนตัวว่าเมื่อใดควรใช้รอบการประมวลผลมากขึ้นเพื่อคิดให้หนักขึ้นก่อนจะตอบคำถาม นอกจากนี้ เวอร์ชันนี้ยังแบ่งโมเดลออกเป็นสองส่วน คือ ส่วนที่เน้นการสนทนาและการคิด เพื่อให้ระบบสามารถจับคู่ความต้องการของผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ นี่คือแนวทางแบบ "สองทาง" คือ ทำให้งานทั่วไปรวดเร็วขึ้น ขณะเดียวกันก็จัดสรรความพยายามเพิ่มเติมให้กับงานที่ซับซ้อน

Google (Gemini 3 Pro): เน้น การใช้เหตุผลเชิงลึก + การต่อสายดินหลายโหมด ด้วยการสนับสนุนอย่างชัดเจนสำหรับกระบวนการ "คิด" ภายในโมเดล และระบบนิเวศเครื่องมือที่ประกอบด้วยผลลัพธ์ของเครื่องมือที่มีโครงสร้าง การค้นหาพื้นฐาน และการรันโค้ด ข้อความของ Google คือตัวโมเดลเองและเครื่องมือได้รับการปรับแต่งเพื่อสร้างโซลูชันทีละขั้นตอนที่เชื่อถือได้ในระดับขนาดใหญ่

Takeaway: หากพิจารณาในเชิงปรัชญาแล้ว ทั้งสองอย่างล้วนนำเสนอพฤติกรรม "การคิด" แต่ OpenAI เน้นที่ UX ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวแปรและการแคชสำหรับเวิร์กโฟลว์หลายรอบ ในขณะที่ Google เน้นที่สแต็กแบบมัลติโหมดและเอเจนต์ที่มีการบูรณาการอย่างแน่นหนา และแสดงตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานเพื่อสนับสนุนการอ้างสิทธิ์ดังกล่าว

หน้าต่างบริบทและข้อจำกัด I/O (ผลเชิงปฏิบัติ)

• ราศีเมถุน 3 โปร: อินพุต 1,048,576 โทเค็น, เอาท์พุต 65,536 โทเค็น (การ์ดโมเดล Vertex AI) นี่คือข้อได้เปรียบที่ชัดเจนที่สุดเมื่อทำงานกับเอกสารขนาดใหญ่มาก
• **GPT-5.1:**จีพีที-5.1 คิด ใน ChatGPT มีข้อจำกัดบริบทของ 196k โทเค็น (หมายเหตุการเผยแพร่) สำหรับรูปแบบนั้น; รูปแบบ GPT-5 อื่นๆ อาจมีข้อจำกัดที่แตกต่างกัน — OpenAI ให้ความสำคัญกับการแคชและ "การใช้เหตุผล_ความพยายาม" มากกว่าที่จะผลักดันให้ถึง 1 ล้านโทเค็นในขณะนี้

Takeaway: หากคุณต้องการโหลดคลังข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดหรือหนังสือเล่มยาวๆ ลงในพรอมต์เดียว หน้าต่าง 1M ที่เผยแพร่ของ Gemini 3 Pro ถือเป็นข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการดูตัวอย่าง การแคชพรอมต์แบบขยายของ OpenAI ช่วยจัดการความต่อเนื่องระหว่างเซสชันต่างๆ แทนที่จะจัดการบริบทขนาดใหญ่เพียงบริบทเดียวในลักษณะเดียวกัน

เครื่องมือ เฟรมเวิร์กตัวแทน และระบบนิเวศ

• โอเพ่นเอไอ: apply_patch + shell + เครื่องมืออื่นๆ ที่เน้นการแก้ไขโค้ดและการวนซ้ำอย่างปลอดภัย การบูรณาการระบบนิเวศที่แข็งแกร่ง (ผู้ช่วยการเขียนโค้ดจากบุคคลที่สาม ส่วนขยาย VS Code ฯลฯ)
• Google: SDK ของ Gemini, เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง, ระบบ Grounding ในตัวพร้อม Google Search, การรันโค้ด และ Antigravity (IDE และตัวจัดการสำหรับเอเจนต์หลายตัว) ล้วนช่วยสร้างเรื่องราวการประสานงานเอเจนต์หลายตัวที่เน้นเอเจนต์อย่างเข้มข้น นอกจากนี้ Google ยังเปิดเผยการค้นหาแบบ Grounded และอาร์ทิแฟกต์สไตล์ตัวตรวจสอบในตัวเพื่อความโปร่งใสของเอเจนต์อีกด้วย

Takeaway: ทั้งสองมีการสนับสนุนตัวแทนระดับเฟิร์สคลาส แนวทางของ Google รวบรวมการประสานงานตัวแทนเข้ากับฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ (Antigravity, Search grounding) ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ขณะที่ OpenAI มุ่งเน้นไปที่ไพรเมทีฟเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาและการแคชเพื่อเปิดใช้งานโฟลว์ที่คล้ายคลึงกัน

เกณฑ์มาตรฐานบอกอะไรบ้าง — ใครเร็วกว่าและแม่นยำกว่า?

เกณฑ์มาตรฐานและประสิทธิภาพ

ราศีเมถุน 3 โปร นำไปสู่ การใช้เหตุผลแบบหลายโหมด ภาพ และบริบทยาวในขณะที่ จีพีที-5.1 ยังคงมีการแข่งขันสูงมาก การเขียนโค้ด (SWE-bench) และเน้นการใช้เหตุผลที่รวดเร็วและปรับเปลี่ยนได้สำหรับงานข้อความที่เรียบง่าย

ข้อดีของ Gemini 3 Pro:

• กำไรมหาศาลบน หลายรูปแบบ และ การใช้เหตุผลทางภาพ การทดสอบ (ARC-AGI-2, MMMU-Pro) ซึ่งสอดคล้องกับการเน้นย้ำของ Google ในเรื่องมัลติโมดัลดั้งเดิมและหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่
• การดึงข้อมูล/เรียกคืนข้อมูลในบริบทระยะยาวที่แข็งแกร่ง (MRCR v2 / 128k) และคะแนนสูงสุดในการทดสอบประสิทธิภาพการเข้ารหัสอัลกอริธึม Elo บางส่วน

ข้อดีของ GPT-5.1"

• เวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด/วิศวกรรม:GPT-5.1 โฆษณาการปรับปรุงการใช้เหตุผลแบบปรับตัวและความเร็ว (เร็วขึ้นสำหรับงานง่ายๆ คิดอย่างมีวิจารณญาณมากขึ้นสำหรับงานหนัก) และโดยพื้นฐานแล้วถือว่าเสมอกันหรือนำหน้า SWE-Bench Verified เล็กน้อยในตัวเลขที่เผยแพร่ (รายงาน 76.3%) OpenAI เน้นการปรับปรุงความหน่วง/ประสิทธิภาพ (การใช้เหตุผลแบบปรับตัว การแคชพร้อมท์)
• GPT-5.1 ถูกวางตำแหน่งให้มีความหน่วงต่ำ / เหมาะกับการพัฒนาในเวิร์กโฟลว์การแชท/โค้ดต่างๆ มากมาย (เอกสาร OpenAI เน้นการแคชพร้อมท์ที่ขยายและการใช้เหตุผลแบบปรับตัว)

การแลกเปลี่ยนระหว่างความหน่วงเวลา/ปริมาณงาน

• จีพีที-5.1 เหมาะสำหรับ ความแอบแฝง สำหรับงานง่ายๆ (ทันที) ในขณะที่เพิ่มขนาดงบประมาณการคิดสำหรับงานที่ยาก — สิ่งนี้สามารถลดค่าใช้จ่ายโทเค็นและเวลาแฝงที่รับรู้ได้สำหรับแอปต่างๆ มากมาย
• ราศีเมถุน 3 โปร เหมาะสำหรับ ปริมาณงานและบริบทแบบหลายโหมด — อาจเน้นน้อยลงในการปรับปรุงความหน่วงระดับไมโครสำหรับการค้นหาเล็กๆ น้อยๆ เมื่อใช้กับขนาดบริบทที่รุนแรง แต่ได้รับการออกแบบมาให้จัดการอินพุตจำนวนมากในครั้งเดียว

Takeaway: จากตัวเลขที่ผู้จำหน่ายเผยแพร่และรายงานเบื้องต้นจากบุคคลที่สาม **ปัจจุบัน Gemini 3 Pro อ้างว่ามีคะแนนประสิทธิภาพดิบที่เหนือกว่าในงานมัลติโหมดมาตรฐานมากมาย** ในขณะที่ *GPT-5.1 มุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมที่ได้รับการปรับปรุง เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และความต่อเนื่องของเซสชัน* — ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาที่ทับซ้อนกันแต่มีความแตกต่างกันเล็กน้อย

ความสามารถแบบมัลติโหมดของพวกเขาเปรียบเทียบกันได้อย่างไร?

ประเภทอินพุตที่รองรับ

• GPT-5.1: รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอภายใน ChatGPT และเวิร์กโฟลว์ API นวัตกรรมของ GPT-5.1 เน้นการผสมผสานการใช้เหตุผลเชิงปรับตัวและการใช้เครื่องมือเข้ากับอินพุตแบบหลายโหมด (เช่น การแก้ไข/ใช้ความหมายที่ดีขึ้นเมื่อแก้ไขโค้ดที่เชื่อมโยงกับภาพหน้าจอหรือวิดีโอ) ซึ่งทำให้ GPT-5.1 น่าสนใจในกรณีที่จำเป็นต้องใช้เหตุผล + ความเป็นอิสระของเครื่องมือ + การทำงานแบบหลายโหมด
• ราศีเมถุน 3 โปร: ออกแบบมาเพื่อเป็นเครื่องมือวิเคราะห์แบบมัลติโมดัลที่สามารถรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง PDF และที่เก็บโค้ดได้ และเผยแพร่ตัวเลขเปรียบเทียบประสิทธิภาพ Video-MMMU และตัวเลขเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบมัลติโมดัลอื่นๆ เพื่อสนับสนุนข้อกล่าวอ้างนี้ Google เน้นย้ำถึงการพัฒนาความเข้าใจวิดีโอและหน้าจอ (ScreenSpot-Pro)

ความแตกต่างในทางปฏิบัติ

• ความเข้าใจวิดีโอ: Google เผยแพร่ตัวเลข MMMU ของวิดีโอที่ชัดเจนและแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่เห็นได้ชัด หากผลิตภัณฑ์ของคุณบันทึกวิดีโอหรือหน้าจอที่ยาวเพื่อใช้เหตุผล/ตัวแทน Gemini จะเน้นย้ำความสามารถนั้น
• การทำงานแบบหลายรูปแบบของตัวแทน (หน้าจอ + เครื่องมือ): การปรับปรุง ScreenSpot-Pro ของ Gemini และการประสานการทำงานของเอเจนต์ Antigravity จะถูกนำเสนอสำหรับโฟลว์ที่เอเจนต์หลายตัวโต้ตอบกับ IDE แบบสด เบราว์เซอร์ และเครื่องมือภายในเครื่อง OpenAI จัดการกับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์เป็นหลักผ่านเครื่องมือ (apply_patch, shell) และการแคช แต่ไม่มี IDE แบบหลายเอเจนต์แบบแพ็กเกจ

Takeaway: ทั้งสองเป็นโมเดลหลายโหมดที่แข็งแกร่ง ตัวเลขที่เผยแพร่ของ Gemini 3 Pro แสดงให้เห็นว่าเป็นผู้นำในการทดสอบแบบหลายโหมดโดยเฉพาะอย่างยิ่งความเข้าใจวิดีโอและหน้าจอ GPT-5.1 ยังคงเป็นโมเดลแบบหลายโหมดที่กว้างขวางและเน้นที่การบูรณาการของนักพัฒนา ความปลอดภัย และการไหลของตัวแทนแบบโต้ตอบ

การเข้าถึง API และการกำหนดราคาเปรียบเทียบกันอย่างไร

โมเดลและชื่อ API

• โอเพ่นเอไอ: gpt-5.1, gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-miniเครื่องมือและพารามิเตอร์การใช้เหตุผลมีอยู่ใน Responses API (อาร์เรย์เครื่องมือ, การใช้เหตุผล_ความพยายาม, การคงไว้ของแคชพร้อมท์)
• Google / เจมินี่: เข้าถึงได้ผ่านทาง Gemini API / Vertex AI (gemini-3-pro-preview ในหน้าโมเดล Gemini) และผ่านทาง Google Gen AI SDK ใหม่ (Python/JS) และ Firebase AI Logic

ราคา

• GPT-5.1 (อย่างเป็นทางการของ OpenAI): อินพุต 1.25 ดอลลาร์ / 1 ล้านโทเค็น อินพุตที่แคช 0.125 เหรียญสหรัฐ/1 ล้านเหรียญสหรัฐ เอาท์พุต 10.00 ดอลลาร์ / โทเค็น 1 ล้าน (ตารางราคา Frontier)
• Gemini 3 Pro Preview (Google): ระดับการชำระเงินมาตรฐาน ตัวอย่าง: อินพุต 2.00 ดอลลาร์/1 ล้านโทเค็น (≤200) หรือ 4.00 ดอลลาร์/1 ล้านโทเค็น (>200) เอาท์พุต 12.00 ดอลลาร์/1 ล้านโทเค็น (≤200) หรือ 18.00 ดอลลาร์/1 ล้านโทเค็น (>200)

CometAPI เป็นแพลตฟอร์มบุคคลที่สามที่รวบรวมโมเดลจากผู้จำหน่ายหลายรายและได้รวมเข้าด้วยกันแล้ว API เวอร์ชันพรีวิว Gemini 3 Pro และ GPT-5.1 APIนอกจากนี้ API แบบรวมยังมีราคาอยู่ที่ 20% ของราคาอย่างเป็นทางการ:

ผลกระทบต่อต้นทุน: สำหรับเวิร์กโหลดโทเค็นที่มีปริมาณมากแต่มีบริบทเล็ก (พรอมต์สั้น การตอบสนองน้อย) โดยทั่วไปแล้ว GPT-5.1 ของ OpenAI จะมีราคาถูกกว่า Gemini 3 Pro Preview ต่อโทเค็นเอาต์พุต สำหรับเวิร์กโหลดบริบทขนาดใหญ่มาก (รับโทเค็นจำนวนมาก) เศรษฐศาสตร์แบบแบตช์/ฟรีเทียร์/บริบทยาว และการผสานรวมผลิตภัณฑ์ของ Gemini อาจสมเหตุสมผล แต่ลองคำนวณปริมาณโทเค็นและการเรียกใช้แบบกราวด์ดู

อะไรดีกว่าสำหรับกรณีการใช้งานใดบ้าง?

เลือก GPT-5.1 หาก:

• คุณให้ความสำคัญ เครื่องมือพื้นฐานสำหรับนักพัฒนา (apply_patch/shell) และการผสานรวมอย่างแน่นหนาเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน OpenAI ที่มีอยู่ (ChatGPT, เบราว์เซอร์ Atlas, โหมดตัวแทน) ตัวแปรและการใช้เหตุผลแบบปรับตัวของ GPT-5.1 ได้รับการปรับแต่งสำหรับ UX แบบสนทนาและประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา
• คุณต้องการการขยาย การแคชพร้อมท์ ข้ามเซสชันเพื่อลดต้นทุน/เวลาแฝงในตัวแทนหลายรอบ
• คุณต้องการ ระบบนิเวศ OpenAI (โมเดลปรับแต่งที่มีอยู่ การรวม ChatGPT ความร่วมมือ Azure/OpenAI)

เลือก Gemini 3 Pro Preview หาก:

• คุณต้องการ บริบทพร้อมท์เดียวขนาดใหญ่มาก การจัดการ (โทเค็น 1 ล้าน) เพื่อโหลดฐานโค้ดทั้งหมด เอกสารทางกฎหมาย หรือชุดข้อมูลหลายไฟล์ลงในเซสชันเดียว
• ภาระงานของคุณคือ วิดีโอ + หน้าจอ + มัลติโมดัล หนัก (การทำความเข้าใจวิดีโอ / การแยกวิเคราะห์หน้าจอ / การโต้ตอบ IDE แบบตัวแทน) และคุณต้องการโมเดลที่ การทดสอบของผู้ขาย ปัจจุบันแสดงความเป็นผู้นำในเกณฑ์มาตรฐานเหล่านั้น
• คุณชอบ การบูรณาการที่เน้นที่ Google (Vertex AI, Google Search grounding, IDE ตัวแทนต่อต้านแรงโน้มถ่วง)

สรุป

ทั้ง GPT-5.1 และ Gemini 3 Pro ถือเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัย แต่ทั้งสองเน้นการแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน: จีพีที-5.1 มุ่งเน้นไปที่การใช้เหตุผลเชิงปรับตัว ความน่าเชื่อถือของการเข้ารหัส เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุน ราศีเมถุน 3 โปร เน้นไปที่ ขนาด (บริบทโทเค็น 1 ล้าน) มัลติโมดัลแบบเนทีฟ และการลงพื้นที่ผลิตภัณฑ์อย่างลึกซึ้ง ตัดสินใจโดยการจับคู่จุดแข็งของทั้งสองสิ่งนี้กับเวิร์กโหลดของคุณ: การรับข้อมูลแบบหลายโมดัลที่ใช้เวลานานและแบบช็อตเดียว → Gemini; เวิร์กโฟลว์โค้ด/เอเจนต์แบบวนซ้ำ การสร้างเอาต์พุตต่อโทเค็นที่ถูกกว่า → GPT-5.1

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ API เวอร์ชันพรีวิว Gemini 3 Pro และ GPT-5.1 API ผ่าน CometAPI เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดล CometAPI ใน สนามเด็กเล่น และปรึกษาการดำเนินการต่อไป คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว ด้วยetAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!