สรุปใจความสำคัญ
เราได้ทำการทดสอบเปรียบเทียบผู้ให้บริการ AI เจ็ดรายด้วยคำถามเชิงวิเคราะห์ 25 ข้อ บนฐานข้อมูลการผลิตจริงที่มีจำนวน 381,523 แถว เอเจนต์ Oriona เป็นรายเดียวที่ตอบคำถามถูกต้องครบทั้ง 25 ข้อ
คำตอบที่ถูกต้องจาก Oriona มีค่าใช้จ่าย 0.0046 ดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่คำตอบเดียวกันนั้นมีราคาแพงกว่าจาก GPT-5.5 ถึง 9.7 เท่า, แพงกว่าจาก Claude Opus 4.8 ถึง 10.7 เท่า และแพงกว่าจาก Claude Sonnet 5 ถึง 17.5 เท่า
Oriona ทำงานบนโมเดลแบบ open-weight ที่ประหยัดต้นทุน ความได้เปรียบดังกล่าวมาจากวิศวกรรมเอเจนต์ (agent engineering) ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายของโมเดล: ทั้งในด้านการค้นหาโครงสร้างฐานข้อมูล (schema discovery), ภาษา SQL แบบดีเทอร์มินิสติก (deterministic SQL), เครื่องมือเครื่องคำนวณ และการตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบ
ในกลุ่มโมเดลดิบ ราคาต่อหนึ่งคำตอบที่ถูกต้องมีความแตกต่างกันมากถึงประมาณ 90 เท่า ในขณะที่ความถูกต้องแม่นยำมีความแตกต่างกันเพียง 8 จุดเท่านั้น การจ่ายเงินแพงกว่าไม่ได้ช่วยการันตีความถูกต้องของคำตอบ
งบประมาณด้าน AI ขององค์กรส่วนใหญ่มักวัดกันที่จำนวนโทเค็น (tokens) ซึ่งนั่นเป็นหน่วยวัดที่ไม่ถูกต้อง
สิ่งที่ธุรกิจซื้อจริง ๆ เมื่อปรับใช้ผู้ช่วย AI บนฐานข้อมูลของตนคือคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามจริง โทเค็นเป็นเพียงข้อมูลนำเข้าเท่านั้น และเมื่อคุณเริ่มวัดต้นทุนต่อหนึ่งคำตอบที่ถูกต้อง แทนที่จะเป็นต้นทุนต่อล้านโทเค็น อันดับของผู้ให้บริการ AI ก็จะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง
เมื่อวันที่ 7 กรกฎาคม 2026 ทีมงานของเราได้ทำการทดลองเพื่อค้นหาว่าหน่วยนั้นมีต้นทุนเท่าใดกันแน่ เราให้ผู้ให้บริการเจ็ดรายทำข้อสอบชุดเดียวกัน: ตอบคำถามเชิงวิเคราะห์ 25 ข้อจากฐานข้อมูลการผลิตจริงที่มีจำนวน 381,523 แถว โดยมีการให้คะแนนแบบปิดโดยใช้ LLM เป็นผู้ตัดสิน เอเจนต์ Oriona เป็นผู้ให้บริการเพียงรายเดียวที่ตอบถูก 25 จาก 25 ข้อ และทำได้โดยมีต้นทุนต่อคำตอบที่ถูกต้องเพียงประมาณหนึ่งในสิบของโมเดลระดับแนวหน้าที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรม
ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกวิธีการทำงานของการทดสอบเปรียบเทียบ ตัวเลขต่าง ๆ บ่งชี้ถึงอะไร และทำไมความได้เปรียบที่ชนะการทดสอบนี้จึงมาจากด้านวิศวกรรมมากกว่าขนาดของโมเดล
การทดสอบเปรียบเทียบ: ฐานข้อมูลเดียวกัน คำถามเดียวกัน ผู้ให้บริการเจ็ดราย
การทดสอบนี้จัดตั้งขึ้นอย่างเป็นธรรมต่อผู้เข้าร่วมแข่งขันทุกราย
ผู้ให้บริการทุกรายชี้ไปที่ฐานข้อมูล PostgreSQL เดียวกัน: ซึ่งเป็นระบบทดสอบที่จำลองมาจากผู้ผลิตบรรจุภัณฑ์รายหนึ่งที่ดำเนินงานในพื้นที่ 19 แห่ง โดยมีข้อมูล 381,523 แถวใน 14 ตาราง ได้แก่ รายการการผลิต, ข้อมูลสต็อกสินค้าคงคลัง, รายการใบสั่งซื้อสินค้า, เหตุการณ์เครื่องจักรหยุดทำงาน (downtime), ปริมาณการใช้พลังงาน, ข้อร้องเรียน, เครื่องจักร, ผลิตภัณฑ์, ลูกค้า และอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศแบบหลายสกุลเงิน
การตอบคำถามเหล่านี้ให้ได้ดีจำเป็นต้องใช้ SQL เชิงวิเคราะห์อย่างแท้จริง: มีการดึงข้อมูลเชื่อมโยงกัน (joins) ตั้งแต่ห้าตารางขึ้นไป, มีการรวมกลุ่มข้อมูล (aggregations) ตามกรอบระยะเวลาของปฏิทิน และการแปลงสกุลเงินผ่านตารางอัตราแลกเปลี่ยน
คำถาม 25 ข้อนี้ครอบคลุมสามระดับด้วยกัน ได้แก่ การค้นหาข้อมูลทั่วไปแบบง่าย ๆ ("บริษัทดำเนินงานโรงงานผลิตทั้งหมดกี่แห่ง") การรวมกลุ่มข้อมูลที่แม่นยำตามเงื่อนไขผลลัพธ์ที่เข้มงวด ("ชั่วโมงการหยุดทำงานของเครื่องจักรทั้งหมดที่เกิดจากเครื่องเสียในปฏิทินปี 2025 โดยปัดเศษทศนิยมเป็น 2 ตำแหน่ง") และคำถามวิเคราะห์ปัญหาแบบปลายเปิดหนึ่งข้อที่ถามว่า ทำไมกะกลางคืนของโรงงานสองแห่งในอินเดียจึงมีอัตราของเสียสูงกว่ากะกลางวันประมาณ 2.8 เท่า ในขณะที่โรงงานแห่งที่สามไม่พบความแตกต่างดังกล่าวเลย และจะต้องมีค่าใช้จ่ายเท่าใดในการแก้ปัญหานี้
ผู้ร่วมทดสอบประกอบด้วยโมเดลดิบระดับแนวหน้าสามราย (GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5) และโมเดลแบบ open-weight ดิบสามราย (Kimi K2.7, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash) โดยแต่ละรายสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลได้โดยตรงผ่านโปรแกรมเชื่อมต่อทั่วไป นี่ไม่ใช่การแข่งขันระหว่างระบบเอเจนต์กับโมเดลที่ถูกปิดตา เพราะผู้เข้าแข่งขันทุกคนสามารถสำรวจโครงสร้างข้อมูลและรันคิวรีของตนเองได้ มันคือการทำงานของโครงสร้างระบบรอบตัวของ Oriona เทียบกับระบบเชื่อมต่อทั่วไปที่มีประสิทธิภาพ ภายใต้ข้อมูลชุดเดียวกันทุกประการ
ผลลัพธ์: ถูกต้อง 100% ในราคาเพียงหนึ่งในสิบ
Oriona ตอบคำถามถูก 25 ข้อจากทั้งหมด 25 ข้อ ไม่มีผู้ให้บริการรายอื่นทำได้เช่นนี้ และนี่คือรายชื่อผู้ให้บริการทั้งหมด จัดอันดับตามต้นทุนต่อหนึ่งคำตอบที่ถูกต้องเปรียบเทียบกับ Oriona:
ผู้ให้บริการ | ถูกต้อง | ต้นทุน / คำตอบที่ถูก | เปรียบเทียบกับ Oriona |
|---|---|---|---|
Oriona Agent | 25 / 25 | $0.0046 | 1.0 เท่า |
GPT-5.5 (ดิบ) | 24 / 25 | $0.0441 | 9.7 เท่า |
Claude Opus 4.8 (ดิบ) | 24 / 25 | $0.0489 | 10.7 เท่า |
Claude Sonnet 5 (ดิบ) | 23 / 25 | $0.0797 | 17.5 เท่า |
Kimi K2.7 (ดิบ) | 23 / 25 | $0.0089 | 1.9 เท่า |
DeepSeek V4 Pro (ดิบ) | 22 / 25 | $0.0020 | 0.4 เท่า |
DeepSeek V4 Flash (ดิบ) | 22 / 25 | $0.0009 | 0.2 เท่า |
มีประเด็นโดดเด่นสามประการดังนี้
ความถูกต้องไม่ได้ขึ้นอยู่กับราคา ในกลุ่มโมเดลดิบ ต้นทุนต่อคำตอบที่ถูกต้องของรุ่นที่ถูกที่สุดและรุ่นที่แพงที่สุดมีความต่างกันมากถึงประมาณ 90 เท่า แต่ความแม่นยำของผลลัพธ์กลับต่างกันเพียง 8 จุดเท่านั้น การซื้อโมเดลที่แพงกว่าทำให้อัตราการจ่ายเงินเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ แต่ไม่ได้ทำให้ได้ความถูกต้องของข้อมูลมากขึ้นเลย
Oriona ทำคะแนนการประเมินจากผู้ประเมินได้สูงที่สุดในกลุ่ม โดยทำได้ 0.934 คะแนน เมื่อเทียบกับ 0.851 คะแนนของ Claude Opus 4.8 ซึ่งเป็นโมเดลดิบที่ดีที่สุด และทำคะแนนเต็ม 1.000 ได้ในด้านการตรวจสอบความถูกต้องของข้อเท็จจริงเพียงอย่างเดียว
การทดสอบ Oriona ทั้งหมดมีค่าใช้จ่ายเพียง 0.114 ดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่การรันระบบของ Claude Sonnet 5 มีค่าใช้จ่ายถึง 1.833 ดอลลาร์สหรัฐ แต่กลับได้จำนวนคำตอบที่ถูกต้องน้อยกว่า
ทำไมระบบเอเจนต์ถึงชนะ
เมื่อพิจารณาจากผลการทดสอบทั้งหมด มีคำตอบที่ล้มเหลวไป 12 ข้อ ซึ่งสามารถจัดประเภทความผิดพลาดออกเป็นสามรูปแบบ และข้อผิดพลาดแต่ละอย่างนั้นสามารถป้องกันได้ด้วยโครงสร้างเสริมระบบของ Oriona
ความล้มเหลวในการรวมกลุ่มข้อมูลแบบละเอียด คำถามอย่างเช่น "ระยะเวลาเฉลี่ยที่เครื่องจักรหยุดทำงานในหน่วยชั่วโมง ปัดเศษทศนิยมเป็น 2 ตำแหน่ง" ทำให้ Kimi K2.7 และโมเดล DeepSeek ทั้งสองรุ่นตอบผิดพลาด เนื่องจากโปรแกรมเชื่อมต่อแบบดิบจะคำนวณและปัดเศษภายในตัวโมเดลเอง ซึ่งเป็นจุดที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่มักจะทำพลาดยามคำนวณตัวเลข แต่สำหรับ Oriona จะส่งข้อมูลนี้ไปยังเครื่องมือเครื่องคิดเลขเพื่อทำการคำนวณ ซึ่งจะให้ผลลัพธ์เชิงตัวเลขที่แม่นยำแน่นอน
ความล้มเหลวในการนับจำนวนแบบไม่ซ้ำ (Distinct-count) คำถามที่ว่า "มีลูกค้ากี่รายที่เคยยื่นเรื่องร้องเรียนอย่างน้อยหนึ่งครั้ง" กลายเป็นจุดผิดพลาดของโมเดล Claude ทั้งสองรุ่น ซึ่งมักจะเป็นปัญหาเชิงลึกของ SQL เช่น การนับจำนวนแถวแทนการนับจำนวนของเอนทิตีที่ไม่ซ้ำกัน ส่วน Oriona จะรันขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบอีกครั้งเพื่อเทียบเคียงคิวรีก่อนจะแสดงผลตอบกลับ
การวินิจฉัยปัญหาแบบเปิด คำถามเรื่องของเสียในกะกลางคืนสามารถเอาชนะผู้ให้บริการได้สามในเจ็ดราย เนื่องจากคำถามนี้ต้องการการสืบค้นข้อมูลต่อเนื่องกันหกคิวรีหรือมากกว่านั้นมาเรียบเรียงเป็นเรื่องราวเชิงสาเหตุและผลลัพธ์ ซึ่งวงรอบการวางแผนการทำงาน (planning loop) ของ Oriona ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรับมือกับงานลักษณะนี้โดยเฉพาะ
รูปแบบนี้แสดงผลชัดเจน โมเดลแบบดิบที่สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลได้นั้นสามารถค้นหาข้อมูลเจอ แต่สิ่งที่ขาดหายไปคือความมีระเบียบวินัยรอบด้านข้อมูลเหล่านั้น: เช่น การคำนวณเชิงคณิตศาสตร์ที่แม่นยำแน่นอน, การตรวจสอบความสอดคล้องตามถ้อยคำเป๊ะ ๆ ของคำถาม และการรันขั้นตอนการตรวจทานความถูกต้องก่อนตอบคำถาม สามสิ่งนี้เองคือสิ่งที่สร้างความแตกต่างระหว่างความสำเร็จ 100% ของ Oriona กับผลลัพธ์ 88% ถึง 96% ที่โมเดลแบบดิบรายอื่นทำได้
และนี่คือประเด็นสำคัญที่น่าคิด: Oriona ทำงานบนโมเดล open-weight ที่ประหยัดต้นทุน ไม่ใช่โมเดลระดับแนวหน้า และความได้เปรียบที่เกิดขึ้นนี้มาจากฝั่งวิศวกรรมการออกแบบระบบ ไม่ใช่มาจากการจ่ายเงินซื้อโมเดลที่แพงกว่า
การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างตรงไปตรงมา
มีโมเดลดิบสองรายที่ทำราคาได้ต่ำกว่า Oriona โดย DeepSeek V4 Flash มีต้นทุนที่ 0.0009 ดอลลาร์สหรัฐต่อคำตอบที่ถูกต้อง
หากปริมาณงานของคุณยอมรับข้อผิดพลาดได้หนึ่งจุดในทุก ๆ แปดข้อ และไม่มีผลกระทบต่อการตัดสินใจใช้งานจริง นั่นก็ถือเป็นตัวเลือกที่สมเหตุสมผล แต่เพดานความถูกต้องแม่นยำสูงสุดในการทดสอบครั้งนี้อยู่ที่ 88% ด้วยคะแนนประเมินที่ต่ำที่สุดและตอบสนองช้าที่สุด อีกทั้งยังล้มเหลวโดยสิ้นเชิงในคำถามแนววิเคราะห์ปัญหา ตัวเลขรายได้ที่ผิดพลาดเพียงจุดเดียวในรายงานสำหรับบอร์ดบริหารอาจมีค่าเสียหายสูงกว่าค่าคำตอบของ Oriona จำนวน 10,000 คำตอบด้วยซ้ำ
มุมมองที่ตรงไปตรงมาคือเรื่องของขีดจำกัดสูงสุด ไม่ใช่การน็อกเอาต์แบบทันทีทันใด ในราคาต่ำกว่า 1 เซนต์ต่อหนึ่งคำตอบที่ถูกต้อง Oriona เป็นผู้ให้บริการเพียงรายเดียวที่สามารถทำความแม่นยำทะลุ 95% ได้ ไม่มีตัวเลือกอื่นใดในการทดสอบนี้ที่สามารถผ่านเกณฑ์ทั้งสองข้อนี้ได้พร้อมกัน
เวลาในการตอบสนอง (Latency) เป็นมิติเดียวที่โมเดลระดับแนวหน้าทำได้ดีกว่า โดย Claude Opus 4.8 ใช้เวลาเฉลี่ย 15.5 วินาทีต่อคำตอบ เทียบกับ Oriona ที่ใช้เวลา 26.1 วินาที เนื่องจากระบบเอเจนต์ต้องใช้เวลาไปกับการค้นหาโครงสร้างข้อมูล, การเรียกใช้คิวรี และการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งนี่คือที่มาของความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น สำหรับการวิเคราะห์เชิงตอบโต้แล้ว เวลา 26 วินาทีถือว่าอยู่ในช่วงเวลาที่สามารถใช้งานได้เป็นอย่างดี
นอกจากนี้เราต้องยอมรับให้ชัดเจนว่าการทดสอบเปรียบเทียบนี้ไม่ได้แสดงผลครอบคลุมทั้งหมด มันเป็นชุดข้อมูลเดียวในโดเมนเดียว การทดสอบครั้งเดียว และประเมินผลโดยอาศัย LLM เป็นผู้ตัดสิน ซึ่งทำให้ผลคะแนนทุกตัวอยู่บนมาตรฐานระดับเดียวกัน เอกสารฉบับสมบูรณ์ระบุข้อจำกัดทั้งสามข้อนี้ไว้อย่างละเอียด และชุดข้อมูลรวมถึงชุดคำถามพร้อมส่งมอบให้ตามคำขอเพื่อนำไปใช้รันซ้ำเพื่อทดสอบเปรียบเทียบได้
สิ่งนี้หมายความอย่างไรต่อทีมของคุณ
หากคุณกำลังประเมินผู้ช่วย AI สำหรับองค์กร คำถามที่ต้องถามผู้ให้บริการแต่ละรายไม่ใช่คำถามที่ว่า "คุณใช้โมเดลตัวไหน?" แต่เป็นคำถามที่ว่า "ต้นทุนสำหรับหนึ่งคำตอบที่ถูกต้องคือเท่าใด และคุณรู้ได้อย่างไรว่ามันถูกต้อง?"
การเลือกโมเดลเป็นปัจจัยที่ส่งผลน้อยที่สุดในสมการนี้ แต่การค้นหาโครงสร้างข้อมูล (schema discovery), การเรียกใช้ภาษา SQL เชิงดีเทอร์มินิสติก, การใช้เครื่องมือคำนวณตัวเลข และการตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบต่างหากที่จะเป็นตัวตัดสินว่าทีมของคุณจะสามารถเชื่อถือตัวเลขที่อยู่ตรงหน้าได้หรือไม่ และการวัดต้นทุนต่อคำตอบจะเปลี่ยนแนวคิดเรื่อง "ความน่าเชื่อถือ" ให้กลายเป็นสิ่งที่คุณสามารถจัดสรรงบประมาณได้ในทางปฏิบัติ
เอกสารข้อมูลเชิงลึกฉบับสมบูรณ์ ประกอบด้วยระเบียบวิธีวิจัยอย่างละเอียด ผลลัพธ์ของผู้ให้บริการทั้งเจ็ดราย แผนภูมิต้นทุนเทียบกับความถูกต้องแม่นยำ ตัวอย่างคำถาม และข้อจำกัดในการทดสอบเปรียบเทียบของเราทั้งหมด