- 19
- สิงหาคม
"Claude vs OpenAI ณ สิงหาคม 2569" — คำตอบสั้นที่สุดคือ ไม่มีใครชนะขาดทุกด้านอีกแล้ว แต่แต่ละค่ายมีสนามที่ตัวเองชนะชัด — Claude นำด้านงานโค้ดที่ต้องเข้าใจโค้ดเบสใหญ่และงานเอกสารยาว ส่วน OpenAI ได้เปรียบเรื่องราคาชั้นประหยัด ความหลากหลายของงาน และการกระจายตัวไปถึงผู้ใช้ทั่วไป บทความนี้เทียบให้ครบทั้งรุ่นที่มีตอนนี้ ราคา API เบนช์มาร์ก แพลตฟอร์ม Agent และปิดท้ายด้วยตารางว่างานแบบไหนควรอยู่กับค่ายไหน
สรุปบรรทัดเดียว: ณ สิงหาคม 2569 Claude Opus 5 นำด้านเบนช์มาร์กงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ส่วน GPT-5.6 ได้เปรียบด้านต้นทุนงานปริมาณมากและความกว้างของระบบนิเวศ — องค์กรส่วนใหญ่จึงเลือกใช้ทั้งคู่ตามประเภทงาน
สถานะตอนนี้: ใครมีอะไรอยู่ในมือบ้าง
เดือนกรกฎาคมที่ผ่านมาเปลี่ยนรุ่นเรือธงของทั้งสองค่ายพร้อมกัน (ดูไทม์ไลน์เต็มได้ที่ สรุปข่าว AI กรกฎาคม 2569) ทำให้การเทียบกันครั้งนี้เป็นการเทียบของใหม่ทั้งคู่ ไม่ใช่การเทียบรุ่นเก่ากับรุ่นใหม่
| ชั้น | Anthropic (Claude) | OpenAI |
|---|---|---|
| สูงสุด | Claude Fable 5 — รุ่นแรงที่สุด ราคาสูงสุด | GPT-5.6 Sol — เรือธงของ OpenAI |
| ตัวหลักที่ใช้จริง | Claude Opus 5 (24 ก.ค. 2569) — 1M คอนเท็กซ์, เอาต์พุตถึง 128K, ปรับระดับการคิดได้ 5 ระดับ | GPT-5.6 Terra — รุ่นสมดุลสำหรับงานประจำวัน |
| ปริมาณมาก/ประหยัด | Claude Sonnet 5 และ Haiku | GPT-5.6 Luna |
จุดที่ต้องเข้าใจก่อนอ่านตารางราคา: ทั้งสองค่ายไม่ได้แข่งกันที่ "รุ่นท็อปสุด" เท่านั้น เพราะในงานจริงองค์กรส่วนใหญ่ใช้รุ่นกลางกับรุ่นประหยัดเป็นสัดส่วนมากที่สุด และนั่นคือจุดที่การลดราคาเมื่อ 30 กรกฎาคมมีผลจริง
เทียบราคา API (ต่อ 1 ล้านโทเคน)
| รุ่น | Input | Output |
|---|---|---|
| Claude Opus 5 | $5 | $25 |
| GPT-5.6 Sol | $5 | $30 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $12 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
อ่านตารางนี้ให้ถูก: ราคา input เท่ากันที่ $5 แต่ output ต่างกัน ($25 vs $30) — และงาน agent คือประเภทงานที่กิน output token หนักที่สุด เพราะโมเดลต้องเขียนแผน เรียกเครื่องมือ และสรุปผลซ้ำหลายรอบ ส่วนงานประเภท "อ่านเยอะ ตอบสั้น" เช่นสรุปสัญญา ต้นทุนจะไปตกที่ฝั่ง input มากกว่า ดังนั้นอย่าเทียบแค่ตัวเลขเดียว ให้ประเมินจากสัดส่วน input/output ของงานจริง
เบนช์มาร์ก — ใครนำตรงไหน
ตัวเลขด้านล่างเป็นค่าที่รายงานจากลีดเดอร์บอร์ดอิสระ ณ สิงหาคม 2569 ไม่ใช่ตัวเลขที่ผู้ผลิตประกาศเอง ซึ่งเป็นเรื่องที่ควรใส่ใจเวลาอ่านข่าวเปิดตัว
| การวัด | ผลลัพธ์ | ผู้นำ |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified (vals.ai) | Claude Opus 5 อยู่ที่ 97.0% เทียบกับ Opus 4.8 ที่ 88.6% | Claude |
| SWE-bench Pro (ชุดที่ยากกว่า) | Claude Opus 5 ที่ 67.7% เทียบกับ GPT-5.6 Sol ที่ 64.6% | Claude |
| Coding Agent Index (Artificial Analysis) | GPT-5.6 Sol ขึ้นนำที่คะแนน 80 | OpenAI |
| Frontier-Bench | Claude Opus 5 ที่ 43.3% แซงทั้ง Fable 5 และ GPT-5.6 Sol | Claude |
| Intelligence Index (Artificial Analysis) | Claude Opus 5 อยู่อันดับหนึ่งจากโมเดลที่ทดสอบ 177 ตัว ที่ 63.0% | Claude |
| คอนเท็กซ์สูงสุด | ทั้งสองค่ายประกาศที่ 1 ล้านโทเคน | เสมอ |
อย่าตัดสินใจจากเบนช์มาร์กอย่างเดียว: สังเกตว่า Claude นำในชุดวัด "แก้บั๊กในโค้ดเบสจริง" ขณะที่ OpenAI นำในดัชนีที่วัด "การทำงานเป็น agent" — สองอย่างนี้วัดคนละเรื่อง ถ้างานขององค์กรคุณคือเขียนสคริปต์สั้น ๆ จำนวนมาก ผลลัพธ์จากชุดวัดทั้งสองอาจไม่ตรงกับประสบการณ์จริงของทีมเลย
เก่งกว่ากันตรงไหน — แยกเป็นรายงาน
ถ้าตัดเรื่องคะแนนออกแล้วดูจากลักษณะงาน ภาพจะชัดขึ้นมาก
| ประเภทงาน | ค่ายที่มักได้เปรียบ | เหตุผล |
|---|---|---|
| เข้าใจโค้ดเบสใหญ่ / refactor ข้ามหลายไฟล์ | Claude | จุดขายหลักคือความสม่ำเสมอในการดึงข้อมูลจากคอนเท็กซ์ยาว ๆ ทั้งหน้าต่าง |
| งานเอกสารยาว — ทบทวนสัญญา, วิเคราะห์ TOR | Claude | เหตุผลเดียวกัน — งานที่พังเพราะ "ลืมย่อหน้ากลางเอกสาร" คือจุดที่ต่างกันชัด |
| เขียนโค้ดซ้ำแบบ boilerplate จำนวนมาก | OpenAI | เร็วกว่าและครอบคลุมเฟรมเวิร์กกว้างกว่าโดยไม่ต้องตั้งค่าเพิ่ม |
| งานปริมาณมหาศาลที่ต้องคุมต้นทุน | OpenAI | ชั้น Luna ที่ $0.20 / $1.20 หลังลดราคา 80% ทำให้ต้นทุนต่อชิ้นงานต่ำมาก |
| งานความรู้ทั่วไป / ข้อสอบมาตรฐาน | ใกล้เคียง | ทั้งคู่ทำได้ดีจนความต่างไม่มีนัยสำคัญกับงานองค์กรทั่วไป |
| ผู้ใช้ทั่วไปในองค์กรที่ไม่ใช่สายเทค | OpenAI | ฐานผู้ใช้กว้างกว่ามาก คนคุ้นเคยอยู่แล้ว ลดต้นทุนการอบรม |
แพลตฟอร์ม Agent — สนามที่ต่างกันชัดที่สุด
ถ้าดูแค่โมเดล ความต่างจะน้อยลงทุกเดือน แต่พอมองว่า "เอาไปวางในระบบงานจริงยังไง" สองค่ายเลือกทางคนละแบบ
- ฝั่ง Anthropic แยกเป็นหลายชิ้นให้ประกอบเอง — Agent SDK เป็นตัว loop, MCP เป็นช่องต่อเครื่องมือและข้อมูล, Agent Skills เป็นความรู้เชิงขั้นตอน, Managed Agents เป็นโครงสร้างพื้นฐานแบบโฮสต์ให้ (sandbox รันโค้ด, checkpoint, จัดการ credential, สิทธิ์แบบจำกัดขอบเขต, tracing) และ Routines สำหรับสั่งงานตามเวลาหรือตาม event ส่วน Cowork คือโหมดที่ทำงานกับไฟล์และแอปบนเครื่องผู้ใช้ ซึ่งเปิดใช้ได้ทุกแพ็กเกจแบบเสียเงินตั้งแต่เมษายน 2569 พร้อมชุดควบคุมสำหรับองค์กร ทั้งสิทธิ์ตามบทบาท เพดานค่าใช้จ่ายรายกลุ่ม รายงานการใช้งาน และการเปิด/ปิด connector รายตัว
- ฝั่ง OpenAI รวมเป็นผลิตภัณฑ์เดียวที่จบในตัวมากกว่า — ChatGPT Work ออกแบบให้ผู้ใช้สั่งงานเป็นภาษาคนแล้วให้ระบบทำข้ามแอปและไฟล์จนได้ผลงานที่ส่งต่อได้ ทั้งเอกสาร สไลด์ สเปรดชีต หรือแดชบอร์ด
ความต่างนี้สำคัญเวลาเลือก เพราะมันไม่ใช่เรื่องความสามารถล้วน ๆ แต่เป็นเรื่องว่าทีมของคุณอยากประกอบเองหรืออยากได้ของสำเร็จ องค์กรที่มีทีมพัฒนาและต้องการคุมสิทธิ์ระดับละเอียดมักถนัดทางแรก ส่วนองค์กรที่อยากให้ฝ่ายงานใช้เองได้เลยมักถนัดทางหลัง เรื่องนี้เราเจาะลึกต่อในบทความ Claude Agent จบในตัวได้ไหม
ฝั่งตลาดองค์กร
ตัวเลขส่วนแบ่งตลาดของ AI เป็นเรื่องที่ต้องอ่านอย่างระวัง เพราะแต่ละสำนักนับคนละฐาน แต่แนวโน้มที่หลายรายงานตรงกันคือ Claude มีฐานผู้ใช้ทั่วไปเล็กกว่าอย่างชัดเจน ขณะที่ในดีลองค์กรที่ต้องเลือกระหว่างสองค่ายนี้ มีรายงานว่า Anthropic ชนะราว 70% และครองตลาดงานเขียนโค้ดฝั่งองค์กรราว 54%
อีกแนวโน้มที่เห็นชัดในปี 2569 คือผู้ใช้มืออาชีพจำนวนมากไม่ได้เลือกค่ายเดียว แต่ใช้หลายค่ายตามประเภทงาน — ซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่เราเห็นจากลูกค้าจริง และเราเคยเทียบเฉพาะมุมงานพัฒนาไว้แล้วใน Claude กับ ChatGPT สำหรับงานเขียนโค้ด
บริบทที่คนไทยต้องคิดเพิ่ม
สามข้อนี้ไม่ปรากฏในเบนช์มาร์กใด ๆ แต่มีผลกับการตัดสินใจจริงมากกว่าคะแนนหลายจุด
- ข้อมูลออกนอกองค์กรและออกนอกประเทศ — ทั้งสองค่ายเป็นบริการคลาวด์ที่ประมวลผลนอกประเทศ ถ้าข้อมูลที่จะส่งเข้าไปมีข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่มีชั้นความลับ ต้องมีขั้นตอนกรอง/ปกปิดก่อนเสมอ ไม่ใช่เรื่องที่เลือกค่ายแล้วจบ
- การจัดซื้อและเอกสาร — องค์กรไทยจำนวนมากต้องการใบเสนอราคาเป็นชื่อนิติบุคคลไทย ใบกำกับภาษี และเงื่อนไขที่เข้ากับระเบียบพัสดุ ซึ่งเป็นคนละเรื่องกับความสามารถของโมเดล
- ทักษะทีม — ค่ายที่ทีมใช้เป็นอยู่แล้วมักให้ผลลัพธ์ดีกว่าค่ายที่คะแนนสูงกว่าแต่ไม่มีใครถนัด อย่างน้อยในหกเดือนแรก
สรุปว่าควรเลือกอะไร
| สถานการณ์ | ทางเลือกที่เข้าท่า |
|---|---|
| ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำงานกับโค้ดเบสเดิมขนาดใหญ่ | Claude เป็นหลัก — ความสม่ำเสมอในคอนเท็กซ์ยาวคือจุดที่ต่างกันจริงในงานประจำวัน |
| งานเอกสาร สัญญา TOR ระเบียบ ที่ยาวและห้ามพลาด | Claude เป็นหลัก แต่ต้องมีคนตรวจซ้ำเสมอในงานที่มีผลผูกพัน |
| งานปริมาณมาก ต้นทุนต่อชิ้นสำคัญกว่าความลึก | OpenAI ชั้น Luna หรือ Terra |
| อยากให้ฝ่ายงานที่ไม่ใช่สายเทคใช้เองได้เลย | OpenAI — ความคุ้นเคยของผู้ใช้ช่วยลดต้นทุนการอบรมจริง |
| องค์กรขนาดกลางขึ้นไปที่มีทั้งสองแบบของงาน | ใช้ทั้งคู่ แยกตามงาน แล้ววัดต้นทุนต่องานรายไตรมาส |
| ยังไม่มีระบบสิทธิ์/ข้อมูลกลางในองค์กร | ยังไม่ต้องเลือก — จัดการเรื่องข้อมูลก่อน ไม่งั้นเลือกค่ายไหนก็ไม่ได้ผล |
มุมของทีมที่ทำ ERP
คำถามที่เราได้ยินบ่อยที่สุดไม่ใช่ "ค่ายไหนเก่งกว่า" แต่เป็น "แล้วมันจะตอบเรื่องงบประมาณของเราได้ไหม" — ซึ่งคำตอบไม่ได้ขึ้นกับค่าย แต่ขึ้นกับว่าตัวเลขงบประมาณ ยอดจอง ยอดผูกพัน และยอดค้างจ่ายอยู่ในระบบเดียวกันหรือยัง ถ้ายังกระจายอยู่ในไฟล์หลายเวอร์ชัน โมเดลที่คะแนนสูงที่สุดในโลกก็ตอบให้เชื่อถือได้ไม่ได้
สำหรับ Saeree ERP เราพูดตรง ๆ ว่า AI Assistant ของเรายังอยู่ช่วง Training ยังไม่ได้ส่งมอบเป็นฟีเจอร์ให้ลูกค้าใช้ สิ่งที่มีแล้วคือฐานที่จำเป็นก่อน — ข้อมูลงบประมาณ จัดซื้อ พัสดุ และบัญชีอยู่ในระบบเดียว มีสิทธิ์ตามบทบาท และมีร่องรอยการอนุมัติที่ตรวจย้อนได้ ส่วนบริการด้านสิทธิ์การใช้งาน Claude สำหรับองค์กร เราจำหน่ายและช่วยจัดหาให้ได้ พร้อมเอกสารที่ใช้กับระบบจัดซื้อของไทย
สรุป
ณ สิงหาคม 2569 คำตอบที่ซื่อสัตย์ที่สุดของคำถาม "ใครเก่งกว่ากัน" คือ ขึ้นกับว่างานของคุณหน้าตาแบบไหน Claude ได้เปรียบเมื่องานต้องอ่านของยาวแล้วห้ามลืม และเมื่อโค้ดเบสใหญ่จนต้องเข้าใจภาพรวมก่อนแก้ ส่วน OpenAI ได้เปรียบเมื่อโจทย์คือทำให้เยอะและถูก หรือทำให้คนทั้งองค์กรใช้เป็นภายในสัปดาห์เดียว
สิ่งที่เปลี่ยนไปจากปีก่อนคือความต่างด้านความสามารถแคบลงจนไม่ควรเป็นตัวตัดสินหลักอีกต่อไป ตัวตัดสินที่แท้จริงย้ายไปอยู่ที่ต้นทุนต่องาน ความพร้อมของข้อมูลในองค์กร และความสามารถในการควบคุมว่าใครสั่งอะไรได้บ้าง — สามข้อนี้ไม่มีใครทำให้แทนได้ ต้องจัดการเอง
คำถาม "AI ค่ายไหนเก่งกว่า" กำลังกลายเป็นคำถามที่ตอบยากขึ้นทุกเดือน เพราะคำตอบย้ายจากตัวโมเดล ไปอยู่ที่ความพร้อมของข้อมูลในองค์กรของคุณเอง
- ทีมงาน Saeree ERP
แหล่งอ้างอิง
- OpenAI — Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6
- Anthropic Newsroom
- BenchLM — Claude Opus 5 benchmarks, pricing & speed (August 2026)
- Codersera — Claude Opus 5 benchmarks explained (Frontier-Bench, SWE-bench)
- Finout — GPT-5.6 pricing 2026: Sol, Terra and Luna tiers explained
- Help Net Security — Claude Managed Agents
- InfoWorld — OpenAI launches ChatGPT Work
ต้องการสิทธิ์การใช้งาน Claude สำหรับองค์กร พร้อมเอกสารที่ใช้กับระบบจัดซื้อไทย?
ทีม Saeree ERP โดยบริษัท แกรนด์ลีนุกซ์ โซลูชั่น จำกัด จำหน่ายและช่วยจัดหาสิทธิ์การใช้งาน Claude ระดับทีมและองค์กร พร้อมใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลไทย
ดูรายละเอียด / ขอใบเสนอราคาโทร 02-347-7730 | sale@grandlinux.com
