GPT-6.1 Terra กับ Gemini 4 Argon: ตัวหนึ่งราคาถูกกว่า อีกตัวให้คำตอบถูกต้องบ่อยกว่า
- Orcaใหม่OrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated2026-10-27169 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 601 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 101 tok/s
- Moonshotใหม่MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455ความฉลาด
- Orcaใหม่OrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 136 tok/s
- minimaxใหม่MiniMax: M3.1 Flash2026-10-1943ความฉลาด
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 44 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745ความฉลาด
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 112 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 704 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-2138ความฉลาด
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-2146ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 160 tok/s
ในเบนช์มาร์กด้านการบัญชี DualEntry ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม 2026 Gemini 4 Argonทำคะแนนได้ 91.1% และ GPT-6.1 Terraทำคะแนนได้ 78.2% — และ Terra ทำได้ใน 16.1 วินาที ด้วยต้นทุน 4.2 เซนต์ ซึ่งเป็นการรันที่เร็วที่สุดและถูกที่สุดของโมเดล OpenAI ใด ๆ ในชุด 22 โมเดลนั้น แถวเดียวนี้คือการจับคู่ในแบบย่อ เรือธงของ Google คือเครื่องยนต์การตัดสินใจที่ดีกว่า ส่วนรุ่นระดับกลางใหม่ของ OpenAI คือเครื่องยนต์ด้านทรูพุตที่ดีกว่า และช่องว่างระหว่างงานสองอย่างนี้คือจุดที่เงินไปจริง ๆ การเลือกระหว่างสองรุ่นโดยดูที่ราคาป้ายเพียงอย่างเดียวจะได้คำตอบผิดทั้งสองทาง
สเปกแบบวางเคียงกัน เพราะรายละเอียดเป็นตัวตัดสินได้มากกว่าตัวเลขพาดหัว:
• ราคา — GPT-6.1 Terra $1.00 ต่อ 1M อินพุต และ $5.00 ต่อ 1M เอาต์พุต โดยจะเพิ่มเป็น $2.00/$7.50 เมื่อคำขอมีโทเค็นอินพุตเกิน 272K; Gemini 4 Argon $2.00/$10.00 ราคาเปิดตัวจนถึงวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026 จากนั้นเป็น $4.00/$20.00
• บริบท — Terra 1.05M โทเค็น พร้อมขีดจำกัดเอาต์พุต 128K; Argon มีอินพุตประมาณ 1M (Google ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวเลข; เครื่องมือติดตามระบุไว้ที่ 1M) และสร้างเอาต์พุตได้สูงสุด 1M โทเค็นในการสร้างครั้งเดียวผ่านฟีเจอร์ Long Decode Continuation
• {{1}}อินพุต{{/1}} — Terra รองรับข้อความและรูปภาพ ขณะที่ Artificial Analysis ระบุรูปแบบทั้งสองเดียวกันนี้สำหรับ Argon ส่วนประกาศของ Google และ benchmark วิดีโอยาวของ Google บ่งชี้ว่ามีอินพุตวิดีโอด้วยเช่นกัน
• การควบคุมการใช้เหตุผล — Terra มีระดับความพยายามให้เลือก 6 ระดับ ส่วน Argon มี 3 ระดับ
• ขีดจำกัดความรู้ — Terra มิถุนายน 2026; Argon มีนาคม 2026
• ดัชนีสติปัญญาอิสระ — Terra 48, Argon 53 บนมาตรวัดปัจจุบันของ Artificial Analysis
ส่วนต่างราคาที่ทุกคนยกมาอ้างนั้นเป็นค่าที่ผิด
การรายงานข่าวช่วงเปิดตัวนำเสนอนี่ว่าเป็นส่วนต่างราคาสองเท่า: $1/$5 เทียบกับ $2/$10 ซึ่งเป็นจริงเฉพาะในช่วงแนะนำของ Argon และเฉพาะในแบบต่อโทเค็นเท่านั้น หลังวันที่ 30 พฤศจิกายน ราคาเอาต์พุตจะเพิ่มเป็นสี่เท่าเมื่อเทียบกับ Terra ไม่ใช่สองเท่า และการคิดแบบต่อโทเค็นก็ไม่ใช่วิธีที่ใคร ๆ จ่ายสำหรับงานของเอเจนต์
Artificial Analysis ระบุว่า Terra อยู่ที่ประมาณ $0.40 ต่อหนึ่งงาน Intelligence Index และ Argon อยู่ที่ $1.62 — เป็นช่องว่างสี่เท่า ไม่ใช่สองเท่า สาเหตุหลักมาจากอัตราค่าบริการ มากกว่าจะมาจากความยาวคำตอบที่มากเกินไป: ในการประเมินเดียวกันนั้น Argon สร้างโทเคนเอาต์พุต 110M เทียบกับ 130M ของ Terra ดังนั้นจริง ๆ แล้ว Terra เป็นตัวที่ช่างพูดกว่าทั้งสองตัว และยังจบที่ต้นทุนเพียงหนึ่งในสี่ สิ่งที่ Terra ได้มาคือโทเคนที่ถูกกว่าและคำตอบที่เร็วกว่า ไม่ใช่คำตอบที่สั้นกว่า
มีหน้าผาด้านราคาแห่งที่สองที่การรายงานช่วงเปิดตัวมักมองข้าม ราคาอินพุต $1.00 ของ Terra ใช้กับ 272K โทเคนแรกของคำขอเท่านั้น เกินกว่านั้น อินพุตจะกระโดดไปที่ $2.00 และเอาต์พุตไปที่ $7.50 สำหรับแชตและการรีวิวโค้ด สิ่งนี้ไม่สำคัญเลย แต่สำหรับการรีวิวสัญญาขนาด 600K โทเคนหรือการไล่ตรวจรีโพซิทอรีแบบระยะยาว ราคาที่แท้จริงของ Terra จะเพิ่มเป็นสองเท่ากลางคำขอ และช่องว่างเทียบกับ Argon จะแคบลงอย่างรวดเร็ว ให้ตั้งงบประมาณตามขนาดคำขอที่คุณส่งจริง ไม่ใช่ขนาดในแถวแรกของตารางราคา
ที่ซึ่งความได้เปรียบของ Argon เป็นของจริง ไม่ใช่แค่การตลาด
ข้อได้เปรียบของ Argon กระจุกตัวอยู่ในงานที่คำตอบผิดมีต้นทุนสูงกว่าจำนวนโทเค็นที่ใช้ป้องกันมาก ผลลัพธ์ของ DualEntry เป็นตัวอย่างสาธารณะที่ชัดเจนที่สุด: 91.1% โดยรวม เทียบกับ 78.2% ของ Terra โดยช่องว่างเดี่ยวที่กว้างที่สุดอยู่ในบัญชีเจ้าหนี้ ซึ่ง Argon ได้ 84.6% และ Terra ได้ 53.8% Terra จบด้วยอันดับ 18 ร่วมจาก 22 โมเดลในการทดสอบมาตรฐานนั้น นอกจากนี้ยังเป็นโมเดลที่เร็วที่สุด ซึ่งบอกคุณได้ว่าเป็นโมเดลประเภทใด: ปรับมาเพื่อเคลียร์คิว ไม่ใช่เพื่อเป็นด่านสุดท้ายในการป้องกัน
รูปแบบเดียวกันนี้ปรากฏขึ้นที่อื่นด้วย ใน Vals Index นั้น Argon อยู่ในอันดับต้นของกลุ่มด้วย 68.9% เป็นอันดับหนึ่งในบรรดาโมเดลราว 41 ตัว บนดัชนี Intelligence Index ของ Artificial Analysis มันได้ 53 คะแนน เทียบกับ 48 ของ Terra บน AA-Omniscience อัตราการ hallucination ของมันอยู่ที่ราว 15% — ต่ำที่สุดที่วัดได้ในหมู่โมเดลระดับแนวหน้า — ขณะที่ GPT-6 Astra ซึ่งเป็นโมเดลที่ถูกนำมาเปรียบเทียบด้วยบ่อยที่สุด อยู่ที่ราว 51% อัตราการเดาของ Terra เองลดลงจาก 88% เหลือ 38% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ซึ่งเป็นการพัฒนาที่แท้จริง แต่ตัวเลขสองตัวนั้นไม่ใช่เมตริกเดียวกันและไม่ควรนำมาลบกัน การอ่านอย่างตรงไปตรงมาคือ Argon เป็นโมเดลที่ระมัดระวังมากกว่า และ Terra เป็นโมเดลที่พัฒนาขึ้นมากแต่ยังคงคาดเดามากกว่า
อินพุตของ Argon กว้างกว่าในแกนหนึ่ง นั่นคือวิดีโอ แผงข้อมูลทางเทคนิคของ Artificial Analysis ระบุเฉพาะข้อความและรูปภาพเท่านั้น แต่ประกาศของ Google นำเสนอความสามารถมัลติโมดัลที่ขยายเพิ่ม และวัดประสิทธิภาพความเข้าใจวิดีโอยาวบน LVBench ซึ่งจะสมเหตุสมผลก็ต่อเมื่อมีวิดีโอเป็นอินพุต หากไปป์ไลน์ของคุณรับข้อมูลการโทรที่บันทึกไว้หรือภาพแคปเจอร์หน้าจอ ตรวจสอบรูปแบบที่แน่นอนกับเอกสารของ Google ก่อนสร้างการผสานรวมโดยอิงกับสิ่งเหล่านี้ — ในกรณีที่สิ่งเหล่านั้นใช้ได้จริง มันเป็นความแตกต่างด้านความสามารถที่ข้อได้เปรียบด้านราคาของ Terra ไม่สามารถชดเชยได้
ในกรณีที่ Terra เป็นค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล
จุดขายของ Terra ไม่ใช่การเป็นโมเดลที่ฉลาดกว่า หากแต่เป็นเพราะทราฟฟิกในสภาพแวดล้อมโปรดักชันส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลที่ฉลาดที่สุด และ Terra ก็เก่งเป็นพิเศษในการเป็น "ดีพอ" ในต้นทุนที่ต่ำ
มันเร็วในแบบที่เปลี่ยนวิธีออกแบบระบบ: 90.9 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาทีจากการวัดของ Artificial Analysis เทียบกับ 80.9 ของ Argon โดย OpenAI อ้างว่าทำงานเสร็จเร็วกว่าประมาณสามเท่าเมื่อเทียบกับโมเดลเรือธงของตัวเอง คิวคัดแยกงานซัพพอร์ต ตัวสรุปบันทึก ตัวตรวจโค้ดรอบแรก หรือตัวจำแนกเอกสารที่ทำงานล้านครั้งต่อเดือนไม่ได้รับประโยชน์จากส่วนต่างด้านการตัดสินใจของ Argon แต่ได้ประโยชน์จากโมเดลที่ตอบกลับภายในไม่กี่วินาทีในราคา $0.40 ต่องาน แทนที่จะเป็นหลายดอลลาร์ต่องาน
Terra ยังเป็นตัวที่ควบคุมได้มากกว่าของทั้งสองด้วย ระดับการให้เหตุผล 6 ระดับ เทียบกับ 3 ระดับของ Argon หมายถึงความละเอียดที่มากขึ้นในตัวแปรเดียวซึ่งส่งผลต่อทั้งต้นทุนและความหน่วงมากที่สุด ทีมที่ส่งคำของ่ายไปยังโหมดที่ใช้ความพยายามต่ำ และส่งคำขอยากไปยังโหมดที่ใช้ความพยายามสูงสุด มักทำความแม่นยำได้ใกล้เคียงโมเดลที่ใหญ่กว่าโดยต่างกันเพียงไม่กี่จุด ในขณะที่ค่าใช้จ่ายเป็นเพียงเศษเสี้ยวของโมเดลนั้น Argon ให้พื้นที่ในการแลกเปลี่ยนเช่นนั้นได้น้อยกว่า
และการที่ Terra มีขอบเขตความรู้ที่ใหม่กว่า — มิถุนายน 2026 เทียบกับมีนาคม 2026 — สำคัญต่อทุกอย่างที่ต้องใช้เหตุผลเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด เวอร์ชันไลบรารี หรือราคาที่เปลี่ยนแปลงไปในช่วงฤดูร้อนนี้ นี่เป็นข้อได้เปรียบเล็ก ๆ แต่ได้มาฟรี
กฎการตัดสินใจ
อย่าเลือกเพียงอย่างเดียว หลักฐานสนับสนุนการแบ่งแยก และการแบ่งแยกนี้ชัดเจนอย่างผิดปกติ:
• ใช้ GPT-6.1 Terra สำหรับงานปริมาณมากที่ให้ผลลัพธ์สั้นและมีการกำกับดูแล ซึ่งคำตอบที่ผิดจะถูกตรวจจับได้ในขั้นถัดไป: การจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การจัดเส้นทาง การสร้างฉบับร่างแรก การคัดแยกบันทึกและแจ้งเตือน และการตรวจโค้ดจำนวนมาก
• ใช้ {{1}}Gemini 4 Argon{{/1}} สำหรับงานที่มีปริมาณน้อย ใช้เวลายาวนาน และมีต้นทุนความผิดพลาดสูง เช่น การกระทบยอดทางการเงินและการบัญชี การตรวจสอบด้านกฎหมายและการปฏิบัติตามข้อกำหนด เอเจนต์หลายขั้นตอนที่ใช้เครื่องมือโดยไม่มีผู้ดูแล และทุกสิ่งใดที่ต้องใช้วิดีโอ เสียง หรือไฟล์ PDF เป็นอินพุต
• ใช้ Terra เป็นรอบแรก และใช้ Argon เป็นการยกระดับสำหรับส่วนท้าย ช่องว่าง 78.2 เทียบกับ 91.1 ในงานบัญชีเป็นช่วงส่วนต่างแบบเดียวกับที่การทำรอบแรกแบบประหยัดบวกการตรวจสอบแบบมีค่าใช้จ่ายสูงย่อมชนะการใช้โมเดลใดโมเดลหนึ่งเพียงลำพัง
• คำนวณใหม่อีกครั้งหลังวันที่ 30 พฤศจิกายน การปรับจาก $2/$10 ไปเป็น $4/$20 ของ Argon ทำให้จุดที่ค่าใช้จ่ายพลิกกลับเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ และการเปรียบเทียบใด ๆ ที่เขียนขึ้นในช่วงโปรโมชันจะล้าสมัยไปแล้ว
วิธีรันอย่างใดอย่างหนึ่ง
ความพร้อมใช้งานแตกต่างกันมากกว่าที่ผลเบนช์มาร์กบ่งชี้ Terra เปิดตัวเมื่อวันที่ 26 ตุลาคมผ่าน API ของ OpenAI, ChatGPT และ Codex โดยไม่มี open weights ส่วน Argon ได้ทยอยเปิดตัวเป็นระยะตั้งแต่ประกาศเมื่อวันที่ 30 กันยายน — เริ่มแรกสำหรับผู้ป้องกันไซเบอร์ที่ผ่านการตรวจสอบผ่านโครงการ Fairwind ของ Google จากนั้นจึงเปิดให้สมาชิก AI Ultra และลูกค้า API แบบเสียค่าใช้จ่าย — และ Google ยังไม่ให้คำมั่นว่าจะเปิดให้ใช้ฟรีในวงกว้าง
ณ วันที่ 27 ตุลาคม ทั้งสองโมเดลยังไม่อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ดังนั้นนี่จึงไม่ใช่กรณีที่เราให้ endpoint เดียวสำหรับทั้งสองได้ สิ่งที่เราบอกได้คือสแตกโดยรอบมักถูกสร้างขึ้นอย่างไร: ทีมต่างๆ เก็บ executor ราคาถูกและ checker ราคาแพงไว้หลัง API เดียว และโมเดลที่ถูก route อยู่แล้ว — Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Grok 4.7 และ อีกกว่า 200 โมเดล — อยู่หลังคีย์เดียว โดยส่งผ่านราคาตามรายการของผู้ให้บริการด้วยมาร์กอัป 0% และมี failover อัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการมีประสิทธิภาพลดลง หาก Terra หรือ Argon เข้ามาในแคตตาล็อก มันจะเสียบเข้าคีย์เดียวกันแทนที่จะกลายเป็นการเชื่อมต่อที่สอง จนกว่าจะถึงตอนนั้น ให้ทดสอบแต่ละตัวผ่านผู้ขายของมัน และเก็บการตัดสินใจเรื่อง routing ไว้ที่ระดับงาน ซึ่งเป็นที่ที่มันควรอยู่
สิ่งที่ไม่ควรจับตาคือกราฟ benchmark อีกอัน แต่คือราคาหลังโปรโมชันของ Argon และการรัน Terminal-Bench แบบอิสระครั้งแรกของ Terra ซึ่งปัจจุบันอิงกับคำกล่าวอ้าง 50.3% ของ OpenAI เอง เทียบกับ 57%+ ของ Argon หาก Terra รักษาตัวเลขไว้ใกล้เคียงระดับนั้นด้วยต้นทุนต่องานเพียงหนึ่งในสี่ของ Argon การแยกส่วนข้างต้นจะกลายเป็นสถาปัตยกรรมเริ่มต้นสำหรับทีมจำนวนมาก หากตัวเลขคลาดเคลื่อน กลยุทธ์ cheap-first-pass จะมีต้นทุนสูงกว่าที่ดูไว้
