GPT-6 Luna vs Grok 4.6: ช่องว่างราคาสูงถึงยี่สิบเท่า และหน้าต่างบริบทต่างหากคือความแตกต่างที่แท้จริง

วาง GPT-6 Luna และ Grok 4.6 ไว้บนหน้าเดียวกัน แล้วการเปรียบเทียบครั้งแรกก็เขียนคำตอบออกมาเอง Luna ตั้งราคาไว้ที่ $0.10 ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเค็น และ $0.50 ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเค็น Grok 4.6 ตั้งราคาไว้ที่ $2.00 และ $6.00 โดยมีค่าอ่านจากแคช $0.50 แพงกว่ายี่สิบเท่าสำหรับอินพุต สิบสองเท่าสำหรับเอาต์พุต และอัตราอินพุตแคชที่สูงกว่าถึงห้าสิบเท่าในโมเดลของผู้ให้บริการ นั่นคือราคาบนป้าย และเมื่อดูจากป้ายนั้น คำตอบไม่ได้ใกล้เคียงกันเลย

เหตุผลที่ยังคุ้มค่าจะเขียนส่วนที่เหลือของบทความนี้ก็คือ โมเดลทั้งสองไม่เห็นด้วยในเรื่องที่เป็นเชิงโครงสร้างมากกว่าราคา Grok 4.6 มีหน้าต่างบริบท 500,000 โทเคน และคิดราคาใหม่ทั้งคำขอเมื่อพรอมป์ต์เกิน 200,000 โทเคน GPT-6 Luna มี 1,050,000 โทเคน และคิดราคาใหม่ที่ 272,000 เกณฑ์ทั้งสองเป็นหน้าผา ไม่ใช่อัตราส่วนเพิ่ม — ถ้าข้ามเส้นใดเส้นหนึ่ง คำขอทั้งหมดจะถูกคิดราคาที่ตัวเลขที่สูงกว่า ไม่ใช่เฉพาะส่วนที่เกินเส้น ตำแหน่งของหน้าผาทั้งสองนั้น และสิ่งที่เกิดขึ้นกับงานที่ใช้บริบทยาวซึ่งอยู่ผิดฝั่งของแต่ละเส้น เป็นตัวตัดสินการเปรียบเทียบนี้มากกว่าพาดหัวข่าวที่บอกว่าต่างกันยี่สิบเท่า

สองโมเดล สองท่าทีที่แตกต่างกันมาก

Grok 4.6 เป็นโมเดลของ xAI จากวันที่ 12 สิงหาคม 2026 และเป็นการเปิดตัวระดับแนวหน้าอเนกประสงค์: ข้อความเข้า ข้อความออก หน้าต่าง 500,000 โทเค็น ต้นทุนต่องานที่เผยแพร่ไว้ 1.86 ดอลลาร์บนบอร์ดอิสระเมื่อใช้ความพยายามสูง และความเร็วที่วัดได้ 57.7 โทเค็นเอาต์พุตต่อวินาที เป็นโมเดลแบบที่ทีมเลือกนำมาใช้เพราะทำได้ดีในหลาย ๆ ด้าน และผู้ขายก็ปล่อยของได้รวดเร็ว

GPT-6 Luna มีจุดยืนที่ตรงกันข้าม OpenAI เปิดตัวมันเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 ในฐานะระดับปริมาณของตระกูล GPT-6 อยู่ใต้ GPT-6 Sol ที่ราคา $2.00/$10.00 และเรือธงอย่าง GPT-6 Astra ที่ $10.00/$50.00 รับข้อความและภาพเข้า ส่งออกเป็นข้อความ หน้าต่าง 1,050,000 โทเคน พร้อมอินพุตสูงสุด 922,000 โทเคน เพดานเอาต์พุต 128,000 โทเคน และบันไดการให้เหตุผลไล่จาก none ผ่าน low, medium, high, xhigh และ max โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น มันไม่ใช่โมเดลที่ใครเลือกใช้เพราะความกว้างขวางของมัน มันเป็นโมเดลที่คุณเอาไปวางไว้ใต้เวิร์กโหลด

ดังนั้นกรอบที่ตรงไปตรงมาจึงไม่ใช่ "อันไหนดีกว่ากัน" แต่เป็น "อันไหนที่ตั้งราคาไว้สำหรับรูปแบบงานที่คุณมี" และทั้งสองรูปแบบนั้นแตกต่างกันอย่างแท้จริง

การ์ด ทีละบรรทัด

หนึ่งบรรทัดต่อมิติ โดยเปิดทั้งสองด้านในแต่ละบรรทัด:

• อินพุตต่อ 1M — GPT-6 Luna $0.10 เทียบกับ Grok 4.6 $2.00

• เอาต์พุตต่อ 1M — GPT-6 Luna $0.50 เทียบกับ Grok 4.6 $6.00

• อินพุตที่แคชไว้ต่อ 1M — GPT-6 Luna $0.01 เทียบกับ Grok 4.6 $0.50 ซึ่งเป็นหนึ่งในสิบของอัตราอินพุตของตัวเอง เทียบกับหนึ่งในสี่ของอัตราของ xAI

• เกณฑ์บริบทยาว — GPT-6 Luna 272,000 โทเค็นอินพุต เทียบกับ Grok 4.6 200,000 โทเค็นพรอมป์ต์

• อัตราสำหรับบริบทขนาดยาว — GPT-6 Luna คิดราคาคำขอทั้งรายการใหม่เป็น $0.20 ขาเข้า, $0.75 ขาออก, $0.02 สำหรับแคช เทียบกับ Grok 4.6 ที่คิดราคาคำขอทั้งรายการใหม่เป็น $4.00 ขาเข้า, $12.00 ขาออก, $1.00 สำหรับแคช

• หน้าต่างบริบท — GPT-6 Luna 1,050,000 โทเคน เทียบกับ Grok 4.6 500,000 โทเคน

• เอาต์พุตสูงสุด — GPT-6 Luna 128,000 โทเค็น เทียบกับ Grok 4.6 ที่ไม่ได้เผยแพร่เป็นเพดานแยกต่างหากบนการ์ด

• ดัชนีความฉลาด ซึ่งเป็นอิสระ — GPT-6 Luna 37 ที่ความพยายามสูงสุด เทียบกับ Grok 4.6 44 ที่ความพยายามสูง บนดัชนีฉบับแก้ไข v4.3.2

• คะแนนความพยายามเริ่มต้น — GPT-6 Luna 29 ที่ระดับกลางเริ่มต้นของมัน เทียบกับ Grok 4.6 43 ที่ระดับกลาง ซึ่งบอร์ดก็วัดที่จุดนี้เช่นกัน

• ต้นทุนต่องาน Index แบบอิสระ — GPT-6 Luna ประมาณ $0.07 เทียบกับ Grok 4.6 $1.86 ที่ความพยายามสูง

โทเคนเอาต์พุตในการรันดัชนี — GPT-6 Luna 150M กับ Grok 4.6 94M เมื่อเทียบกับค่ามัธยฐานของบอร์ดที่ 88M

• ความเร็วในการประมวลผลเอาต์พุต แบบอิสระ — GPT-6 Luna 153.9 โทเค็น/วินาที เทียบกับ Grok 4.6 57.7 โทเค็น/วินาที ที่ระดับสูง

• เวลาถึงโทเคนแรก แบบอิสระ — Grok 4.6 38.63 วินาที, end-to-end 47.31 วินาที; GPT-6 Luna คืนโทเคนแรกในเวลาที่ผู้ใช้สามารถรอได้

• ความสามารถด้านไซเบอร์ แบบอิสระ — Grok 4.6 ได้ 57 คะแนนในการประเมินด้านไซเบอร์ของบอร์ด; ไม่มีการเผยแพร่ตัวเลขของ GPT-6 Luna ที่เทียบเคียงได้

• บน OrcaRouter — GPT-6 Luna ไม่อยู่ในแค็ตตาล็อกของเรา เทียบกับ Grok 4.6 ที่สามารถกำหนดเส้นทางได้ในราคาตามรายการของ xAI

200,000 ต่อ 272,000 คือข้อโต้แย้งทั้งหมด

อ่านค่าเกณฑ์สองค่าที่อยู่ข้างหน้าต่างทั้งสอง แล้วการเปรียบเทียบจะจัดเรียงตัวเองใหม่

จุดเปลี่ยนของ Grok 4.6 อยู่ที่ 200,000 โทเคนภายในหน้าต่างขนาด 500,000 โทเคน — คิดเป็น 40% ของระยะทางที่เข้าไป จุดเปลี่ยนของ GPT-6 Luna อยู่ที่ 272,000 ภายใน 1,050,000 — คิดเป็น 26% ของระยะทางที่เข้าไป ดังนั้นไม่เพียงแต่โมเดลที่ถูกกว่าจะเริ่มปรับราคาช้ากว่า แต่ยังมีพื้นที่เหลือหลังเกณฑ์มากกว่าสองเท่า ก่อนที่หน้าต่างจะหมดลงทั้งหมด

พูดให้ชัดเจน: คำขอขนาด 450,000 โทเคนนั้นพอดีกับทั้งสองโมเดล บน GPT-6 Luna คิดค่าบริการในระดับบริบทแบบยาวที่ $0.20 และ $0.75 บน Grok 4.6 คิดค่าบริการที่ $4.00 และ $12.00 นั่นคือมากกว่า 20 เท่าสำหรับอินพุต และ 16 เท่าสำหรับเอาต์พุตสำหรับพรอมป์ต์เดียวกัน — และเป็นคำขอที่ Grok 4.6 ให้บริการได้ ทางเลือกนี้จึงเป็นจริง ไม่ใช่แค่ในทางทฤษฎี

กรณีกลับกันคือกรณีที่ทำให้คนพลาดได้ง่าย คำขอขนาด 190,000 โทเคนอยู่ต่ำกว่าทั้งสองเกณฑ์ และคิดค่าบริการในอัตรามาตรฐานทั้งคู่: $0.10/$0.50 เทียบกับ $2.00/$6.00 ซึ่งเป็นความต่าง 20 เท่าและ 12 เท่าพอดี คำขอขนาด 210,000 โทเคนอยู่สูงกว่าเส้นแบ่งของ Grok 4.6 และต่ำกว่าเส้นแบ่งของ GPT-6 Luna โดยคิดค่าบริการที่ $4.00/$12.00 บน Grok 4.6 และที่ $0.10/$0.50 บน Luna — ช่องว่าง 40 เท่าและ 24 เท่าที่เกิดจากความต่างของความยาวพรอมป์เพียง 20,000 โทเคน โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ กับทั้งสองโมเดล

นั่นไม่ใช่เหตุผลที่จะหลีกเลี่ยง Grok 4.6 มันเป็นเหตุผลที่ควรรู้ว่าพรอมป์ของคุณไปตกอยู่ตรงไหนจริง ๆ เพราะปริมาณงานที่เฉลี่ย 180,000 โทเคนและพุ่งสูงถึง 220,000 กำลังจ่ายตามอัตราค่าบริการสองแบบที่ต่างกัน และจะดูเหมือนข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงินในเดือนแรกที่เกิดขึ้น

สิ่งที่ส่วนต่างราคาซื้อได้ในคณะกรรมการอิสระ

Grok 4.6 ได้คะแนน 44 ใน Artificial Analysis Intelligence Index ที่ระดับความพยายามสูง GPT-6 Luna ได้คะแนน 37 ที่ระดับความพยายามสูงสุด เจ็ดคะแนน บนคะแนนรวมแบบผสมที่คะแนนเพียงหนึ่งคะแนนยังอยู่ในช่วงความคลาดเคลื่อนของการรันซ้ำ — และสองโมเดลนี้มีต้นทุนต่องานที่ทำสำเร็จต่างกันราว 26 เท่า โดยอยู่ที่ $1.86 เทียบกับประมาณ $0.07

มีสองสิ่งเกี่ยวกับคู่ตัวเลขนั้นที่ควรแยกออกจากกัน

ค่าแรกคือค่าเริ่มต้นของระดับความพยายาม ตัวเลข 37 ของ GPT-6 Luna เป็นค่าที่ตั้งระดับความพยายามสูงสุด และค่าเริ่มต้นของมันคือระดับกลาง ซึ่งได้ 29 ส่วน 44 ของ Grok 4.6 เป็นค่าที่ตั้งระดับความพยายามสูง และบอร์ดยังวัดมันที่ระดับกลาง ซึ่งได้ 43 ดังนั้นการเปรียบเทียบแบบเทียบเคียงกันที่การตั้งค่าเริ่มต้นคือ 29 ต่อ 43 — สิบสี่คะแนน ไม่ใช่เจ็ดคะแนน และเวอร์ชันสิบสี่คะแนนคือสิ่งที่ทีมที่นำทั้งสองไปใช้งานและไม่เปลี่ยนอะไรเลยจะได้สัมผัสจริง Grok 4.6 เสียหนึ่งคะแนนเมื่อเปลี่ยนจากระดับสูงเป็นระดับกลาง GPT-6 Luna เสียแปดคะแนน การหมุนปุ่มระดับความพยายามทำให้โมเดลราคาถูกเสียคะแนนมากกว่าที่โมเดลราคาแพงเสียอีก และความไม่สมมาตรนี้มองไม่เห็นในตัวเลขดัชนีระดับพาดหัว

ประการที่สองคือความเยิ่นเย้อ และในจุดนี้ทิศทางกลับตรงกันข้ามกับสิ่งที่อัตราส่วนราคาบ่งชี้ GPT-6 Luna สร้างโทเค็นเอาต์พุต 150 ล้านโทเค็นในการทำดัชนีให้เสร็จ ขณะที่ Grok 4.6 สร้าง 94 ล้านโทเค็น โมเดลที่มีต้นทุนต่อโทเค็นเอาต์พุตเพียงหนึ่งในสิบสองใช้โทเค็นมากกว่า 60% เพื่อไปให้ถึงคะแนนที่ต่ำกว่า บนการ์ดที่คิดราคาตามเอาต์พุต นั่นคือความแตกต่างระหว่างช่องว่างต้นทุนต่องานที่มากถึง 26 เท่ากับช่องว่างที่เล็กกว่า และนี่คือเหตุผลที่การเปรียบเทียบใด ๆ ซึ่งสร้างขึ้นจากราคาป้ายเพียงอย่างเดียวจะกล่าวเกินจริงถึงข้อดีของระดับราคาถูก

Grok 4.6 ยังเผยแพร่คะแนนความสามารถด้านไซเบอร์ที่ 57 บนบอร์ดเดียวกันด้วย ไม่มีตัวเลขของ GPT-6 Luna ที่เทียบเคียงได้ ดังนั้นมิตินี้จึงมีเพียงด้านเดียว — แต่มันเป็นบรรทัดข้อมูลประเภทที่สำคัญหากภาระงานของคุณเกี่ยวข้องกับเครื่องมือด้านความปลอดภัย และการที่มันไม่มีอยู่ในโมเดลที่ถูกกว่านั้นถือเป็นข้อมูล มากกว่าจะเป็นช่องว่างที่ต้องเติมด้วยข้อสันนิษฐาน

ความหน่วง โดยที่ทั้งสองค่าไม่ใกล้กันและไม่อยู่ในทิศทางเดียวกัน

ค่าความหน่วงจากแหล่งอิสระของ Grok 4.6 อยู่ที่ 38.63 วินาทีถึงโทเคนแรก และ 47.31 วินาทีแบบครบวงจรเมื่อใช้ความพยายามสูง นั่นเป็นตัวเลขของโมเดลที่ให้เหตุผลอย่างจริงจังก่อนจะตอบ และไม่สอดคล้องกับคนที่นั่งจ้องเคอร์เซอร์ รายการของเราเองสำหรับโมเดลนี้บันทึกเวลา p50 ถึงโทเคนแรกที่ 6.71 วินาที และ p95 ที่ 10.00 วินาที ในช่วงหน้าต่างเจ็ดวัน ซึ่งวัดที่จุดอื่นของการตอบสนอง และไม่สามารถเทียบกับตัวเลขจากแหล่งอิสระได้ — ตัวเลขสองตัวไม่ได้ขัดแย้งกัน แต่กำลังตอบคำถามคนละข้อ

GPT-6 Luna ทำงานที่ 153.9 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที และคืนโทเคนแรกเร็วพอที่จะอยู่เบื้องหลังอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบได้ มันมีอัตราการประมวลผลเกือบสามเท่าของ Grok 4.6 ในโหมดความพยายามสูง สำหรับงานแบบแบตช์ ความแตกต่างนั้นเป็นเพียงความสะดวกด้านเวลาที่ใช้จริง สำหรับสิ่งที่ผู้ใช้กำลังรออยู่ ความแตกต่างนี้คือความต่างระหว่างผลิตภัณฑ์กับต้นแบบ

การผสมผสานแบบนี้ไม่ปกติและควรเรียกมันให้ตรงไปตรงมา โมเดลราคาถูกคือตัวที่เร็ว โมเดลราคาแพงคือตัวที่ช้า และโมเดลราคาแพงนำอยู่เจ็ดจุดบนคะแนนรวมที่ระดับความพยายามเท่ากัน นั่นคือลักษณะของโมเดลที่สร้างมาให้คิดอย่างหนักหนึ่งครั้ง กับโมเดลที่สร้างมาให้ตอบอย่างรวดเร็วหลายครั้งมาก หากปริมาณงานของคุณคือการเรียกหนึ่งครั้งต่อหนึ่งงาน ความหน่วงของ Grok 4.6 ก็พอรับได้ แต่ถ้าเป็นการเรียกหนึ่งพันครั้งต่อหนึ่งงาน ก็ไม่ไหว

สิ่งที่คุณกำลังซื้อจริง ๆ ทางฝั่ง xAI

Grok 4.6 มีค่าใช้จ่ายต่องานที่ทำเสร็จประมาณ 26 เท่าของ GPT-6 Luna และนำอยู่ 7 คะแนนดัชนีเมื่อใช้ความพยายามเท่ากัน นั่นเป็นอัตราแลกเปลี่ยนที่ไม่ดีสำหรับภาระงานเอนกประสงค์ และเป็นอัตราที่สมเหตุสมผลสำหรับงานเฉพาะบางประเภท

สามสิ่งนี้ทำให้มันสมเหตุสมผล คะแนนไซเบอร์ 57 เป็นขีดความสามารถที่ GPT-6 Luna ไม่ได้เปิดเผยสิ่งใดมาเทียบเคียง การรันดัชนีขนาด 94 ล้านโทเคน เทียบกับ 150 ล้านของ Luna ถือเป็นข้อได้เปรียบด้านความกระชับอย่างแท้จริงในงานใดก็ตามที่ผลลัพธ์ถูกนำไปใช้โดยคน ไม่ใช่ตัวแยกวิเคราะห์ และโมเดลนี้อยู่ในโปรดักชันตั้งแต่ 12 สิงหาคม ซึ่งนานกว่าที่ GPT-6 Luna จะมีอยู่ทั้งหมดถึงหกสัปดาห์ — นั่นไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานวัดผล แต่มันคือประวัติผลงานที่ผ่านมา และสำหรับทีมที่สร้างบนพื้นฐานของมันแล้ว ต้นทุนการย้ายระบบเมื่อออกจากมันก็เป็นส่วนหนึ่งของราคาของการจากไป

เมื่อเทียบกับสิ่งนั้น ประเด็นของ GPT-6 Luna ไม่ได้อยู่ที่อัตราถูกกว่า 20 เท่าเป็นหลัก หากอยู่ที่เกณฑ์ 272,000 โทเคนภายในหน้าต่างหนึ่งล้านโทเคน ความสามารถที่จะถูกสั่งให้หยุดใช้เหตุผลโดยสิ้นเชิง อัตราอินพุตแบบแคชที่หนึ่งเซนต์ต่อล้าน และตัวเลขปริมาณงานที่ทำให้มันใช้เป็นส่วนประกอบได้มากกว่าจะเป็นจุดปลายทาง สิ่งเหล่านี้เป็นคุณสมบัติเชิงโครงสร้างของระดับราคาถูก และความได้เปรียบด้านดัชนีในอีกฝั่งไม่ว่าจะมากเพียงใดก็ไม่สามารถแทนที่สิ่งเหล่านี้ได้

รันหนึ่งในนั้น หรือทั้งสอง

Grok 4.6 พร้อมใช้งานแล้วบน OrcaRouter ในราคาตามที่ xAI ประกาศภายใต้นโยบายราคาแบบส่งผ่าน (pass-through) ที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงอัตราค่าบริการจากผู้ขายมาถึงฝั่งเราได้ในวันเดียวกัน แทนที่จะต้องรอให้ผู้ค้าปลีกกลับมาเจรจาใหม่ การสลับสำรองอัตโนมัติคือส่วนที่ทำให้มันคุ้มค่าสำหรับโมเดลนี้โดยเฉพาะ หน้าต่าง 500,000 โทเคนที่มีหน้าผาที่ 200,000 โทเคน เป็นลักษณะงานที่บางครั้งคำขออาจตกไปอยู่อีกฝั่งของเส้นแบ่ง และเส้นทางที่ย้ายระหว่างอัปสตรีมได้โดยไม่ต้องดีพลอยใหม่นั้นมีค่ามากกว่าเศษเสี้ยวของเซนต์ต่อโทเคน

ณ เวลาที่เขียนนี้ GPT-6 Luna ยังไม่มีอยู่ในแค็ตตาล็อกของเรา และเข้าถึงได้ผ่าน API ของ OpenAI เอง ดังนั้นทีมที่ต้องการทั้งสองอย่างจึงใช้คีย์เดียวสำหรับ Grok 4.6 ควบคู่กับอะไรก็ตามที่ใช้อยู่แล้วสำหรับ OpenAI DSL สำหรับการจัดเส้นทางคือส่วนที่เข้ากับการจับคู่นี้: กฎที่ส่งพรอมป์ต์ที่เกินเกณฑ์จำนวนโทเคนไปยังโมเดลที่พรอมป์ต์เหล่านั้นผ่านจุดเปลี่ยนราคาของมันไปแล้ว และส่งทุกอย่างที่ต่ำกว่านั้นไปยังโมเดลที่มีราคาเป็นหนึ่งในสิบสอง สามารถเขียนเป็นคอนฟิกูเรชันแทนที่จะเป็นกิ่งเงื่อนไขในแอปพลิเคชันของคุณ — ซึ่งสำคัญเมื่อเกณฑ์เหล่านี้ใกล้เคียงกับขนาดพรอมป์ต์ทั่วไปพอ ๆ กับสองตัวนี้

อันไหน และเมื่อไหร่

เลือก GPT-6 Luna หากปริมาณงานของคุณมีมาก ถูกเรียกใช้โดยโปรแกรม และเป็นงานสั้น ๆ อย่างการจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การกำหนดเส้นทาง การสรุปแบบกลุ่ม และลูปภายในของเอเจนต์ ด้วยราคา $0.10/$0.50 พร้อมการอ่านจากแคชราคาหนึ่งเซนต์ เมื่อเทียบกับโมเดลที่มีต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำสำเร็จสูงกว่ายี่สิบหกเท่า เพื่อแลกกับเจ็ดคะแนนดัชนีที่ความพยายามเท่ากัน ตัวเลขไม่ได้ใกล้เคียงกันเลย ตั้งค่าพารามิเตอร์ effort อย่างชัดเจน — ค่าเริ่มต้นคือ medium และตัวเลขพาดหัว 37 เป็นตัวเลขที่ใช้ความพยายามสูงสุด — และให้การเรียกใช้แบบยาวของคุณต่ำกว่า 272,000 โทเคน

เลือก Grok 4.6 หากคุณต้องการความสามารถด้านไซเบอร์ หากผลลัพธ์ของคุณมีมนุษย์อ่านและความกระชับของมันคุ้มค่าที่จะจ่าย หรือหากคุณมีภาระงาน 300,000 ถึง 500,000 โทเคนที่ GPT-6 Luna ให้บริการได้ แต่คุณไม่อยากเป็นทีมแรกที่ได้รู้ว่ามันมีพฤติกรรมอย่างไรที่ความยาวระดับนั้น จัดงบสำหรับหน้าผา 200,000 โทเคนไว้อย่างชัดเจน และอย่าวางมันไว้หลังอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบที่ใช้ความพยายามสูง — 38 วินาทีถึงโทเคนแรกไม่ใช่ตัวเลขความหน่วง แต่เป็นข้อความบอกว่าโมเดลนี้มีไว้เพื่ออะไร

ข้อผิดพลาดที่การเปรียบเทียบนี้ชักชวนให้เกิด คือการมองว่าอัตราส่วน 20 เท่าเป็นตัวตัดสินใจ มันเป็นตัวตัดสินใจสำหรับรูปแบบภาระงานแบบหนึ่ง สำหรับอีกแบบ การตัดสินใจเกิดขึ้นที่ 200,000 และ 272,000 โทเค็น และอัตราส่วนราคาเป็นเพียงรายละเอียดที่คุณอ่านภายหลัง