Mercury 3 vs GPT-5.6 Sol: ถูกกว่าต่อโทเคนถึง 20 เท่า และโทเคนคือประเด็นทั้งหมด

สิ่งที่น่าสนใจในการวาง Mercury 3 ไว้ข้าง GPT-5.6 Sol ก็คือ Sol เป็นฝั่งราคาถูกของแนวหน้าสุดของ OpenAI อยู่แล้ว และ Mercury 3 ก็ยังถูกกว่าอีกด้วยส่วนต่างที่ทำให้คำว่า "ถูก" ไม่ต้องทำหน้าที่อะไรเลย Inception Labs เปิดตัว Mercury 3 เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 ในราคา $0.20 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $0.70 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต ลดครึ่งเหลือ $0.10 และ $0.35 ในช่วงหน้าต่างการเปิดตัวที่ไม่มีวันที่สิ้นสุดระบุไว้ GPT-5.6 Sol ซึ่ง OpenAI เปิดตัวเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 ตั้งราคาไว้ที่ $4.00 และ $20.00 สำหรับต่ำกว่า 272,000 โทเค็น และ $8.00 และ $30.00 สำหรับเกินกว่านั้น ในด้านเอาต์พุต นั่นคือช่องว่าง 57 เท่าที่ราคาเปิดตัวของ Mercury และช่องว่าง 28 เท่าที่ราคาตั้งไว้ — และต่างจากช่องว่างแบบนี้ส่วนใหญ่ มันไม่ลดลงเมื่อวัดต่อคำตอบ เพราะข้อได้เปรียบของ Sol ในการเปรียบเทียบ GPT-6 ก่อนหน้านี้คือความประหยัดโทเค็น และ Sol ก็ไม่ได้ประหยัดแบบที่ GPT-6 Sol เคยเป็น ความล้มเหลวของ AI และเหตุการณ์เอเจนต์ที่ถูกบันทึกไว้ซึ่งอยู่เบื้องหลังการเปิดตัวแบบนี้ถูกรวบรวมไว้ใน the OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ระดับความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และสถานะการโต้แย้งของตัวเอง

โมเดลทั้งสองจะรับอินพุตหนึ่งล้านโทเคนในการเรียกครั้งเดียว และทั้งคู่จะส่งออกเฉพาะข้อความกลับมาเท่านั้น จุดที่ทั้งสองแตกต่างกันคือสิ่งที่เกิดขึ้นรอบ ๆ โทเคน: Mercury 3 เป็นโมเดลภาษาชนิด diffusion ที่ยืนยันบล็อกของตำแหน่งในคราวเดียว และทำงานด้วยความเร็ว 1,068 โทเคนต่อวินาทีตามที่ผู้ขายวัดได้ ในขณะที่ GPT-5.6 Sol เป็นโมเดลแนวหน้าชนิด autoregressive ที่รับภาพและไฟล์รวมถึงข้อความ และ Artificial Analysis วัดได้ที่ 87.7 โทเคนต่อวินาที ในราคา 1.99 ดอลลาร์ต่องาน Intelligence Index ดังนั้นการเปรียบเทียบจึงไม่ค่อยเกี่ยวกับว่าโมเดลใดดีกว่า ซึ่งยังไม่มีใครวัดสำหรับ Mercury และเน้นไปที่ว่าปริมาณงานเดียวกันมีค่าใช้จ่ายเท่าใดในแต่ละโมเดล เมื่อนับการลองใหม่และโทเคนที่สูญเปล่าแล้ว

เรทการ์ดสองใบ อ่านให้ละเอียด

การ์ดของ Sol มีขอบเขตการคิดราคาที่การ์ดของ Mercury ไม่มี และขอบเขตนี้คือความแตกต่างเชิงโครงสร้างที่ส่งผลมากที่สุดระหว่างสองผลิตภัณฑ์ ทุกอย่างที่ไม่เกิน 272,000 โทเคนอินพุตจะคิดราคาที่ $4.00 และ $20.00 อะไรก็ตามที่เกินกว่านั้นจะทำให้ทั้งคำขอถูกคิดราคาใหม่ที่ $8.00 และ $30.00 — ไม่ใช่เฉพาะโทเคนส่วนเกิน แต่เป็นทั้งหมด พรอมป์ 300,000 โทเคนมีค่าใช้จ่ายฝั่งอินพุต $2.40 บน Sol ซึ่งมากกว่าค่าใช้จ่ายของพรอมป์ 250,000 โทเคนที่ราคา $4.00 เกินกว่าสองเท่า สำหรับข้อความที่มากกว่า 20%

• ราคา — Mercury 3: $0.20 / $0.70 ต่อล้านโทเค็น, $0.10 / $0.35 ในช่วงเปิดตัว, อินพุตที่แคชไว้ลด 90% จากอัตราอินพุต GPT-5.6 Sol: $4.00 / $20.00 ต่อล้านโทเค็นเมื่อต่ำกว่า 272,000 โทเค็น, $8.00 / $30.00 เมื่อสูงกว่า, อินพุตที่แคชไว้ที่ $0.40 พร้อมค่าการเขียน $5.00 ต่อล้าน

• บริบทและเอาต์พุต — Mercury 3: อินพุต 1,000,000 โทเค็น, เอาต์พุต 131,072 โทเค็น GPT-5.6 Sol: อินพุต 1,050,000, เอาต์พุต 128,000

• ประเภทข้อมูล — Mercury 3: ข้อความเท่านั้น GPT-5.6 Sol: รับข้อความ รูปภาพ และไฟล์ เป็นอินพุต ส่งออกเป็นข้อความ

• ความเร็ว — Mercury 3: 1,068 โทเคนต่อวินาที วัดโดย Inception สำหรับ GPT-5.6 Sol: 87.7 โทเคนต่อวินาทีบนชุดทดสอบของ Artificial Analysis โดยมีเวลาถึงโทเคนแรกอยู่ที่ 91.8 วินาทีบนภาระงานพรอมป์ยาวที่เป็นค่าเริ่มต้น

• คะแนนอิสระ — Mercury 3: ยังไม่มีการเผยแพร่; ไม่มีหน้า Artificial Analysis อยู่ GPT-5.6 Sol: 47 บน Intelligence Index, 77.4 บน coding index, 94.1 บน GPQA Diamond, 49.5 บน Humanity's Last Exam, 84.0 ในการเรียกคืนบริบทระยะยาว

• เปิดตัว — Mercury 3: 19 ตุลาคม 2026. GPT-5.6 Sol: 9 กรกฎาคม 2026.

ตัวเลขหนึ่งบนการ์ดของ Sol สมควรมีประโยคของตัวเอง เพราะมันคือตัวเลขที่งบประมาณความหน่วง (latency budget) ถูกสร้างขึ้นมา Artificial Analysis บันทึกเวลาถึงโทเคนแรกแบบมัธยฐานที่ 91.8 วินาทีสำหรับ GPT-5.6 Sol บนคอนฟิกูเรชันที่ทดสอบ นั่นไม่ใช่การพิมพ์ผิดและไม่ใช่การเริ่มแบบเย็น (cold start); มันคือสิ่งที่โมเดลที่คิดก่อนตอบทำเมื่อมันคิดก่อนพูดบนพรอมป์ต์ยาว การรายงานเปิดตัวของ Mercury 3 รวมถึงรายงานความหน่วงจากบุคคลที่สาม — Octen วัดเวลาการสร้างแบบมัธยฐานที่ 0.9 วินาทีและเวลาตอบสนองแบบ end-to-end แบบมัธยฐานที่ 2.2 วินาทีบนเวิร์กโหลดของตน — แต่สิ่งเหล่านั้นเป็นคำรับรองจากลูกค้าในประกาศของผู้ขาย ไม่ใช่ฮาร์เนสที่เป็นกลาง และเป็นเวิร์กโหลดที่แตกต่างกัน ทิศทางไม่เป็นที่น่าสงสัย; ขนาดนั้นไม่สามารถคลี่คลายได้หากไม่มีการทดสอบร่วมกัน

ทำไมจำนวนโทเค็นจึงเป็นตัวตัดสินเรื่องนี้ และจะตรวจสอบกับปริมาณงานของคุณได้อย่างไร

ช่องว่างต่อโทเคนอยู่ที่ 28 เท่าตามราคาลิสต์ และ 57 เท่าตอนเปิดตัว ดังนั้นวิธีเดียวที่ Sol จะปิดช่องว่างนี้ได้คือการสร้างโทเคนให้น้อยลงมากสำหรับงานเดียวกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นพอดีในการเปรียบเทียบ GPT-6 Sol โดย Sol ใช้โทเคนเอาต์พุตประมาณ 31,000 โทเคนต่องาน index เทียบกับ 193,000 ของ Claude Sonnet 5.5 และสุดท้ายกลับมีต้นทุนต่อ task ต่ำกว่าแม้จะมีอัตราเอาต์พุตสูงกว่า 20 เท่า แต่ดูเหมือนจะไม่เกิดขึ้นที่นี่อย่างชัดเจน: GPT-5.6 Sol มีค่าใช้จ่าย $1.99 ต่องาน Intelligence Index ขณะที่ GPT-6 Sol มีค่าใช้จ่ายประมาณ $1.05 บน harness เดียวกัน ดังนั้น Sol จึงมีค่าใช้จ่ายต่อคำตอบประมาณสองเท่าของรุ่นที่มาแทน และแพงกว่าต่อคำตอบประมาณ 40 เท่าเมื่อเทียบกับงาน Mercury 3 ราคา $0.05 หาก Mercury ใช้ปริมาณโทเคนเท่ากัน

คำว่า "if" นั้นแบกรับงานทั้งหมดไว้ และควรพูดให้ชัดในฐานะการทดสอบมากกว่าข้อกล่าวอ้าง ลองนำพรอมป์ของคุณเองหนึ่งร้อยรายการไปรันผ่าน Sol แล้วบันทึกจำนวนโทเค็นเอาต์พุตต่อพรอมป์ และดูว่าคำตอบนั้นต้องลองใหม่หรือไม่ ทำแบบเดียวกันกับ Mercury 3 จากนั้นคูณด้วยเรตการ์ด ผลลัพธ์ที่ได้คือคำตอบของคุณ และใช้เวลาช่วงบ่ายเดียวแทนการโต้เถียงเรื่องเบนช์มาร์ก

ผลลัพธ์สามรูปแบบเกิดขึ้นบ่อยพอที่จะคาดการณ์ล่วงหน้าได้

• งานข้อความสั้นที่มีปริมาณสูง — การจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การจัดเส้นทาง สรุปสั้น ๆ 150 โทเค็นเอาต์พุตต่อการเรียกหนึ่งครั้ง ความประหยัดโทเค็นของ Sol ไม่มีอะไรให้ใช้ประโยชน์ได้ ดังนั้นอัตราค่าบริการจึงเป็นเรื่องสำคัญทั้งหมด: ถูกกว่า 28 ถึง 57 เท่าบน Mercury 3 ก่อนหักส่วนลด

• งานที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนัก — การวิเคราะห์หลายขั้นตอนที่ Sol ใช้โทเคนการให้เหตุผล 20,000 โทเคน หาก Mercury 3 ต้องลองสองครั้งเพื่อให้ได้คำตอบเดียวกัน ช่องว่างที่มีผลจริงจะลดจาก 28 เท่าเหลือ 14 เท่า; หากต้องลองห้าครั้ง จะลดเหลือต่ำกว่าหกเท่า ยังคงประหยัดได้มาก และไม่ใช่แค่ความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษในการตัดสินใจอีกต่อไป

• อะไรก็ตามที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพ — ภาพหน้าจอ หน้าที่สแกน หรือแผนภูมิ Mercury 3 จะส่งคืนข้อผิดพลาด การเปรียบเทียบนั้นไม่มีอยู่ และราคาของอินพุตมัลติโหมดของ Sol ก็คือราคาที่ Sol เรียกเก็บ

ส่วนลด และเหตุใดโมเดลต้นทุนที่ซื่อตรงจึงใช้ราคาป้าย

อัตราค่าเอาต์พุต $0.35 ของ Mercury 3 เป็นโปรโมชัน Inception ได้เผยแพร่ราคาปลีกและส่วนลดแล้ว แต่ยังไม่ประกาศวันสิ้นสุด ซึ่งหมายความว่าโมเดลต้นทุนที่สร้างจาก $0.35 มีภาระผูกพันแฝงอยู่ซึ่งไม่มีใครประเมินขนาดได้ สำหรับเวิร์กโหลดแบบตอบสั้นข้างต้น ความแตกต่างระหว่างราคาเปิดตัวกับราคาปลีกคือ 2x — 2x เดียวกันกับที่แยกไตรมาสที่ดีออกจากไตรมาสที่แย่ โดยมาถึงโดยไม่มีการเตือนล่วงหน้า

การ์ดของ Sol มีคุณสมบัติตรงกันข้าม มันมีเสถียรภาพ มีขอบเขตที่ระบุไว้ในเอกสาร และมีโครงสร้างแคชที่ระบุไว้ในเอกสาร: $0.40 ต่อล้านสำหรับการอ่าน ต้นทุนการเขียน $5.00 ต่อล้าน ซึ่งสูงกว่าอัตราอินพุต 25% สำหรับเวิร์กโหลดที่ส่งข้อความนำเดียวกันขนาด 30,000 โทเคนซ้ำในทุกขั้นตอนของลูปเอเจนต์ ค่าพรีเมียมในการเขียนนั้นคุ้มค่าที่จะคำนวณก่อนจะมองข้าม — Sol จ่ายเพิ่ม 25% เพียงครั้งเดียวและจ่ายน้อยลง 90% ในการอ่านครั้งถัดไปทุกครั้ง และที่สิบขั้นตอนขึ้นไปต่องาน ต้นทุนอินพุตแบบเฉลี่ยถัวจะลดลงต่ำกว่า $1.00 ต่อล้าน

อัตราแคชของ Mercury 3 อยู่ที่ $0.02 ต่อล้านที่ราคาตามรายการ และ $0.01 ในช่วงเปิดตัว โดยไม่มีค่าพรีเมียมการเขียนที่ประกาศไว้ นั่นคือตัวเลขที่แข็งแกร่งที่สุดเพียงตัวเดียวที่สนับสนุนมันสำหรับเวิร์กโหลดนั้นโดยเฉพาะ: ลูปเอเจนต์ 20 ขั้นที่มี preamble 30,000 โทเค็น มีค่าใช้จ่ายอินพุตแบบแคช $0.60 บน Mercury ที่ราคาตามรายการ เทียบกับมูลค่าการอ่านบน Sol หลังการเขียนที่ประมาณ $0.40 ต่อล้าน — เทียบได้ในแง่ค่าสัมบูรณ์ และการเปรียบเทียบยังคงเทียบได้เพียงเพราะแคชของ Sol ดีเป็นพิเศษเท่านั้น หากถอดแคชออกจากทั้งสองฝ่าย ช่องว่างก็กลับไปเป็น 20 เท่าอีกครั้ง

สิ่งที่ชั้นการกำหนดเส้นทางทำเมื่อมีช่องว่างถึง 20 เท่าและไม่มีคะแนนที่เป็นกลาง

GPT-5.6 Sol อยู่ในแค็ตตาล็อกของ OrcaRouter ในอัตราของ OpenAI เอง — $4.00 และ $20.00 ต่อล้าน, $8.00 และ $30.00 เมื่อเกินขอบเขต 272,000 โทเคน, $0.40 สำหรับการอ่านจากแคช — โดยทำงานผ่านเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกันกับทุกอย่างที่เรา route และไม่มีการบวกกำไรเพิ่มเติม Mercury 3 ไม่ได้อยู่ในแค็ตตาล็อก; API โมเดลของเราไม่คืนค่าใด ๆ สำหรับโมเดล Inception ทุกรุ่น ดังนั้นใครก็ตามที่เรียกใช้จะต้องไปที่แพลตฟอร์มของ Inception เอง ซึ่งบัญชีใหม่จะได้รับโทเคนฟรี 100 ล้านโทเคน หรือไปที่หนึ่งในหลายแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามที่โฮสต์มันไว้

ช่องว่างนั้นมากพอจนสิ่งที่น่าล่อใจคือการสลับไปใช้กับเวิร์กโหลดทั้งหมดแล้วดูว่าอะไรจะพัง เหตุผลที่ไม่ทำเช่นนั้นไม่ใช่ความระมัดระวังเพื่อความระมัดระวังเอง แต่เป็นเพราะ Mercury 3 มีผลลัพธ์ด้านคุณภาพเพียงผลเดียว ซึ่งผลิตขึ้นภายในฮาร์เนสเอเจนต์ของ Inception เอง บนงาน Mind2Web สด 50 งาน โดยทำสำเร็จ 50% และมีรายงานว่าทำได้ด้วยปริมาณโทเคนและจำนวนขั้นตอนเท่ากับโมเดลระดับแนวหน้า นั่นเป็นผลลัพธ์ที่น่าสนใจอย่างแท้จริง — ไซต์สด ไม่ใช่สแนปช็อต — และยังไม่สามารถหักล้างได้จากภายนอก เพราะฮาร์เนสและการให้คะแนนเป็นของฝ่ายขาย

สิ่งที่กฎการจัดเส้นทางให้ในสถานการณ์นั้นคือการทดลองแบบจำกัดขอบเขต ส่งทราฟฟิกส่วนที่กำหนดไว้ส่วนหนึ่งไปยัง Mercury 3 เก็บ Sol ไว้ด้านหลังเป็นเส้นทางสำรอง และ ปล่อยให้การสลับไปยังระบบสำรองอัตโนมัติรองรับกรณีที่โมเดลใหม่หมดเวลาหรือเกิดข้อผิดพลาด ส่วนแบ่งดังกล่าวเป็นตัวเลขในไฟล์คอนฟิก ไม่ใช่เส้นทางโค้ด การขยายจาก 10% เป็น 100% หรือการลดลงเหลือศูนย์เมื่อส่วนลดสิ้นสุด เป็นการเปลี่ยนแปลงตัวเลขนั้น

ยังมีตัวเลือกที่สามที่หน้าเว็บของผู้จำหน่ายทั้งสองรายจะไม่บอกคุณ และเป็นตัวเลือกที่ทีมส่วนใหญ่มักลงเอยด้วยเมื่อคำนวณตัวเลขแล้ว: GPT-6 Sol โดยมีอัตราค่าบริการ $4.00 และ $20.00 แบบเดียวกับ GPT-5.6 Sol อยู่ในระดับต่ำกว่าเรือธง {{1}}G​PT-6{{/1}} หนึ่งขั้น และมีค่าใช้จ่ายประมาณ $1.05 ต่องาน Intelligence Index เทียบกับ $1.99 ของ Sol หากเหตุผลที่คุณกำลังพิจารณา Mercury 3 คือ Sol แพงเกินไปต่อคำตอบ คำตอบที่ถูกกว่าสำหรับปัญหานั้นอาจเป็นโมเดลที่ใหม่กว่าในราคาเดียวกัน มากกว่าโมเดลที่ยังไม่ได้วัดผลในราคาเพียงหนึ่งในยี่สิบของมัน

ที่ที่สิ่งนี้ไปถึง

สำหรับงานข้อความล้วนที่มีปริมาณสูง ตัวเลขไม่ได้ใกล้กันเลย และไม่ขึ้นอยู่กับสิ่งใดที่ยังไม่ได้ตรวจสอบ: ที่ราคาตามรายการ Mercury 3 ถูกกว่า GPT-5.6 Sol 20 เท่าในด้านอินพุต และถูกกว่า 28 เท่าในด้านเอาต์พุต โดยมีหน้าต่างบริบทขนาดเดียวกันและไม่มีขอบเขตที่ต้องข้าม หากปริมาณงานของคุณคือการเรียกสั้น ๆ หนึ่งล้านครั้งต่อเดือน นั่นคือการตัดสินใจ และความเสี่ยงสามารถวัดได้ภายในหนึ่งวันของทราฟฟิก

สำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลยาวถึงสองหมื่นโทเคน อ่านภาพหน้าจอ หรือทำงานแบบไม่มีคนดูแลเป็นชั่วโมงๆ โดยมีเครื่องมืออยู่ในลูป Sol คือโมเดลที่มีพฤติกรรมซึ่งมีเอกสารระบุไว้และมีราคาที่มั่นคง และเวลาถึงโทเคนแรกที่ 91.8 วินาทีก็เป็นตัวเลขจริงที่คุณใช้วางแผนได้ ไม่ใช่คำกล่าวอ้างที่คุณต้องไปทดสอบเอง การจ่ายเงินเพื่อสิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องเล็กเลย

การวัดเพียงหนึ่งเดียวที่จะยุติข้อโต้แย้งได้คือต้นทุนต่องาน Intelligence Index ของ Mercury 3 บนฮาร์เนสที่ให้ผลเป็น $1.99 ของ Sol ข้อมูลนี้ยังไม่มี ไม่มีกำหนดวันที่ให้ และจนกว่าจะมี ตัวเลขต่อคำตอบทุกตัวในบทความนี้สำหรับ Mercury 3 ถือเป็นสมมติฐานที่แนบเรตการ์ดมาด้วย อย่างน้อยเรตการ์ดก็เป็นของจริง — และที่ 20 เท่า ช่วงก็กว้างพอที่จะคุ้มค่าต่อการทดสอบก่อนที่จะคุ้มค่าที่จะเชื่อ