OpenAI: GPT-4.1 Mini vs OpenAI: GPT-5.2

ในด้านราคา OpenAI: GPT-4.1 Mini เป็นตัวเลือกที่ถูกกว่า — ต่ำกว่า OpenAI: GPT-5.2 ประมาณ 77% ในด้าน tokens อินพุต สำหรับภาระงานที่ไวต่อความหน่วง OpenAI: GPT-4.1 Mini ส่งคืน token แรกได้เร็วกว่า ในด้านคุณภาพ benchmark OpenAI: GPT-5.2 นำหน้าในดัชนีรวม เลือก OpenAI: GPT-4.1 Mini เพื่อลดต้นทุนให้น้อยที่สุด หรือ OpenAI: GPT-4.1 Mini เมื่อความเร็วในการตอบสนองสำคัญที่สุด

ทั้ง OpenAI: GPT-4.1 Mini และ OpenAI: GPT-5.2 ให้บริการผ่าน endpoint เดียวกันของ OrcaRouter ที่ราคาต้นทุนของผู้ให้บริการโดยไม่มีการบวกเพิ่มค่า token ใด ๆ ดังนั้นการสลับระหว่างทั้งสองจึงเป็นการแก้เพียงบรรทัดเดียว และตัวเลขด้านล่างคือสิ่งที่คุณจ่ายจริง การเปรียบเทียบนี้ดึงราคาแบบเรียลไทม์ context window ที่ประกาศไว้ และการวัด latency กับ throughput ของ OrcaRouter เอง เพื่อให้คุณชั่งน้ำหนักต้นทุนกับประสิทธิภาพสำหรับภาระงานเฉพาะของคุณ แทนที่จะพึ่งพา benchmark หน้าร้านของผู้ให้บริการ ทางเลือกที่ถูกต้องมักขึ้นอยู่กับรูปทรงของทราฟฟิกของคุณเสมอ — ความยาวของ prompt ปริมาณข้อความที่คุณสร้าง ผู้ใช้ของคุณไวต่อ latency แค่ไหน และการให้เหตุผลยากเพียงใด — ดังนั้นส่วนต่าง ๆ ด้านล่างจึงแยกย่อยการตัดสินใจทีละมิติและปิดท้ายด้วยคำแนะนำที่เป็นรูปธรรม เมื่อใดที่ตัวชี้วัดของหนึ่งในสองโมเดลขาดหายไป แถวนั้นจะถูกตัดออกแทนที่จะเดา ดังนั้นทุกข้อกล่าวอ้างที่นี่จึงมีตัวเลขจริงรองรับ

สำหรับ token ขาเข้า OpenAI: GPT-4.1 Mini คิด $0.40 ต่อ 1 ล้าน เทียบกับ $1.75 ของ OpenAI: GPT-5.2 และสำหรับขาออก $1.60 เทียบกับ $14.00 ต่อ 1 ล้าน โดยทั่วไปบิลถูกตัดสินที่ token ขาออก: ภาระงานแชทหรือ agent ที่สร้างคำตอบยาวจะถูกครอบงำด้วยอัตราขาออก ดังนั้นโมเดลที่ดูถูกกว่าฝั่งขาเข้าจึงยังอาจเป็นตัวเลือกที่แพงกว่าเมื่อคิดแบบครบวงจร ประเมินอัตราส่วนขาเข้าต่อขาออกจริงของคุณก่อนเลือกเพียงเพราะราคา — prompt ที่เน้นการดึงข้อมูลพร้อมคำตอบสั้น กับ prompt สั้นที่มีการสร้างเนื้อหายาว จะตกอยู่คนละขั้วของตารางนี้ วิธีประเมินขนาดที่ใช้ได้จริงคือหยิบตัวอย่าง prompt ที่เป็นตัวแทน นับจำนวน token ขาเข้าและขาออกเฉลี่ย แล้วคูณแต่ละค่าเข้ากับอัตราของทั้งสองโมเดลตามลำดับ โมเดลที่มีต้นทุนแบบผสม (blended) ต่ำกว่าบนส่วนผสมจริงของคุณคือโมเดลที่ต้องเอาชนะ จำไว้ว่าราคาทั้งสองที่นี่คืออัตราดิบของผู้ให้บริการ — OrcaRouter ไม่บวกเพิ่มใด ๆ — ดังนั้นการเปรียบเทียบจึงเป็นแบบเทียบเท่ากัน และเงินที่คุณคำนวณว่าประหยัดได้ก็คือเงินที่คุณเก็บไว้จริง

OpenAI: GPT-4.1 Mini รับ context ได้สูงสุด 1M token และ OpenAI: GPT-5.2 รับ 400K context window กำหนดเพดานว่าคุณส่งวัสดุต้นทาง — เอกสาร โค้ด บทสนทนาก่อนหน้า — ได้มากแค่ไหนในคำขอเดียว หน้าต่างที่ใหญ่กว่าช่วยให้คุณข้ามการแบ่งชิ้นและระบบท่อการดึงข้อมูลสำหรับอินพุตยาว แต่คุณยังคงจ่ายอัตรา token ขาเข้าสำหรับทุกอย่างที่ส่ง ดังนั้นหน้าต่างที่ใหญ่กว่าจึงเป็นความสามารถ ไม่ใช่ส่วนลด จับคู่หน้าต่างให้ตรงกับคำขอเดี่ยวที่ยาวที่สุดที่ภาระงานของคุณสร้างขึ้นจริง ไม่ใช่ตัวเลขที่ใหญ่ที่สุดบนหน้า พึงระลึกด้วยว่าคุณภาพอาจลดลงเมื่อเข้าใกล้ตอนท้ายของ context ที่ยาวมากในทุกโมเดล ดังนั้นหน้าต่างขนาดใหญ่จึงควรถือเป็นพื้นที่สำรองสำหรับอินพุตยาวเป็นครั้งคราว ไม่ใช่ใบอนุญาตให้อัดทุกคำขอจนเต็มขีดจำกัด

latency และ throughput ตัดสินว่าโมเดลให้ความรู้สึกอย่างไรในการใช้งานจริง latency การตอบสนองค่ามัธยฐาน (p50) คือระยะเวลาที่คำขอทั่วไปรอก่อน token แรก ส่วน throughput (token ต่อวินาที) กำหนดว่าคำตอบสตรีมเร็วแค่ไหนเมื่อเริ่มแล้ว สำหรับแชทเชิงโต้ตอบและลูป agent latency p50 ต่ำสำคัญที่สุดเพราะผู้ใช้กำลังรอ token แรกอยู่ ส่วนการสร้างแบบชุดและเอาต์พุตรูปแบบยาว throughput ครอบงำเวลารวมเพราะคำตอบยาว กราฟแนวโน้ม 7 วันด้านบนแสดงว่า latency ของแต่ละโมเดลคงที่หรือเลื่อนไหล ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวเลขเด่นเพียงตัวเดียวปิดบังไว้ — โมเดลที่มีค่าเฉลี่ยดีเยี่ยมแต่หางแกว่งก็ยังอาจพลาด p95 SLA ที่เข้มงวดได้ หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีงบประมาณ latency ให้อ่านทั้งค่ามัธยฐานและรูปทรงของเส้นโค้ง และจำไว้ว่า latency แบบครบวงจรยังรวมถึงการกระโดดข้ามเครือข่ายของคุณและการดึงข้อมูลหรือการเรียกเครื่องมือใด ๆ ที่คุณทำรอบ ๆ โมเดลด้วย

คะแนน benchmark ประมาณความสามารถได้แต่ไม่ใช่สิ่งทดแทนการทดสอบบน prompt ของคุณเอง ดัชนีรวมที่แสดงที่นี่รวบรวมการประเมินสาธารณะหลายรายการ และเปอร์เซ็นไทล์บอกว่าแต่ละโมเดลอยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับทุกโมเดลที่เทียบเคียงได้ในแคตตาล็อก — เป็นสัญญาณคัดกรองที่มีประโยชน์ ไม่ใช่การรับประกันสำหรับงานของคุณ โมเดลที่นำในดัชนีความฉลาดทั่วไปก็ยังอาจตามหลังในโดเมนของคุณ (การเขียนโค้ด การสกัด หลายภาษา การให้เหตุผลบน context ยาว) ดังนั้นจงใช้ benchmark เพื่อจำกัดตัวเลือก แล้วรันทั้งสองโมเดลบนสไลซ์ทราฟฟิกที่เป็นตัวแทน จงใส่ใจกับดัชนีเฉพาะที่ตรงกับกรณีใช้งานของคุณ มากกว่าตัวเลขรวมบนสุด: ผลิตภัณฑ์ที่เน้นการเขียนโค้ดควรให้น้ำหนักกับดัชนีการเขียนโค้ด ส่วนผู้ช่วยวิจัยให้น้ำหนักกับดัชนีการให้เหตุผล benchmark ยังล้าสมัยลงเมื่อโมเดลได้รับการอัปเดต ดังนั้นจงถือว่ามันเป็นสมมติฐานตั้งต้นที่คุณยืนยันด้วยชุดประเมินของคุณเอง

หากต้นทุนเป็นข้อจำกัดที่ผูกมัด ให้เริ่มด้วยโมเดลที่ถูกกว่าบนส่วนผสมขาเข้าต่อขาออกจริงของคุณ และขยับขึ้นเฉพาะเมื่อคุณภาพไม่ถึง หากความสามารถในการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญ — แชทที่เผชิญผู้ใช้ agent หรืออะไรก็ตามที่มีคนกำลังรอ — ให้น้ำหนัก latency p50 และ throughput เหนือส่วนต่างราคาเล็กน้อย หากคุณกำลังผลักงานให้เหตุผล การเขียนโค้ด หรือ context ยาวที่หนักที่สุด ให้ผู้ชนะด้าน benchmark และ context window เป็นตัวนำ และยอมรับอัตราที่สูงกว่าในจุดที่มันคุ้มค่า เนื่องจากทั้งสองโมเดลอยู่หลัง API เดียวกัน การเคลื่อนไหวที่มีความเสี่ยงต่ำคือกำหนดเส้นทางทราฟฟิกจริงส่วนหนึ่งไปยังแต่ละโมเดลและเปรียบเทียบต้นทุน latency และคุณภาพคำตอบบน prompt ของคุณเองก่อนตัดสินใจ รูปแบบที่พบบ่อยคือการแบ่งชั้น (tier): ส่งคำขอที่ง่ายและปริมาณสูงส่วนใหญ่ไปยังโมเดลที่ถูกกว่าหรือเร็วกว่า และสงวนโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าไว้สำหรับคำขอที่ต้องการมันจริง ๆ ซึ่งจะเก็บเกี่ยวข้อได้เปรียบด้านคุณภาพส่วนใหญ่ด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว ไม่ว่าคุณจะเลือกอันไหน จงทำให้การสลับย้อนกลับได้ — ด้วยการเปลี่ยนชื่อโมเดลเพียงบรรทัดเดียว คุณสามารถย้ายทราฟฟิกกลับได้ทันทีที่ตัวเลขหรือความต้องการของคุณเปลี่ยนไป

ในช่วง 7 วันที่ผ่านมา OpenAI: GPT-4.1 Mini รักษาความหน่วงในการตอบสนองมัธยฐานที่ต่ำกว่าไว้ได้