แคตตาล็อกของ MeshTok ปัจจุบันมีโมเดลมากกว่า 180 รายการจากผู้จำหน่ายกว่า 20 ราย เมื่อคุณจัดเรียงรายการนั้นตามเกณฑ์ “ความสามารถระดับ flagship ในราคาที่ต่ำที่สุด” หนึ่งโมเดลอยู่บนสุดแทบจะทันทีอย่างน่าประหลาด: DeepSeek V4 Pro ในราคา $0.4286 ต่อล้าน input tokens และ $0.8571 ต่อล้าน output tokens นี่คือโมเดลที่ถูกที่สุดในแคตตาล็อกทั้งหมดที่พร้อมกันมีแท็กความสามารถ flagship, reasoning, coding, image, tools และ json
บทความนี้คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจำเพาะและราคา ไม่ใช่ synthetic benchmark เราไม่ได้รันการทดสอบ latency ไม่ได้นับจำนวน token บน prompt ที่เหมือนกัน และเราจะไม่เผยแพร่ตัวเลขใด ๆ ที่เราไม่สามารถสนับสนุนด้วยแคตตาล็อกสด ตัวเลขทุกตัวด้านล่างมาจาก src/data/models.ts และสามารถตรวจสอบซ้ำได้ด้วยเครื่องคิดเลข เป้าหมายคือช่วยให้คุณตัดสินใจว่า DeepSeek V4 Pro สมควรได้รับตำแหน่งใน routing layer ของคุณหรือไม่ — โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่สำคัญจริง ๆ สำหรับการจัดทำงบประมาณ: หน้าต่าง context, ความสามารถ, และราคาต่อล้าน token
DeepSeek V4 Pro: ข้อมูลจำเพาะ
พร้อมใช้งานวันนี้ผ่าน MeshTok unified API ที่ https://meshtok.com/v1 ภายใต้ model id deepseek/deepseek-v4-pro
| ฟิลด์ | ค่า |
|---|---|
| ผู้จำหน่าย | DeepSeek (CN) |
| หน้าต่าง context | 1,000,000 tokens |
| output สูงสุด | 32,768 tokens |
| ราคา input (ต่อ 1M) | $0.4286 |
| ราคา output (ต่อ 1M) | $0.8571 |
| ความสามารถ | reasoning, coding, image, tools, json, flagship |
| วันวางจำหน่าย | 2026-04 |
| ความรู้ล่าสุด | 2025-08 |
สามสิ่งที่โดดเด่นที่ระดับราคานี้:
- หน้าต่าง context 1M พร้อม output สูงสุด 32K โมเดลอื่น ๆ ส่วนใหญ่ที่ต่ำกว่า $1/1M input จำกัดที่ context 128K–256K และ output 4K–8K DeepSeek V4 Pro เป็นโมเดลเดียวในแคตตาล็อกที่ต่ำกว่า $1/1M input ที่จับคู่หน้าต่าง input ล้าน token กับหน้าต่าง output 32K
- มัลติโมดอล (
image) รวมอยู่โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม vision มักถูกสงวนไว้สำหรับระดับราคาที่สูงกว่า (GPT-5.2 ที่ $1.75/$14, Claude Sonnet 5 ที่ $3/$15, Gemini 3.1 Pro ที่ $2/$12) DeepSeek V4 Pro มอบ image input ในราคาที่ต่ำกว่าหนึ่งในสี่ของราคา input ของ GPT-5.2 - ความสามารถระดับ flagship ในราคาระดับกลาง DeepSeek เองติดป้าย V4 Pro ว่า
flagship— ป้ายเดียวกันที่ไม่ได้ติดกับ V4 Flash หรือ V3.2 แต่ในแง่ราคา V4 Pro อยู่ใกล้กับโมเดลระดับประหยัดมากกว่า flagship อื่น ๆ
ภายในตระกูล DeepSeek: เลือกตัวไหนดี?
แคตตาล็อกของ MeshTok มีโมเดล DeepSeek ห้ารุ่น การเลือกที่ถูกต้องภายในผู้จำหน่ายเดียวกันเป็นการแลกเปลี่ยนระหว่าง ราคา, context, ความลึกของ reasoning, และ vision
| โมเดล | Context | output สูงสุด | Input $/M | Output $/M | Vision | Reasoning | Flagship |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | ✅ | ✅ | ✅ |
| DeepSeek V4 Flash | 1,000,000 | 32,768 | $0.1429 | $0.2857 | ✅ | — | — |
| DeepSeek V3.2 | 128,000 | 8,192 | $0.2857 | $0.4286 | — | — | — |
| DeepSeek V3.2 Think | 128,000 | — | $0.2857 | $0.4286 | — | ✅ | — |
| DeepSeek R1 (0528) | 128,000 | 32,768 | $0.5500 | $2.1900 | — | ✅ | — |
อ่านตารางนี้:
- V4 Pro เทียบกับ V4 Flash — Flash มีราคาหนึ่งในสามแต่ตัด
reasoningและflagshipออก สำหรับงาน classification, extraction หรือ routing ที่มีปริมาณมากซึ่งไม่ต้องการการคิดทีละขั้น Flash คือตัวเลือกที่เหมาะสม สำหรับงานใด ๆ ที่ได้ประโยชน์จาก reasoning chain — คณิตศาสตร์, multi-step agents, coding ที่ยาก — V4 Pro คือการอัปเกรด - V4 Pro เทียบกับ V3.2 — V3.2 ไม่มีทั้ง vision และ reasoning และจำกัดที่ context 128K V4 Pro มีความสามารถมากกว่าอย่างชัดเจนแต่แพงกว่าเล็กน้อยในด้าน input ($0.43 เทียบกับ $0.29 ต่อ 1M) ปัจจัยตัดสินใจคือว่าคุณต้องการ context 1M หรือ image input หรือไม่ ถ้าไม่ V3.2 ยังคงเป็นตัวเลือกประจำวันที่แข็งแกร่ง
- V4 Pro เทียบกับ R1 (0528) — R1 เป็นโมเดล reasoning เฉพาะทางรุ่นเก่าของ DeepSeek มีราคาแพงกว่าในด้าน output ($2.19 เทียบกับ $0.8571 ต่อ 1M) และไม่มี vision ยกเว้นคุณมีเหตุผลเฉพาะที่จะอยู่กับ R1 (เช่น pipeline eval ที่สร้างรอบสแนปชอต 0528) V4 Pro แซงมันบนกระดาษ: context เท่ากัน, output สูงสุดเท่ากัน, ถูกกว่า, มัลติโมดอล และติดป้าย flagship
DeepSeek V4 Pro เทียบกับ flagship อื่น ๆ
V4 Pro เทียบกับ flagship ตะวันตกที่รู้จักกันดีกว่าและคู่แข่ง context 1M ของจีนอย่าง GLM-5.2 แล้วเป็นอย่างไร?
| โมเดล | Context | output สูงสุด | Input $/M | Output $/M | Vision | วันวางจำหน่าย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | ✅ | 2026-04 |
| GLM-5.2 | 1,000,000 | 128,000 | $1.1429 | $4.0000 | — | 2026-07 |
| Qwen3.7 Max | 1,000,000 | 8,192 | $0.8571 | $2.5714 | ✅ | 2026-06 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256,000 | 8,192 | $0.8571 | $4.2857 | ✅ | 2026-05 |
| GPT-5.2 | 400,000 | 16,384 | $1.7500 | $14.0000 | ✅ | 2026-03 |
| Claude Sonnet 5 | 1,000,000 | 16,384 | $3.0000 | $15.0000 | ✅ | 2026-05 |
| Gemini 3.1 Pro | 1,048,576 | 65,536 | $2.0000 | $12.0000 | ✅ | 2026-06 |
ข้อสังเกตเชิงโครงสร้างสองข้อ:
- V4 Pro เป็นโมเดลเดียวในตารางนี้ที่ต่ำกว่า $1/1M ทั้ง input และ output flagship ที่ถูกเป็นอันดับถัดไปในด้าน output คือ Qwen3.7 Max ที่ $2.5714 — แพงกว่า 3× ต่อ output token
- GLM-5.2 เป็นโมเดลเดียวที่นี่ที่มีหน้าต่าง max-output ที่ยาวกว่า (128K) ถ้างานของคุณต้องสร้างการตอบสนองแบบ single-turn ที่ยาวมาก (refactor ไฟล์ทั้งหมด, รายงานยาว) max output 128K ของ GLM-5.2 นั้นมีเอกลักษณ์จริง ๆ สำหรับทุกอย่างอื่น max output 32K ของ V4 Pro ก็เพียงพอเกินพอ
การวิเคราะห์ราคา (ส่วนที่สำคัญสำหรับบิลของคุณ)
ตัวเลขทั้งหมดด้านล่างเป็นการคาดการณ์ทางคณิตศาสตร์จากราคาใน src/data/models.ts ไม่ใช่การวัดจากภาระงานจริง — บิลจริงของคุณขึ้นอยู่กับความยาว prompt และการตอบสนองจริง ประเด็นคือ อัตราส่วน ซึ่งคงที่และตรวจสอบซ้ำได้
ต้นทุนต่อ 1M input + 1M output tokens
หน่วยประมาณการทั่วไป: หนึ่งล้าน input tokens และหนึ่งล้าน output tokens
| โมเดล | ต้นทุน input (1M) | ต้นทุน output (1M) | รวม |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $0.43 | $0.86 | $1.29 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.29 | $0.43 |
| GLM-5.2 | $1.14 | $4.00 | $5.14 |
| Qwen3.7 Max | $0.86 | $2.57 | $3.43 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | $15.75 |
| Claude Sonnet 5 | $3.00 | $15.00 | $18.00 |
ในหน่วยนี้ V4 Pro ถูกกว่า GLM-5.2 4.0×, ถูกกว่า GPT-5.2 12.2× และถูกกว่า Claude Sonnet 5 14.0× output tokens เป็นส่วนใหญ่ในบิลสำหรับทุกโมเดลในตารางยกเว้น V4 Pro และ V4 Flash — สำหรับสองโมเดลนั้นราคา input และ output อยู่ในอัตราส่วน 2× ซึ่งสมดุลอย่างผิดปกติ
ต้นทุนของ 1 ล้านการเรียก @ 1K input + 500 output tokens
หน่วยที่สมจริงยิ่งขึ้นสำหรับงานประเภท chat: หนึ่งล้านการเรียกสั้น ๆ แต่ละครั้งใช้ 1,000 input tokens และสร้าง 500 output tokens รวมเป็น 1 พันล้าน input tokens และ 500 ล้าน output tokens
| โมเดล | ต้นทุน input (1B in) | ต้นทุน output (500M out) | รวมสำหรับ 1M การเรียก |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $429 | $429 | $857 |
| GLM-5.2 | $1,143 | $2,000 | $3,143 |
| Qwen3.7 Max | $857 | $1,286 | $2,143 |
| GPT-5.2 | $1,750 | $7,000 | $8,750 |
| Claude Sonnet 5 | $3,000 | $7,500 | $10,500 |
การตรวจสอบความถูกต้องที่มีประโยชน์: ถ้าคุณใช้ $10,000/เดือนกับ Claude Sonnet 5 สำหรับงานมัลติโมดอลที่ไม่ได้ต้องการคุณภาพ coding ของ Anthropic โดยเฉพาะ ปริมาณการใช้งานรูปแบบเดียวกันบน DeepSeek V4 Pro จะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $816/เดือน — ประหยัด 12× ว่าการประหยัดนั้นคุ้มกับการแลกเปลี่ยนคุณภาพหรือไม่เป็นคำถามที่เฉพาะ eval ของคุณเองเท่านั้นที่ตอบได้ แต่ความแตกต่างของราคาใหญ่พอที่การ ไม่ วัดมันจะเทียบเท่ากับการทิ้งเงินไปจริง ๆ
เมื่อไรควรเลือก DeepSeek V4 Pro (และเมื่อไรไม่ควร)
ไม่มี “โมเดลที่ดีที่สุด” — มีแค่โมเดลที่เหมาะสมสำหรับภาระงานและงบประมาณที่กำหนด ใช้ตารางนี้เป็นจุดเริ่มต้นและตรวจสอบด้วย eval ของคุณเอง
| ภาระงาน | ขอแนะนำ | ทำไม |
|---|---|---|
| แชตมัลติโมดอลปริมาณมากด้วยงบประมาณจำกัด | DeepSeek V4 Pro | เป็น flagship เดียวที่ต่ำกว่า $1/1M input พร้อม vision ถูกกว่า Claude Sonnet 5 12× บนหน่วยแชต 1K+500-token |
| วิเคราะห์เอกสารยาว (context 1M), output สั้นถึงปานกลาง | DeepSeek V4 Pro | หน้าต่าง context 1M + max output 32K เพียงพอสำหรับการสรุปและ Q&A ส่วนใหญ่ เป็น flagship context 1M ที่ถูกที่สุดในแคตตาล็อก |
| วิเคราะห์เอกสารยาวที่ต้องการ output ยาวมาก (>32K tokens) | GLM-5.2 | max output 128K ของ GLM-5.2 มีเอกลักษณ์ในระดับนี้ V4 Pro ถูกตัดที่ 32K |
| classification, extraction, routing ปริมาณมาก (ไม่ต้องการ reasoning) | DeepSeek V4 Flash | ราคาหนึ่งในสามของ V4 Pro มี context 1M เหมือนกัน, vision เหมือนกัน แค่ไม่มีแท็ก reasoning |
| คุณภาพ coding ระดับสูง, ต้นทุนเป็นรอง | Claude Sonnet 5 | การวางตัวของ Anthropic เองและ eval จากชุมชนวาง Sonnet 5 ไว้บนสุดสำหรับโค้ด V4 Pro เป็นทางเลือกประหยัด |
| reasoning แบบหลายขั้นตอนที่ยากซึ่งคุณต้องการสไตล์เฉพาะของ DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | V4 Pro แทนที่ R1 (0528) บนกระดาษ — ถูกกว่า, มัลติโมดอล, context ยาวกว่า ใช้ R1 ต่อเฉพาะถ้าคุณพึ่งพาพฤติกรรม 0528 ที่แม่นยำของมัน |
| การผูกขาดของระบบนิเวศ (เครื่องมือ OpenAI, การผสานรวม Codex) | GPT-5.2 | V4 Pro มี tools และ json เหมือนโมเดลอื่น ๆ แต่ระบบนิเวศของ OpenAI มีความครอบคลุม SDK มากที่สุด เลือก V4 Pro ถ้าต้นทุนเป็นปัจจัยหลัก |
นโยบาย routing เริ่มต้นที่สมเหตุสมผล: ส่งปริมาณมัลติโมดอลที่ถูกและมากไปที่ DeepSeek V4 Pro; ส่ง refactor output ยาวไปที่ GLM-5.2; ส่ง coding ที่มีเดิมพันสูงไปที่ Claude Sonnet 5; ใช้ GPT-5.2 เป็นตัวเลือกกลางเมื่อคุณต้องการระบบนิเวศของ OpenAI ในราคาที่ต่ำกว่าระดับ frontier 5.5/5.6
วิธีเรียก DeepSeek V4 Pro (โค้ดจริงที่รันได้)
MeshTok เปิดเผย endpoint เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://meshtok.com/v1 การสลับระหว่าง DeepSeek V4 Pro และโมเดลอื่น ๆ ในบทความนี้เป็นการเปลี่ยนบรรทัดเดียวในฟิลด์ model — ใช้ SDK เดียวกัน, API key เดียวกัน, รูปแบบ request เดียวกัน
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-meshtok-key",
)
def ask(model_id: str, prompt: str) -> str:
"""Same call, different model — switch with one string."""
resp = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return resp.choices[0].message.content
# Real model IDs from the MeshTok catalog
cheap_flagship = ask("deepseek/deepseek-v4-pro", "Summarize this 200K-token transcript and extract action items.")
long_output_pick = ask("bigmodel/glm-5.2", "Rewrite this 50K-token file with the new API.")
coding_flagship = ask("anthropic/claude-sonnet-5","Refactor this Python function and add tests.")
balanced_default = ask("openai/gpt-5.2", "Describe what's in this image and suggest alt text.")streaming, tool calling, JSON mode และ image input ทำงานเหมือนกันทั้งหมด — เปลี่ยนสตริง model และเพิ่มพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง สำหรับการตอบสนองแบบ streaming ส่ง stream=True; สำหรับ tool calling ส่งอาร์กิวเมนต์ tools; สำหรับ structured output ใช้ response_format={"type": "json_object"} ดู เอกสาร streaming ของ MeshTok และ เอกสาร tool-calling สำหรับตัวอย่างเต็มใน Python, JavaScript และ cURL
FAQ
DeepSeek V4 Pro จริง ๆ เป็น flagship ที่ถูกที่สุดในแคตตาล็อกหรือไม่?
ณ วันที่ 2026-07-20 ใช่ เป็นโมเดลเดียวใน src/data/models.ts ที่พร้อมกันมีแท็กความสามารถ flagship และราคา input ต่ำกว่า $1/1M tokens flagship ที่ถูกเป็นอันดับถัดไปคือ Qwen3.7 Max ที่ $0.8571/1M input — แพงกว่า 2× ของราคา input พอดี
ทำไมบทความนี้ไม่มี benchmark ของ latency หรือจำนวน token?
เพราะเราไม่ได้รันอะไรเลย และเราจะไม่เผยแพร่ตัวเลขที่เราไม่สามารถสนับสนุนด้วย log ดิบ latency ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาของวัน, ภูมิภาค, ความยาว prompt และสถานะคิว — ตัวเลข first-token latency เดี่ยว ๆ โดยไม่มี test harness, timestamps และการตอบสนองดิบคือการตลาด ไม่ใช่ข้อมูล ถ้าคุณต้องการตัวเลข benchmark สำหรับภาระงานของคุณ รันเองบน MeshTok ด้วย temperature: 0.0 และ prompt ของคุณเอง ข้อมูลราคาและความสามารถด้านบนคือส่วนที่คงที่และตรวจสอบได้
V4 Pro เทียบกับ DeepSeek R1 ในเรื่อง reasoning เป็นอย่างไร?
บนกระดาษ V4 Pro แทนที่ R1 (0528): หน้าต่าง context เดียวกัน, max output เดียวกัน, ราคาต่ำกว่าทั้ง input และ output พร้อม vision และแท็ก flagship — ซึ่ง R1 ไม่มีทั้งคู่ เหตุผลเดียวที่จะอยู่กับ R1 คือถ้าคุณมี pipeline eval ที่ปรับแต่งกับพฤติกรรม 0528 ที่แม่นยำของมันอยู่แล้วและไม่ต้องการรัน eval ใหม่ สำหรับโปรเจกต์ใหม่ ให้เริ่มต้นด้วย V4 Pro
V4 Pro รองรับ tool calling และ structured outputs หรือไม่?
ใช่ ฟิลด์ capabilities ระบุ tools และ json ซึ่งหมายความว่า native function calling และ structured output แบบ JSON-mode ได้รับการรองรับทั้งคู่ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ MeshTok รูปแบบ request เหมือนกับของ OpenAI — เปลี่ยนเฉพาะฟิลด์ model
หน้าต่าง context 1M จริงหรือเป็นแค่การตลาด?
เป็นหน้าต่าง context ที่ประกาศใน src/data/models.ts สะท้อนจาก model card ของ DeepSeek เอง context ที่ใช้งานได้จริงขึ้นอยู่กับรูปร่าง prompt, กลยุทธ์การ retrieval และวิธีที่โมเดลจัดการ long-context attention — ซึ่งทั้งหมดคุณควรทดสอบบนข้อมูลของคุณเอง ตัวเลขในแคตตาล็อกคือขอบเขตบนที่โมเดลยอมรับ ไม่ใช่การรับประกันคุณภาพในทุกตำแหน่ง
ทำไม V4 Pro ถูกกว่า Claude Sonnet 5 มาก? โครงสร้างต้นทุนที่ต่างกันในแต่ละห้องแล็บ DeepSeek ดำเนิน inference stack ของตัวเองและตั้งราคาอย่างก้าวร้าวเพื่อปริมาณ; Anthropic ตั้งราคา Sonnet 5 ในระดับพรีเมียมที่สะท้อนการวางตัวเป็น flagship ด้าน coding-and-reasoning MeshTok ไม่ได้เพิ่ม markup — คุณเห็นสิ่งที่แต่ละแล็บเผยแพร่ตรง ๆ
ราคาเหล่านี้คงที่หรือไม่?
ผู้จำหน่ายโมเดลอัปเดตราคา list อย่างสม่ำเสมอ ตัวเลขในบทความนี้สะท้อนแคตตาล็อก MeshTok ณ วันที่ 2026-07-20 updatedDate ที่ด้านบนของหน้าบอกคุณว่าบทความได้รับการตรวจทานครั้งล่าสุดเมื่อใด; แหล่งความจริงสดคือ https://meshtok.com/models เสมอ
ตรวจทานครั้งล่าสุด 2026-07-20 โดย MeshTok Team ราคาและความสามารถทั้งหมดนำมาจากแคตตาล็อกโมเดล MeshTok สด (src/data/models.ts) ในวันตรวจทาน ไม่มีการวัด latency, จำนวน token หรือคุณภาพสำหรับบทความนี้ — ตัวเลขที่แสดงเป็นการคาดการณ์ทางคณิตศาสตร์จากราคา list ที่เผยแพร่ ไม่ใช่ empirical benchmark