ราคา AI Agent มาจากสองบิล
ลองนึกถึงร้านกาแฟ ค่าตกแต่งร้านและเครื่องชงจ่ายครั้งเดียว ส่วนเมล็ดกาแฟและค่าไฟจ่ายทุกเดือน ร้านยิ่งขายดี เมล็ดกาแฟยิ่งหมดเร็ว AI Agent คิดค่าใช้จ่ายแบบเดียวกัน บิลแรกคือค่าสร้าง บิลที่สองคือค่าใช้งานที่โตตามจำนวนบทสนทนาและงานที่ Agent ทำ
ใบเสนอราคาที่มีตัวเลขเดียวจึงมักพูดถึงบิลแรก แล้วบิลที่สองค่อยปรากฏหลังเปิดใช้ ความต่างของ AI Agent กับ Chatbot อยู่ใน AI Agent, Agentic AI และ Generative AI ต่างกันอย่างไร ส่วนต้นทุนรวมตลอดอายุระบบเทียบกับงานที่ทำมือ อยู่ใน เสียเงินกับงาน Manual เดือนละเท่าไร
บิลแรก ค่าสร้างครั้งเดียว ขึ้นกับหกเรื่อง
ค่าสร้างคือเวลาของทีมพัฒนา และขึ้นกับหกเรื่อง
ช่องทาง เช่น LINE OA, Facebook Messenger, หน้าเว็บ หรือแอป แต่ละช่องทางมีรูปแบบข้อความและการยืนยันตัวตนของตัวเอง เพิ่มหนึ่งช่องทางก็เพิ่มงานเชื่อมและทดสอบอีกหนึ่งชุด
แหล่งความรู้ ถ้าคำตอบอยู่ในเอกสารชุดเดียวที่มีคนดูแล งานจะเร็ว ถ้ากระจายอยู่ใน Excel, PDF ที่สแกนมา และความจำของพนักงานอาวุโส ทีมต้องรวบรวมและให้เจ้าของงานรับรองก่อนนำเข้า Knowledge Base
ระบบที่ต้องเชื่อม คือตัวขับราคาที่ใหญ่ที่สุด Agent ที่อ่านสถานะออเดอร์จาก ERP อย่างเดียว สร้างเร็วกว่า Agent ที่เปิดออเดอร์เอง เพราะการเขียนข้อมูลต้องตรวจสิทธิ์ รับมือเมื่อระบบล่ม และบันทึกว่าใครสั่งอะไร
จุดอนุมัติและการส่งต่อให้คน มักหายไปตอนขอราคา ต้องตกลงว่าเรื่องไหน Agent ทำเอง เรื่องไหนแค่เสนอ และเมื่อไหร่ต้องส่งต่อให้พนักงานพร้อมประวัติแชต รวมถึงหน้าจอรับเรื่องและ Audit Log
ภาษา ลูกค้าไทยพิมพ์ไทยปนอังกฤษและสะกดตามเสียง โมเดลแต่ละตัวเข้าใจภาษาไทยไม่เท่ากัน คุณเลือกได้ระหว่างโมเดลใหญ่ที่เข้าใจไทยดีแต่ค่าใช้ต่อครั้งสูงกว่า กับโมเดลเล็กที่ต้องทดสอบมากขึ้น ทุกภาษาที่เพิ่มต้องทดสอบใหม่ด้วยตัวอย่างจริงในภาษานั้น
การทดสอบ แยกระบบที่ใช้ได้จริงออกจาก Demo ก่อนเปิดใช้ ให้ทดสอบด้วยตัวอย่างจริงจากงานของคุณ เช่น แชตที่หัวหน้างานตรวจแล้ว และตกลงกับทีมว่าแบบไหนนับว่าผ่าน แล้วทดสอบซ้ำทุกครั้งที่แก้ Prompt เอกสาร หรือโมเดล
บิลที่สอง ค่าใช้งานทุกเดือน และใครเป็นคนจ่าย
บิลนี้มีห้ารายการที่มักจ่ายให้คนละที่ ถามตั้งแต่วันเซ็นสัญญาว่าบัญชีไหนอยู่ในชื่อใคร
ค่าใช้โมเดล คิดตามปริมาณข้อความเข้าออก นับเป็นหน่วยที่เรียกว่า Token จ่ายให้ผู้ให้บริการโมเดล ยอดโตตามจำนวนแชต ความยาวแชต และจำนวนครั้งที่ Agent เรียกระบบ
ค่าเซิร์ฟเวอร์ ครอบคลุมที่รันระบบ ฐานข้อมูล และ Log จ่ายให้ผู้ให้บริการคลาวด์ ถ้าเลือก Private LLM ค่าโมเดลรายครั้งจะกลายเป็นค่าเครื่องและค่าดูแลเครื่อง
ค่าช่องทาง ข้อความที่ Agent ส่งหาลูกค้าเองภายหลัง เช่น เตือนนัด อาจนับเข้าโควตาแพ็กเกจ LINE OA ที่บริษัทคุณจ่ายอยู่
ค่าดูแลรายเดือน คือเวลาของทีมพัฒนาหลังเปิดใช้ อ่านแชตจริงหาคำตอบที่พลาด ปรับ Prompt แก้เมื่อระบบปลายทางเปลี่ยน และเฝ้าค่าโมเดลไม่ให้เกินงบ
ค่าดูแลคลังความรู้ คือเวลาพนักงานของคุณเมื่อราคาหรือนโยบายเปลี่ยน รายการนี้ไม่มีใบแจ้งหนี้ แต่ถ้าไม่มีใครรับ Agent จะตอบข้อมูลเก่าอย่างมั่นใจ
ทำไม Chatbot กับ AI Agent ราคาไม่เท่ากัน
Chatbot ตอบจากความรู้ที่เตรียมไว้ งานจบที่คำตอบ ค่าสร้างส่วนใหญ่อยู่ที่ความรู้ ช่องทาง และการทดสอบคำตอบ ค่าใช้งานส่วนใหญ่คือค่าโมเดลต่อแชต
AI Agent ทำงานต่อในระบบหลังตอบ ระบบที่เชื่อมแต่ละระบบมีงานสิทธิ์และจุดอนุมัติของตัวเอง การทดสอบต้องตรวจการกระทำด้วย และหนึ่งงานเรียกโมเดลหลายรอบ เพราะทุกครั้งที่ Tool Calling เรียกระบบ ผลต้องส่งกลับเข้าโมเดล
อีกเหตุผลคือราคาของความผิดพลาด Chatbot ตอบผิด ลูกค้าถามซ้ำ Agent ทำผิด อาจได้นัดที่ซ้อนกันหรือใบแจ้งหนี้ที่ออกผิดคน Chatbot ที่เริ่มจองคิวหรือเปิดออเดอร์ได้ จึงเข้าสู่โครงราคาแบบ Agent ตั้งแต่วันนั้น
กรณีจำลอง
บริษัทรับล้างและซ่อมแอร์ในกรุงเทพฯ (ชื่อและรายละเอียดสมมติ) รับงานผ่าน LINE OA แอดมินตอบคำถามและโทรนัดช่างเอง เวอร์ชันแรก AI Agent ตอบเรื่องบริการและพื้นที่จากคลังความรู้ที่หัวหน้าแอดมินรับรอง บิลค่าสร้างมีช่องทางเดียว คลังความรู้ และการทดสอบภาษาไทยด้วยคำถามจริงของลูกค้า บิลค่าใช้งานคือค่าโมเดลตามจำนวนแชตกับเซิร์ฟเวอร์เล็ก
เวอร์ชันสอง Agent จองคิวช่างใน Google Calendar บิลค่าสร้างเพิ่มงานเชื่อมปฏิทิน กติกาเขตเดินทาง และการส่งต่อแอดมินเมื่อคิวชน บิลค่าใช้งานโตสองทาง แต่ละแชตเรียกโมเดลหลายรอบขึ้น และข้อความเตือนนัดนับเข้าโควตา LINE OA เวอร์ชันสามที่ทีมเสนอคือออกใบแจ้งหนี้ผ่านโปรแกรมบัญชีและตอบภาษาญี่ปุ่น ซึ่งเพิ่มงานเชื่อม จุดอนุมัติ และการทดสอบภาษาที่สองในบิลแรก เจ้าของแยกเป็นสองเฟส ใบแจ้งหนี้มาก่อนโดยแอดมินอนุมัติทุกใบ ภาษาญี่ปุ่นรอจนการจองคิวนิ่ง
สามคำถามที่ขยับราคามากที่สุด
หกปัจจัยข้างบนมีน้ำหนักไม่เท่ากัน สามคำถามนี้ตอบได้ในการประชุมครั้งเดียว และบอกทิศทางราคาได้ก่อนขอใบเสนอราคา
สามคำถามที่กำหนดราคา
- คำถามที่ 1 Agent แตะกี่ระบบ เขียนหรือแค่อ่าน เขียนรายชื่อระบบแล้วทำเครื่องหมายระบบที่ต้องเขียน แต่ละระบบที่เขียนเพิ่มงานในบิลแรกและรอบเรียกโมเดลในบิลที่สอง
- คำถามที่ 2 ตอบผิดหนึ่งครั้งเสียหายแค่ไหน ถ้าลูกค้าแค่ถามซ้ำ ทดสอบไม่มากก็พอ ถ้าเงินออกผิดบัญชีหรือข้อมูลลูกค้ารั่ว ต้องมีจุดอนุมัติ ทดสอบกับกรณีจริงให้ละเอียดขึ้น และอาจต้องใช้โมเดลที่แม่นกว่า
- คำถามที่ 3 ข้อมูลออกนอกบริษัทได้หรือไม่ ถ้าได้ ใช้โมเดลบนคลาวด์และจ่ายตามการใช้ ถ้า PDPA หรือนโยบายบริษัทแม่ไม่อนุญาต ต้องวาง Private LLM ซึ่งเปลี่ยนค่าใช้รายครั้งเป็นค่าเครื่องและค่าดูแล
เมื่อวิธีนี้ใช้ไม่ได้: ถ้ายังตอบคำถามที่ 1 ไม่ได้เพราะยังไม่รู้ว่างานไหนควรให้ Agent ทำ ให้เลือกงานก่อนแล้วค่อยขอราคา
เวอร์ชันแรกควรเล็กแค่ไหน
เวอร์ชันแรกที่ดีมีช่องทางเดียว งานเดียว และระบบน้อยที่สุดที่ทำให้งานนั้นจบได้ เลือกงานที่เกิดทุกวันและแก้ได้ถ้าผิด
ก่อนเปิดใช้ ตั้งเพดานค่าโมเดลรายวันพร้อมการแจ้งเตือน และกำหนดตัวเลขที่จะวัด เช่น จำนวนแชตที่จบโดยไม่ต้องส่งต่อคน ตัวเลขนิ่งแล้วจึงเพิ่มระบบหรือช่องทาง วิธีวัดอยู่ใน วัดผลจาก AI อย่างไรไม่ให้หลอกตัวเอง
| ปัจจัย | บิลค่าสร้าง | บิลค่าใช้งาน | วิธีคุมให้ต่ำ |
|---|---|---|---|
| ช่องทาง | งานเชื่อมและทดสอบต่อช่องทาง | โควตาข้อความ เช่น LINE OA | เริ่มช่องทางที่ลูกค้าใช้มากที่สุด |
| แหล่งความรู้ | รวบรวม จัดหมวด รับรอง | เวลาพนักงานที่อัปเดต | เริ่มจากคำถามที่ถามบ่อยที่สุด |
| ระบบที่เชื่อม | งานเชื่อม สิทธิ์ การรับมือเมื่อล่ม | รอบเรียกโมเดล ค่าดูแล | อ่านอย่างเดียวก่อน เขียนเมื่อผลนิ่ง |
| จุดอนุมัติ | หน้าจอรับเรื่อง Audit Log | เวลาคนอนุมัติ | อนุมัติเฉพาะเรื่องเงินและข้อมูลส่วนบุคคล |
| ภาษา | การทดสอบในแต่ละภาษา | แชตยาวขึ้นหรือโมเดลใหญ่ขึ้น | ภาษาไทยก่อน ภาษาอื่นเป็นเฟสแยก |
| การทดสอบ | ทดสอบกับแชตจริงก่อนเปิดใช้ | ทดสอบซ้ำทุกครั้งที่แก้ | ทดสอบลึกเฉพาะงานที่ผิดแล้วเสียหายมาก |
| ที่อยู่ของข้อมูล | ติดตั้ง Private LLM | ค่าเครื่องแทนค่าใช้รายครั้ง | รันในบริษัทเฉพาะงานที่มีข้อมูลอ่อนไหว |
ใบเสนอราคาที่ดีต้องแสดงอะไร
ใบเสนอราคาที่มีแต่ยอดรวมบรรทัดเดียว ทำให้คุณเทียบผู้พัฒนาสองรายไม่ได้ และไม่รู้ว่าเดือนที่สามต้องจ่ายอะไร สิ่งที่ฝั่งคุณควรเตรียมอยู่ใน ก่อนจ้างบริษัทพัฒนา AI ต้องเตรียมอะไรบ้าง
- ช่องทาง งานที่ Agent ทำ และสิ่งที่ไม่รวม
- ระบบที่เชื่อม แยกว่าระบบไหนอ่านอย่างเดียว ระบบไหนเขียนได้
- เรื่องที่ Agent ทำเอง เรื่องที่แค่เสนอ และจุดที่คนอนุมัติ
- ทดสอบด้วยตัวอย่างจริงอย่างไรก่อนตรวจรับงาน และแบบไหนนับว่าผ่าน
- ค่าใช้งานทุกเดือนทีละบรรทัด จ่ายให้ใคร บัญชีอยู่ในชื่อใคร
- วิธีประเมินค่าโมเดล เพดาน และใครได้รับแจ้งเมื่อใกล้ชน
- ค่าดูแลรายเดือนครอบคลุมอะไร และใครอัปเดตคลังความรู้
- สิ่งที่ส่งมอบ เช่น Source Code และคลังความรู้
- งานนอกขอบเขตตกลงราคาก่อนเริ่มหรือไม่
สำหรับทีมพัฒนา · ค่าใช้โมเดลเกิดขึ้นตรงไหน
ทุกรอบที่เรียกโมเดล ระบบส่ง Context ทั้งก้อนใหม่ ทั้ง System Prompt, เอกสารที่ค้นด้วย RAG, ประวัติแชต และนิยาม Tool ค่าใช้งานจึงโตตามขนาด Context มากกว่าความยาวคำถาม ยอดพุ่งบ่อยจาก Tool Call ที่วนหลายรอบ, Retry, การรันทดสอบ และการสร้าง Embedding ใหม่เมื่อเอกสารเปลี่ยน วิธีคุม: Model Routing ส่งงานจัดหมวดให้โมเดลเล็ก ย่อประวัติแชตเก่า ใช้ Prompt Caching จำกัดรอบ Tool Call ต่องาน บันทึก Token ต่อบทสนทนา และตั้ง Budget Alert รายวัน หลายโมเดลนับข้อความไทยเป็น Token มากกว่าอังกฤษที่ยาวเท่ากัน ควรประเมินจากแชตจริง
เราตีราคา AI Agent แยกสองบิลอย่างไร
DNA Maker เริ่มจากคุยกับพนักงานที่ทำงานนั้นทุกวัน แล้วเขียนขอบเขตที่ระบุช่องทาง ระบบที่เชื่อม และจุดที่คนอนุมัติ พร้อมค่าใช้งานทุกเดือนทีละบรรทัด ว่าจ่ายให้ใครและบัญชีอยู่ในชื่อใคร คุณจึงเห็นทั้งสองบิลก่อนตัดสินใจ คนที่ทำงานนี้เป็นทีมของเราเองทั้งหมด
ขอบเขตและราคาตกลงเป็นราคาคงที่ก่อนเริ่มงาน ราคาประเมินเบื้องต้นขอได้จาก Dream ในหน้าแชต ซึ่งเป็น AI Agent ของเราเอง และตอบภายในไม่กี่นาที เวอร์ชันแรกที่เราเสนอมักมีช่องทางเดียวและงานเดียว พร้อมแผนดูแลรายเดือน เมื่อข้อมูลออกนอกบริษัทไม่ได้ เราวาง Private LLM ในระบบของคุณ ดูต่อที่ AI Agent & Chatbot และ แชทบอท LINE OA ด้วย AI หรือถาม Dream
SOFTWARE ENGINEERING GLOSSARY
คลังคำศัพท์การพัฒนาซอฟต์แวร์
| คำศัพท์ | คืออะไร | ตัวอย่างที่เข้าใจง่าย | คำถามที่ผู้บริหารควรถามทีมพัฒนา |
|---|---|---|---|
| TCO | ต้นทุนรวมตลอดอายุระบบ ทั้งค่าสร้างและค่าใช้งาน | ค่าสร้างรวมค่าโมเดลและค่าดูแลตลอดสัญญา | ตัวเลขที่เสนอรวมบิลที่สองแล้วหรือยัง? |
| Token | หน่วยย่อยของข้อความที่โมเดลนับเพื่อคิดค่าใช้งาน | แชตยาวทำให้ Token ต่อรอบเพิ่ม | หนึ่งบทสนทนาใช้ Token เท่าไร วัดจากแชตจริงหรือไม่? |
| Tool Calling | กลไกที่ให้ Agent ขอเรียกระบบอื่น | Agent เช็กคิวช่างในปฏิทินก่อนเสนอเวลา | หนึ่งงานเรียกระบบกี่รอบ และมีเพดานหรือไม่? |
| Private LLM | โมเดลภาษาที่รันบนเครื่องที่บริษัทควบคุมเอง | ผู้ช่วยพนักงานที่รันในห้องเซิร์ฟเวอร์บริษัท | ค่าเครื่องเทียบกับโมเดลบนคลาวด์อย่างไร? |