จากองค์กร ที่เปลี่ยนจากการให้พนักงานจ่าย ChatGPT เดือนละ $20 รวมถึง Team เป็นการใช้แบบ API ด้วยการใช้ LINE เพื่อความสะดวก และประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งลด ค่าใช้จ่าย สำหรับทีมการตลาด และทีมอื่นๆ ในบริษัทได้ในหลายเท่า และสามารถเลือก Model ที่จะใช้งาน สำหรับงานบางทีมได้อีกด้วย
ให้ลองคิดง่ายๆ มีพนักงาน 10 คนค่าใช้จ่าย ChatGPT จะอยู่ที่ ขั้นต่ำ $200 ต่อเดือน ซึ่งจะดีกว่าไหม ถ้าจะลดส่วนนี้ ค่าใช้จ่ายส่วนนี้ แล้วเพิ่มประสิทธิภาพ โดยที่ บางแผนกใช้ Model นึง และ แผนกใช้อีก Model ที่รองรับจำนวนคนได้จำนวนมาก และประหยัดต้นทุน ที่ไม่ต้องจ่ายแบบรายเดือน
ChatGPT API แตกต่างจากตัวสำเร็จรูปอย่างไร
- สามารถเลือก Model ได้หลากหลาย ที่เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ
- คิดราคาจากการใช้งานจริง (คิดจาก Token )
- ไม่มี Limit Chat ซึ่งสามารถใช้งานต่อเนื่องได้
- สามารถกำหนด กรอบการตอบของ Prompt ได้
- เปลี่ยนรอบบิลแบบรายเดือนเป็นแบบการเติมเงิน ใช้ไม่หมด ไม่ตัด
- มีระบบหลังบ้านที่ดูได้ว่า ใช้ Token ไปเท่าไหร่ ค่าใช้จ่ายเท่าไหร่
- ปรับแต่งระบบได้อย่างอิสระ ให้เหมาะกับแบรนด์
- ข้อสังเกตเดียวที่ ChatGPT API ที่เป็นเรื่องท้าทายคือ ระบบที่จะนำมาเชื่อมกับ API ของ ChatGPT
เลยเป็นไอเดียการนำ LINE มาเชื่อมกับ ChatGPT มาเชื่อมบน LINE
ใน Project นี้คือโจทย์ที่ได้รับคือ การจะให้พนักงานและลูกค้าของเขาใข้งาน ChatGPT ได้ผ่าน LINE ซึ่งจะเพิ่มความสะดวกมากยิ่งขึ้น โดย ค่าใช้จ่ายเดียวที่ ทางธุรกิจจะจ่าย คือ ค่าบริการ ChatGPT แบบ API ที่จ่ายตามจริง และโจทย์คือ ต้องเป็นสมาชิก หรือเป็นพนักงานเท่านั้น ซึ่งแน่นอนว่า ต้องการยืนยันตัวตน ซึ่งสามารถยืนยันตัวตนด้วย Email หรือเบอร์โทรศัพท์ ได้ด้วย ซึ่ง ระบบจะทำการจับระหว่าง เบอร์โทรกับ LINEUID ทำให้ ระบบจดจำ LINEID ของ User และไม่มาถามอีกครั้งนึง ซึ่งฝ่ายบุคคลหรือทีมที่เกี่ยวข้องสามารถตั้งค่า Status ให้กับทีมที่เกี่ยวข้องได้อีกด้วย
โดยประโยชน์ของการใช้ ChatGPT มาไว้บน LINE
1) สะดวกมากยิ่งขึ้น ในการใช้งาน เพราะใช้ผ่าน LINE Chat เลย
2) ระบบสอบถามครั้งแรก เพื่อลงทะเบียนระหว่าง LINE UID กับ เบอร์โทร หรือ Email
3) Free เพราะเป็น แบบ Messenger API แบบ Reply ซึ่งสะดวกมากยิ่งขึ้น
โดยมี ระบบที่ต้องมีในการเชื่อมหลังบ้าน
ใช้วิธีการเก็บข้อมูล Member และ Token Usages ไว้ที่ Google Sheets
ใช้ Google Appscript ในการรัน Code
LINE Messenger API ในการเชื่อมระบบ LINE
OpenAI API : (อย่าลืมเลือก Model) และคำนวนราคา
ขั้นตอนการ ใช้งาน บน LINE ดังนี้
- ต้อนรับผู้ใช้ใหม่: เมื่อมีผู้ใช้ใหม่ทักเข้ามาใน LINE บอท ระบบจะตรวจสอบฐานข้อมูลใน Google Sheet หากไม่พบข้อมูล ระบบจะต้อนรับด้วยข้อความ “สวัสดีผู้ใช้ใหม่!” และ “ยินดีต้อนรับสู่ Connect ChatGPT” พร้อมปุ่ม “ลงทะเบียน” เพื่อเชิญชวนให้ผู้ใช้สมัครสมาชิก
- ขั้นตอนการลงทะเบียน: เมื่อผู้ใช้กดปุ่ม “ลงทะเบียน” ระบบจะบันทึกข้อมูลผู้ใช้ลงใน Google Sheet พร้อมตั้งสถานะเป็น “Pending” จากนั้นจะส่งข้อความยืนยันว่า “ลงทะเบียนสำเร็จ! สถานะของคุณคือ ‘Pending’ กรุณารอการยืนยันจากผู้ดูแลระบบ”
- การอนุมัติสมาชิก: ผู้ดูแลระบบ (Admin) จะตรวจสอบข้อมูลและเปลี่ยนสถานะผู้ใช้ใน Google Sheet จาก “Pending” เป็น “Member” เพื่ออนุมัติการเป็นสมาชิก
- ต้อนรับสมาชิกใหม่: หลังจากได้รับการอนุมัติ ระบบจะส่งข้อความต้อนรับสมาชิกใหม่ พร้อมแจ้งสิทธิประโยชน์ต่างๆ เช่น “คุณคือสมาชิก Connect ChatGPT”, “ใช้งาน Chat GPT บน LINE”, “รองรับทุกภาษา” และ “ไม่จำกัดการใช้งาน”
- กรณีไม่ใช่สมาชิก: หากผู้ใช้ที่ยังไม่ได้เป็นสมาชิกพยายามใช้งาน ระบบจะแจ้งเตือนว่า “ขออภัย คุณไม่ใช่สมาชิก” พร้อมแนะนำให้ติดต่อผู้ดูแลระบบ
หากสนใจให้ เราสร้าง LINE ChatGPT สำหรับธุรกิจ สามารถติดต่อได้ เลยที่ https://to.nconnect.asia/line
หรือหากต้องการ Demo สามารถทัก Inbox เข้ามาได้เลย
ตารางเปรียบเทียบโมเดล ChatGPT API และราคา (อัปเดต ส.ค. 2025)
| Model | คำอธิบาย/เหมาะกับงาน | Input $/M characters | Input $/M tokens | Input $/image | Input $/minute | Output $/M tokens |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5 | โมเดลทรงพลังที่สุดของ OpenAI ใช้ได้กับงานเขียนโค้ด การวิเคราะห์และการเขียนทั่วไป | 1.25 | 10.00 | |||
| gpt-5-mini | เวอร์ชันย่อของ GPT‑5 เร็วและประหยัด เหมาะกับงานที่นิยามชัดเจน | 0.25 | 2.00 | |||
| gpt-5-nano | เวอร์ชันเล็กสุดของ GPT‑5 เน้นความเร็วและต้นทุนต่ำ | 0.05 | 0.40 | |||
| gpt-4.1 | โมเดลมัลติโหมดสำหรับงานซับซ้อนโดยไม่ต้องการเหตุผลลึก รองรับข้อความและรูปภาพ | 2.00 | 8.00 | |||
| gpt-4.1-mini | สมดุลพลัง ประสิทธิภาพและราคา เหมาะกับงานทั่วไป | 0.40 | 1.60 | |||
| gpt-4.1-nano | รุ่นเล็กของ gpt‑4.1 เน้นความเร็วและต้นทุนต่ำ | 0.10 | 0.40 | |||
| gpt-4o | มัลติโหมด (ข้อความ–ภาพ–เสียง) รับเสียงและตอบด้วยเสียงได้ | 2.50 (ข้อความ) / 40 (เสียง) | 10.00 (ข้อความ) / 80 (เสียง) | |||
| gpt-4o-mini | เวอร์ชันประหยัดของ gpt‑4o รองรับข้อความ ภาพ และเสียง | 0.15 (ข้อความ) / 10 (เสียง) | 0.60 (ข้อความ) / 20 (เสียง) | |||
| gpt-4o-audio-preview | พรีวิวโมเดลเสียงของ gpt‑4o (TTS/ASR) | 2.50 (ข้อความ) / 40 (เสียง) | 10.00 (ข้อความ) / 80 (เสียง) | |||
| gpt-4o-mini-audio-preview | พรีวิวโมเดลเสียงรุ่นเล็กของ gpt‑4o | 0.15 (ข้อความ) / 10 (เสียง) | 0.60 (ข้อความ) / 20 (เสียง) | |||
| gpt-4o-realtime-preview | เรียลไทม์ข้อความและเสียง (สตรีม) | 5.00 (ข้อความ) / 40 (เสียง) | 20.00 (ข้อความ) / 80 (เสียง) | |||
| gpt-4o-mini-realtime-preview | รุ่นเรียลไทม์ขนาดเล็ก ต้นทุนต่ำ | 0.60 (ข้อความ) / 10 (เสียง) | 2.40 (ข้อความ) / 20 (เสียง) | |||
| gpt-4o-search-preview | โมเดลสำหรับค้นหาเว็บใน Chat Completions | 2.50 | 10.00 | |||
| gpt-4o-mini-search-preview | รุ่นเล็กสำหรับค้นหาเว็บ | 0.15 | 0.60 | |||
| computer-use-preview | โมเดลเฉพาะสำหรับควบคุมคอมพิวเตอร์/เครื่องมือ | 3.00 | 12.00 | |||
| o3 | โมเดลเหตุผลทรงพลังสำหรับตรรกะ/วิทยาศาสตร์ | 2.00 | 8.00 | |||
| o3-pro | รุ่นขั้นสูงของ o3 เหตุผลลึก คำตอบแม่นยำ | 20.00 | 80.00 | |||
| o4-mini | รุ่นเหตุผลขนาดเล็ก ราคาย่อมเยา | 1.10 | 4.40 | |||
| o3-deep-research | โมเดลวิจัยระดับลึกทรงพลัง | 10.00 | 40.00 | |||
| o4-mini-deep-research | รุ่นวิจัยลึกที่ประหยัดกว่า | 2.00 | 8.00 | |||
| o1 | เหตุผลรุ่นแรกของ o‑series สำหรับงานตรรกะระดับสูง | 15.00 | 60.00 | |||
| o1-pro | รุ่น o1 compute สูงกว่า ประสิทธิภาพสูง ราคาสูง | 150.00 | 600.00 | |||
| o1-mini | รุ่นย่อของ o1 (deprecated) | 1.10 | 4.40 | |||
| o3-mini | รุ่นย่อของ o3 สำหรับงานเหตุผลงบจำกัด | 1.10 | 4.40 | |||
| codex-mini-latest | โมเดลเน้นโค้ด ปรับสำหรับ Codex CLI | 1.50 | 6.00 | |||
| gpt-4 | GPT รุ่นเก่าสำหรับงานแม่นยำสูง | 30.00 | 60.00 | |||
| gpt-4-turbo-2024-04-09 | GPT‑4 Turbo (รุ่นเก่า) เร็วขึ้น | 10.00 | 30.00 | |||
| gpt-3.5-turbo | GPT ประหยัดสำหรับงานแชท/ทั่วไป | 0.50 | 1.50 | |||
| gpt-3.5-turbo-16k | เวอร์ชันบริบทยาวของ gpt‑3.5 | 3.00 | 4.00 | |||
| davinci-002 | รุ่นฐานของ GPT‑3 (แทน davinci/curie) | 2.00 | 2.00 | |||
| babbage-002 | รุ่นฐานเล็กของ GPT‑3 (แทน ada/babbage) | 0.40 | 0.40 | |||
| text-embedding-3-small | โมเดลฝังข้อความขนาดเล็ก (ค้นหา/จัดหมวดหมู่) | 0.01 | N/A | |||
| text-embedding-3-large | โมเดลฝังข้อความความสามารถสูง | 0.006 | N/A | |||
| text-embedding-ada-002 | โมเดลฝังข้อความรุ่นเดิม | 0.05 | N/A | |||
| gpt-image-1 | สร้างภาพจากข้อความและภาพ (text‑to‑image) | 5.00 (ข้อความ) / 10.00 (ภาพ) | 40.00 (ภาพ) | |||
| DALL·E 3 | สร้างภาพรุ่นก่อนหน้า (มาตรฐาน/HD) | 0.04–0.08 ต่อภาพ | N/A | |||
| DALL·E 2 | สร้างภาพรุ่นแรกของ OpenAI | 0.016–0.02 ต่อภาพ | N/A | |||
| gpt-4o-mini-tts | Text‑to‑Speech ขนาดเล็ก | 0.60 | 12.00 | |||
| gpt-4o-transcribe | Speech‑to‑Text powered by gpt‑4o | 2.50 (ข้อความ) / 6.00 (เสียง) | 10.00 | |||
| gpt-4o-mini-transcribe | Speech‑to‑Text รุ่นเล็ก | 1.25 (ข้อความ) / 3.00 (เสียง) | 5.00 | |||
| Whisper | ถอดเสียงทั่วไป ราคาถูก | 0.006 | N/A | |||
| TTS | สร้างเสียงจากข้อความ (คิดตามอักขระ) | 15.00 | N/A | |||
| TTS HD | สร้างเสียงคุณภาพสูงจากข้อความ (คิดตามอักขระ) | 30.00 | N/A |
