วัด AI ด้วย "Useful Intelligence per Dollar" ไม่ใช่แค่ราคาต่อโทเคน

ถ้ายังวัด AI ด้วยราคาต่อโทเคนอย่างเดียว เราอาจกำลังวัดสิ่งที่ไม่ใช่ผลลัพธ์ครับ 🔥

OpenAI เสนอกรอบคิดในบทความวันที่ 17 กรกฎาคม 2026 ชื่อว่า "Useful Intelligence per Dollar"

หมายความว่า มองว่าเงินหนึ่งดอลลาร์สร้างงานที่ใช้ได้จริงมากแค่ไหน

ต้องดู 4 เรื่องพร้อมกัน:

• งานที่มีประโยชน์
• ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่สำเร็จ
• ความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
• มูลค่าที่เพิ่มขึ้นเมื่อใช้ในสเกล

วิธีทดลองกับทีมของคุณ

ถ้าจะเอาไปลุยกันครับ ผมแนะนำให้เลือกงานเดียวเป็น baseline สักหนึ่งสัปดาห์:

1) นิยามคำว่า "เสร็จและผ่านคุณภาพ" ให้ชัด

ไม่ใช่แค่ "คิดว่าดี" นะ ต้องจำนวนเจาะจง 💪

2) นับจำนวนงานที่ผ่าน ไม่ใช่นับแค่จำนวนคำตอบ

มีความแตกต่างนะ

3) รวมเวลาคนตรวจ แก้ และทำซ้ำเข้าไปด้วย

ทุกอย่างต้องรวม ไม่นอกสายครับ

4) เอาต้นทุนทั้งหมดหารด้วยจำนวนงานที่ผ่านจริง

นี่ที่จะออกมาเป็นตัวเลขจริง

ที่ไม่ใช่ "AI ที่คุ้ม"

ถ้าถูกลงแต่ต้องแก้มากขึ้น หรือถูกลงแต่คนไม่กล้าใช้ ก็ยังไม่ใช่ AI ที่คุ้มครับ

กรอบนี้เป็นวิธีตั้งคำถาม ไม่ใช่ตัวเลขสำเร็จรูป

เราต้องวัดจาก workflow ของตัวเอง ไม่ใช่เอาตัวเลขทั่วไปมาวัด 🎯

ติดกระดุมเม็ดแรก — ลุยกันครับ

---

📖 อ่านต้นทาง: https://openai.com/index/a-scorecard-for-the-ai-age/