DEWVIKO · AI · GUIDE

5 ท่าจ่ายค่า AI ถูกลง 80%
โดยงานไม่ตก

นี่คือ guide เต็มๆ ที่ผมสัญญาไว้ครับ 5 ท่าที่ผมใช้จริงตอนทำงานกับ Claude Code เพื่อลดค่า token โดยงานไม่ตก แต่ละท่ามีคำสั่งพิมพ์ตามได้เลย พร้อมความเห็นของผมว่าท่าไหนคุ้มสุด (เครดิตไอเดียต้นทาง Chase AI ผมเอามาเล่าเป็นเวอร์ชันที่ผมใช้จริง)

ในหน้านี้มีอะไรบ้าง
00 ทำไมยิ่งใช้ AI ยิ่งจ่ายแพงเกินจำเป็น 01 ลด effort level (ง่ายสุด คุ้มสุด) 02 ตัวแรงวางแผน ตัวถูกลงมือ 03 เปิด token-diet skill 04 งานค้นข้อมูลให้ตัวถูกทำ 05 advisor mode + ความเห็นผม

ทำไมยิ่งใช้ AI ยิ่งจ่ายแพงเกินจำเป็น

คนส่วนใหญ่ (รวมผมตอนแรก) เปิดโมเดลแรงสุดไว้ตัวเดียวแล้วสั่งมันทำทุกอย่าง งานง่ายก็ตัวนี้ งานยากก็ตัวนี้ พอสิ้นเดือนค่า token พุ่ง หรือชน usage limit ตั้งแต่กลางสัปดาห์

ความจริงคือ 80% ของงานที่เราสั่งไม่ได้ต้องใช้พลังระดับโมเดลแพงสุดเลย งานค้นไฟล์ จัดฟอร์แมต เขียนโค้ดตรงไปตรงมา ตัวถูกกว่าทำได้สบายๆ เราแค่ไม่เคยแยกมันออก

5 ท่าข้างล่างนี้คือวิธีแยกงานให้ถูกตัว แต่ละท่าลดค่าใช้จ่ายคนละจุด รวมกันแล้วประหยัดได้เยอะมาก โดยคุณภาพงานไม่ตก

Dew Dewviko

ผมมองเรื่องนี้เหมือนจ้างทีม ไม่มีใครเอาคนเก่งสุด (แพงสุด) ในทีมไปนั่งถ่ายเอกสารทั้งวันหรอกครับ 555 งานหัวจริงๆ ค่อยดึงตัวเก่งมา ที่เหลือกระจายให้คนอื่นทำ AI ก็เหมือนกันเป๊ะ

01ลด effort level ง่ายสุด คุ้มสุด

effort level คือระดับความพยายามที่โมเดลทุ่มลงไปต่องาน default มักตั้งไว้ high บางคนดันไป max ทั้งที่งานส่วนใหญ่ไม่ต้องขนาดนั้น

วิธีใช้ทีละสเต็ป

  1. ในเทอร์มินัล Claude Code พิมพ์ /effort
  2. เลือกระดับ: งานเบา (เว็บดีไซน์ แก้ข้อความ งานตรงไปตรงมา) ใช้ low หรือ medium
  3. เก็บ high/max ไว้เฉพาะงานที่ซับซ้อนจริงๆ (วางระบบหลายไฟล์ debug ยากๆ)
  4. ลองทำงานเดิมด้วย medium เทียบกับ high ดู แล้วคุณจะเห็นว่าผลไม่ต่างแต่ค่าถูกลงเยอะ
คำสั่ง (พิมพ์ในเทอร์มินัลได้เลย)
/effort low # ระดับที่เลือกได้: # low งานเบา งานตรงไปตรงมา (ถูกสุด เร็วสุด) # medium งานทั่วไปที่ต้องคิดนิดหน่อย # high ค่า default งานที่ต้องคิดหลายขั้น # max งานยากสุด แพงสุด (ใช้เท่าที่จำเป็น)

ตัวอย่างที่เกิดขึ้นจริง

เบนช์มาร์ก DeepSWE (ที่ Chase AI โชว์)

ตัวแรงสุด ตั้งค่า max: ค่าเฉลี่ยต่องาน ~$22 ได้คะแนน 70%

ตัวแรงสุด ตั้งค่า low: ~$3.76 ได้คะแนน 60% ยังชนะตัวรองที่ตั้งค่าสูงสุด (59%)

คือลดค่าไปกว่า 80% แต่ผลงานยังดีกว่าอีกตัวที่ทุ่มสุด

Dew Dewviko

ถ้าจะเอาไปทำแค่ท่าเดียว เอาท่านี้ครับ มันง่ายสุด (พิมพ์คำสั่งเดียว) แต่เซฟเงินเยอะสุด ผมตกใจตอนลองว่างานที่ผมนึกว่าต้องใช้ high จริงๆ medium ก็เอาอยู่ ตัวเลข usage ผมลดฮวบเลย

02ตัวแรงวางแผน ตัวถูกลงมือ

อย่าให้ตัวแรงทั้งวางแผนทั้งลงมือทำเองทุกอย่าง ให้มันเป็น "สถาปนิก" ร่างแผนอย่างเดียว แล้วส่งงานลงมือให้ตัวถูกกว่าทำ

วิธีใช้ทีละสเต็ป

  1. เปิด plan mode ให้ตัวแรงร่างแผนงานออกมาเป็นไฟล์ markdown ก่อน
  2. ให้มันระบุในแผนเลยว่าแต่ละสเต็ปควรใช้โมเดลตัวไหนทำ (ตัวแรง/กลาง/เล็ก)
  3. เปิดอีกหน้าต่างด้วยโมเดลตัวรอง แล้วให้มันทำตามแผนที่ตัวแรงร่างไว้
  4. ตัวแรงไม่ต้องมานั่งเผา token กับงานลงมือจิ๊บจ๊อยอีก
คำสั่ง / prompt (ก็อปไปวางได้เลย)
# 1) ให้ตัวแรงวางแผน (อยู่ใน plan mode) ช่วยวางแผนงานนี้เป็นสเต็ป แล้วเซฟเป็นไฟล์ plan.md สำหรับแต่ละสเต็ป ให้ระบุด้วยว่าควรใช้โมเดลระดับไหนทำ: - งานคิดหนัก/วางโครงสร้าง = ตัวแรง - งานเขียนโค้ดปกติ = ตัวกลาง - งานค้นไฟล์/จัดรูปแบบ/งานซ้ำ = ตัวเล็ก อย่าเพิ่งลงมือทำ แค่วางแผนอย่างเดียว # 2) เปิดอีกหน้าต่างด้วยโมเดลตัวรอง แล้วสั่ง: อ่าน plan.md แล้วทำตามทีละสเต็ปได้เลย
แผนที่ได้ (ตัวอย่าง)

สเต็ป 1 วางโครงสร้างระบบ → ตัวแรง

สเต็ป 2 เขียนฟังก์ชันตามสเปก → ตัวกลาง

สเต็ป 3 ค้นไฟล์ที่เกี่ยวข้อง + จัดฟอร์แมต → ตัวเล็ก

Dew Dewviko

ตอนแรกผมคิดว่ามันยุ่งยาก แต่จริงๆ แค่แยก "คนคิด" กับ "คนทำ" ออกจากกัน เท่านั้นเอง งานที่กินเวลาและ token เยอะมันคืองานลงมือ ไม่ใช่งานคิด พอเอางานลงมือไปให้ตัวถูกกว่า บิลค่าใช้จ่ายลดชัดเลย

03เปิด token-diet skill

มี skill อย่าง ponytail ที่วางกฎให้ AI เขียนโค้ดกระชับลง ได้ผลเท่าเดิมแต่ใช้ token น้อยลง เพราะปกติ AI มันเขียนเยอะเกินจำเป็น

วิธีใช้ทีละสเต็ป

  1. หา skill สาย token-diet (เช่น ponytail หรือ caveman) มาติดตั้งใน Claude Code
  2. เปิดใช้ก่อนสั่งงานเขียนโค้ด
  3. ลองงานเดิมทั้งเปิดและไม่เปิด skill แล้วเทียบจำนวน token ที่ใช้
  4. ถ้าประหยัดจริงและงานไม่ตก ก็เปิดค้างไว้เลย
แนวทาง (ไม่ใช่คำสั่งตายตัว แล้วแต่ skill)
# ติดตั้ง skill สาย token-diet (เช่น ponytail) # แล้วเปิดใช้ก่อนสั่งงานเขียนโค้ด หลักการของ skill กลุ่มนี้: - เขียนโค้ดให้สั้นและตรงประเด็น ไม่ยืดเยื้อ - เลี่ยง comment และคำอธิบายที่ไม่จำเป็น - ได้ output เท่าเดิม แต่ token ที่ใช้ลดลง # ทดสอบ: รันงานเดิมทั้งเปิดและปิด skill แล้วเทียบ token
ผลที่ Chase AI ทดสอบ (ผมยังไม่ได้วัดเอง)

ปกติ: token ต่องาน = 100%

เปิด skill: ค่าใช้จ่ายลดลงราว 22% โดยผลงานเท่าเดิม

Dew Dewviko

ผมมองว่าของพวกนี้ต้องลองเองก่อนเชื่อ อย่าเชื่อตัวเลขในคลิปทันที แต่ถ้ามันช่วยได้จริงแม้แค่ 15-20% พอคูณกับงานที่ทำทุกวัน มันคือเงินก้อนใหญ่ครับ เลยคุ้มที่จะลอง

04งานค้นข้อมูล ให้ตัวถูกทำ

งานวิจัย/ค้นข้อมูลบนเว็บไม่ต้องใช้โมเดลแรงสุดเลย มันคืองานกวาดข้อมูล ไม่ใช่งานคิดเชิงลึก แยกออกมาให้ตัวถูกทำ แล้วส่งข้อมูลให้ตัวแรงวางแผนต่อ

วิธีใช้ทีละสเต็ป

  1. รู้ก่อนว่า /deep-research ปล่อย sub-agent ออกไปพร้อมกันเป็นร้อยตัว
  2. ถ้าใช้โมเดลแพงสุดวิ่งทั้งหมด = ค่าใช้จ่ายพุ่งทันที
  3. ตั้งให้งานค้นข้อมูลใช้โมเดลตัวถูกกว่า (เก็บบริบทมากอง)
  4. แล้วค่อยเอาข้อมูลที่ได้ส่งให้ตัวแรงเอาไปวางแผน ตัวแรงทำแค่งานหัว
แนวทาง (ก็อปไปปรับได้เลย)
# แยกงานเป็น 2 ช่วง # ช่วงที่ 1 : ค้นข้อมูล (ใช้ตัวถูก) ให้ตัวถูกกว่าออกไปหาข้อมูลเรื่องนี้บนเว็บ รวบรวมมาให้ครบ ตรวจสอบให้ข้อมูลสมเหตุสมผล แล้วสรุปเป็นบริบทไว้ในไฟล์ research.md # ช่วงที่ 2 : วางแผน (ใช้ตัวแรง) อ่าน research.md แล้วเอาข้อมูลนั้นมาวางแผนงานให้ผม ตัวแรงทำแค่ช่วงวางแผน ไม่ต้องออกไปหาข้อมูลเอง
ทำไมถึงคุ้ม

ปล่อยตัวแรงวิ่ง sub-agent 100+ ตัวเพื่อค้นข้อมูล = พังงบทันที

ตัวถูกค้นข้อมูล 100+ ตัว + ตัวแรงคิดครั้งเดียว = ได้ผลเท่ากันแต่ถูกกว่ามาก

Dew Dewviko

ท่านี้กับท่า 2 คือหลักการเดียวกันครับ แค่คนละมุม: งานค้นข้อมูลกับงานลงมือ ล้วนเป็นงานที่ "ไม่ต้องฉลาดสุด" แต่ "กินแรงเยอะ" เอาไปให้ตัวถูกทำหมด เก็บสมองแพงๆ ไว้ตอนตัดสินใจจริงๆ

05advisor mode สมองตัวแรง ราคาตัวรอง

ท่าสุดท้ายรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน: ให้โมเดลตัวรองเป็นคนลงมือทำจริง แต่มีตัวแรงเป็น "ที่ปรึกษา" คอยช่วยเฉพาะตอนตัวรองติด

วิธีใช้ทีละสเต็ป

  1. ตั้งโมเดลหลักเป็นตัวรอง เพราะตัวที่ตั้งไว้คือตัวที่ลงมือเขียนจริง
  2. พิมพ์ /advisor แล้วตั้งตัวแรงเป็นที่ปรึกษา
  3. ตัวรองทำงานไปเรื่อยๆ พอมันติด มันจะส่งบริบทไปถามตัวแรงว่าเอาไงต่อ
  4. ได้ผลงานคุณภาพระดับตัวแรง แต่จ่ายส่วนใหญ่ในราคาตัวรอง
คำสั่ง (พิมพ์ในเทอร์มินัลได้เลย)
/model opus # ตั้งตัวลงมือ (executor) = ตัวรอง เพราะโมเดลที่ตั้งไว้คือตัวที่เขียนจริง /advisor fable # ตั้งที่ปรึกษา (advisor) = ตัวแรง คอยช่วยเฉพาะตอนตัวรองติด # จากนั้นสั่งงานได้ตามปกติ ตัวรองทำ ตัวแรงคอยชี้ทาง
ทำไมถึงเวิร์ก

ตัวรอง (executor) อ่าน เขียน รันเครื่องมือ ทำงานจริงทั้งหมด

พอติด มันขอคำแนะนำจากตัวแรง (advisor) เฉพาะตอนจำเป็น

ผลรวม: งานดีขึ้น ในราคาที่ถูกกว่าใช้ตัวแรงทำเองทั้งหมด

01
ลด effort
02
แรงวางแผน
03
token-diet
04
ถูกค้นข้อมูล
05
advisor
Dew สรุปแบบดิววิโกะ

ที่ผมชอบเรื่องนี้ไม่ใช่เพราะมันประหยัด (ถึงจะประหยัดจริง 555) แต่เพราะมันเปลี่ยนวิธีคิดเรื่องการใช้ AI ทั้งหมด จากเดิมที่มองว่า "เปิดตัวแรงสุดไว้ก็จบ" มาเป็น "จ่ายให้ถูกกับความยากของงาน"

คนส่วนใหญ่ hype กับโมเดลใหม่ๆ แต่ไม่เคย audit ว่าเงินที่จ่ายไปคุ้มตรงไหน จริงๆ ความเก่งไม่ได้อยู่ที่ใช้โมเดลแพงสุด แต่อยู่ที่รู้ว่าจะใช้ตัวไหนกับงานไหน เอาไปลองแล้วมาเล่าให้ผมฟังด้วยนะครับว่าท่าไหนเซฟเงินคุณได้เยอะสุด

Dew

อยากได้ guide แบบนี้อีก?

ผมเขียนเรื่อง AI ใช้ได้จริงกับงานประจำวัน ทั้งลดค่า token คอนเทนต์ automation
ใส่อีเมลไว้ เดี๋ยวส่งของใหม่ให้ถึงกล่องเลยครับ

ไม่สแปม ยกเลิกได้ทุกเมื่อ