เว็บไซต์คืออะไร?

MilerDev, Bangkok (2026)

30/08/2026

ถ้ามอง DeepSeek V4 Pro 0813 แค่จาก Context Window 1 ล้าน Token เราอาจรู้สึกว่า “ก็ V4 Pro เดิมที่รองรับ Context ยาว ๆ”
แต่จุดที่ DeepSeek เน้นในรุ่นนี้ไม่ใช่ Context
มันคือ Agentic Capability — ความสามารถของโมเดลในการรับเป้าหมาย วาง reasoning หลายขั้นตอน เรียกใช้ Tools ทำงานกับ Code หรือ Terminal แล้วเดินหน้าต่อจนงานเสร็จ
DeepSeek-V4-Pro-0813 คือรุ่น GA หรือรุ่นใช้งานจริงที่มาแทน V4 Pro Preview โดยยังสืบทอดโครงสร้างของ V4 Pro เดิม แต่มีการปรับโมเดลและระบบ inference สำหรับงาน production เพิ่มเติม ตัวโมเดลยังรองรับ Context 1M tokens และ Maximum Output สูงสุด 384K tokens เหมือนเดิม
ความต่างจึงเห็นชัดกว่าบน Benchmark ที่จำลอง “การทำงาน” มากกว่า Benchmark แบบถามแล้วตอบ
ตัวเลขที่ DeepSeek รายงานเมื่อเทียบกับ V4 Pro Preview เช่น
Terminal Bench 2.1: 72.1 → 87.9
Toolathlon-Verified: 55.9 → 74.1
AutomationBench: 12.8 → 31.8
DeepSWE: 12.8 → 62.7
Benchmark เหล่านี้เกี่ยวข้องกับการใช้ Terminal, Tool Calling, Automation และ Software Engineering มากกว่าการวัดว่าโมเดลตอบคำถามทั่วไปได้ถูกแค่ไหน
ตรงนี้ทำให้ V4 Pro 0813 น่าสนใจสำหรับ Developer
เพราะเวลาเราสร้าง AI Agent ปัญหามักไม่ได้อยู่ที่โมเดล “ไม่รู้คำตอบ”
ปัญหาคือโมเดลต้องรักษา state ของงานหลายขั้นตอน เลือก Tool ให้ถูก อ่านผลลัพธ์กลับมา ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อ และไม่หลุดจากเป้าหมายระหว่างทาง
เช่น Agent ที่ได้รับคำสั่งว่า
“เข้า repository นี้ หา bug ที่ทำให้ test fail แก้ code แล้วรัน test จนผ่าน”
นี่ไม่ใช่ Prompt → Response ครั้งเดียว
แต่เป็นวงจรประมาณ
Goal → Inspect → Reason → Call Tool → Observe → Modify → Test → Reason → Continue
ความสามารถของ Agent จึงเกิดจากคุณภาพของ reasoning ตลอดทั้ง loop ไม่ใช่ความฉลาดของคำตอบครั้งเดียว
DeepSeek เองก็ขยับ API ไปในทิศทางเดียวกัน รุ่นนี้รองรับ OpenAI Responses API โดยตรง และเพิ่มระดับ reasoning effort เป็น low, high และ max เพื่อให้เลือกใช้ compute ตามความซับซ้อนของงาน เช่น งานง่ายใช้ low ส่วน Agent workflow หรือโจทย์ซับซ้อนค่อยขยับไป high หรือ max
สำหรับคนที่ใช้ DeepSeek API อยู่แล้ว การเปลี่ยนผ่านค่อนข้างตรงไปตรงมา เพราะชื่อ API ยังเป็น
deepseek-v4-pro
เหมือนเดิม และปัจจุบัน alias นี้ชี้ไปที่ DeepSeek-V4-Pro-0813 โดยอัตโนมัติ
ดังนั้น Mental Model ที่ควรใช้มอง V4 Pro 0813 ไม่ใช่แค่
“DeepSeek ออกรุ่นที่ Benchmark สูงขึ้น”
แต่คือ DeepSeek กำลัง optimize โมเดลเรือธงสำหรับ long-running AI workflows
เพราะเมื่อ LLM เริ่มขยับจาก “ตอบเรา” ไปเป็น “ทำงานให้เรา” ตัวชี้วัดที่มีความหมายมากขึ้นก็ไม่ใช่แค่ว่ามันตอบครั้งเดียวได้ดีแค่ไหน แต่คือมันสามารถตัดสินใจและทำงานต่อเนื่องหลายสิบขั้นโดยไม่หลุดจากเป้าหมายได้ดีแค่ไหน

30/08/2026

DeepSeek เพิ่งเปิดตัว DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp เมื่อวันที่ 21 สิงหาคม 2026 เป็นโมเดล multimodal รุ่นทดลองที่รับทั้ง Text และ Image เป็น input ได้ โดย DeepSeek ระบุว่าความสามารถด้านข้อความยังอยู่ในระดับเดียวกับ V4 Flash ขณะที่งานประเภท Multimodal Agent ดีขึ้นอย่างชัดเจน
ถ้ามองแค่ว่า “DeepSeek อ่านรูปได้แล้ว” เราจะพลาดประเด็นสำคัญของโมเดลนี้ไป
เพราะ Vision model ที่มีประโยชน์กับ Developer ไม่ได้จบแค่คำสั่งประมาณ
Describe this image
แต่คือการที่ภาพสามารถเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของ workflow เดียวกับ reasoning และ tool calling ได้
เช่น Agent ได้ screenshot จากหน้าเว็บ → อ่านว่า UI ตอนนี้อยู่ในสถานะไหน → วิเคราะห์ว่าต้องทำอะไรต่อ → เรียก tool → ดู screenshot ใหม่ → ตัดสินใจรอบถัดไป
จากเดิมที่เราอาจต้องสร้าง pipeline แยกประมาณ
Image → OCR / Vision Model → Text → LLM → Tool
ตอนนี้สามารถออกแบบให้โมเดลรับ Text + Image โดยตรง แล้วให้มันใช้ข้อมูลจากภาพประกอบการตัดสินใจได้เลย
API ก็ไม่ได้แปลกจากสิ่งที่ Developer คุ้นเคยมากนัก เพราะ DeepSeek รองรับ OpenAI-compatible Chat Completions โดยเปลี่ยน content จาก string ธรรมดาให้เป็นหลาย content blocks เช่น Text และ Image
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Find the error in this UI"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": screenshot_url}
}
]
}]
)
แปลว่า use case อย่างการวิเคราะห์ Screenshot, อ่าน Chart, ตรวจ UI ที่ผิดปกติ หรือ Agent ที่ต้องทำงานกับ Software ผ่านหน้าจอ ไม่จำเป็นต้องแปลงทุกอย่างกลับเป็นข้อความด้วยระบบอีกชุดก่อนเสมอไป
DeepSeek ยังออกแบบเรื่อง Image input มาค่อนข้างเป็น API-oriented ด้วย รองรับทั้ง Base64, URL และ Files API หากมีภาพเดิมที่ต้องใช้ซ้ำหลาย request ส่วนภาพจะถูก resize และแปลงเป็น token ก่อน inference โดยคิดสูงสุด 384 tokens ต่อภาพ
อย่างไรก็ตามชื่อท้าย Exp ควรอ่านตรงตัวว่า Experimental
ตัวเลข benchmark ที่ DeepSeek รายงานว่า multimodal agent performance เข้าใกล้ Opus-4.8 เป็นผลจากการทดสอบของผู้พัฒนาโมเดลเอง ดังนั้นก่อนเอาไปใช้ Production สิ่งที่ควรทดสอบจริงไม่ใช่แค่ “มันอธิบายภาพได้ดีไหม” แต่คือมันอ่านรายละเอียดบน Screenshot ถูกแค่ไหน ตัดสินใจจากภาพได้สม่ำเสมอหรือไม่ และเมื่อประกอบกับ Tool Call แล้วเกิด error แบบไหนบ้าง
Mental Model ที่ผมคิดว่าเหมาะกับ DeepSeek V4 Flash Vision Exp จึงไม่ใช่ “V4 Flash เวอร์ชันอ่านรูป”
แต่คือ V4 Flash ที่เพิ่มภาพเข้ามาเป็นข้อมูลอีกประเภทหนึ่งใน Agent loop
และตรงนี้ต่างหากที่ทำให้ Vision เริ่มมีผลต่อวิธีที่เราออกแบบ AI application มากกว่าการมีฟีเจอร์ถามตอบเกี่ยวกับรูปภาพเฉย ๆ

30/08/2026

สร้าง Full-Stack App จากรูปเดียวด้วย DeepSeek V4 Flash Vision Exp เก่งจนอึ้ง! 🔥

30/08/2026

วันนี้ผมจะลอง DeepSeek V4 Flash Vision Exp กันครับ
ตัวนี้น่าสนใจตรงที่มันเอาจุดเด่นของตระกูล V4 Flash ที่เน้นความเร็ว, coding และงานแบบ Agent มารวมกับความสามารถด้าน Vision ทำให้มันไม่ได้แค่อ่าน prompt หรือเขียนโค้ด แต่สามารถดูภาพหรือ Screenshot แล้วเอาข้อมูลตรงนั้นไปใช้ทำงานต่อได้ด้วย
ฝั่ง V4 Flash เอง DeepSeek ก็ออกแบบมาให้เหมาะกับ Agent มากขึ้น รองรับทั้ง Tool Calling, JSON Output และมี Context สูงถึง 1 ล้าน tokens แถมตัว Flash ยังเน้นให้ตอบเร็วและต้นทุนต่ำกว่ารุ่น Pro อีกด้วย
แต่รอบนี้ผมไม่ได้จะลองแค่ถามตอบนะครับ เราจะลองให้มัน ทำงานเหมือน Software Engineer จริง ๆ ตั้งแต่คุย Requirement, เขียน Spec, แตก Ticket, Implement ไปจนถึง Code Review
แล้วสุดท้ายมาดูกันว่า มันจะสร้าง Full-stack Next.js + SQLite ออกมาได้ดีแค่ไหน

29/08/2026

ถ้ามอง OpenCode เป็น “AI Chat สำหรับเขียนโค้ดอีกตัว” จะยังไม่เห็นภาพว่ามันทำหน้าที่อะไร
Mental Model ที่ตรงกว่าคือ:
LLM เป็นสมอง ส่วน OpenCode เป็น environment ที่ให้สมองนั้นเข้ามาทำงานกับ Codebase ของเรา
OpenCode เป็น Open Source AI Coding Agent ที่ใช้งานได้ทั้งผ่าน Terminal, Desktop App และ IDE Extension โดยตัวมันเองไม่ได้มี Model ใหม่ซ่อนอยู่ข้างใน แต่เปิดให้เราเชื่อมต่อกับ LLM Provider และเลือก Model ที่ต้องการใช้ได้
จุดต่างจากการเปิด Chat แล้วโยนโค้ดเข้าไปถาม คือ OpenCode มี Tools สำหรับทำงานกับโปรเจกต์จริง
มันสามารถอ่านไฟล์ ค้นหาโค้ด แก้ไขหรือสร้างไฟล์ใหม่ เรียก Bash command รวมถึงใช้ LSP, Web Search และเชื่อมต่อ Tool เพิ่มผ่าน MCP ได้
เช่น แทนที่จะถามว่า
“ช่วยบอกหน่อยว่าต้องแก้ไฟล์ไหนเพื่อเพิ่ม Authentication”
เราสามารถให้ Agent เข้าไปสำรวจ repository ก่อน ค้นหา route และ middleware ที่เกี่ยวข้อง อ่าน implementation เดิม แล้วค่อยวางแผนหรือแก้โค้ดให้
ตรงนี้ทำให้ interaction เปลี่ยนจาก
Developer ส่ง Context → AI ตอบข้อความ
เป็น
Developer กำหนดงาน → Agent หา Context → ใช้ Tools → ลงมือทำงาน → Developer ตรวจผล
และ OpenCode แยกเรื่อง “Agent” ออกจาก “Model” ค่อนข้างชัด
เอกสารปัจจุบันระบุว่ารองรับ LLM Provider มากกว่า 75 ราย รวมถึง Local Model ด้วย เราจึงอาจใช้ OpenAI วันนี้ เปลี่ยนไปใช้ Anthropic, Google, OpenRouter หรือ Model ที่รันในเครื่องภายหลัง โดย Workflow ฝั่ง Agent ยังเป็น OpenCode เหมือนเดิม
นี่เป็นเหตุผลที่คำว่า provider-agnostic มีความหมายมากกว่าแค่ “เลือก Model ได้หลายตัว”
มันหมายถึงว่า Coding Agent กับตัว Intelligence ไม่จำเป็นต้องถูกผูกเป็นผลิตภัณฑ์เดียวกัน เราสามารถเลือก Model ตามคุณภาพ ราคา Privacy หรือประเภทงานได้ โดยไม่ต้องเปลี่ยนเครื่องมือที่ใช้จัดการ Codebase ทุกครั้ง
เรื่องสิทธิ์ก็ถูกแยกออกมาเป็นอีกชั้นหนึ่ง OpenCode สามารถกำหนดได้ว่า Action ไหนให้ทำทันที (allow) Action ไหนต้องถามก่อน (ask) และ Action ไหนห้ามทำ (deny) เช่น อนุญาตให้อ่านไฟล์ แต่ให้ถามก่อนรัน Bash หรือแก้โค้ด
ถ้าอยากลอง ตัว CLI ติดตั้งได้ด้วย
npm install -g opencode-ai
opencode
จากนั้นเชื่อม Provider ผ่าน /connect และเลือก Model ที่ต้องการใช้ได้จากตัว OpenCode
ดังนั้นเวลามอง OpenCode อย่ามองว่าเป็น “คู่แข่งของ GPT หรือ Claude”
มันอยู่คนละ Layer กัน
Model ตัดสินใจว่าจะทำอะไร ส่วน OpenCode จัด Context, Tools, Permissions และช่องทางให้ Model เข้าไปทำงานกับ Software Project จริง
เข้าใจ Layer นี้แล้ว จะเห็นภาพ Coding Agent ตัวอื่นง่ายขึ้นด้วย เพราะคำถามไม่ได้มีแค่ว่า “ใช้ Model อะไร” อีกต่อไป แต่รวมถึงว่า เรากำลังให้ Model เข้าถึง Environment และมีสิทธิ์ลงมือทำอะไรได้บ้าง

29/08/2026

ถ้า AI ตอบคำถามผิด ผลเสียอาจจบแค่เราได้ข้อมูลผิด
แต่ถ้า AI ที่ตอบผิดตัวเดียวกันมีสิทธิ์อ่านอีเมล เปิดไฟล์ เรียก API หรือกดปุ่มแทนเราได้ ผลลัพธ์เปลี่ยนทันที
นี่คือความต่างด้าน Security ระหว่าง Chatbot กับ AI Agent
Chatbot ส่วนใหญ่สร้าง Output ให้เราตรวจอีกครั้งก่อนนำไปใช้ แต่ Agent สามารถรับข้อมูลจากภายนอก ตัดสินใจเลือก Tool แล้วทำ Action ต่อได้เองหลายขั้นตอน
ปัญหาจึงไม่ได้อยู่แค่ว่า
“โมเดลฉลาดพอไหม?”
แต่ต้องถามเพิ่มว่า
“ถ้ามันตัดสินใจผิด มันมีสิทธิ์ทำอะไรได้บ้าง?”
ตัวอย่างหนึ่งคือ Prompt Injection
สมมติเราให้ Agent เข้า Gmail และ Browser แล้วสั่งว่า
“อ่านอีเมลล่าสุดแล้วจัดการสิ่งที่จำเป็นให้หน่อย”
Agent เปิดอีเมลฉบับหนึ่งซึ่งมีข้อความที่ดูเหมือนข้อมูลธรรมดา แต่ข้างในแฝง Instruction ที่พยายามสั่ง AI ให้เปิดข้อมูลบางอย่างแล้วส่งออกไปยังเว็บไซต์ภายนอก
สำหรับมนุษย์ ข้อความนั้นคือ “Data”
แต่สำหรับ LLM เส้นแบ่งระหว่าง Data กับ Instruction ไม่ได้ชัดเจนเหมือนระบบซอฟต์แวร์แบบเดิม นี่จึงเป็นเหตุผลที่ Prompt Injection ยังเป็นปัญหาหลักของ Agent ที่อ่านข้อมูลจาก Web, Email หรือ Document ได้ (openai.com)
OpenAI เองแนะนำให้ Agent เข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น หลีกเลี่ยงคำสั่งกว้าง ๆ อย่าง “อ่านอีเมลแล้วจัดการทุกอย่าง” และให้ผู้ใช้ยืนยันก่อน Action ที่มีผลสำคัญ เพราะแม้จะมีระบบป้องกันหลายชั้น ความเสี่ยงก็ไม่ได้หายไปทั้งหมด (help.openai.com)
Anthropic ก็พบประเด็นคล้ายกันจากการ Red Team ระบบของตัวเอง ในการทดลองหนึ่ง Prompt ที่ผู้ใช้ถูกหลอกให้นำไปรันสามารถทำให้ Agent พยายามอ่าน Credential และส่งออกไปภายนอกได้ สิ่งที่หยุดความเสียหายได้จริงจึงไม่ควรพึ่งแค่ว่า “โมเดลจะรู้ว่าสิ่งนี้อันตราย” แต่ต้องมี Environment Boundary เช่น จำกัด File Access และ Network Access ด้วย (anthropic.com)
ตรงนี้ทำให้หลัก Security แบบเดิมอย่าง Least Privilege กลับมาสำคัญมากกับ AI
Agent ที่ต้องอ่าน Calendar ไม่จำเป็นต้องเข้าถึง Gmail ทั้งหมด
Agent ที่ต้องสร้าง Report ไม่จำเป็นต้องมีสิทธิ์ลบไฟล์
Agent ที่ต้องค้นข้อมูลไม่จำเป็นต้องสามารถโอนเงินหรือเปลี่ยน Account Setting
และ Action ที่ย้อนกลับยาก เช่น ส่งอีเมล ลบข้อมูล ซื้อสินค้า หรือ Deploy Production ก็ควรมี Human Approval ก่อนเสมอ แนวทางนี้ตรงกับคำแนะนำของ OWASP สำหรับระบบที่ใช้ LLM เช่นกัน (owasp.org)
เมื่อก่อนเราอาจมอง AI Safety เป็นคำถามว่า
“เราจะทำให้ AI ตอบถูกและไม่ทำสิ่งไม่ดีได้อย่างไร”
แต่พอ AI กลายเป็น Agent คำถามด้าน Security ต้องขยับไปอีกระดับ
อย่าออกแบบระบบโดยสมมติว่า Agent จะตัดสินใจถูกเสมอ
ให้ออกแบบโดยสมมติว่า วันหนึ่งมันอาจถูกหลอก เข้าใจผิด หรือเลือก Action ผิด แล้วทำให้ผลกระทบของความผิดพลาดนั้นเล็กที่สุด
เพราะ Agent ที่มีความสามารถสูงแต่มี Permission จำกัด ยังควบคุมความเสียหายได้
แต่ Agent ที่ได้รับสิทธิ์ทุกอย่าง แม้ผิดพลาดเพียงครั้งเดียว ก็อาจเปลี่ยน “คำตอบผิด” ให้กลายเป็น “เหตุการณ์ด้าน Security” ได้ทันที

29/08/2026

เวลาคุยเรื่อง AI กับงาน เรามักตั้งคำถามว่า
“อาชีพไหนจะถูก AI แทนที่?”
แต่ปัญหาคือ งานหนึ่งตำแหน่งไม่ได้ประกอบด้วยงานประเภทเดียว
Developer คนหนึ่งอาจต้องเขียนโค้ด อ่าน Requirement หา Bug เขียน Test รีวิว Pull Request คุยกับทีม ตัดสินใจเรื่อง Architecture และแก้ปัญหา Production
AI อาจทำบางอย่างในรายการนี้ได้เร็วมาก แต่ไม่ได้แปลว่า “Developer” ทั้งตำแหน่งหายไปพร้อมกัน
สิ่งที่เกิดขึ้นจริงจึงใกล้กับคำว่า Task Recomposition มากกว่า Job Replacement
งานบางส่วนถูกทำให้ราคาถูกลง งานบางส่วนถูก Automation และในเวลาเดียวกัน งานบางประเภทกลับมีมูลค่าสูงขึ้น เพราะมนุษย์ต้องเป็นคนกำหนดปัญหา ตรวจผลลัพธ์ และตัดสินใจในจุดที่มี Context หรือ Trade-off
ข้อมูลล่าสุดก็เริ่มเห็นภาพแบบนี้ชัดขึ้น
งานวิจัยจาก Stanford Digital Economy Lab ที่ใช้ข้อมูล payroll ของแรงงานสหรัฐฯ หลายล้านคนจนถึงเดือนมิถุนายน 2026 ยังไม่พบหลักฐานว่าเกิดการแทนที่งานในวงกว้างทั้งระบบเศรษฐกิจ แต่พบสัญญาณที่น่าจับตาในคนอายุ 22–25 ปีที่ทำงานในอาชีพซึ่งมี AI exposure สูง โดยระดับการจ้างงานต่ำกว่าที่คาดไว้ประมาณ 19% เมื่อเทียบกับแนวโน้มของกลุ่มที่ exposure ต่ำกว่า
จุดนี้สำคัญ เพราะงานระดับ Junior จำนวนมากเคยมีงาน Routine เป็นพื้นที่สำหรับสะสมประสบการณ์
เขียนโค้ดส่วนเล็ก ๆ
แก้ Bug ง่าย ๆ
รวบรวมข้อมูล
ทำ Report
เขียน Draft แรก
แต่สิ่งเหล่านี้คือประเภทของงานที่ AI เริ่มรับไปทำได้ก่อน
PwC วิเคราะห์ประกาศงานมากกว่าหนึ่งพันล้านรายการใน 27 ประเทศและพบว่า ทักษะที่นายจ้างต้องการในงานที่ได้รับผลจาก AI กำลังเปลี่ยนเร็วกว่าอาชีพที่ exposure ต่ำมากกว่าสองเท่า และตำแหน่ง Junior ที่ได้รับผลจาก AI สูงมีโอกาสต้องการทักษะที่เดิมพบในคนระดับ Senior เช่น judgement และ leadership มากกว่ากลุ่มที่ exposure ต่ำถึง 7 เท่า
ตรงนี้ทำให้ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ว่า “AI ทำงานแทนเราได้กี่เปอร์เซ็นต์”
แต่อยู่ที่ว่า เมื่อ AI ทำงานระดับ Ex*****on ได้มากขึ้น มนุษย์จะถูกคาดหวังให้ขยับขึ้นไปทำงานระดับไหน
สำหรับ Developer ความสามารถในการพิมพ์โค้ดเร็วอาจมีมูลค่าน้อยลงเมื่อ AI สร้างโค้ดได้ในไม่กี่วินาที
แต่ความสามารถในการรู้ว่า Requirement นี้มีปัญหาตรงไหน เลือก Architecture แบบไหน ตรวจว่าโค้ดที่ AI สร้างมี assumption อะไร มองเห็น failure mode และตัดสินใจว่าอะไรควรนำขึ้น Production กลับมีน้ำหนักมากขึ้น
นั่นทำให้คำว่า “ใช้ AI เป็น” ไม่ควรถูกตีความว่า Prompt เก่งหรือรู้จัก Tool เยอะ
มันหมายถึงการมี Domain Knowledge มากพอที่จะ มอบหมายงานให้ AI ตรวจงานของ AI และรับผิดชอบการตัดสินใจขั้นสุดท้าย
ดังนั้นเวลาประเมินว่า AI จะกระทบงานของเราหรือไม่ คำถามที่มีประโยชน์กว่า “อาชีพนี้จะหายไหม?” คือ
ในงานที่เราทำอยู่ อะไรกำลังกลายเป็นของราคาถูก และอะไรจะกลายเป็นทักษะที่ขาดแคลนเมื่อทุกคนมี AI ใช้เหมือนกัน
เพราะความได้เปรียบในตลาดงานอาจไม่ได้อยู่ที่ใครทำงานเดิมได้เร็วที่สุดอีกต่อไป
แต่อยู่ที่ใครสามารถใช้ AI เพื่อขยับตัวเองไปทำงานที่ต้องใช้ judgement, context และความรับผิดชอบในระดับที่สูงขึ้นได้ก่อน

29/08/2026

โคตรคุ้ม! OpenCode Go จ่าย 300 ร้อย แต่ใช้ AI ได้โคตรเยอะ! 🔥

29/08/2026

ถ้าใครใช้ AI เขียนโค้ดอยู่ แล้วรู้สึกว่าแต่ละเดือนเสียค่า AI เยอะเกินไป
ผมอยากให้ลองดูตัวนี้ครับ OpenCode Go
มันคือแพ็กเกจสำหรับใช้ AI Coding Agent ราคาแค่ 10 ดอลลาร์ต่อเดือน
หรือประมาณสามร้อยกว่าบาท
จุดที่ผมว่าน่าสนใจมากคือ
เราไม่ได้ถูกล็อกอยู่กับโมเดลเดียว
ใน Go มีโมเดลให้เลือกหลายตัว
ทั้ง GPT 5.6 Luna, Grok 4.6, Kimi, MiniMax, DeepSeek, GLM, Qwen และอีกหลายโมเดล
เวลาเขียนโค้ด เราก็เลือกโมเดลให้เหมาะกับงานได้เลย
งานง่าย ๆ ใช้โมเดลเร็ว ๆ ราคาถูก
งานยากค่อยเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่เก่งขึ้น
แล้ว OpenCode เขาคัดและ benchmark โมเดลกับ provider มาให้แล้วด้วย
เป้าหมายคือให้เราได้ทั้งความเร็ว ความเสถียร และต้นทุนที่ถูกลง
ไม่ต้องมานั่งสมัคร API หลายเจ้าเอง
ที่สำคัญคือ 10 ดอลลาร์ไม่ได้แปลว่าได้ usage แค่ 10 ดอลลาร์
แพ็กเกจนี้ให้ลิมิตสูงสุดประมาณ 60 ดอลลาร์ต่อเดือน
และสำหรับหลายโมเดล OpenCode บอกว่าตั้งเป้าให้ value ประมาณ 6 เท่าของราคาที่จ่าย
แถมไม่ได้บังคับว่าต้องใช้แค่ OpenCode
เพราะ API key ของ Go สามารถเอาไปใช้กับ agent อื่นได้ด้วย
ถ้าคุณเป็น Developer ที่ใช้ AI เขียนโค้ดทุกวัน
แล้วอยากได้ตัวเลือกโมเดลเยอะ ๆ โดยไม่อยากจ่ายเดือนละ 20–50 ดอลลาร์หลายเจ้า
ผมว่า OpenCode Go ราคา $10/เดือน เป็นแพ็กเกจที่น่าลองมาก
ใครสนใจ เดี๋ยวผมแปะลิงก์ OpenCode Go ไว้ให้ครับ

28/08/2026

เวลาพูดถึง AI เรามักนึกถึงรูปแบบเดิม:
เราถาม → AI ตอบ → จบ
เช่น ให้ช่วยสรุปเอกสาร เขียนโค้ด ร่างอีเมล หรือวิเคราะห์ข้อมูล
แต่ AI รุ่นใหม่กำลังเปลี่ยนรูปแบบการใช้งานจาก “สร้างคำตอบ” ไปเป็น “รับเป้าหมายแล้วลงมือทำ”
สมมติว่าเราบอกว่า
“หาข้อมูลโรงแรมสำหรับทริปนี้ เปรียบเทียบตัวเลือกที่เหมาะกับงบ แล้วทำตารางสรุปให้หน่อย”
Chatbot แบบเดิมอาจบอกเราว่าควรค้นหาอะไร หรือแนะนำโรงแรมจากข้อมูลที่มี
แต่ Agent สามารถทำงานเป็นลำดับได้ประมาณนี้:
ค้นหาโรงแรม
→ เปิดแต่ละเว็บไซต์
→ อ่านราคาและเงื่อนไข
→ เปรียบเทียบกับงบ
→ เก็บข้อมูล
→ สร้างตาราง
→ ตรวจว่าข้อมูลที่ได้ครบหรือยัง
→ ถ้ายังไม่ครบก็กลับไปค้นเพิ่ม
จุดที่ทำให้มันเป็น Agent จึงไม่ใช่แค่การมี LLM ที่ฉลาดขึ้น แต่คือการเอาโมเดลไปอยู่ใน Loop ที่มันสามารถ คิด → ใช้ Tool → ดูผลลัพธ์ → ปรับแผน → ทำต่อ
วันนี้ระบบลักษณะนี้เริ่มอยู่ในผลิตภัณฑ์จริงแล้ว
OpenAI มีระบบที่สามารถใช้ browser อ่านหน้าเว็บ คลิกปุ่ม กรอกฟอร์ม และทำ workflow หลายขั้นตอนบนเว็บไซต์ได้
Anthropic อธิบาย Agent ในลักษณะเดียวกันว่าโมเดลไม่ได้หยุดอยู่ที่การตอบข้อความ แต่สามารถเขียนและรันโค้ด จัดการไฟล์ และทำงานที่ข้ามหลาย application ได้
Microsoft ก็ใช้ Agent เพื่อเชื่อมกับข้อมูลในองค์กรและ execute business process ส่วน Google กำลังใส่ agentic workflow เข้าไปใน Search และ Gemini มากขึ้นเช่นกัน
ตรงนี้ทำให้วิธีใช้ AI เริ่มเปลี่ยนตามไปด้วย
เมื่อก่อน Prompt ที่ดีมักเป็นการบอกว่า
“ช่วยสร้างอะไรให้ฉัน”
แต่เมื่อ AI เริ่มทำงานหลายขั้นตอนได้ สิ่งที่มีค่ากว่าคือการบอก Outcome และ Constraint
เช่น แทนที่จะบอกว่า
“ช่วยหาข้อมูลคู่แข่ง”
อาจบอกว่า
“เปรียบเทียบคู่แข่ง 5 ราย โดยดูราคา กลุ่มลูกค้า จุดขาย และข้อจำกัด ใช้เฉพาะข้อมูลจากเว็บไซต์บริษัทหรือเอกสารทางการ และทำตารางที่ผมตรวจสอบ source กลับได้”
เราไม่ได้กำหนดทุก Step
เรากำหนดว่า ผลลัพธ์ที่ต้องการคืออะไร ขอบเขตอยู่ตรงไหน และอะไรที่ Agent ห้ามตัดสินใจเอง
นี่น่าจะเป็น Mental Model ที่ใช้มอง AI รุ่นต่อจากนี้ได้ดี:
Chatbot รับคำถามแล้วสร้างคำตอบ
Agent รับเป้าหมาย แล้วพยายามเปลี่ยนสถานะของงานจาก “ยังไม่เสร็จ” ให้กลายเป็น “เสร็จ” ผ่านเครื่องมือที่มันมี
และยิ่ง AI ขยับจากการ “พูด” ไปสู่การ “ทำ” มากเท่าไร เรื่องที่เราต้องออกแบบให้ดีก็จะไม่ใช่แค่ Prompt อีกต่อไป
แต่รวมถึง Tool, Permission, Constraint และจุดที่มนุษย์ต้องเข้ามาตรวจสอบด้วย

MilerDev

30/08/2026

30/08/2026

30/08/2026

30/08/2026

29/08/2026

29/08/2026

29/08/2026

29/08/2026

29/08/2026

28/08/2026

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ติดต่อ ธุรกิจของเรา

ทางลัด

แชร์

คำขอนำรายการออก