ChatGPT5.6 Sol มาแล้ว ☀️รีวิวเลือกใช้โมเดลยังไง?
รอมาตั้งแต่เมื่อวาน วันนี้มาแล้วค่ะ 5.6 🌞 ใน ChatGPT ที่เราเห็นขึ้นเป็น GPT-5.6 Sol ส่วนใน Copilot ขึ้นเป็น GPT 5.6 Think deeper เลยลองเอาไปทำงานซับซ้อน ทั้งวิเคราะห์ข้อมูล หา insights และทำ Data Viz ดูค่ะ ทำได้ไว Data Viz สวย และรอบที่ลองข้อมูลไม่หลุดไม่เพี้ยน
🌸 เอ๊ะ ทำเหมือนกัน ทำไมผลไม่เหมือนกัน?
มีคนถามมาว่าใช้ Prompt ที่เราแนะนำเหมือนกัน ทำไมผลลัพธ์ออกมาไม่เหมือนของเรา พอเ ปิดหน้าจอเทียบกันถึงเห็นว่า default setting ของ Model ไม่เหมือนกันค่ะ ฝั่งหนึ่งเปิด Auto ให้ระบบเลือก Model เอง ส่วนอีกฝั่งเจาะจงเลือก Model สำหรับงานซับซ้อน
Prompt เดียวกันเลยให้ผลต่างกันได้ โดยเฉพาะงานวิเคราะห์ข้อมูลหลายส่วน หา insights หรือทำต่อเนื่องหลายขั้น บางรอบ AI เข้าใจ intent ครบ แต่ execute ไม่ตาม brief พอเปิด setting ดู อ้าว ตอนนั้นใช้ Auto อยู่ ระบบอาจเลือก Model ไม่เหมือนตอนที่เราเจาะจงเลือกเอง
🧠 เลือก Model ยังไง?
งานประจำวันไม่ซับซ้อน เช่น สรุปข้อความ เรียบเรียงประโยค คิดไอเดีย หรือถามข้อมูลทั่วไป เปิด Auto หรือตัว default ได้เลยค่ะ ส่วนงานวิเคราะห์ข้อมูล, research, prototype, coding และงานที่ต้องทำต่อเนื่องหลายขั้น เรามักเจาะจงเลือก Model ที่มี reasoning มากขึ้น
💰 เปลือง Tokens ไหม? เช็กตรงไหน?
ใน ChatGPT เราไม่เห็นจำนวน Tokens ต่อแชทเหมือนฝั่ง API เลยเช็กเป็นตัวเลขตรงๆไม่ได้ค่ะ สิ่งที่เห็นแทนคือ usage ตามแพ็กเกจ การเจาะจงเลือก Sol หรือ reasoning มากขึ้นจะใช้ allowance ของ reasoning และมีโอกาสแตะ usage limit ได้ ส่วน Auto ที่ระบบสลับเองจะไม่นับรวมกับ allowance ที่เราเจาะจงเลือก เมื่อถึง limit ระบบอาจสลับไปใช้ Model อื่น และจะแจ้งเวลา reset เมื่อมีข้อมูลให้แสดงค่ะ
☀️ Sol, Terra, Luna คืออะไร แล้วอีกสองตัวอยู่ไหน?
ทั้งสามตัวอยู่ในบ้าน GPT-5.6 เหมือนกันค่ะ Sol เป็นตัวบนสำหรับงานซับซ้อน Terra สมดุลระหว่างความสามารถ ความเร็ว และราคา ส่วน Luna เร็วและประหยัดกว่า
ที่เปิด ChatGPT แล้วเห็นแค่ Sol ไม่แปลกค่ะ เพราะ Terra กับ Luna ยังเลือกตรงๆใน standard chat ไม่ได้ ตอนนี้จะเจอใน Work, Codex และ API ตามแพ็กเกจที่รองรับ
🤖 เทียบกับ Claude, Gemini, Grok ตัวไหน?
เทียบแบบ 1:1 ค่อนข้างยาก เพราะแต่ละค่ายแบ่งรุ่นและโหมดไม่เหมือนกัน ม องกว้างๆในกลุ่ม Model สำหรับงานซับซ้อน ตอนนี้มี GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Gemini รุ่น Pro และ Grok 4.5 แต่ละ AI เก่งไม่เหมือนกัน สุดท้ายอยู่ที่ลักษณะงาน และแต่ละคนถนัดหรือชอบใช้ตัวไหนมากกว่าค่ะ
พอเห็นหน้าจอเทียบกันเลยเข้าใจเลยว่า ใช้ Prompt เหมือนกัน แต่ผลลัพธ์อาจต่างกัน เพราะ Model ที่ระบบเลือกให้ กับ Model ที่เราเจาะจงเลือกเองไม่เหมือนกันค่ะ 🌸
📍พิกัด : ChatGPT app, web
👉 Save โพสต์นี้ไว้ เผื่อเจอว่า “เอ๊ะ ทำเหมือนกัน ทำไมผลไม่เหมือนกัน?” จะได้ลองเช็ก Model ที่เลือกอยู่ค่ะ
✅ Page เราคือ AI + Storytelling = Everyday magic 🌸 ค่ะ
จากประสบการณ์ที่ได้ลองใช้งาน GPT-5.6 Sol มาหลายรอบ ต้องบอกว่าความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำ Data Visualization ของโมเดลนี้โดดเด่นมาก เมื่อนำไปใช้กับงานที่ต้องคิดวิเคราะห์เชิงลึก หรือทำงานต่อเนื่องหลายขั้นตอน โมเดล Sol ให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำกว่าโมเดลอื่น ๆ ที่เคยใช้มาก่อน สิ่งหนึ่งที่ผู้ใช้งานควรให้ความสนใจคือ Default Setting ของ ChatGPT ที่มักตั้งค่า Auto ให้ระบบเลือกโมเดลเอง ซึ่งในบางครั้งอาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความละเอียดหรือการคิดเชิงลึกเท่าที่ควร ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้แตกต่างจากการเลือกโมเดล Sol ด้วยตนเอง สำหรับคนที่ใช้งาน ChatGPT ประจำ สามารถเลือกโมเดล Sol ได้ในงานที่ซับซ้อน เช่น วิเคราะห์ข้อมูล, สร้างแนวคิด, หรือทำ Prototype ซึ่งจะช่วยให้การทำงานลื่นไหลและได้ผลลัพธ์ตามความต้องการมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้โมเดลนี้จะใช้ allowance ของ reasoning token สูงกว่าโมเดล Auto จึงควรตรวจสอบการใช้โทเคนผ่านหน้า Usage และระวังการแตะ limit เพื่อไม่ให้กระทบกับงาน ในส่วนของโมเดล Terra และ Luna นั้นจะเหมาะกับงานที่ต้องการความสมดุลระหว่างความเร็วและราคาที่ประหยัดกว่า โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานที่ไม่ซับซ้อนหรือเน้นตอบไวแต่ยังคงประสิทธิภาพในระดับดี โดยคราวนี้ Terra และ Luna ยังไม่สามารถเลือกตรง ๆ ใน ChatGPT standard ทำให้ในแอปหรือตัวเลือกหลักจะเจอแค่ Sol เท่านั้น นอกจากนี้ การเปรียบเทียบ GPT-5.6 Sol กับโมเดลจากค่ายคู่แข่งอย่าง Claude, Gemini หรือ Grok นั้น เป็นเรื่องที่ท้าทายเพราะแต่ละค่ายมีจุดแข็งแตกต่างกัน แต่ถ้าแบ่งกลุ่มตามลักษณะงาน GPT-5.6 Sol จะตอบโจทย์งานวิเคราะห์และงานที่ต้องการ reasoning สูงได้ดีมาก ท้ายสุด ขอแนะนำว่าเมื่อใช้ Prompt เดียวกันแต่ผลลัพธ์ออกมาไม่เหมือนกัน ให้ลองตรวจสอบโมเดลที่เลือกใช้งานก่อน เพราะการตั้งค่าโมเดลมีผลอย่างมากกับผลลัพธ์ และสามารถช่วยให้เราเข้าใจวิธีใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้การทำงานด้วย AI เป็นไปอย่างราบรื่นและคุ้มค่าที่สุด