Claude vs ChatGPT: การเปรียบเทียบที่ตรงไปตรงมาสำหรับปี 2026

เมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 Anthropic ได้เปิดตัวClaude Opus 5.5ในขณะที่ OpenAIได้ขยายตระกูล GPT-6 ด้วย Sol และ Luna ซึ่งช่วงเวลาดังกล่าวได้ก่อให้เกิดการเปรียบเทียบผลการทดสอบประสิทธิภาพระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ อีกครั้ง

แต่ปัญหาคือทั้ง Claude และ ChatGPT ต่างก็ไม่ใช่โมเดลเดียวอีกต่อไปแล้ว

Claude ปัจจุบันครอบคลุม Fable, Opus, Sonnet และ Haiku ส่วน ChatGPT จะจัดสรรงานต่าง ๆ ไปยังโมเดล GPT และโหมดต่าง ๆ ของตัวเอง ตารางผลการทดสอบประสิทธิภาพมักเปรียบเทียบสมาชิกต่าง ๆ ในกลุ่มเหล่านั้นภายใต้การตั้งค่าที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้การสรุปผลแบบเรียบง่ายว่า “Claude ได้ X, ChatGPT ได้ Y” ยากที่จะสนับสนุนได้

นี่คือสถานการณ์จริงในการตัดสินใจระหว่าง Claude และ ChatGPT ในปี 2026

แม้ความสามารถพื้นฐานจะยังคงสำคัญ แต่การดูผลคะแนนเพียงอย่างเดียวไม่ใช่สัญญาณการซื้อที่ชัดเจน ความแตกต่างในทางปฏิบัติรวมถึงรุ่นที่มีอยู่ คุณสมบัติ ข้อจำกัดการใช้งาน และค่าใช้จ่ายในการอัปเกรด เราได้วิเคราะห์ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ในบทความบล็อกนี้ ตั้งแต่กลุ่มเป้าหมายที่แต่ละบริการออกแบบมาเพื่อให้บริการ ไปจนถึงจุดอ่อนของแต่ละบริการ

❗️ตัวแทน AI ส่วนใหญ่ได้คะแนนต่ำกว่า 65

เราได้ทดสอบประสิทธิภาพของเครื่องมือ AI 6 ตัวในภารกิจจริงหนึ่งอย่าง: การสร้างแผนโครงการที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริงจากเอกสารสรุปโครงการ ผู้ชนะไม่ใช่ผู้เขียนที่ดีที่สุด แต่คือผู้ที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลงานจริง 👇🏼

Claude vs ChatGPT: ภาพรวม

การเปรียบเทียบผลการทดสอบประสิทธิภาพระหว่าง Claude และ ChatGPT: ทำไมคะแนนไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด

คะแนนการทดสอบประสิทธิภาพไม่สามารถตัดสินคำถามระหว่าง Claude กับ ChatGPT ได้อีกต่อไป เนื่องจากเวอร์ชันการประเมิน การตั้งค่าการให้เหตุผล ระบบป้องกัน โมเดลสำรอง และชุดเครื่องมือทดสอบ ล้วนสามารถส่งผลต่อผลลัพธ์ได้

AutomationBench ซึ่งพัฒนาโดย Zapier ทดสอบว่าเอเจนต์สามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์ธุรกิจจริงได้หรือไม่ ผ่านแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อกันในประกาศ GPT-6 Astra ของ OpenAI GPT-5.6 Sol ได้คะแนน 18.1% เพียง 19 วันต่อมาประกาศ Opus 5.5 ของ Anthropicรายงานว่า GPT-5.6 Sol ได้คะแนน 28.8% โดยอ้างอิงจากผลอันดับของ Zapier

นั่นคือความแตกต่าง 10.7 จุด สำหรับโมเดลเดียวกันบนเกณฑ์วัดประสิทธิภาพเดียวกัน Zapier ชี้ว่าชุดข้อมูลประเมินส่วนตัวของพวกเขามีความแตกต่างระหว่างเวอร์ชันของเกณฑ์วัดประสิทธิภาพ และการตั้งค่าเอเจนต์ที่แตกต่างกันอาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน คะแนนดังกล่าวจำเป็นต้องระบุเงื่อนไขการทดสอบที่นำมาใช้ด้วย

ผลการทดสอบยังแสดงให้เห็นว่า OpenAI และ Anthropic ไม่ได้ทดสอบ Claude ภายใต้เงื่อนไขเดียวกันเสมอไป:

พฤติกรรมการปฏิเสธก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของการเปรียบเทียบด้วย OpenAI ได้ยกเว้น Claude Fable 5 และ Fable 5.1 ออกจาก LifeSciBench Gold v1, GeneBench Pro v13 และ MedChemBench เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ปฏิเสธคำถามส่วนใหญ่ ส่วนใน HealthBench Professional OpenAI ได้ใช้ Opus 5 เป็นทางเลือกสำรองเมื่อ Fable 5.1 ปฏิเสธ

ไม่ต้องกล่าวถึงอีกว่า แม้โมเดลจะมีความสามารถพื้นฐานที่ดี แต่หากไม่สามารถเข้าถึงได้อย่างน่าเชื่อถือ ก็อาจไม่เหมาะสมกับกระบวนการทำงานได้Anthropic ยอมรับถึงปัญหานี้ในภาพรวมโดยระบุว่า “ส่วนต่างของผลการทดสอบประสิทธิภาพได้กลายเป็นตัวชี้วัดที่ไม่น่าเชื่อถือมากขึ้นในการสะท้อนความแตกต่างในโลกจริง”

จุดที่ Claude Opus 5.5 และ GPT-6 Astra ได้คะแนนสูงกว่า

ตารางข้อมูลเดือนกันยายน 2026 ของ Anthropicให้เราเห็นการเปรียบเทียบโดยตรง 5 ข้อระหว่าง Claude Opus 5.5 และ GPT-6 Astra

Anthropic ระบุว่า Opus 5.5 ใช้การคิดแบบปรับตัว (adaptive thinking) ด้วยระดับความพยายามสูงสุด เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น

ให้คิดว่า “ความพยายาม” คือเวลาที่ AI ได้รับอนุญาตให้ตรวจสอบงานของตัวเองซ้ำ Anthropic อนุญาตให้ Opus ใช้เวลาคิดสูงสุดในเกือบทุกการทดสอบ สำหรับการทดสอบการเขียนโค้ดหนึ่งอย่าง Terminal-Bench 4.0 ทั้งสองโมเดลไม่ได้ทำงานที่ระดับสูงสุด: Opus ทำงานที่ระดับต่ำกว่าหนึ่งขั้น ส่วนคะแนนของ Astra มาจากรายงานของ OpenAI เองที่ตั้งค่าต่ำกว่า Anthropic ระบุว่านั่นคือระดับการตั้งค่าที่แต่ละโมเดลได้คะแนนดีที่สุด เช่นเดียวกับมนุษย์ AI อาจคิดมากเกินไปเกี่ยวกับปัญหา ดังนั้นเวลาคิดที่มากขึ้นจึงไม่เสมอไปที่จะหมายถึงคะแนนที่ดีขึ้น

โดยรวมแล้ว Opus 5.5 มีข้อได้เปรียบในการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ งานด้านความรู้ และ Humanity’s Last Exam ด้วยเครื่องมือต่าง ๆ ส่วน Astra ได้คะแนนสูงกว่าในกระบวนการทำงานทางธุรกิจและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์แบบเอเจนต์

Claude (จุดแข็ง, กรณีการใช้งานที่ดีที่สุด และข้อจำกัด)

Claude คือกลุ่มโมเดล AI ของ Anthropic โดยไลน์อัพปัจจุบันประกอบด้วย Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 และ Haiku 4.5

Fable 5.1, Opus 5.5 และ Sonnet 5 ต่างรองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน ส่วน Haiku 4.5 รองรับ 200,000 โทเคน Anthropic กำหนดให้ Fable เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงเหตุผลที่ซับซ้อนและงานที่ใช้เวลานาน Opus สำหรับการเขียนโค้ดและงานด้านความรู้ Sonnet เป็นจุดสมดุลระหว่างความเร็วและความฉลาด และ Haiku สำหรับงานที่ต้องการความเร็วและปริมาณสูง

Claude ถูกออกแบบมาเพื่อใคร

Claude เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มอบงาน AI ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนให้ AI แทนที่จะเป็นคำสั่งแบบครั้งเดียว ซึ่งรวมถึงนักพัฒนาที่ทำงานกับฐานโค้ดขนาดใหญ่ นักวิเคราะห์ที่ค้นหาข้อมูลในเอกสารยาว นักวิจัยที่รวบรวมหลักฐาน และนักเขียนหรือบรรณาธิการที่ทำงานกับบรีฟรายละเอียดและกฎสไตล์

พูดง่ายๆ ก็คือ Claude ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับงานที่ต้องการบริบทมาก ขั้นตอนหลายขั้น หรือเซสชันการทำงานที่ยาวนาน ซึ่งเหมาะสำหรับไฟล์ขนาดใหญ่ การสนทนาที่ยาว และโครงการที่ต่อยอดจากงานก่อนหน้านี้

จุดแข็งที่โดดเด่น

คะแนน

ผู้ใช้ G2หนึ่งคนกล่าวว่า:

ในบรรดาเครื่องมือแชท AI และเครื่องมือเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ที่มีอยู่มากมาย ผมพบว่าประสิทธิภาพและความแม่นยำของ Claude น่าประทับใจอย่างยิ่ง — โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการปัญหาที่ซับซ้อน การเข้าใจบริบท และการสร้างผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และมีคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ Claude Code ยังเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการพัฒนาฟีเจอร์ การรันการทดสอบ และการแก้ไขข้อผิดพลาด รวมถึงการอัตโนมัติและการปรับใช้ โดยรวมแล้ว มันดูนำหน้าเครื่องมือเขียนโค้ดอื่นๆ อย่างชัดเจนในด้านความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และเวลาที่ใช้ในการได้ผลลัพธ์ที่มั่นคง

จุดที่มันถึงขีดจำกัด

Claude ยังไม่สามารถสร้างภาพถ่ายหรือภาพวาดได้ มันสามารถวิเคราะห์ภาพที่อัปโหลดและสร้างแผนภูมิ แผนผัง และภาพเชิงโต้ตอบด้วย HTML และ SVG ได้ แต่ไม่มีเครื่องมือสร้างภาพในตัว หากคุณต้องการใช้เครื่องมือ AI เดียวกันเพื่อเขียนข้อความโฆษณาและสร้างภาพประกอบ คุณจะต้องใช้เครื่องมืออื่นสำหรับภาพเหล่านั้น

ระบบป้องกันของมันยังอาจส่งผลต่องานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ขั้นสูงและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Opus 5.5 อาจโอนคำขอด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่ถูกทำเครื่องหมายไปยัง Opus 4.8 ในขณะที่ Fable 5.1 อาจใช้โมเดล Opus เป็นทางเลือกสำรองสำหรับคำขอบางประเภทที่เกี่ยวข้องกับไซเบอร์และชีววิทยา Anthropic มีโปรแกรมการตรวจสอบสำหรับงานวิจัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย แต่การเข้าถึง Cyber Verification สำหรับ Opus 5.5 ยังอยู่ในขั้นตอนดำเนินการ

ChatGPT (จุดแข็ง, กรณีการใช้งานที่ดีที่สุด และข้อจำกัด)

ChatGPTเป็นผู้ช่วย AI ของ OpenAI ซึ่งมีโมเดลและโหมดการทำงานที่แยกกันสำหรับงานประเภทต่าง ๆ

GPT-6 Sol เป็นโมเดลหลักที่ขับเคลื่อนประสบการณ์ Chat แบบชำระเงินหลัก ส่วนโมเดล GPT ที่เบากว่าให้บริการผู้ใช้ Free และ Go GPT-6 Pro ซึ่งขับเคลื่อนด้วย GPT-6 Astra อยู่ในระดับสูงสุดสำหรับผู้ใช้ Pro, Business และ Enterprise ที่มีสิทธิ์ Work และ Codex เพิ่มการเข้าถึงโมเดลต่างๆ เช่น GPT-6 Astra, Sol และ Luna ตามแผนบริการ

ChatGPT ถูกสร้างขึ้นเพื่อใคร

ChatGPT ถูกออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการผู้ช่วยเพียงคนเดียวสำหรับงานต่าง ๆ นักการตลาดสามารถสร้างภาพพร้อมกับข้อความได้ นักวิจัยสามารถสร้างรายงานที่มีการอ้างอิงด้วย Deep Research นักวิเคราะห์สามารถทำงานกับไฟล์ PDF และสเปรดชีตได้ และนักพัฒนาสามารถใช้ Codex ได้ นอกจากนี้ยังครอบคลุมงานประจำวัน เช่น การค้นหา การวางแผน การวิเคราะห์ไฟล์ และการตอบคำถามอย่างรวดเร็ว

จุดแข็งที่โดดเด่น

คะแนน

ผู้ใช้ G2หนึ่งคนกล่าวว่า:

ผมชอบใช้ ChatGPT เพราะความสามารถในการสร้างภาพที่น่าทึ่ง ซึ่งผมถือว่าเป็นคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ AI ความสามารถในการโต้ตอบก็เป็นอีกจุดเด่นที่ผมชื่นชอบ มันช่วยผมแก้ปัญหาได้มากมาย เช่น การระบุงานที่เร่งด่วน และการสนับสนุนผมในการสร้างเนื้อหา การเขียนบท และแม้กระทั่งการเขียนอีเมล ผมชื่นชมที่มันช่วยผมได้ทั้งในด้านอาชีพและชีวิตส่วนตัว นอกจากนี้ การตั้งค่าเริ่มต้นก็ง่ายมาก เพียงแค่เข้าสู่ระบบและเริ่มการสนทนา

จุดที่มันถึงขีดจำกัด

ชุดโมเดลของ ChatGPT อาจทำให้สับสนได้ GPT-6 Pro ที่ขับเคลื่อนโดย Astra มีให้บริการในChat ปกติสำหรับแผน Pro, Business และ Enterprise แต่ไม่มีในแผน Plus ผู้ใช้ Plus สามารถเข้าถึง Astra ได้ผ่าน Work และ Codex ส่วน GPT-6 Sol และ Luna ก็มีให้บริการใน Work และ Codex แทนที่จะเป็น Chat ปกติ โมเดลที่คุณสามารถใช้ได้ขึ้นอยู่กับทั้งแผนบริการของคุณและอุปกรณ์ที่คุณกำลังใช้งาน

การตรวจสอบความปลอดภัยเพิ่มเติมของ Astra บางครั้งอาจขัดขวางงานที่ถูกต้องตามกฎหมาย รวมถึงการป้องกันด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ใน ChatGPT และ Codex งานที่ถูกทำเครื่องหมายอาจถูกหยุดชั่วคราวเพื่อตรวจสอบก่อนที่คุณจะดำเนินการต่อ แต่ใน API งานจะหยุดลงทันที

Claude vs ChatGPT สำหรับการเขียนโค้ด

ทั้ง Claude Code และ Codex ล้วนสามารถตรวจสอบรีโพสิตอรี แก้ไขไฟล์ ดำเนินการคำสั่ง ทดสอบการเปลี่ยนแปลง และจัดการงานวิศวกรรมหลายขั้นตอนได้ ความแตกต่างที่ชัดเจนที่สุดคือกระบวนการทำงานรอบตัวโมเดล

ตามผลการทดสอบประสิทธิภาพที่ Anthropic เผยแพร่ Opus 5.5 ได้คะแนน 66.4% ใน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ Astra ที่ 57.9% ส่วน FrontierCode มีคะแนนใกล้เคียงกันมากขึ้นที่ 54.4% เทียบกับ 53.3%

ผลลัพธ์จากแหล่งอิสระมักไม่เอนเอียงไปด้านใดด้านหนึ่ง

Artificial Analysisวัดผล Opus 5.5 ได้ 59.6% บน Terminal-Bench 4.0 ซึ่งอยู่ในระดับเดียวกับ Astra ส่วนEndor Labsพบว่า Codex ร่วมกับ Astra มีผลดีกว่า Claude Code ที่ใช้ Opus 5.5 เล็กน้อยในการสร้างโค้ดที่ปลอดภัย (34.6% เทียบกับ 33.5%)

Claude สำหรับการเขียนโค้ด

Claude Code ถูกพัฒนาขึ้นบนพื้นฐานการทำงานระดับรีโพสิตอรี (repository) ไฟล์ CLAUDE.md ช่วยรักษาข้อตกลงของโครงการให้คงอยู่ระหว่างเซสชันต่าง ๆ ในขณะที่ Skills ใช้สำหรับเก็บงานไหล (workflow) ที่สามารถทำซ้ำได้และข้อมูลอ้างอิง Subagents สามารถทำงานกับงานต่าง ๆ ในบริบทของตนเองได้ ส่วนงานไหลแบบไดนามิก (dynamic workflows) สามารถแบ่งงานขนาดใหญ่ เช่น การตรวจสอบ (audits) หรือการย้ายข้อมูล (migrations) ไปยังเอเจนต์หลายตัวได้

Hooks ให้ผู้พัฒนาควบคุมอย่างละเอียดยิ่งขึ้นต่อสิ่งที่เกิดขึ้นรอบตัวเอเจนต์เหล่านั้น พวกเขาสามารถรันการทดสอบหรือ linters หลังจากแก้ไขโค้ด บล็อกคำสั่งเฉพาะก่อนการดำเนินการ หรือเรียกใช้สคริปต์และเครื่องมืออื่น ๆ ที่จุดที่กำหนดในเวิร์กโฟลว์ Claude Code ยังสนับสนุนการบูรณาการกับเซิร์ฟเวอร์ภาษาเพื่อการนำทางสัญลักษณ์และแสดงข้อผิดพลาดแบบเรียลไทม์ รวมถึงการเชื่อมต่อ MCP สำหรับเครื่องมือและข้อมูลภายนอก

จุดตรวจสอบ (Checkpoints) มีประโยชน์เมื่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เริ่มเกิดปัญหา Claude Code สามารถย้อนกลับการแก้ไขที่ติดตามไว้และสถานะการสนทนาไปยังจุดก่อนหน้านี้ ซึ่งช่วยได้เมื่อทดสอบวิธีการต่าง ๆ หรือกู้คืนจากความเปลี่ยนแปลงที่ผิดพลาด

Opus 5.5 ยังมีราคาต่ำกว่า Astra ในด้านอัตรา API โดยอยู่ที่$4 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $20 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุตเทียบกับ$10 และ $50 ของ Astra Anthropic ระบุว่า Opus 5.5 สามารถเทียบเคียงประสิทธิภาพ Terminal-Bench ของ Astra ได้ด้วยค่าใช้จ่ายต่องานประมาณ 40% ของ Astra แม้ว่าการเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายดังกล่าวจะมาจากผลการทดสอบของ Anthropic เอง

ChatGPT สำหรับการเขียนโค้ด

Codex เน้นการทำงานข้ามอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมมากขึ้น สามารถใช้งานได้ผ่านแอปเดสก์ท็อป CLI IDE และคลาวด์ ส่วนฟีเจอร์ Remote ในแอปมือถือ ChatGPT ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเริ่ม ควบคุม ตรวจสอบ และจัดระเบียบงานที่กำลังทำงานบนเครื่องอื่นได้ นอกจากนี้ Remote ยังสนับสนุน worktrees การสนทนาข้างเคียง การตรวจสอบแบบอินไลน์ คำสั่งที่อยู่ในคิว และการควบคุมงาน

เป้าหมายเป็นส่วนสำคัญอีกส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน เป้าหมายช่วยให้ Codex มีผลลัพธ์ที่มุ่งทำงานไปอย่างต่อเนื่องผ่านหลายรอบ พร้อมด้วยเงื่อนไขการเสร็จสิ้นที่ชัดเจน OpenAI แนะนำให้ใช้เป้าหมายสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การย้ายการพึ่งพา (dependency migrations), การปรับแต่งประสิทธิภาพ (performance tuning), การตรวจสอบการทดสอบที่ไม่เสถียร (flaky-test investigations), การปรับโครงสร้างโค้ดหลายขั้นตอน (multi-step refactors), และการค้นหาข้อผิดพลาด (bug hunts) ซึ่งขั้นตอนต่อไปขึ้นอยู่กับสิ่งที่ Codex ค้นพบ

Astra ยังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ Codex จัดการเซสชันที่ยาวมาก เมื่อหน้าต่างบริบทเต็มลง มันสามารถเก็บบันทึกไว้ข้ามหน้าต่างต่าง ๆ ได้ โดยยังคงให้สามารถค้นหาข้อความเก่าและผลลัพธ์จากเครื่องมือได้ ซึ่งทำให้ Codex สามารถเรียกคืนข้อกำหนดเก่า การแก้ไขที่ล้มเหลว หรือผลการทดสอบได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาเพียงสรุปแบบย่อเท่านั้น OpenAI ปัจจุบันระบุว่าฟีเจอร์นี้อยู่ในขั้นทดลอง

Codex มีคู่มือโครงการและ Skills ที่สามารถใช้ซ้ำได้ของตัวเองด้วย ส่วนระบบเอเจนต์ของ OpenAI ตอนนี้รองรับ subagents และการจัดการแบบ orchestration ซึ่งช่วยลดช่องว่างด้านเครื่องมือที่เคยทำให้ทั้งสองผลิตภัณฑ์แตกต่างกัน

Claude vs ChatGPT สำหรับการเขียน

ทั้ง Claude และ ChatGPT ล้วนสามารถสร้างร่างงานที่มีคุณภาพดีได้ แต่ความแตกต่างจะปรากฏขึ้นเมื่อคำอธิบายงานยาวขึ้น ข้อมูลต้นฉบับเพิ่มขึ้น และคุณเริ่มขอแก้ไขรอบที่ห้า

ดูด้านล่างเพื่อทราบจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละบริการ:

Claude สำหรับการเขียน

Claude เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับบทความยาว การแก้ไขเนื้อหาที่ซับซ้อน หรือสิ่งใดก็ตามที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดการบรรณาธิการอย่างเคร่งครัด

มันสามารถจัดการกับคำสั่งประเภทที่ผู้บรรณาธิการให้ เช่น: รักษาโครงสร้างนี้ไว้, รักษาคำศัพท์เหล่านี้ไว้, อย่าแตะส่วนนี้, ให้สอดคล้องกับน้ำเสียงนี้, ใช้แหล่งข้อมูลเหล่านี้, และนำกฎเหล่านั้นไปใช้ในรอบการแก้ไขครั้งต่อไป

ChatGPT สำหรับการเขียน

ChatGPT เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกว่าเมื่อร่างงานเป็นเพียงส่วนหนึ่งของงานทั้งหมด

คุณสามารถวิจัยหัวข้อ วิเคราะห์ไฟล์สนับสนุน เขียนร่างเนื้อหา ปรับรูปแบบให้เหมาะกับรูปแบบอื่น และสร้างภาพประกอบที่เกี่ยวข้องได้โดยไม่ต้องใช้หลายเครื่องมือร่วมกัน ให้ใช้เครื่องมือนี้เมื่อต้องการแปลงข้อมูลต้นทางหนึ่งเป็นผลลัพธ์หลายรูปแบบ เช่น รายงาน อีเมล การนำเสนอ และบทสรุปสั้นๆ

ราคาของ Claude และ ChatGPT ในปี 2026

ChatGPT มีราคาเริ่มต้นสำหรับแพ็กเกจแบบชำระเงินที่ถูกกว่า Go มีราคา $8 ต่อเดือนในสหรัฐอเมริกา ส่วนแพ็กเกจ Pro ของ Claude ซึ่งเป็นแพ็กเกจแบบชำระเงินสำหรับบุคคลแรก มีราคา $20 ต่อเดือน Claude ยังมีแพ็กเกจ Pro ราคา $200 ต่อปี ซึ่งคิดเป็นประมาณ $17 ต่อเดือน

สำหรับผู้ใช้ส่วนตัว ความแตกต่างด้านราคาหลักอยู่ที่ระดับราคาต่ำสุด ส่วนในระดับทีม ราคาของแพ็กเกจ Standard และ Premium มีราคาเท่ากัน

ราคา API แตกต่างกันตามรุ่น Opus 5.5 มีราคา 4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนข้อมูลเข้า และ 20 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนข้อมูลออก GPT-6 Astra มีราคา 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนข้อมูลเข้า และ 50 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนข้อมูลออก ส่วนการอ่านแคชมีราคา 0.20 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนสำหรับ Opus 5.5 และ 1 ดอลลาร์สำหรับ Astra

แต่สิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่า Claude จะถูกกว่าในทุกช่วงรุ่นของโมเดล Fable 5.1 มีราคา $10/$50 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต/เอาต์พุต ส่วน GPT-6 Sol มีราคา $2/$10 และ GPT-6 Luna มีราคา $0.10/$0.50 ราคา API ขึ้นอยู่กับโมเดลที่คุณใช้เป็นอย่างมาก

Claude vs ChatGPT: ขีดจำกัดการใช้งานในปี 2026

การเปรียบเทียบขีดจำกัดการใช้งานนั้นยากกว่าการเปรียบเทียบราคาแพ็กเกจ เนื่องจากทั้งสองผลิตภัณฑ์ไม่มีขีดจำกัดที่ชัดเจนเพียงอย่างเดียว ด้านล่างนี้ เราได้วิเคราะห์ขีดจำกัดที่คุณอาจพบเจอใน Claude และ ChatGPT รวมถึงการแชท การเขียนโค้ด โมเดลพรีเมียม และเครื่องมืออื่นๆ

ขีดจำกัดการใช้งานของ Claude

Claude ใช้โควตาที่ใช้ร่วมกันระหว่าง Claude, Claude Desktop และ Claude Code แบบโต้ตอบ ความเร็วในการใช้โควตาหมดขึ้นอยู่กับความยาวของการสนทนา ไฟล์ที่แนบมา การเลือกโมเดล ฟีเจอร์ และระดับความซับซ้อนในการให้เหตุผล แพ็กเกจ Pro และ Max มีขีดจำกัดเซสชัน 5 ชั่วโมง พร้อมทั้งขีดจำกัดรายสัปดาห์ และคุณสามารถติดตามทั้งสองได้จาก การตั้งค่า > การใช้งาน

มีรายละเอียดหนึ่งที่สำคัญหากคุณใช้โมเดลระดับสูงของ Claude อย่างหนักFable 5 และ 5.1ไม่ถูกรวมอยู่ในโควตาปกติของแพ็กเกจ Pro หรือ Team Standard ดังนั้นจึงต้องใช้เครดิตการใช้งานแบบเสียค่าใช้จ่ายตั้งแต่เริ่มต้น ส่วนในแพ็กเกจ Max และ Team Premium Fable ถูกรวมอยู่ด้วย แต่โมเดลนี้สามารถใช้โควตาประจำสัปดาห์ของคุณได้สูงสุดถึง 50%

Anthropic ได้เพิ่มขีดจำกัดหลายครั้งในปี 2026 โดยในเดือนพฤษภาคม ได้เพิ่มขีดจำกัด 5 ชั่วโมงของ Claude Code สำหรับแผน Pro, Max, Team และ Enterprise (ตามจำนวนที่นั่ง) เป็นสองเท่า จากนั้นในเดือนกันยายน ได้เพิ่มขีดจำกัด 5 ชั่วโมงอีกครั้งด้วย Opus 5.5 ผู้ใช้แบบสมัครสมาชิกยังได้รับการรีเซ็ตขีดจำกัดการใช้งาน ซึ่งสามารถเก็บไว้ใช้เมื่อจำเป็น

ขีดจำกัดการใช้งาน ChatGPT

ChatGPT แบ่งขีดจำกัดตามรุ่นและคุณสมบัติ โดยแพ็กเกจ Free และ Go ให้บริการแชทข้อความประจำวันไม่จำกัด ส่วนการวิเคราะห์เหตุผล การอัปโหลดไฟล์ รูปภาพ เสียง และเครื่องมืออื่น ๆ มีขีดจำกัดแยกต่างหาก

รุ่นระดับสูงก็มีขีดจำกัดของตัวเองเช่นกัน ในแพ็กเกจ Pro ราคา $100 GPT-6 Pro และ GPT-5.6 Sol Proมีโควตาข้อความรายสัปดาห์ร่วมกัน 50 ข้อความ

Work และ Codex ใช้ระบบที่แตกต่างกันอีกครั้ง การใช้งานของทั้งสองขึ้นอยู่กับโมเดล ขนาดงาน ความซับซ้อนในการวิเคราะห์บริบท และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง งานเขียนโค้ดหรืองานที่เกี่ยวข้องกับเอเจนต์ที่ใช้เวลานานอาจใช้โควตาของคุณมากกว่างานที่ใช้เวลาน้อย

ความคิดเห็นของสมาชิก Reddit เกี่ยวกับ Claude และ ChatGPT

หัวข้อสนทนาล่าสุดบน Reddit ยังไม่ได้ข้อสรุปว่าเครื่องมือใดดีกว่ากัน ความเห็นที่แบ่งออกส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับงาน: Claude ได้รับคำชมมากขึ้นในเรื่องการเข้าใจงานจากคำสั่ง ในขณะที่ ChatGPT ได้รับการยอมรับในเรื่องการเขียนที่กระชับขึ้นในบางขั้นตอนการทำงาน และชุดเครื่องมือสำหรับใช้ในชีวิตประจำวันที่กว้างขวางกว่า

ผู้ใช้ Reddit เกี่ยวกับ Claude

ผู้ใช้ ChatGPT ที่เปลี่ยนมาใช้ Claude สำหรับ Opus 5.5,Funny-Strawberry-168, ได้อธิบายว่า:

ผมสมัครใช้ Claude เพราะการสมัครใช้ Codex ของผมนั้นต้องยอมรับว่าเริ่มใช้งานไม่ได้แล้ว และผมก็อยากลอง Opus ดูด้วย ผมรู้สึกประทับใจจริงๆ มันให้ความรู้สึกที่เกือบจะเหมือนเวทมนตร์เลย

มันสังเกตเห็นสิ่งต่าง ๆ ในโค้ดที่ผมไม่เคยถามถึงเลยอย่างต่อเนื่อง ชี้ให้เห็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เข้าใจว่าปัญหาเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับงานที่ผมกำลังทำอย่างไร และแม้กระทั่งเสนอที่จะแก้ไขปัญหาเหล่านั้นแยกกันใน worktree อื่น มันอ่านใจผมได้จริง ๆ ไม่ใช่แค่ทำตามคำสั่งเท่านั้น แต่รู้สึกเหมือนมันกำลังสร้างโมเดลทางความคิดของโค้ดเบสและทุกสิ่งที่เกิดขึ้นรอบ ๆ งานนั้น

ผมได้ลองใช้ Claude มาเป็นระยะๆ ตั้งแต่ Sonnet 3.5 และโมเดลเหล่านี้มีบางอย่างที่อธิบายได้ยากเสมอ ความเข้าใจสถานการณ์นั้นดีอย่างไม่น่าเชื่อ

สำหรับผมแล้ว โมเดล GPT มักให้ความรู้สึกเหมือนถูกตัดสมองและถูกขับเคลื่อนด้วยคำสั่งมากเกินไป

พวกเขายังกล่าวเพิ่มเติมว่า Claude ดูเหมือนกำลัง “สร้างโมเดลทางความคิดของโค้ดเบส” ไปไกลกว่าการเพียงทำตามคำสั่ง ซึ่งสอดคล้องกับประเด็นที่มักปรากฏในกระทู้เกี่ยวกับ Claude: ผู้ใช้ให้ความสำคัญกับความสามารถของโมเดลในการสังเกตความพึ่งพาและปัญหาที่เกี่ยวข้อง โดยไม่ต้องระบุทุกขั้นตอนอย่างละเอียด

คำชมนั้นไม่ได้เป็นเสียงส่วนใหญ่ แม้แต่ภายในr/ClaudeAI ผู้ใช้ Redditคนหนึ่งที่ทดสอบโมเดลใหม่ล่าสุดได้เขียนว่า:

ผมเห็นว่าทั้งสองมีจุดเด่นที่แตกต่างกัน Astra และ GPT 5.6 Sol โดดเด่นด้านการเขียน ซึ่งเป็นส่วนสำคัญมากในกระบวนการทำงานของผม ทั้งสองสามารถรักษาภาพลักษณ์แบรนด์และตามข้อกำหนดได้ดีกว่า ส่วน Opus 5.5 ก็ดีมาก แต่ผมไม่แน่ใจว่าทำไมมันถึงได้รับความนิยมมากขนาดนั้น อาจเป็นเพราะกรณีการใช้งานของผมไม่เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ด

ผู้ใช้ Reddit เกี่ยวกับ ChatGPT

ชุดเครื่องมือที่กว้างขวางของ ChatGPT มักถูกกล่าวถึงบ่อยครั้งเมื่อผู้ใช้อธิบายเหตุผลที่พวกเขายังคงใช้งานมันอยู่ ในกระทู้ล่าสุดจากผู้ใช้ Reddit ชื่อsalmanhameed13ที่เพิ่งเปลี่ยนจาก Claude มาใช้ ChatGPT เขาได้ชี้ให้เห็นการแก้ไขภาพเป็นตัวอย่างที่เข้าใจง่าย:

ChatGPT สามารถสร้างและแก้ไขภาพภายในบทสนทนาได้อย่างต่อเนื่อง

Claude สามารถดูภาพที่คุณอัปโหลด วิเคราะห์และอธิบายภาพนั้น รวมถึงเขียนคำสั่งสร้างภาพที่สมบูรณ์แบบได้ — แต่ปัจจุบันมันยังไม่สามารถสร้างภาพสำเร็จรูปได้ด้วยตัวเอง

นี่คงเป็นการสาธิต 60 วินาทีที่ง่ายที่สุดของสิ่งที่ ChatGPT สามารถทำได้ แต่ Claude ทำไม่ได้เลย

Claude สามารถวิเคราะห์ภาพเดียวกันและช่วยเขียนคำสั่งได้ แต่ยังไม่สามารถสร้างภาพที่เสร็จสมบูรณ์ได้ด้วยตัวเอง สำหรับผู้ใช้ที่ทำงานสลับไปมาระหว่างงานข้อความและงานภาพ ช่องว่างนี้มีความสำคัญมากกว่าการนำหน้าเล็กน้อยในผลการทดสอบประสิทธิภาพ

และผู้ใช้บางรายไม่ถือว่าการเลือกนี้เป็นสิ่งที่ถาวรเลย ในกระทู้เปรียบเทียบที่มีการอภิปรายอย่างกว้างขวางSpontanous_catได้อธิบายขั้นตอนการทำงานของพวกเขาดังนี้:

วิธีที่ผมใช้มาตลอดคือใช้ Claude ทำงานก่อน แล้วให้ ChatGPT วิจารณ์ จากนั้นให้ Claude แก้ไขต่อ Claude บางครั้งอาจดูเหมือนคนที่เห็นด้วยกับทุกอย่าง แต่ผลงานของมันก็ดีพอใช้ ChatGPT เป็นผู้วิจารณ์ที่สมบูรณ์แบบสำหรับงานนี้

ผู้แสดงความคิดเห็นอื่น ๆ ในหัวข้อเดียวกันได้อธิบายถึงความแตกต่างที่คล้ายกันระหว่าง Claude Code และ Codex โดยใช้ตัวหนึ่งสำหรับการพัฒนา และตัวอีกตัวสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดหรือการตรวจสอบ

วิธีเลือกระหว่าง Claude และ ChatGPT

ถึงจุดนี้ การเลือกไม่ใช่เรื่องว่าโมเดลใดมีคะแนน benchmark สูงกว่า แต่เป็นเรื่องว่างานประเภทใดที่คุณทำเป็นส่วนใหญ่ในแต่ละวัน

หากคุณยังไม่แน่ใจ ให้ลองทดสอบกับงานจริงของคุณก่อน โดยนำเอกสารเดียวกัน งานเขียนโค้ด คำถามวิจัย และคำสั่งทั่วไปมาใช้กับทั้งสองบริการฟรีเป็นเวลาหลายวัน ผลต่างของคะแนนประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับตั้งค่าและเงื่อนไขการทดสอบมากเกินไป จึงไม่สามารถช่วยคุณตัดสินใจได้

หากเครื่องมือหนึ่งสามารถจัดการงานที่คุณทำเป็นประจำได้เกือบทั้งหมด ก็ไม่มีเหตุผลมากนักที่จะต้องจ่ายเงินสำหรับเครื่องมืออีกตัว เหตุผลที่ควรเก็บทั้งสองเครื่องมือไว้จะชัดเจนขึ้นก็ต่อเมื่อความแตกต่างระหว่างทั้งสองปรากฏขึ้นซ้ำๆ ในกระบวนการทำงานจริงของคุณ

วิธีเปลี่ยนจาก ChatGPT ไปใช้ Claude

ขั้นตอนการตั้งค่าตอนนี้ง่ายกว่าเดิม Claude ตอนนี้มีฟังก์ชันในตัวที่ช่วยนำข้อมูลจากผู้ช่วย AI อื่นมาใช้

ClickUp มีบทบาทอย่างไรในการตัดสินใจระหว่าง Claude และ ChatGPT

Claude และ ChatGPT ต่างก็มีความเชี่ยวชาญในหน้าที่ของตนเอง Claude สามารถวิเคราะห์และให้เหตุผลจากเอกสารและฐานโค้ดที่ยาวได้ ส่วน ChatGPT สามารถค้นคว้าข้อมูล สร้างภาพ สร้างเว็บไซต์ เขียนโค้ด และใช้งานเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างหลากหลาย

แต่ผลลัพธ์ที่คุณได้รับจากเครื่องมือเหล่านี้มักถูกทิ้งไว้โดยไม่มีที่เก็บ หรือที่แย่กว่านั้น คือไม่มีทางนำไปใช้ประโยชน์ได้

ลองใช้คำถามง่ายๆ เช่น “โครงการ Phoenix เกิดอะไรขึ้น?” คำตอบที่มีประโยชน์จะขึ้นอยู่กับงานล่าสุด ผู้รับผิดชอบ ความคิดเห็น การตัดสินใจ ความสัมพันธ์แบบพึ่งพา กำหนดเวลา และการเปลี่ยนแปลง Claude และ ChatGPT สามารถเข้าถึงข้อมูลบางส่วนได้ผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อ แต่โครงการนั้นยังคงต้องการระบบเพื่อรักษาบริบทดังกล่าวให้ทันสมัย

นี่คือเวลาที่คุณควรลองใช้แพลตฟอร์มอย่างClickUpซึ่งรวมทุกโครงการงานของคุณไว้ในที่เดียว พร้อมด้วย AI ที่ทำงานตามบริบท (contextual AI) ที่ถูกผสานไว้ด้านบน

Brain²: AI ที่ยึดติดกับงานของคุณ

Brain²คือ AI ที่เข้าใจบริบทของ ClickUp สำหรับการทำงาน มันสามารถสรุปโครงการ ร่างเนื้อหา วิจัยหัวข้อ วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างงานและเอกสารได้ นอกจากนี้ ปัจจุบันมันยังสามารถสร้างต้นแบบแบบโต้ตอบ แดชบอร์ด ชุดสไลด์ รูปภาพ วิดีโอ และทรัพยากรอื่นๆ ได้อีกด้วย

สิ่งที่ทำให้มันแตกต่างคือบริบทที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์เหล่านั้น Brain² สามารถทำงานจากงาน, เอกสาร, การสนทนา, การตัดสินใจ, ผู้รับผิดชอบ, อุปสรรค และการอัปเดตที่มีอยู่ใน Workspace ของคุณแล้ว ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องสร้างบริบทนั้นขึ้นใหม่ในทุกคำสั่ง เมื่อคำตอบอยู่ที่อื่นClickUp Enterprise Searchสามารถค้นหาในเครื่องมือที่เชื่อมต่อ เช่น Google Drive, Figma, GitHub และ Gmail

Brain² ยังให้ทีมสามารถเข้าถึงโมเดลล้ำสมัยจาก OpenAI, Anthropic, Google และผู้ให้บริการอื่น ๆ ได้ในที่เดียว คุณสามารถสลับใช้งานระหว่าง Claude, โมเดล GPT, Gemini และโมเดลอื่น ๆ ได้โดยรักษาบริบทการทำงานเดิมไว้ โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกแยกต่างหากเพียงเพื่อเปลี่ยนไปใช้ตระกูลโมเดลอื่น

ClickUp Super Agents: เปลี่ยนบริบทให้เป็นงานที่ดำเนินอยู่

ClickUp Super Agentsนำบริบทที่แบ่งปันนี้ไปใช้ต่อได้อีกขั้น ทีม AI เหล่านี้สามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนได้โดยใช้เครื่องมือและข้อมูลที่คุณอนุญาตให้เข้าถึง พร้อมด้วยทริกเกอร์ ความจำ และการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับขั้นตอนสำคัญ

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนโครงการสามารถวิจัยปัญหา แจ้งเตือนงานที่ล่าช้า อัปเดตงาน หรือแจ้งให้บุคคลที่เกี่ยวข้องทราบ โดยไม่ต้องมีใครมาสร้างบริบทใหม่สำหรับทุกขั้นตอน นอกจากนี้ ทีมยังสามารถสร้างตัวแทนของตนเองผ่านเครื่องมือสร้างด้วยภาษาธรรมชาติ หรือเริ่มต้นจากแม่แบบตัวแทนที่สร้างไว้ล่วงหน้า

Codegen by ClickUp: นำบริบททางวิศวกรรมมาใช้ในการพัฒนา

สำหรับทีมซอฟต์แวร์Codegen by ClickUpช่วยเชื่อมโยงงานวิศวกรรมกับโค้ดที่ตามมา

มอบหมายงานให้ Codegen Agent และมันสามารถทำงานได้จากคำอธิบายงาน เอกสารที่เชื่อมโยง เกณฑ์การรับมอบงาน ความพึ่งพา และการสนทนาที่แนบมากับงานแล้ว ทีมยังสามารถ @mention ตัวเอเจนต์เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงหรือเรียกใช้งานเมื่องานถึงสถานะที่กำหนด Codegen ทำทั้งหมดนี้ ในขณะที่มนุษย์รับผิดชอบการตรวจสอบและรวมโค้ดที่ได้มา

คุณไม่จำเป็นต้องพึ่งพา AI เดียวสำหรับทุกสิ่ง

สำหรับคนส่วนใหญ่ การเลือกระหว่าง Claude และ ChatGPT ขึ้นอยู่กับลักษณะงานของพวกเขา

Claude แสดงประสิทธิภาพที่ดีกว่าในงานที่ยาวและต้องการบริบทมาก เช่น โค้ดเบสขนาดใหญ่ เอกสารที่เนื้อหาหนาแน่น และเอกสารสรุปที่ต้องผ่านการแก้ไขหลายรอบ ส่วน ChatGPT ครอบคลุมขอบเขตที่กว้างกว่าในที่เดียว ตั้งแต่การวิจัยและรูปภาพ ไปจนถึงเสียงและงานที่ตั้งเวลาไว้ และค่าใช้จ่ายเริ่มต้นต่ำกว่า

ไม่มีฝ่ายใดที่นำหน้าอย่างถาวร ทั้งสองบริษัทปล่อยโมเดลใหม่ทุกไม่กี่เดือน และช่องว่างที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของคุณในวันนี้อาจปิดลงได้เมื่อมีเวอร์ชันใหม่ปล่อยออกมา การทดสอบงานของคุณเองด้วยเครื่องมือเหล่านี้จะให้ข้อมูลที่ชัดเจนกว่าตารางเปรียบเทียบประสิทธิภาพใดๆ รวมถึงตารางในบทความนี้ด้วย

หากทีมของคุณต้องใช้ทั้งสองบริการ ปัญหาที่ยากกว่าคือการจัดระเบียบงานที่เกี่ยวข้องกับทั้งสองบริการ: งานต่าง ๆ การตัดสินใจ และไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับคำตอบแต่ละข้อ ClickUp ให้คุณมีพื้นที่เดียวสำหรับงานเหล่านั้น พร้อมทั้งมีโมเดล Claude, GPT และ Gemini ให้ใช้งานภายในระบบ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Claude vs ChatGPT

ผมสามารถป้องกันไม่ให้บทสนทนาใน Claude หรือ ChatGPT ถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลได้หรือไม่?

ใช่ สำหรับบัญชีส่วนตัว ทั้งสองบริการให้คุณควบคุมเรื่องนี้ได้ ใน ChatGPT ให้ปิดตัวเลือก “Improve the model for everyone” ที่ส่วน Settings > Data Controls การสนทนาใหม่จะไม่ถูกใช้เพื่อฝึกโมเดลของ OpenAI แต่ยังคงอยู่ในประวัติการสนทนาของคุณได้ หากคุณส่งความคิดเห็นเกี่ยวกับคำตอบ การสนทนาที่เกี่ยวข้องอาจยังคงถูกใช้เพื่อฝึกโมเดลได้ Claude มีตัวเลือกการปรับปรุงโมเดลที่คล้ายกันในส่วนการควบคุมความเป็นส่วนตัว การปิดตัวเลือกนี้จะป้องกันไม่ให้การสนทนาใหม่และเซสชันการเขียนโค้ดถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลในอนาคตAnthropic ระบุว่ามีข้อยกเว้นสำหรับบทสนทนาที่ถูกทำเครื่องหมายเพื่อตรวจสอบความปลอดภัย หรือข้อมูลที่คุณเลือกแบ่งปันอย่างชัดเจน สำหรับบัญชีบริษัท การตั้งค่าเริ่มต้นจะแตกต่างกัน OpenAI ไม่ใช้ข้อมูลจาก ChatGPT Business, Enterprise, Edu, Healthcare หรือ API ในการฝึกโมเดลตามค่าเริ่มต้น และ Anthropic ก็ระบุเช่นเดียวกันสำหรับ Claude for Work และ API ของตน

Claude และ ChatGPT จำข้อมูลระหว่างการสนทนาได้หรือไม่?

ใช่ แม้ทั้งสองจะไม่จดจำทุกรายละเอียดที่คุณเคยแบ่งปันไว้ ChatGPT Memory สามารถดึงข้อมูลจากบทสนทนาที่ผ่านมา ข้อมูลที่บันทึกไว้ ไฟล์ และแอปที่เชื่อมต่อได้ เมื่อคุณสมบัติเหล่านั้นมีอยู่และถูกเปิดใช้งาน สิ่งที่มันสามารถอ้างอิงได้จะแตกต่างกันไปตามแพ็กเกจ ภูมิภาค และการตั้งค่าพื้นที่ทำงาน Claude ก็สามารถสร้างหน่วยความจำจากบทสนทนาที่ผ่านมาได้เช่นกัน หน่วยความจำนี้ปัจจุบันถูกเปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้นสำหรับบัญชี Free, Pro และ Max ส่วนเจ้าของบัญชี Team และ Enterprise สามารถควบคุมได้ว่าคุณสมบัตินี้จะใช้งานได้ในพื้นที่ทำงานของพวกเขาหรือไม่ Claude ยังเก็บพื้นที่หน่วยความจำแยกต่างหากสำหรับแต่ละโครงการ (Project) ด้วย

สามารถใช้ Claude หรือ ChatGPT ได้หรือไม่ โดยไม่ต้องบันทึกการสนทนาลงในหน่วยความจำ?

ใช่ การสนทนาชั่วคราว (Temporary Chat) ของ ChatGPT ไม่ปรากฏในประวัติการสนทนา ไม่สร้างหรืออัปเดตความจำ และไม่ใช้ในการฝึกโมเดลของ OpenAI OpenAI อาจเก็บสำเนาไว้ได้สูงสุด 30 วันเพื่อวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัย ส่วน Claude มี การสนทนาแบบ Incognito ซึ่งไม่ถูกเพิ่มเข้าไปในประวัติการสนทนาของคุณหรือความจำของ Claude โปรดทราบว่า การสนทนาแบบ Incognito ในแผน Team และ Enterprise อาจปรากฏในข้อมูลที่ส่งออกขององค์กร และต้องปฏิบัติตามนโยบายการเก็บรักษาข้อมูลขององค์กร

สามารถใช้เสียง การแชร์กล้อง หรือการแชร์หน้าจอกับผู้ช่วยทั้งสองได้หรือไม่?

ทั้งสองบริการมีฟีเจอร์สนทนาด้วยเสียง Claude Voice มีให้บริการในทุกแพ็กเกจ ตั้งแต่ Free, Pro, Max, Team ไปจนถึง Enterprise บนมือถือ คอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป และเว็บ นอกจากนี้ยังสามารถใช้การค้นหาบนเว็บและเครื่องมือที่เชื่อมต่อ เช่น Gmail, Google Calendar, Google Docs และ Slack ได้ขณะที่คุณกำลังสนทนา ส่วน ChatGPT ปัจจุบันมีหลายโหมดเสียง Live รองรับการสนทนาด้วยเสียงอย่างเป็นธรรมชาติ แต่ไม่รองรับวิดีโอหรือการแชร์หน้าจอ ผู้สมัครที่มีสิทธิ์สามารถเปลี่ยนไปใช้ Advanced บน iOS หรือ Android เมื่อต้องการวิดีโอสดหรือการแชร์หน้าจอ หากการแชร์กล้องหรือหน้าจอเป็นสิ่งสำคัญต่อกระบวนการทำงานของคุณ ให้ตรวจสอบว่าแผนบริการและอุปกรณ์ของคุณรองรับโหมดเสียง ChatGPT แบบใดก่อนตัดสินใจเลือก

หน้าต่างบริบทที่โฆษณาไว้นั้นคือปริมาณข้อความที่ฉันสามารถอัปโหลดได้หรือไม่?

ไม่ครับ หน้าต่างบริบท (context window) คือปริมาณข้อมูลรวมที่โมเดลสามารถประมวลผลได้พร้อมกันในครั้งเดียว ขึ้นอยู่กับโมเดล งบประมาณนี้อาจรวมถึงคำสั่งของคุณ ประวัติการสนทนา ผลลัพธ์จากเครื่องมือ โทเค็นการให้เหตุผล และคำตอบของโมเดล ซึ่งไม่ใช่สิ่งเดียวกันกับขีดจำกัดการอัปโหลดไฟล์ ตัวเลขนี้อาจเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับสถานที่ที่คุณใช้โมเดล ตัวอย่างเช่น Claude ประกาศรายละเอียดหน้าต่างบริบทที่แตกต่างกันสำหรับ Chat, Claude Code และ Cowork OpenAI ก็แยกบริบทรวมออกจากข้อมูลนำเข้าที่ใช้งานได้ในโหมด ChatGPT บางโหมด เช่น อธิบายหน้าต่างรวม 256K สำหรับโหมด Thinking ที่เลือกด้วยตนเองว่าประกอบด้วยข้อมูลนำเข้า 128K บวกกับข้อมูลส่งออกสูงสุด 128K

มันขึ้นอยู่กับงานที่ทำ Claude เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับเซสชันการเขียนโค้ดที่ยาวนาน เอกสารขนาดใหญ่ และการเขียนตามบรีฟที่ละเอียดผ่านหลายรอบการแก้ไข ChatGPT เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าหากคุณต้องการผู้ช่วยเดียวสำหรับการวิจัย การวิเคราะห์ไฟล์ การสร้างภาพ การแปลงเสียง และการเขียนโค้ด นอกจากนี้ยังมีแพ็กเกจแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ถูกกว่าที่ $8/เดือน สำหรับ Go ในสหรัฐอเมริกา คะแนนการทดสอบประสิทธิภาพไม่สามารถตัดสินได้ เพราะ Anthropic และ OpenAI ทดสอบโมเดลของกันและกันภายใต้การตั้งค่าที่แตกต่างกัน ลองทำงานจริงเดียวกันผ่านทั้งสองแพ็กเกจฟรีเป็นเวลาหลายวัน แล้วเลือกตัวที่ช่วยคุณประหยัดเวลาได้มากกว่า