Token AI คืออะไร ใช้ยังไงให้ผลลัพธ์เป๊ะ

สงสัยไหมว่า Token AI คืออะไร? ทำอย่างไรให้ใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากยิ่งขึ้น อธิบายแบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างจริง มาหาคำตอบได้ในบทความนี้ครับ

Token AI คืออะไร

Token AI คือหน่วยย่อยของข้อมูลที่ AI ใช้เพื่อเข้าใจคำถามและสร้างคำตอบ โดย AI จะ “แบ่ง” ข้อมูล [ ข้อความ , รูปภาพ , เสียง] เป็นหน่วยเล็กๆ แล้วนำไปประมวลผลและแสดงผลลัพธ์ โดยข้อมูลที่แบ่งจะเรียกว่า Token

ยกตัวอย่างให้เห็นภาพ สมมุติ เราใช้ ChatGPT และพิมพ์คำสั่งว่า “อธิบายว่า Digital Marketing คืออะไร”  สิ่งที่เกิดขึ้นคือ ChatGPT  จะแบ่งคำสั่งเป็นคำย่อยๆ  เป็น

 “อธิบาย”, “ว่า”, “Digital”, “Marketing”, “คือ”, “อะไร”

ซึ่งคำที่ถูกแบ่งคือ Token นั่นเอง ซึ่ง Token แบ่งเป็น 3 ชนิดใหญ่ ดังนี้

Text Token

Text Token คือ หน่วยย่อยที่ AI ใช้เพื่อทำความเข้าใจภาษา [ ตัวอักษร สระ คำ]  . AI ใช้ Text Token เพื่อทำความเข้าใจคำสั่ง สร้างคำตอบที่เป็นตัวอักษร หรือ เขียนโค๊ด  

Image Token
Image Token” (โทเคนรูปภาพ) คือหน่วยย่อยที่ AI ใช้แปลงรูปภาพให้กลายเป็นตัวเลขซึ่ง AI เข้าใจและใช้งานได้ โดยมีกระบวนการทำงานดังนี้

• ตัดแบ่ง | AI จะตัดแบ่งภาพเป็นสี่เหลี่ยมเล็กๆ ขนาดเท่ากัน เรียกว่า “Patches
• แปลงเป็นเลข | ข้อมูลสีและความสว่างของแต่ละ “Patches” ถูกแปลงเป็นชุดตัวเลขเรียกว่า “Vector”
• ระบุตำแหน่ง| ตอนนี้ภาพกลายเป็นชุดตัวเลขที่เรียงต่อกันยาวๆ  เพื่อให้รู้ว่าชุดตัวเลขไหนคือภาพมุมซ้ายหรือมุมขวา จึงต้องเติม “ข้อมูลระบุตำแหน่ง” ในแต่ละชุดตัวลข เหมือนการเขียนตัวเลขหลังจิ๊กซอว์เพื่อให้วางได้ถูกที่
• สร้าง Token | ชุดตัวเลขเหล่านี้ คือ “Image Tokens”  ซึ่งถูกส่งให้ AI เพื่อวิเคราะห์ ทำความเข้าใจความหมายของภาพ

Audio Token

Audio Token (โทเคนเสียง) คือ หน่วยย่อยที่ AI ใช้เพื่อทำความเข้าใจเสียงของสิ่งต่าง ๆ (เสียงคน สัตว์ เครื่องจักร …. อื่นๆ)  โดยมีกระบวนการดังนี้

• การซอยย่อย : เสียงจะถูกหั่นออกเป็นท่อนเสียงสั้นมากๆ ระดับมิลลิวินาที
• การวิเคราะห์ลักษณะ : AI จะวิเคราะห์ว่าท่อนสียงนั้นมีคุณสมบัติอย่างไร (ความดัง, ระดับเสียงสูง-ต่ำ, ความถี่) จากนั้นแปลงให้อยู่ในรูปกราฟเสียง (Spectrogram) ก่อน
• การเทียบรหัส (Quantization): AI จะนำกราฟเสียงที่ได้ไปเทียบกับ “สมุดโค้ด” (Codebook) ที่มีอยู่ ว่าตรงกับแบบไหนที่สุด แล้วแทนค่าด้วยตัวเลข ดังนั้นเสียงที่เคยต่อเนื่อง จะกลายเป็นชุดตัวเลข เช่น [452, 1029, 88, …]
  

Token ID

Token ID คือตัวเลขเฉพาะที่กำหนดให้แต่ละโทเคน เมื่อ AI รับคำสั่งจากมนุษย์ AI จะแยกข้อมูล หรือ คำสั่งเป็นชิ้นย่อยๆ จากนั้นเปิดฐานข้อมูลเพื่อดูว่า ข้อมูลแต่ละชิ้นตรงกับ Token ID อะไร 

ตัวอย่างเช่น เมื่อพิมพ์คำสั่งให้ AI ว่า “อธิบายว่า Digital Marketing คืออะไร”   AI จะแยกคำสั่งเป็นคำย่อยๆ ดังนี้

“อธิบาย”, “ว่า”, “Digital”, “Marketing”, “คือ”, “อะไร”

จากนั้น แทนแต่ละคำด้วย  Token ID ดังนั้น สิ่งที่ AI เข้าใจจึงไม่ใช่คำเป็นพยางค์เหมือนมนุษย์ แต่เป็น Token ID เรียงต่อกัน ดังข้างล่าง

คำสั่งที่ Chat GPT เห็น จริงๆ คือ  [3501, 8920, 1055, 4521, 6702, 1022, 9800]

ฝั่งผลลัพธ์ก็เช่นเดียวกัน Chat GPT คิดผลลัพธ์เป็น Token ID เรียงเป็นลำดับ เช่น

[4521 , 6702, 1022, 2022, 1034, 3930, 5789 , …………]

จากนั้น Token ID ถูกเปลี่ยนเป็นตัวอักษร แล้วแสดงเป็นคำตอบ

เปรียบเทียบให้เห็นภาพ Token ID เปรียบเหมือนรหัสหนังสือในห้องสมุด เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์รหัสหนังสือเข้าไปในคอมพิวเตอร์ของห้องสมุด ก็จะทันทีว่า หนังสือชื่ออะไร  เฉกเช่นเดียวกัน  Token ID คือตัวเลขที่ทำให้ AI รู้ว่า ข้อมูลคืออะไรนั่นเอง

Token ID คือหลักการซึ่งกับโทเคนทุกชนิด (Text Token , Image Token , Audio Token) ดังนั้น ไม่ว่าข้อมูลจะเป็นตัวอักษร , รูปภาพ หรือ เสียง AI จะแบ่งข้อมูลนั้นแล้วทำให้อยู่ในรูป Token ID ทั้งสิ้น เพื่อ AI จะได้เข้าใจข้อมูลนั้นนั่นเองครับ

ปริมาณการใช้ Token

ลองจินตนาการนะครับ  เมื่อใช้ Chat GPT หากเราพิมพคำสั่งที่ยาวและซับซ้อน หรือ ให้สร้างคำตอบที่ยาวเหยียดละเอียดยิบ นั่นหมายถึง Chat GPT ใช้ “ปริมาณ Token” จำนวนมาก ต่อการถามตอบหนึ่งครั้ง

ปริมาณการใช้ Token  นี่แหละครับ คือประเด็นที่ผู้ใช้งาน AI ไม่ว่าจะเป็นคนธรรมดา นักการตลาด หรือ ผู้ทำงานเกี่ยวกับ AI ต้องเข้าใจ เพราะ ทุกๆ Token ซึ่ง AI ใช้งาน คือต้นทุนซึ่งผู้ให้บริการ AI ต้องแบกรับ เบื้องหลังคำตอบที่ชาญฉลาด คือใบเสร็จเงินเดือนพนักงาน บิลค่าน้ำค่าไฟ  ค่าซ่อมบำรุงคอมพิวเตอร์ และอื่นๆ โดยยิ่งใช้ Token มาก ค่าใช้จ่ายยิ่งมากตาม

จึงเป็นเหตุผลว่า เมื่อคุณใช้ AI Chatbot (Chat GPT , Claude , Jasper … etc) แบบ Free Trial พอถามตอบ 10-15 ครั้ง AI อาจแสดงข้อความว่า “”คุณใช้งานเกินโควต้าแล้ว กรุณารอสักครู่” หรือจู่ๆ คุณภาพคำตอบของ AI จากที่ดูฉลาดมีเหตุมีผล ก็กลายเป็นตื้นเขิน ขาดรายละเอียด หรือ ถูกบ้างผิดบ้าง  เนื่องจากคุณจะถูกจำกัดปริมาณการใช้ Token  หรือ AI อาจเลือกเอาเฉพาะโมเดลรุ่นเล็กซึ่งใช้ Token น้อย แต่คุณภาพคำตอบอยู่ในระดับธรรมดามาให้ใช้งาน ทั้งหมดก็เพื่อผู้บริการจะควบคุมการใช้ Token ให้สมดุลกับต้นทุนที่จ่ายไปนั่นเอง

Context Window

Context Window คือจำนวนโทเคนสูงสุดซึ่ง AI สามารถรับรู้และประมวลผลได้ในหนึ่งการสนทนา จำนวนนี้รวมตั้งแต่

• คำสั่งแรกที่คุณพิมพ์
• ประวัติการโต้ตอบทั้งหมดที่ผ่านมา
• รูปภาพ , ไฟล์วิดิโอ ,  Word  | Excel | PDF  File and etc

โดย AI Chatbot อย่าง Chat GPT , Gemini จะเผยแพร่ค่า Context Window ทางอินเตอร์เน็ต ตัวอย่างข้างล่าง

คำถามอะไรจะเกิดขึ้น เมื่อคุณใช้งาน AI จนเกินปริมาณ Context Window  

คำตอบคือ AI อาจลืมคำสั่งแรกๆ จนสร้างคำตอบที่ผิดเพี้ยน

ตัวอย่างเช่น  คุณเริ่มต้นสั่ง AI ว่า  “หาข้อมูลหลักสูตรปริญญาโทในประเทศอังกฤษ” จากนั้น ภายใต้ห้องแชทเดิม  คุณตะลุยถามตอบ หาข้อมูลทุกด้าน เช่น เงื่อนไขการรับนักศ๊กษา ประวัติอาจารย์ การกินอยู่ของนักเรียนต่างชาติและอื่นๆ แบบละเอียดยิบยาวเป็นหางว่าว ทำทุกวันเป็นเวลา 1 เดือน ในที่สุด จำนวน Token ก็เกินค่า Context Window  

สิ่งที่อาจเกิดขึ้นคือ เมื่อคุณถามคำถามสุดท้ายว่า “เลือกมหาวิทยาลัยที่ดี่ทีสุดสำหรับเรียนปริญญาโท”  AI อาจตอบว่า “ Massachusetts Institute of Technology (MIT) เนื่องจากเป็นแหล่งความรู้ด้านวิศวกรรมอันดับ 1 ของโลก” คุณอาจงงว่า อ้าว เฮ้ย MIT ตั้งอยู่ในสหรัฐอเมริกานี่หว่า ไม่ใช่อังกฤษ ทำไม AI ตอบมั่วซั่วแบบนั้น

สาเหตุเกิดจาก Context Window (ขอบเขตความจำ) มีจำกัด โดย AI จะเริ่มจำจาก “คำถามล่าสุด” แล้วย้อนกลับไปหาอดีต โดยเปรียบเทียบเหมือน Context Window คือ “กรอบสี่เหลี่ยม” ที่ครอบคลุมข้อความที่จะนำมาใช้สร้างคำตอบ เมื่อบทสนทนายาวเกินไป ขนาดของกรอบจะคลอบคลุมไม่ถึงคำสั่งแรก (เช่น “หาข้อมูลในอังกฤษ”) ผลลัพธ์คือ AI จะลืมเงื่อนไขหลักและตอบข้อมูลที่ไม่อยู่ในอังกฤษออกมานั่นเอง

Unlimited Token มีจริงหรือ ??

เมื่อคุณใช้งาน AI แบบสมาชิกรายเดือน คุณอาจเห็นข้อความบนเว็บว่า “ใช้งานแบบ unlimited” นั้น ตัวอย่างเช่น Chat GPT Pro Plan ซึ่งเขียนว่า ใช้งาน GPT-5.2 Instant ได้แบบ unlimited ตามรูปข้างล่าง

คุณอาจคิดว่า ใช้ AI แบบไม่มีข้อจำกัดใดๆ ไม่มี Max Context Windows แต่ความจริง ไม่ใช่แบบนั้นครับ

Unlimited หมายถึง ตลอด 24 ชั่วโมง คุณสามารถถาม หรือ สั่ง AI ให้ทำงานกี่ครั้งก็ได้  ขีดจำกัดอัตราการใช้งาน (Rate Limit) แทบไม่มี  ข้อดีคือ คุณจะใช้งาน AI ได้ทั้งวันทั้งคืน ทุกๆวันแบบ Non-Stop โดยไม่มีข้อความแจ้งว่า คุณใช้งานถึงเกินโควตาแล้ว กรุณารอ … อะไรแบบนั้น

อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดเรื่อง Context Windows ยังอยู่ เนื่องจาก ปัจจุบัน  AI ยังไม่สามารถข้ามข้อจำกัดเรื่อง Context Windows ได้ ดังนั้น แม้คณจะสามารถถามตอบกับ AI ได้ตลอด 24 ชั่วโมง แต่หากคุณใช้ Chat เดิมเพื่อสั่งงานหรือถามตอบต่อเนื่อง 3 เดือน จนเกิน Context Windows  ผลลัพธ์คือ AI อาจลืมคำถามเริ่มต้น จนส่งผลให้คำตอบผิดเพี้ยนหรือคุณภาพคำตอบแย่ลงครับ

Token Count : วิธีนับ Token ที่ใช้งานไป

คำถามคือ เราจะรู้ได้ไงว่า ตั้งแต่คำถามแรกจนถึงคำตอบล่าสุด AI ใช้ Token ไปแล้วเท่าไหร่

ปัจจุบัน Gemini คือ Chat Bot ที่แสดงปริมาณการใช้ Token โดยวิธีการดู Token มีดังนี้

1. ไปที่ aistudio.google.com >> chat with model >> Featured

2. เลือก Gemini Flash หรือ Gemini Pro
   • Gemini Flash คือ Chat Bot เดียวกับ Google Search จุดเด่นคือ แสดงคำตอบรวดเร็ว และ ใช้ AI Token น้อย
   • Gemini Pro คือ Chat Bot ที่ใช้ใน Google AI Pro (Membership) จุดเด่นคือ เข้าใจคำถามที่ซับซ้อน [เขียนโปรแกรม , โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง , ปัญหาเชิงวิศวกรรม ….] จากนั้นตอบอย่างถูกต้องแม่นยำ

ในตัวอย่างนี้ จะเลือกใช้ Gemini Flash นะครับ

พิมพ์คำสั่งว่า [ อธิบาย “Generative Engine Optimize” อย่างละเอียด ] เมื่อ AI สร้างคำตอบเสร็จ , จำนวน Token ที่ใช้จะปรากฏบริเวณมุมซ้ายบน ดังรูป

เมื่อผมถามตอบกับ AI ต่อไป จำนวน Token ที่ใช้จะเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ส่งผลให้ทราบว่า ขณะนี้ ใช้งาน Token ไปเท่าไหร่นั่นเองครับ

วิธีเขียนคำสั่งอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า

คำสั่งแบบ Direct Prompt

เขียนคำสั่งที่ตรงประเด็น เน้นการกระทำ ตัดคำฟุ่มเฟื่อยหรือคำเกิน เนื่องจาก ทุกตัวอักษะคือ Token ที่ต้องใช้  คำสั่งที่มีคำฟุ่มเฟื่อยมากเกินไป ส่งผลให้เปลีอง Token โดยเปล่าประโยชน์  ดังตัวอย่างข้างล่าง

• คำสั่งซึ่งมีคำฟุ่มเฟือย : ขอความกรุณาช่วยสรุปเนื้อหาจากบทความนี้ให้ผมหน่อยครับ โดยขอแบบสั้นๆ เข้าใจง่ายๆ และเน้นประเด็นสำคัญเพียง 3 ประเด็นเท่านั้นนะครับ”
• คำสั่งตรงประเด็น : สรุปบทความ 3 ประเด็นสำคัญ , ภาษาเข้าใจง่าย

Bullet Point

สั่งงานเป็นข้อๆ แยกจากกัน หลีกเลี่ยงคำเชื่อม [ที่ ซึ่ง อัน รวมถึง … ]หรือพรรณาโวหาร เพราะ AI ต้องสิ้นเปลือง Token เพื่อวิเคราะห์ความหมายของคำเชื่อมต่างๆ

คำสั่งฟุ่มเฟื่อย : ช่วยวางแผนการท่องเที่ยวที่จังหวัดน่านให้หน่อยครับ โดยผมมีเวลาทั้งหมด 3 วัน อยากเน้นเที่ยวในเมืองอำเภอเมืองเป็นหลัก และอยากให้เน้นไปที่การเข้าชมวัดสวยๆและการอาหารพื้นเมืองอร่อยๆ แต่อยากให้คุมงบประมาณไม่ให้แพงจนเกินไปนัก นอกจากนี้ช่วยจัดตารางให้ดูหน่อยว่าแต่ละวันควรไปที่ไหนบ้างในช่วงเช้าและช่วงเย็นครับ”

คำสั่ง Bullet Point :

“วางแผนเที่ยวน่าน 3 วัน:

• พิกัด: อำเภอเมือง
• คอนเซปต์: วัด , กินอาหารพื้นเมือง, งบประหยัด (Budget)
• รูปแบบคำตอบ: ตารางรายวัน (แบ่งช่วงเช้า-เย็น)”

ระบุจำนวนคำ

กำหนดจำนวนคำตอบให้ชัดเจน เช่น “ขอ 3 หัวข้อ” หรือ “ไม่เกิน 300 คำ”  เพื่อสั่งให้ AI ใช้ Token ตามกำหนด ไม่ตอบแบบยืดยาวน้ำท่วมทุ่ง สุดท้ายใช้งานจริงแค่หยิบมือ ซึ่งเสีย Token โดยใช่เหตุ

New Chat

เปลี่ยนหัวข้อ

เมื่อเปลี่ยนหัวข้อถามตอบ ให้เปิด New Chat  เพื่อ Token จะถูกใช้กับสิ่งที่อยากรู้จริงๆ ตัวอย่างเช่น  

ช่วงแรก คุณคุยกับ AI ในหัวข้อ “เรียนปริญญาโทที่อังกฤษ” เมื่อถามตอบไป 5-6 ครั้ง  ก็เปลี่ยนหัวข้อเป็น “ซื้อขายคอนโด” สิ่งที่เกิดคือ AI ยังคงดึงบริบทเรื่องเรียนโทมาประมวลผลซ้ำเพราะอยู่ในแชทเดิม ส่งผลให้สิ้นเปลือง Token โดยใช่เหตุ  ดังนั้นการเปิด New Chat เพื่อถามตอบเฉพาะหัวข้อ “ซื้อขายคอนโด” จึงประหยัด Token มากกว่า

Context Window

หากคุณกังวลเรื่อง Context Window อันเนื่องจากถามตอบด้วย Chat เดิม หลายอาทิตย์ติดต่อกัน มีวิธีแก้ไขง่ายๆ 2 ขั้นตอน ดังนี้

1. พิมพ์คำสั่ง “สรุปคำถามคำตอบทั้งหมด . สรุปกระชับ ครบทุกหัวข้อ ”  จากนั้นคัดลอกคำตอบทั้งหมด
   
2. สร้าง New Chat  พิมพ์คำสั่ง
   
   ” อ่านสรุปข้างล่าง เพื่ออ้างอิง  
   สรุป คือ “ …………. (ผลลัพธ์จากคำสั่งข้อ 1 )  …….. ”     
   เมื่ออ่านสรุปครบ ตอบว่า “เรียบร้อย”
   
   
3. จากนั้น เริ่มถามในสิ่งที่ต้องการรู้

การกระทำข้างต้น ผลลัพธ์คือ AI ยังให้คำตอบถูกต้องและตรงประเด็น เพราะเข้าใจบริบทที่เคยคุยอย่างครบถ้วน แต่จำนวนข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นจะน้อยลง (ประหยัด Token) โอกาสเกิด Context Window จึงลดลงอย่างมาก