คำตอบแยกออกเป็นสองส่วน เพราะบิลก็แยกเป็นสองส่วนเช่นกัน ส่วนของแพลตฟอร์มนั้นเป็นศูนย์ได้จริง: Sharkly ฟรีสำหรับองค์กรที่มีสมาชิกไม่เกิน 5 คน และไม่มีการขายโทเคนโมเดล ส่วนของโมเดลนั้นเป็นศูนย์ไม่ได้สำหรับ Crew ที่ทำงานต่อไปขณะที่คุณไปทำอย่างอื่น ในบรรดาสามโมเดลที่แล็บต่างๆ เปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 มีเพียงหนึ่งโมเดลที่มีเส้นทางฟรี เส้นทางนั้นคือ GPT-6 Luna สำหรับผู้ใช้ Free และ Go ในแอป ChatGPT บนเดสก์ท็อป และแอปเดสก์ท็อปก็คือที่นั่งของคนคนหนึ่ง ไม่ใช่ข้อมูลรับรองที่ run จะนำไปใช้ได้ ฟรีในการประสานงาน ไม่กี่centsในการรัน และไม่มีอะไรในสองส่วนนี้ที่ฟรีในการรีวิว
ค่าใช้จ่ายของ Crew มีสองบรรทัดที่คนมักรวมเป็นหนึ่งเดียว: บรรทัดที่นั่ง (seat) สำหรับแพลตฟอร์มที่ใช้มอบหมาย ติดตาม และรับงาน กับบรรทัดโทเคนสำหรับ Runtime ที่รันงาน ทั้งสองเคลื่อนไหวแยกจากกัน บรรทัดที่นั่งคือราคาที่ประกาศไว้ซึ่งคุณอ่านได้วันนี้ ส่วนบรรทัดโทเคนนั้นผันแปร ขึ้นอยู่กับบัญชีผู้ให้บริการของคุณเอง และเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 มันลดลงอย่างหนัก
สรุปสั้นๆ
บรรทัดที่นั่งของ Sharkly อยู่ที่ $0 สำหรับไม่เกิน 5 คน และ $7 ต่อผู้ใช้ต่อเดือนเมื่อชำระรายปีสำหรับเกินกว่านั้น โดยการใช้โมเดลเป็นแบบนำคีย์มาเอง (bring-your-own-key) ส่วนบรรทัดโมเดลนั้น GPT-6 Luna ฟรีสำหรับผู้ใช้ Free และ Go ในแอป ChatGPT บนเดสก์ท็อป GPT-6 Sol ไม่ฟรี และ Claude Opus 5.5 ไม่มีให้ใช้บน Claude Free เลย สิทธิ์บนเดสก์ท็อปไม่สามารถเริ่ม run แบบไม่มีคนเฝ้าได้ เส้นทางที่ถูกจริงๆ คือ API: Luna ราคา $0.10 และ $0.50 ต่อล้านโทเคน Sol ราคา $2 และ $10 การอ่านอินพุตจากแคชลด 90% ทั้งหมดนี้ไม่แตะบรรทัดเดียวที่ไม่เคยมีระดับฟรี นั่นคือคนที่รับงาน
บรรทัดที่นั่ง: คำว่าฟรีบนแพลตฟอร์มหมายถึงอะไร
ราคาของ Sharkly มีตัวแปรเดียวคือจำนวนคน ระดับ Free คือ $0 สำหรับองค์กรที่มีสมาชิกไม่เกิน 5 คน ระดับ Team คือ $7 ต่อผู้ใช้ต่อเดือนเมื่อชำระรายปีสำหรับองค์กรที่ใหญ่กว่านั้น ส่วน Self-hosted คิดราคาเป็นกรณีไป Free และ Team เป็นผลิตภัณฑ์เดียวกัน แผนจึงไม่ได้ล็อกฟีเจอร์ใดๆ
ส่วนที่สำคัญสำหรับ Crew: guest, Agent, Crew, Computer และ Runtime ไม่กินที่นั่ง ที่นั่งคือคนในองค์กร การเพิ่ม Agent ตัวที่หก Computer เครื่องที่สอง หรือ Runtime ตัวที่สาม ไม่เปลี่ยนบรรทัดที่นั่ง แต่เพื่อนร่วมงานคนที่หกเปลี่ยน
ข้อควรระวังสองข้อที่พูดตรงๆ ข้อแรก Sharkly ใช้งานฟรีในตอนนี้ และตัวเลข Team ก็คือราคาที่นั่งที่ประกาศไว้ ดังนั้นคำว่า "ฟรี" ในตอนนี้จึงเป็นคำที่ถูกต้อง ไม่ใช่ฟรีตลอดไป และข้อสอง Sharkly ไม่ขายโทเคน: การ run จะคิดเงินกับแผน Claude Code, Codex หรือ API ที่ผูกอยู่กับ Runtime ที่รันงานนั้นอยู่แล้ว นั่นคือเหตุผลที่สองบรรทัดนี้แยกจากกัน และเหตุผลที่เศรษฐศาสตร์ของโมเดลด้านล่างไม่ขึ้นกับว่าคุณ route ผ่านแพลตฟอร์มไหน กลไกของแผน: อธิบายราคาของ Sharkly
บรรทัดโทเคน: โมเดลใหม่ตัวไหนที่คุณเข้าถึงได้ฟรี
| โมเดล | เส้นทางฟรี | สิ่งที่เส้นทางนั้นไม่ใช่ | ทางเข้าแบบเสียเงิน |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | ผู้ใช้ Free และ Go ในแอป ChatGPT บนเดสก์ท็อป | ยังไม่มีใน Chat และไม่ใช่ API key | API gpt-6-luna, $0.10 / $0.50 ต่อ 1M |
| GPT-6 Sol | ไม่มี | เฉพาะ Plus, Pro, Business, Enterprise และ Edu ใน ChatGPT Work และ Codex | API gpt-6-sol, $2 / $10 ต่อ 1M |
| Claude Opus 5.5 | ไม่มี Claude Free มีแค่ Sonnet และ Haiku | Claude Code รวมอยู่ในแผนเสียเงิน ไม่ใช่ Free | Pro ที่ $17/เดือนเมื่อจ่ายรายปี ($200 จ่ายล่วงหน้า) หรือ $20 รายเดือน; Max เริ่มที่ $100/เดือน; API claude-opus-5-5, $4 / $20 ต่อ 1M |
สองในสามคำตอบคือ "ไม่" และคำตอบที่สามมีเงื่อนไขกำกับที่ตัดสินทุกอย่าง
สิทธิ์บนเดสก์ท็อปไม่ใช่ API key
นี่คือความแตกต่างที่บทสรุปรวมเรื่องระดับฟรีส่วนใหญ่ข้ามไป และเป็นสิ่งที่ตัดสินว่าโมเดลฟรีนั้นมีประโยชน์ต่อ Crew หรือไม่
Sharkly แยกบทบาทออกจากกัน: Agent กำหนดว่างานควรถูกจัดการอย่างไร Computer จัดหาโฮสต์ Runtime ทำเซสชันจริง และ Task ยังคงเป็นบันทึกร่วม การ run จะเริ่มเมื่อ Task ที่มี Agent พร้อมและไปถึง Computer ที่มี Runtime ว่าง และ Runtime นั้นยืนยันตัวตนด้วยการสมัครสมาชิกหรือ API key ที่ตั้งค่าไว้ในเครื่องมือบน Computer เครื่องนั้น
สิทธิ์ ChatGPT บนเดสก์ท็อปแบบฟรีไม่ใช่ข้อมูลรับรองเหล่านั้น มันคือคนที่ล็อกอินเข้าแอปบนแล็ปท็อปของตัวเองแล้วพิมพ์ ไม่มีอะไรในนั้นผูกกับ Runtime และไม่มีอะไรในนั้นเริ่มทำงานขณะเจ้าของหลับ โมเดลฟรีในแอปเดสก์ท็อปให้โมเดลแก่คุณไว้ประเมิน แต่ไม่ได้ให้อะไรที่ Crew จะรันได้
เส้นทางฟรียังคุ้มที่จะใช้ ดังนั้นนี่คือคู่การตัดสินใจ
ใช้สิทธิ์เดสก์ท็อปฟรีเมื่อมีคนอยู่ตรงนั้นและคำถามเป็นเรื่องการตัดสินใจ: โมเดลให้เหตุผลกับโค้ดเบสของคุณอย่างไร แนวทางหนึ่งจะยืนได้ไหมก่อนคุณทุ่ม Sprint ลงไป หรือโมเดลนั้นควรอยู่ในกฎการ route ของคุณตั้งแต่แรกหรือไม่ นั่นคือบ่ายจริงๆ ของการประเมินโดยไม่มีค่าใช้จ่าย
ใช้การสมัครสมาชิกแบบเสียเงินหรือ API key เมื่อ run ต้องเริ่มโดยไม่ต้องมีคุณ Task ที่เข้าคิว งานที่มอบหมายข้ามคืน อะไรก็ตามที่เพื่อนร่วมทีมสั่งขณะคุณอยู่ในที่ประชุม run ที่เกิดขึ้นขณะคุณไปไหน ต้องใช้ข้อมูลรับรอง ไม่ใช่สิทธิ์
ข้อควรคำนึงในการวางแผนหนึ่งข้อ: OpenAI ระบุว่าโมเดลเหล่านี้ยังไม่มีใน Chat เส้นทางฟรีที่อยู่บนผิวเดียววันนี้อาจย้ายไปเดือนหน้า ซึ่งเป็นเหตุผลให้เขียนกฎการ route ลงไป ดีกว่าปั้นเวิร์กโฟลว์รอบระดับไหนก็ตามที่บังเอิญฟรีในไตรมาสนี้
เส้นทางถูกๆ ที่ขับเคลื่อน Crew ได้จริง
| โมเดล Runtime | อินพุต / เอาต์พุต ต่อ 1M | คันโยกแคช | คันโยกอื่นๆ |
|---|---|---|---|
gpt-6-luna |
$0.10 / $0.50 | อ่านอินพุตจากแคชลด 90% | อัตราการ hit เริ่มต้นสูงขึ้น, แดชบอร์ดแคช, เครื่องมือวินิจฉัย |
gpt-6-sol |
$2 / $10 | อ่านอินพุตจากแคชลด 90% | จุดตัดแคชแบบชัดเจน (explicit cache breakpoints) |
claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | อ่านจากแคช $0.20, เขียนแคช $5 | Batch API ลด 50%; โหมดเร็วคือ $8 / $40 ดังนั้นหลีกเลี่ยง |
OpenAI อธิบายว่า Sol และ Luna ถูกกว่า GPT-5.6 ราคาโปรโมชัน 50% คำขยายความนี้เป็นคำของ OpenAI เองและสำคัญนะ: การเปรียบเทียบนั้นเทียบกับราคาโปรโมชัน ไม่ใช่ราคาปกติ
แคชเป็นคันโยกที่ใหญ่กว่า ไม่ว่าอย่างไร GPT-6 เพิ่มอัตราการ hit เริ่มต้น ลดราคาการอ่านอินพุตจากแคช 90% มาพร้อมแดชบอร์ดแคชและเครื่องมือวินิจฉัย และไม่ทำให้แคชเสียอีกต่อไปเมื่อคุณเปลี่ยน reasoning effort หรือความพร้อมของเครื่องมือ GitHub รายงานว่าโทเคนพรอมป์ที่ต้องประมวลผลใหม่ลดลงกว่า 50% จากการร้องขอหลายพันล้านครั้ง Opus 5.5 อ่านอินพุตจากแคชที่ $0.20 เทียบกับอินพุตมาตรฐานที่ $4 สำหรับ Crew ที่อ่าน repository เดิมซ้ำทั้งวัน บิลจะถูกตัดสินตรงนั้น ไม่ใช่ที่อัตราในพาดหัว
หนึ่งสัปดาห์มีค่าใช้จ่ายจริงเท่าไหร่
OpenAI เปิดเผยตัวเลขหนึ่งที่แปลงเป็นงบประมาณได้: Sol ที่ reasoning ระดับสูงพิเศษทำคะแนน 33.2% บน AutomationBench 1.0.6 ที่ $0.27 ต่อ task ตามการคำนวณของเราเอง Crew ที่ทำงานแบบนี้ 40 task ในหนึ่งสัปดาห์ใช้จ่ายราว $11 บนบรรทัดโมเดล repository ของคุณไม่ใช่ AutomationBench และตัวเลขของคุณจะต่างออกไป แต่ในปริมาณของทีมเล็กๆ บรรทัดโมเดลตอนนี้เป็นแค่เศษเสี้ยวเทียบกับค่าจ้างวิศวกรหนึ่งชั่วโมง
การเปรียบเทียบเบื้องหลัง: Sol ที่ระดับสูงพิเศษเอาชนะ Claude Opus 5 ที่ reasoning สูงสุดด้วยค่าใช้จ่ายเพียง 9% ของ Opus 5 ต่อ task และ Luna ที่ระดับสูงสุดทำคะแนน 66.6% บน DeepSWE 1.1 ที่ถูกกว่า Opus 5 ต่อ task ถึง 93% มีการแก้ไขหนึ่งข้อที่ใช้กับทั้งหมด ตลอดการเปรียบเทียบ OpenAI ใช้ Opus 5 เป็นฐาน เพราะ Anthropic เปิดตัว Opus 5.5 ที่ $4 และ $20 ไม่กี่ชั่วโมงหลังโพสต์นั้นขึ้น คิดเป็นต่ำกว่า Opus 5 ที่ $5 และ $25 อยู่ 20% และรันถูกกว่าถึง 40% ทั้งสองแล็บไม่ได้ benchmark โมเดลปัจจุบันของกันและกัน ดังนั้นให้ถือตารางทั้งสองเป็นทิศทาง และเลือกจากว่า Runtime แต่ละตัวมีไว้ทำอะไร ไม่ใช่จากตารางอันดับ
สำหรับปลายอีกด้านของช่วง: OpenAI รายงานว่าค่าใช้จ่ายมัธยฐานของ coding agent ของนักวิจัยตัวเองสูงกว่า $600 ต่อวัน โดยเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 อยู่ที่ $7,000 ไม่มีอะไรกัน Crew จากการใช้จ่ายแบบนั้นได้นอกจากกฎการ route ที่เขียนไว้และเพดานที่ตกลงกัน ซึ่งเป็นการตัดสินใจด้านการจัดการมากกว่าจะเป็นระดับที่คุณเลือกซื้อ ถ้าค่าใช้จ่ายกระจายอยู่หลายเครื่องมือแล้ว การติดตามค่าใช้จ่ายข้าม agent มาก่อนการเปรียบเทียบราคาใดๆ
จุดที่แผนฟรีหมดประโยชน์
รวมสองบรรทัดนี้ในระดับเล็กๆ แล้วยอดรวมก็น้อยจริงๆ: ที่นั่ง $0 สำหรับไม่เกิน 5 คน โทเคนไม่กี่สิบดอลลาร์ต่อสัปดาห์ในระดับราคาถูก ไม่มีบรรทัดไหนที่มีขั้นตอนราคาแพง
Agent ค้นคว้า รัน ทดสอบ และรายงาน คนกำหนดทิศทาง มอบอำนาจ และรับผลลัพธ์ การรับผลไม่มีระดับฟรี ไม่มีระดับถูก และไม่มีการลดราคา และมันขยายตามจำนวนคนมากกว่าตามจำนวนเงิน การรีวิวโดยมนุษย์คือคอขวด ไม่ว่า Runtime จะคิดเท่าไหร่ ฟรีสำหรับ 5 คนและ $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุตทำให้การเริ่มสิบ run บ่ายนี้ถูก แต่ไม่ได้ทำให้การอ่านสิบผลลัพธ์เย็นนี้ถูกลง สิ่งที่เลเยอร์การจัดการเปลี่ยนไม่ใช่ราคาของ run แต่คือที่ที่มันไปลงเอย: การรัน ตัวติดขัด ผลลัพธ์ และการพูดคุยติดตามกลับมาอยู่ที่ Task บริบท ความคืบหน้า ตัวติดขัด ผลลัพธ์ และการรีวิวโดยมนุษย์จึงมองเห็นได้ตั้งแต่คำขอจนถึงการปล่อย และงานที่รอคนอยู่ก็กลายเป็นตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึกที่คุณได้ในวันศุกร์
บรรทัดที่ไม่เคยฟรี
ฟรีกับถูกเป็นคำถามคนละข้อในตอนนี้ คำถามเรื่องแพลตฟอร์มมีคำตอบที่ประกาศไว้: $0 สำหรับไม่เกิน 5 คน $7 ต่อผู้ใช้ต่อเดือนเมื่อชำระรายปีหลังจากนั้น คีย์และการสมัครสมาชิกเป็นของคุณเอง คำถามเรื่องโมเดลมีคำตอบที่เล็กกว่าที่พาดหัวบอก เพราะเส้นทางฟรีหนึ่งเส้นทางต้องผ่านแอปเดสก์ท็อปที่ run แบบไม่มีคนเฝ้าใช้ไม่ได้ และอีกสองเส้นทางไม่มีอยู่จริง
ข้อสรุปที่มีประโยชน์ไม่ใช่ว่าควรเลือกระดับไหน แต่คือบิลค่าโมเดลไม่ใช่สิ่งที่จำกัดว่า Crew ของคุณจะส่งงานได้มากแค่ไหนอีกต่อไป และไม่มีอะไรที่ทั้งสองแล็บเปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 อ่าน diff แทนคุณได้
ถ้าคุณรัน coding agent หลายตัวอยู่แล้ว Sharkly ให้ที่เดียวสำหรับดูว่า Runtime ตัวไหนสร้างผลลัพธ์ไหน แนบหลักฐานอะไรมา และมีมากแค่ไหนที่กำลังรอคนอยู่ตรงนี้ เชื่อมต่อ Computer หนึ่งเครื่อง สร้าง Agent หนึ่งตัว แล้วมอบหมายอะไรที่น่าเบื่อให้มัน สำหรับห้าคนหรือน้อยกว่า ส่วนนั้นไม่มีค่าใช้จ่าย
