PydanticAI + Gonka — เอเจนต์ AI แบบมีไทป์ราคาถูก

เริ่มจากรับคีย์ก่อน: สมัครสมาชิกได้ที่ gate.joingonka.ai/register — เรามอบ 3M โทเค็นฟรี ทันทีเมื่อลงทะเบียน — จากนั้นสร้างคีย์ jg-xxx ใน Dashboard → API Keys

การติดตั้ง:

pip install pydantic-ai
# หรือเวอร์ชันเบาที่มีเฉพาะ OpenAI-dependency:
# pip install "pydantic-ai-slim[openai]"

ตัวอย่างการใช้งานขั้นต่ำ — เอเจนต์ผ่าน Gonka โดย PydanticAI จะกำหนด custom endpoint ผ่าน OpenAIProvider(base_url=..., api_key=...) ซึ่งถูกส่งต่อไปยัง OpenAIChatModel:

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
        api_key="jg-ваш-ключ",
    ),
)

agent = Agent(model)

result = agent.run_sync("อธิบายว่า PoUW คืออะไรในสองประโยค")
print(result.output)

เพียงเท่านี้ PydanticAI เอเจนต์ของคุณก็ทำงานผ่าน เครือข่ายแบบกระจายศูนย์ของ Gonka ด้วยค่าใช้จ่ายที่ถูกมาก เมธอด run_sync เหมาะสำหรับสคริปต์ ส่วนสำหรับ async-code ให้ใช้ await agent.run(...)

พารามิเตอร์ของโมเดล: context window ของ MiniMax M2.7 อยู่ที่ 200K โทเค็น (200000), DeepSeek V4 Flash ที่ 380K, GLM-5.3 Flash ที่ 390K; ความยาวสูงสุดของคำตอบผ่าน Gateway คือ 8192 โทเค็นสำหรับ MiniMax และ GLM-5.3 Flash และ 32768 สำหรับ DeepSeek คุณสามารถจำกัดผลลัพธ์ผ่านการตั้งค่าโมเดล (OpenAIChatModelSettings(max_tokens=8192)) โมเดลที่รองรับได้แก่ MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 และ zai-org/GLM-5.3-Flash — เพียงแค่เปลี่ยนชื่อโมเดลในอาร์กิวเมนต์ตัวแรกของ OpenAIChatModel

เหตุผลหลักในการเลือก PydanticAI คือ structured output แทนที่จะต้องใช้ regex เพื่อแยกข้อความคำตอบ คุณสามารถกำหนดผลลัพธ์ให้เป็น Pydantic-model และส่งเข้าไปในพารามิเตอร์ output_type ได้เลย เฟรมเวิร์กจะใช้ฟีเจอร์ tool calling ของโมเดลเพื่อบังคับให้ส่งข้อมูลตามโครงสร้างที่กำหนด ตรวจสอบความถูกต้อง และส่งคืนวัตถุสำเร็จรูปผ่าน result.output

from pydantic import BaseModel
from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
        api_key="jg-ваш-ключ",
    ),
)


class Profile(BaseModel):
    name: str
    role: str
    skills: list[str]


agent = Agent(model, output_type=Profile)

result = agent.run_sync(
    "ดึงข้อมูล: Anna เป็น backend-developer รู้ภาษา Python, Go และ Postgres"
)
print(result.output)
# name='Anna' role='backend-developer' skills=['Python', 'Go', 'Postgres']
print(result.output.skills)  # ['Python', 'Go', 'Postgres'] — เป็น list[str] ไม่ใช่ข้อความธรรมดา

วิธีนี้ได้ผลเพราะโมเดลทั้งสามของ Gonka (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash และ GLM-5.3 Flash) รองรับ native tool calling — PydanticAI จึงพึ่งพามันในการส่งกลับ JSON-structure ที่ถูกต้อง คุณจะได้วัตถุ Python ที่มีประเภทข้อมูลชัดเจน แทนที่จะต้องมาแยกสตริงเอง เหมาะสำหรับการดึงข้อมูล, การจำแนกประเภท, การกรอกฟอร์ม และ RAG-pipeline ที่ผลลัพธ์ต้องถูกนำไปใช้งานต่อในโค้ดตามรูปแบบที่เข้มงวด

PydanticAI คือเฟรมเวิร์กสำหรับเอเจนต์และไปป์ไลน์ที่ทำงานต่อเนื่อง: ดึงข้อมูล, เรียกใช้เครื่องมือ, ประมวลผลสตรีมคำขอ ที่นี่ต้นทุนของโทเค็นคือตัวตัดสินว่าโปรเจกต์จะเป็นเพียงแค่โปรโตไทป์หรือก้าวไปสู่ production ลองเปรียบเทียบภาระงานทั่วไป:

ความแตกต่างนั้นมีค่าเป็นร้อยเป็นพันเท่า สำหรับโปรโตไทป์ หมายความว่า 3M โทเค็นฟรีนั้นเพียงพอสำหรับการเริ่มต้นใช้งานเอเจนต์ สำหรับ production ที่รองรับคำขอหลายแสนครั้งต่อวัน การประหยัดค่าใช้จ่ายอยู่ที่หลักหลายหมื่นดอลลาร์ต่อเดือน โดยใช้โค้ดเดิมบน PydanticAI เพียงแค่เปลี่ยน base_url เท่านั้น

คีย์ jg-xxx เดียวและยอดเงินเดียวสามารถใช้ได้ทั้งรูปแบบ OpenAI (/v1) และรูปแบบ Anthropic (/v1/messages) — แต่สำหรับ PydanticAI เพียงแค่ใช้ endpoint ที่รองรับ OpenAI ตามที่แสดงด้านบนก็เพียงพอแล้ว

ความสามารถหลักอย่างที่สองของ PydanticAI คือเครื่องมือ (Tools) คุณสามารถลงทะเบียนฟังก์ชันด้วย decorator @agent.tool_plain (โดยไม่มีบริบท) หรือ @agent.tool (เมื่อต้องการเข้าถึง RunContext และ dependency injection) โมเดลจะตัดสินใจเองว่าจะเรียกใช้เครื่องมือเมื่อใด รับผลลัพธ์ และดำเนินการใช้เหตุผลต่อไป:

import random
from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
        api_key="jg-ваш-ключ",
    ),
)

agent = Agent(
    model,
    instructions="Ты помощник. Используй инструменты, когда нужно.",
)


@agent.tool_plain
def roll_dice() -> str:
    """Бросает шестигранный кубик и возвращает результат."""
    return str(random.randint(1, 6))


@agent.tool_plain
def calculator(expression: str) -> str:
    """Вычисляет математическое выражение."""
    return str(eval(expression))


result = agent.run_sync("Брось кубик и умножь результат на 7")
print(result.output)

เนื่องจาก tool calling ที่ Gonka เป็นแบบเนทีฟ เครื่องมือจึงถูกเรียกใช้อย่างน่าเชื่อถือโดยไม่ต้องพึ่งพาการแยกวิเคราะห์คำตอบที่เป็นข้อความที่เปราะบาง วงจรทั้งหมด (คำขอ → การเรียก tool → คำตอบสุดท้าย) มีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.00007 ผ่าน Gonka เทียบกับ $0.04–0.22 ของ OpenAI/Anthropic

จะเลือกรุ่นไหนดี: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 — สำหรับการสนทนาที่ยาวและงานที่สมดุล, รองรับ output สูงสุด 8192 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 — หนึ่งในโมเดลที่มีบริบท (context) ยาวที่สุดในเครือข่าย (380K) และ prompt ขนาดใหญ่ในราคาประหยัด, รองรับ output สูงสุด 32768 zai-org/GLM-5.3-Flash — โมเดล reasoning สำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและมีบริบทที่ยาวที่สุดในเครือข่าย (390K), รองรับ output สูงสุด 8192; การให้เหตุผลจะใช้ส่วนหนึ่งของ max_tokens ดังนั้นควรตั้งค่าเผื่อไว้ (ตั้งแต่ 600 ขึ้นไป) ทั้งสามรุ่นพร้อมใช้งานทันทีด้วยกุญแจเดียว เพียงเปลี่ยนสตริงของโมเดล เครื่องมือที่มีแนวคิดใกล้เคียงกัน: LangChain สำหรับ chain และ RAG, LlamaIndex สำหรับการทำดัชนีข้อมูล