ตัวนับโทเค็น LLM และเครื่องมือคำ��วณต้นทุน AI คือยูทิลิตี้สำหรับนักพัฒนาที่แบ่งข้อความและซอร์สโค้ดออกเป็นโทเค็นคำย่อย Byte-Pair Encoding (BPE) ในหน่วยความจำของเบราว์เซอร์ เพื่อประเมินการใช้งานหน้าต่างบริบทและต้นทุนการอนุมาน API ข้ามโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ภาพรวม|สถาปัตยกรรมฝั่งไคลเอนต์ที่ตรวจสอบแล้ว

หากต้องการนับโทเค็น LLM และคำนวณต้นทุนพรอมต์ API ของ AI ออนไลน์ฟรี ให้วางพรอมต์หรือโค้ดของคุณลงในเครื่องมือนับโทเค็น LLM ของ Multinook ตัววิเคราะห์ Byte-Pair Encoding (BPE) ฝั่งไคลเอ็นต์ของเราจะแบ่งส่วนข้อความของคุณเป็นบล็อกโทเค็นภาพใน RAM ของเบราว์เซอร์ และเปรียบเทียบจำนวนโทเค็นที่แน่นอน เปอร์เซ็นต์หน้าต่างบริบท และราคาอินพุต/เอาต์พุต API อย่างเป็นทางการข้าม GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 และ Llama 4

การเปรียบเทียบหลายโมเดล

เปรียบเทียบจำนวนโทเค็นและต้นทุน API ข้าม GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash และ DeepSeek ได้พร้อมกัน

เครื่องมือเน้นข้อความโทเค็นแบบภาพ

ดูกลุ่มโทเค็นคำย่อยที่มีสีที่แน่นอนเพื่อค้นหา JSON, ช่องว่าง หรือสตริงโค้ดที่ใช้โทเค็นเปลือง

เครื่องมือคำนวณต้นทุน API แบบแบทช์

จำลองค่าใช้จ่าย API การเรียกครั้งเดียวและการผลิตรายวันด้วยแถบเลื่อนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตที่กำหนดเอง

ความเป็นส่วนตัวของพรอมต์แบบโลคอล 100%

ตรวจสอบ system prompts ที่เป็นความลับและซอร์สโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ใน RAM ภายในเครื่องโดยไม่มีการอัปโหลดขึ้นคลาวด์

เอ็นจิ้นประสิทธิภาพสูง

เครื่องมือนับโทเค็น LLM - เครื่องคำนวณต้นทุน AI ฟรี

นับโทเค็น LLM ตัวอักษร และต้นทุนพรอมต์ API สำหรับ OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 และ Llama 4 ออนไลน์ฟรี

การประมาณโทเค็น Byte-Pair Encoding (BPE) แบบเรียลไทม์และการไฮไลต์ขอบเขตโทเค็นตามรหัสสีภาพ

การเปรียบเทียบพร้��มกันใน 21 โมเดลอย่างเป็นทางการ: OpenAI (GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, GPT-4o), Anthropic (Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5, 3.7 Sonnet), Google (Gemini 3.1 Pro, 3 Flash, 2.5 Pro/Flash), DeepSeek V3/R1, xAI Grok 4 และ Meta Llama 4

เครื่องคำนวณต้นทุน API แบบสดพร้อมอัตราอินพุตและเอาต์พุตต่อ 1M อย่างเป็นทางการ, โทเค็นเอาต์พุตที่คาดหวัง และตัวคูณการเรียก Batch API รายวัน

มิเตอร์การใช้หน้าต่างบริบทข้ามขีดจำกัดบริบทโทเค็น 128K, 164K, 200K, 400K, 500K และ 1M

แสดงอัตราส่วนตัวอักษรต่อโทเค็นที่แน่นอนควบคู่ไปกับตัวอักษร คำ และขอบเขตคำย่อยทั้งหมด

การทำงานใน RAM ฝั่งไคลเอ็นต์แบบแอร์แกป 100% ตรวจสอบระบบพรอมต์กรรมสิทธิ์และซอร์สโค้ดไ��้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลแบบแยกส่วน

การรักษาความลับแบบไม่ต้องอัปโหลด 100%

ไฟล์ของคุณได้รับการประมวลผลภายใน RAM ของอุปกรณ์โดยใช้ WebAssembly อย่างเคร่งครัด ไม่มีการอัปโหลดขึ้นคลาวด์

ประมวลผลผ่าน RAM บนเบราว์เซอร์ 100% • ไม่มีการอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์

คำแนะนำทีละขั้นตอน

วิธีใช้งานออนไลน์: เครื่องมือนับโทเค็น LLM - เครื่องคำนวณต้นทุน AI ฟรี

ทำตาม 3 ขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้เพื่อประมวลผลเอกสารของคุณในเบราว์เซอร์โดยตรงโดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรม

วาง System Prompt, เอกสาร หรือโค้ดของคุณ

วางพรอมต์ LLM, เอกสารบริบท RAG, JSON schema หรือไฟล์โค้ดของคุณลงในพื้นที่ทำงาน หรือโหลดพรอมต์ TypeScript ตัวอย่างลงใน RAM ของเบราว์เซอร์โดยตรง

ตรวจสอบขอบเขตโทเค็นที่มีการทำสี

ดูจำนวนโทเค็นแบบสด อัตราส่วนตัวอักษรต่อโทเค็น และกลุ่มโทเค็นย่อยที่มีการทำสี ซึ่งแสดงวิธีที่ตัว tokenizer แบบ BPE แบ่งคำ ตัวเลข และการเยื้องโค้ด

เปรียบเท��ยบ 21 โมเดลอย่างเป็นทางการและราคา API

กำหนดจำนวนโทเค็นผลลัพธ์ที่คาดหวังและปริมาณการเรียก API รายวัน เพื่อเปรียบเทียบต้นทุนดอลลาร์ต่อคำขอและแบบแบทช์ที่แน่นอนข้าม GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 และ Llama 4

ฟรี 100% ตลอดชีพ (ไม่ต้องเข้าสู่ระบบ)

Paid Cloud Portals

ต้องมีบัญชีนักพัฒนา

การเปรียบเทียบฟีเจอร์	Multinook (RAM บนเบราว์เซอร์)	Paid Cloud Portals
โมเดล AI ที่รองรับ	21 โมเดล API อย่างเป็นทางการ	โมเดลเดิมของ OpenAI เท่านั้น
เครื่องมือเน้นข้อความโทเค็นแบบภาพ	คำย่อย BPE แบบกำหนดสี	แสดงผลเป็นตัวเลขธรรมดาเท่านั้น
เมทริกซ์ต้นทุน API และแบทช์	ข้อมูลเข้า + ข้อมูลออก × การเรียกรายวัน	ต้องคำนวณด้วยมือเอง
มาตรวัดหน้าต่างบริบท	128K / 400K / 500K / 1M	ไม่มีรวมอยู่
ความเป็นส่วนตัวของพรอมต์	RAM ท้องถิ่น 100% (อัปโหลด 0 ครั้ง)	ส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ API ภายนอก
ต้นทุนและการเข้าถึง	ฟรี 100% ตลอดชีพ (ไม่ต้องเข้าสู่ระบบ)	ต้องมีบัญชีนักพัฒนา

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและข้อมูลจำเพาะ

ข้อมูลจำเพาะและความเข้ากันได้ของรูปแบบไฟล์

พัฒนาขึ้นตามข้อกำหนด W3C WebAssembly และ Typed Array อย่างเคร่งครัด

เอนจิ้นการแปลงโทเค็นตัวแบ่งส่วนคำย่อย BPE ฝั่งไคลเอนต์ (o200k_base, Claude BPE และ SentencePiece)

ระบบนิเวศที่รองรับOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 และ Llama 4

เครื่องมือตรวจสอบภาพเครื่องมือเน้นขอบเขตโทเค็นคำย่อยแบบกำหนดสี

การจำลองต้นทุนราคาโทเค็นอินพุต + เอาต์พุตอย่างเป็นทางการต่อ 1M × ปริมาณแบทช์รายวัน

ข้อมูลทางไกลบริบทมาตรวัดหน้าต่างบริบทโทเค็น 128K, 164K, 200K, 400K, 500K และ 1M

สถาปัตยกรรมความเป็นส่วนตัวRAM เบราว์เซอร์ภายในเครื่องแบบแยกส่วนอากาศ 100% (ไม่มีการอัปโหลดเซิร์ฟเวอร์)

กลุ่มเป้าหมายและเวิร์กโฟลว์

กลุ่มเป้าหมายและกรณีการใช้งานจริง

ใครคือผู้ที่จะได้รับประโยชน์จากยูทิลิตี้ในเบราว์เซอร์นี้และควรใช้งานเมื่อใด

สถาปนิก RAG และระบบ Agentic

วิศวกร AI และนักพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM

การทำเบนช์มาร์กขนาดโทเค็นพรอมต์ การใช้หน้าต่างบริบท และต��นทุนการอนุมาน API รายวันข้าม OpenAI, Anthropic และ Google

ผู้ออกแบบ System Prompt

วิศวกรพรอมต์และนักเขียนทางเทคนิค

การใช้เครื่องมือเน้นโทเค็นแบบภาพเพื่อบีบอัดคำสั่งที่ยาวเยื้อและกำจัดค่าใช้จ่ายด้านการจัดรูปแบบที่ใช้โทเค็นมาก

นักวางแผนเศรษฐศาสตร์หน่วย AI

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และผู้ก่อตั้ง SaaS

การคาดการณ์ค่าใช้จ่าย API LLM ต่อผู้ใช้และรายเดือนข้ามคำขอ 1,000 ถึง 100,000 รายวันก่อนเปิดตัวฟีเจอร์ AI ใหม่

ผู้ดูแลชุดข้อมูลและการปรับแต่งละเอียด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัย

การวัดอัตราส่วนตัวอักษรต่อโทเค็นในคลังข้อมูลหลายภาษาและไฟล์ปรับแต่งละเอียดแบบ JSONL

การทดสอบเชิงประจักษ์ในห้องปฏิบัติการ

การตรวจสอบโดยตรงและเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ

ผลการทดสอบเชิงประจักษ์ที่ดำเนินการบนเบราว์เซอร์และระบบปฏิบัติการสมัยใหม่ โดยไม่มีการส่งผ่านข้อมูลผ่านเครือข่าย

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

ไฟล์: เอกสารบริบท RAG ขนาด 120,000 ตัวอักษร (~30,000 โทเค็น)

การแบ่งส่วนคำย่อย BPE 3.8ms และตารางต้นทุนหลายโมเดลโอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

ไฟล์: พรอมต์ TypeScript และ JSON ขนาด 15,000 ตัวอักษร

การเรนเดอร์ขอบเขตโทเค็นแบบภาพสด 1.1msโอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

ไฟล์: เทมเพลต System Prompt ขนาด 4,000 ตัวอักษร

การคำนวณโทเค็นและต้นทุนบนมือถือทันที 0.5msโอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)

สภาพแวดล้อมการทดสอบ / อุปกรณ์	ไฟล์ทดสอบและความซับซ้อน	ความหน่วงในการประมวลผล	การถ่ายโอนข้อมูลเครือข่าย
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	เอกสารบริบท RAG ขนาด 120,000 ตัวอักษร (~30,000 โทเค็น)	การแบ่งส่วนคำย่อย BPE 3.8ms และตารางต้นทุนหลายโมเดล	โอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	พรอมต์ TypeScript และ JSON ขนาด 15,000 ตัวอักษร	การเรนเดอร์ขอบเขตโทเค็นแบบภาพสด 1.1ms	โอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	เทมเพลต System Prompt ขนาด 4,000 ตัวอักษร	การคำนวณโทเค็นและต้นทุนบนมือถือทันที 0.5ms	โอน 0 KB (RAM อุปกรณ์ภายในเครื่อง 100%)

ข้อสงสัยทั่วไป

คำถามที่พบบ่อย

ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว, ความปลอดภัย, ขีดจำกัดของไฟล์ และการใช้งาน

โมเดล��าษาขนาดใหญ่อ่านข้อความทีละคำหรือทีละตัวอักษรไม่ได้ แต่จะแยกข้อความออกเป็นส่วนย่อยที่เรียกว่าโทเค็นโดยใช้ Byte-Pair Encoding (BPE) หรือ SentencePiece สำหรับข้อความภาษาอังกฤษทั่วไป 1 โทเค็นจะเท่ากับประมาณ 4 ตัวอักษรหรือ 0.75 คำ ดังนั้น 100 โทเค็นจึงเท่ากับประมาณ 75 คำ และ 1,000 คำเท่ากับประมาณ 1,333 โทเค็น

ตัว tokenizer แบบ BPE (`o200k_base` และ `cl100k_base`) ได้รับการฝึกอบรมโดยเน้นคำภาษาอังกฤษทั่วไปเป็นหลัก ทำให้คำที่ใช้บ่อย เช่น 'application' พอดีกับโทเค็นเดียว อย��างไรก็ตาม เครื่องหมายวรรคตอน วงเล็บ JSON ตัวเลขหลายหลัก การเว้นวรรค และสคริปต์ UTF-8 ที่ไม่ใช่ภาษาละติน จะถูกแบ่งย่อยเป็นโทเค็นระดับไบต์ที่มีขนาดเล็กกว่า ซึ่งมักจะใช้โทเค็นมากกว่าความยาวตัวอักษรเดิมถึง 1.5 ถึง 3 เท่า

ผู้ให้บริการโมเดล AI จะคิดค่าบริการแยกกันสำหรับโทเค็นอินพุต (พรอมต์) และโทเค็นเอาต์พุต (การเติมเต็มและการให้เหตุผล) โดยคิดราคาต่อ 1 ล้านโทเค็น (1M) ตัวอย่างเช่น OpenAI GPT-5 คิดค่าบริการ $1.25/1M อินพุตและ $10.00/1M เอาต์พุต, GPT-4.1 ��ิดค่าบริการ $2.00/1M อินพุตและ $8.00/1M เอาต์พุต, Claude Sonnet 4.6 คิดค่าบริการ $3.00/1M อินพุตและ $15.00/1M เอาต์พุต และ Google Gemini 2.5 Flash คิดค่าบริการ $0.30/1M อินพุตและ $2.50/1M เอาต์พุต เครื่องมือคำนวณของเราจะนำจำนวนโทเค็นอินพุตที่แน่นอนและความยาวเอาต์พุตเป้าหมายไปคูณกับอัตรา API อย่างเป็นทางการของแต่ละโมเดล

`cl100k_base` (ขนาดคำศัพท์ 100,000 คำ) ถูกใช้สำหรับ GPT-4 และ GPT-3.5-Turbo รุ่นเก่า โมเดล OpenAI สมัยใหม่ ซึ่งรวมถึง GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini และ GPT-4o ใช้ `o200k_base` (ขนาดคำศัพท์ 200,000 คำ) ซึ่งช่วยบีบอัดข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ซอร์สโค้ด และสำนวนหลายคำที่พบบ่อยให้เหลือโทเค็นน้อยลง 10% ถึง 25%

ตามเอกสาร API อย่างเป็นทางการ: OpenAI GPT-5 / mini / nano รองรับ 400,000 โทเค็น (400K); GPT-4.1 / mini รองรับ 1,047,576 โทเค็น (1M); OpenAI o3 & o4-mini รองรับ 200,000 โทเค็น (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 รองรับสูงสุด 1,000,000 โทเค็น (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash รองรับ 1,000,000 โทเค็น (1M); xAI Grok 4 รองรับ 500,000 โทเค็น (500K); DeepSeek V3 รองรับ 164,000 โทเค็น (164K); และ Meta Llama 4 Maverick รองรับ 1,048,576 โทเค็น (1M)

คุณสามารถลดการใช้โทเค็นลง 20% ถึง 40% ได้ด้วยการลบช่องว่าง JSON ที่ไม่จำเป็นออก (ย่อขนาด JSON ก่อนส่งเข้าพรอมต์), แทนที่แท็ก XML ที่ยาวด้วยตาราง Markdown หรือ CSV ที่กะทัดรัด, ลบอักขระ Unicode ที่มองไม่เห็น และกำจัดคำสั่งที่ซ้ำซ้อนออก

การเห็นขอบเขตโทเค็นที่มีสีที่แน่นอนช่วยให้เข้าใจว่าเหตุใด LLM จึงบางครั้งประสบปัญหาในงานระดับตัวอักษร (เช่น การกลับคำหรือการนับตัวอักษร) และเน้นย้ำสตริงที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่น UUID, บล็อก Base64 หรือโค้ดที่ยังไม่ได้ย่อ ซึ่งแอบเผาผลาญโทเค็นไปจำนวนมากโดยไม่รู้ตัว

ไม่มีทาง Multinook ทำงานใน RAM ชั่วคราวของเบราว์เซอร์ของคุณแบบโลคอล 100% System prompts เอกสาร RAG และซอร์สโค้ดของคุณจะไม่ถูกส่งออกจากเครื่องของคุณเลย

มาตรฐานและหลักฐาน

มาตรฐานที่น่าเชื่อถือและการอ้างอิงทางเทคนิค

ข้อกำหนดอย่างเป็นทางการของอุตสาหกรรม มาตรฐานเว็บ และการอ้างอิงด้านการเข้ารหัสที่ขับเคลื่อนเอนจิ้นนี้

Association for Computational Linguistics (ACL / Sennrich et al.)

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units (BPE)

เอกสารวิจัยพื้นฐานที่แนะนำการแยกโทเค็นคำย่อย Byte-Pair Encoding (BPE) สำหรับโมเดลภาษาเชิงประสาท

ดูข้อมูลจำเพาะ

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

มาตรฐานเว็บอย่างเป็นทางการที่ควบคุมการเข้าร��ัสสตรีมไบต์ UTF-8 ซึ่งใช้เป็นชั้นฐานของตัว tokenizer แบบ BPE ระดับไบต์สมัยใหม่

ดูข้อมูลจำเพาะ

เจาะลึก Byte-Pair Encoding (BPE): วิธีที่ LLM แบ่งส่วนตัวอักษรเป็นโทเค็นคำย่อย

สถาปัตยกรรม Transformer สมัยใหม่ ซึ่งรวมถึงซีรีส์ GPT-5 และ GPT-4.1 ของ OpenAI, Claude 4.6 ของ Anthropic, Gemini 3.1 และ 2.5 ของ Google, Grok 4 ของ xAI, Llama 4 ของ Meta และ DeepSeek V3/R1 จะประมวลผลข้อความผ่านอัลกอริทึมการแยกโทเค็นคำย่อยแบบดีเทอร์มิสติก เช่น Byte-Pair Encoding (BPE) และ SentencePiece แทนที่จะรักษาพจนานุกรมอนันต์ของทุกคำในทุกภาษา BPE จะเริ่มต้นด้วยไบต์ UTF-8 แต่ละไบต์ และรวมคู่ตัวอักษรที่อยู่ติดกันบ่อยที่สุดซ้ำๆ เป็นโทเค็นคำย่อย

ด้วยเหตุนี้ คำภาษาอังกฤษทั่วไปที่มีช่องว่างนำหน้า เช่น ` intelligence` จึงถูกเข้ารหัสเป็น ID โทเค็นจำนวนเต็มเดียว ในขณะที่คำประสมที่ไม่คุ้นเคย แฮชเลขฐานสิบทก หรือบล็อก Python ที่เยื้องลึกจะถูกแยกย่อยออกเป็นโทเค็นส่วนบุคคลหลายสิบ��ทเค็น ตัว tokenizer แบบภาพของ Multinook จะสร้างขอบเขตคำย่อยเหล่านี้ขึ้นใหม่แบบเรียลไทม์ภายใน RAM ของเบราว์เซอร์ของคุณ

การเพิ่มประสิทธิภาพเศรษฐศาสตร์ของหน้าต่างบริบทข้าม GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 และ DeepSeek

ในแอปพลิเคชัน AI ระดับการใช้งานจริงและไปป์ไลน์ Retrieval-Augmented Generation (RAG) จำนวนโทเค็นจะเป็นตัวกำหนดต้นทุนคลาวด์รายเดือนและเวลาตอบสนอง Time-To-First-Token (TTFT) โดยตรง เนื่องจากความซับซ้อนของการสนใจตัวเอง (self-attention) จะเพิ่มขึ้นแบบกำลังสองตามความยาวของลำดับ การยัดเอกสาร 50,000 โทเค็นที่ยังไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพลงในการเรียก API แต่ละครั้งจะทำให้งบประมาณหมดลงอย่างรวดเร็ว

ด้วยการเปรียบเทียบพรอมต์ของคุณพร้อมกันข้ามโมเดลเรือธงระดับแนวหน้า (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) และโมเดลการให้เหตุผล/แฟลชประสิทธิภาพสูง (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) ทีมวิศวกรรมจึงสามารถทำเบนช์มาร์กต้นทุนที่แน่นอนต่อ 1,000 การเรียก และเลือกเส้นทางโมเดลที่เหมาะสมที่สุดได้

การตรวจสอบพรอมต์แบบแยกส่วนอากาศ 100% สำหรับทีม AI ระดับองค์กร

System prompts และบริบท RAG ขององค์กรถือเป็นทรัพย์สินทางปัญญาหลัก การวางเทมเพลตพรอมต์ที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือชุดข้อมูลของลูกค้าลงในตัวนับโทเค็นบนคลาวด์ของบุคคลที่สามอาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของตรรกะทางธุรกิจที่เป็นความลับ Multinook ดำเนินการแบ่งส่วน BPE และการจำลองต้นทุนทั้งหมดภายในหน่วยความจำเบราว์เซอร์ภายในเครื่องอย่างเคร่งครัด โดยไม่มีการส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายเลย

ยืนยันความปลอดภัยด้วย RAM บนเบราว์เซอร์ 100%

อัปเดตตามมาตรฐานเว็บปี 2026