# BigQuery token quota เปิดใช้แล้ว ตั้งเพดานโทเคน AI รายวันต่อโปรเจกต์และผู้ใช้

> Google Cloud เปิด BigQuery token quota ทั่วไปเมื่อ 15 ต.ค. 2026 ให้ผู้ดูแลตั้งเพดานโทเคนรายวันของฟังก์ชัน AI ทั้งระดับโปรเจกต์และผู้ใช้ เพื่อคุมค่าใช้จ่าย

- ประเภท: ข่าว · หมวด: Cloud
- เผยแพร่: 2026-10-15T07:02:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-15T07:02:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/cloud/bigquery-token-quota-gemini-ai-functions-cost/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- Google Cloud ประกาศเมื่อ **15 ตุลาคม 2026** ว่า **BigQuery token quota** สำหรับฟังก์ชัน generative AI เปิดใช้ทั่วไป (GA) แล้ว คุมผ่านระบบโควตาของ Cloud IAM
- มีโควตา 4 ตัว ค่าเริ่มต้นคือโทเคนขาเข้า **2 แสนล้าน**ต่อวันต่อโปรเจกต์ **1.5 แสนล้าน**ต่อผู้ใช้ และโทเคนขาออก **2 หมื่นล้าน**ต่อวันต่อโปรเจกต์ **1.5 หมื่นล้าน**ต่อผู้ใช้
- ครอบคลุม **7 ฟังก์ชัน** เช่น AI.GENERATE, AI.CLASSIFY, AI.IF และ AI.SCORE แต่ไม่รวมฟังก์ชันสร้าง embedding ที่ใช้โมเดลราคาถูกกว่า
- ตัวอย่างของ Google: ถ้าใช้ Gemini 3.1 Flash-Lite แบบ batch และตั้งงบราว **100 ดอลลาร์ต่อวัน** ควรตั้งโควตาขาเข้าราว **754 ล้าน**โทเคน และขาออกราว **7.54 ล้าน**โทเคนต่อวัน

Google Cloud ประกาศเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 ว่าเปิดใช้ทั่วไป (GA) ระบบโควตาโทเคนสำหรับฟังก์ชัน generative AI ใน BigQuery หรือ BigQuery token quota ให้ผู้ดูแลตั้งเพดานจำนวนโทเคนที่ใช้ได้ต่อวันทั้งระดับโปรเจกต์และต่อผู้ใช้ เพื่อไม่ให้คิวรีที่เรียก Gemini ทีละหลายล้านแถวสร้างบิลเกินงบโดยไม่รู้ตัว

ฟังก์ชัน AI ใน BigQuery คิดเงินตามจำนวนโทเคน คิวรีเดียวที่วิ่งผ่านตารางขนาดใหญ่จึงใช้โทเคนได้มหาศาล โควตาชุดใหม่ใช้ระบบโควตาของ Cloud IAM ตัวเดียวกับบริการอื่นของ Google Cloud และนับรวมทุกภูมิภาค (global)

![หน้า Quotas & System Limits ใน Google Cloud ที่กรองเฉพาะ BigQuery API และไฮไลต์โควตาโทเคน AI ทั้ง 4 ตัว](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/bigquery-token-quota-gemini-ai-functions-cost/bigquery-token-quota-console-list.webp?v=cbde033a) _(ภาพ: Google Cloud)_

## BigQuery token quota มีโควตาอะไรบ้าง

บล็อกของ Google Cloud ระบุโควตา 4 ตัวและค่าเริ่มต้นดังนี้ (โทเคนขาออกนับรวมโทเคนที่โมเดลใช้คิดหรือ thinking tokens ด้วย)

| โควตา | ขอบเขต | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- |
| AI input tokens per day | ต่อวัน ต่อโปรเจกต์ | 200,000 ล้านโทเคน |
| AI input tokens per day per user | ต่อวัน ต่อโปรเจกต์ ต่อผู้ใช้ | 150,000 ล้านโทเคน |
| AI output tokens per day | ต่อวัน ต่อโปรเจกต์ | 20,000 ล้านโทเคน |
| AI output tokens per day per user | ต่อวัน ต่อโปรเจกต์ ต่อผู้ใช้ | 15,000 ล้านโทเคน |

โควตาต่อผู้ใช้มีผลกับผู้ใช้แต่ละคนภายในโปรเจกต์ ไม่ใช่ทั้งองค์กร ฟังก์ชันที่อยู่ภายใต้ BigQuery token quota มี 7 ตัว ได้แก่ AI.GENERATE, AI.GENERATE_TABLE, AI.GENERATE_TEXT (ชื่อเดิม ML.GENERATE_TEXT), AI.CLASSIFY, AI.IF, AI.SCORE และ AI.AGG ส่วนฟังก์ชันสร้าง embedding อย่าง AI.GENERATE_EMBEDDING และ AI.EMBED ไม่อยู่ในโควตานี้เพราะใช้โมเดลที่ถูกกว่ามาก

![กราฟค่าเริ่มต้นของ BigQuery token quota ทั้ง 4 ตัว ระดับโปรเจกต์และต่อผู้ใช้](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/bigquery-token-quota-gemini-ai-functions-cost/bigquery-token-quota-defaults.webp?v=464a7a70) _(ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: Google Cloud))_

## ตั้งค่าและบังคับใช้อย่างไร

ผู้ดูแลเข้าไปที่ IAM & Admin → Quotas & System Limits กรองบริการ BigQuery API แล้วแก้ค่าโควตาที่ต้องการ บทบาทที่แก้ได้คือ Owner, Editor, Quota Administrator หรือ Service Usage Admin และจัดการผ่าน Cloud Quotas API, gcloud CLI หรือ Terraform ได้ด้วย

- **ลดโควตา** มีผลทันทีโดยไม่ต้องขออนุมัติ
- **เพิ่มโควตา** ต้องยื่นคำขอ ส่วนใหญ่อนุมัติอัตโนมัติ แต่การเพิ่มมากอาจต้องรอตรวจ
- **ถ้าโควตาหมดก่อนเริ่ม** คิวรีจะถูกปฏิเสธพร้อมข้อผิดพลาด QuotaExceeded
- **ถ้าโควตาหมดระหว่างคิวรี** BigQuery หยุดส่งคำขอใหม่ไปยัง LLM ฟังก์ชันที่มี max_error_ratio อย่าง AI.IF คืนผลบางส่วนได้ ส่วน AI.GENERATE ทำงานจนจบ แต่แถวที่ข้ามจะไม่มีผลลัพธ์

![หน้าต่างแก้ค่า AI input tokens per day ใน Google Cloud โดยใส่ค่าใหม่ 754,000,000 โทเคน](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/bigquery-token-quota-gemini-ai-functions-cost/bigquery-token-quota-edit.webp?v=126edcbc) _(ภาพ: Google Cloud)_

![หน้าโควตาหลังปรับค่าใหม่ แสดงเปอร์เซ็นต์การใช้โทเคนขาเข้าและขาออกของวันนั้น](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/bigquery-token-quota-gemini-ai-functions-cost/bigquery-token-quota-usage.webp?v=0a12d649) _(ภาพ: Google Cloud)_

หน้าเดียวกันยังแสดงประวัติการใช้โทเคนย้อนหลัง 7, 14, 30 วัน หรือช่วงที่กำหนดเอง และมีฟังก์ชัน AI.COUNT_TOKENS ที่นับโทเคนของข้อความได้โดยไม่เสียค่าเรียกโมเดล ใช้ประเมินขาเข้าก่อนตั้งโควตา แม้ตัวเลขที่ได้จะเป็นค่าต่ำสุดเพราะไม่รวมโทเคนขาออกและคำสั่งที่ฟังก์ชันเติมให้

## ตัวอย่างคิดโควตาจากงบ 100 ดอลลาร์ต่อวัน

Google ยกตัวอย่างการใช้ Gemini 3.1 Flash-Lite ผ่านการประมวลผลแบบ batch ของ BigQuery ที่ลดราคา 50% ราคาขาเข้า 0.125 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน และขาออก (รวมโทเคนคิด) 0.75 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน ถ้าสัดส่วนขาเข้าต่อขาออกเป็น 100:1 และตั้งงบราว 100 ดอลลาร์ต่อวัน ควรตั้ง AI input tokens per day ราว 754 ล้านโทเคน และ AI output tokens per day ราว 7.54 ล้านโทเคน ถ้าใช้หลายโมเดลราคาต่างกัน ให้แยกงบตามโมเดลหรือคิดราคาเฉลี่ย

เมื่อเทียบกันจะเห็นว่าค่าเริ่มต้นของโควตาสูงกว่าตัวอย่างนี้หลายร้อยเท่า โควตาขาเข้าที่เหมาะกับงบ 100 ดอลลาร์ต่อวันอยู่ที่ราว 754 ล้านโทเคน เทียบกับค่าเริ่มต้น 200,000 ล้านโทเคนต่อโปรเจกต์

Google แนะนำให้เริ่มจากโควตาต่อผู้ใช้ก่อน เพื่อกันไม่ให้ผู้ใช้คนเดียวหรือการทดลองที่หลุดควบคุมกินงบทั้งโปรเจกต์ และตั้ง max_output_tokens ในฟังก์ชันที่รองรับ เพราะโทเคนขาออกแพงกว่า

## ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

ฟังก์ชัน AI ในคลังข้อมูลทำให้นักวิเคราะห์เรียก LLM ได้จากคำสั่ง SQL บรรทัดเดียว ซึ่งสะดวกแต่เสี่ยงเรื่องค่าใช้จ่าย เพราะคำสั่งเดียวอาจวิ่งผ่านหลายล้านแถว BigQuery token quota จึงเป็นเครื่องมือ [FinOps](/glossary/finops/) ที่ตรงจุดกว่า spend cap ของ Cloud Billing ซึ่งคุมเป็นจำนวนเงินและบังคับใช้ไม่ทันที Google เองแนะนำให้ใช้โควตาโทเคนเป็นด่านแรก และ spend cap เป็นด่านสุดท้าย ฝั่งคู่แข่งก็เพิ่มฟังก์ชัน AI ใน SQL ต่อเนื่อง เช่น[ฟังก์ชันพยากรณ์ของ Databricks](/data/databricks-predictive-ai-functions-forecast-sql/) ทำให้การคุมต้นทุนแบบนี้เป็นสิ่งที่ทีมข้อมูลต้องมี

## ผลต่อองค์กรไทย

- **ตั้งโควตาต่อผู้ใช้ทันที** องค์กรที่เปิดให้นักวิเคราะห์ใช้ฟังก์ชัน AI ใน BigQuery ควรลดค่าเริ่มต้นที่สูงมาก (1.5 แสนล้านโทเคนขาเข้าต่อผู้ใช้) ให้เหมาะกับงบจริง เพราะการลดมีผลทันที
- **คำนวณโควตาจากงบเป็นเงิน** ใช้ราคาโมเดลที่ใช้อยู่และสัดส่วนขาเข้าต่อขาออกแบบตัวอย่างของ Google แล้วตั้งทั้งระดับโปรเจกต์และผู้ใช้
- **ทดลองกับข้อมูลตัวอย่างก่อน** ใช้ AI.COUNT_TOKENS และรันกับแถวจำนวนน้อยเพื่อวัดการใช้โทเคนจริง ก่อนรันทั้งตาราง
- **ใช้ spend cap เป็นตาข่ายสุดท้าย** และตั้งการแจ้งเตือนการใช้โควตา เพื่อให้ทีม FinOps เห็นแนวโน้มก่อนบิลปลายเดือน ติดตามข่าวคลาวด์เพิ่มเติมได้ที่[หมวดคลาวด์](/cloud/)

## คำถามที่พบบ่อย

### BigQuery token quota คืออะไร?

BigQuery token quota คือโควตารายวันที่ Google Cloud เปิดใช้ทั่วไปเมื่อ 15 ตุลาคม 2026 ให้ผู้ดูแลจำกัดจำนวนโทเคนขาเข้าและขาออกที่ฟังก์ชัน generative AI ใน BigQuery ใช้ได้ต่อวัน ทั้งระดับโปรเจกต์และต่อผู้ใช้ ตั้งค่าในหน้า IAM & Admin → Quotas & System Limits

### BigQuery token quota ครอบคลุมฟังก์ชันใดบ้าง?

BigQuery token quota ครอบคลุมฟังก์ชันที่เรียก LLM สร้างผลลัพธ์ ได้แก่ AI.GENERATE, AI.GENERATE_TABLE, AI.GENERATE_TEXT (หรือ ML.GENERATE_TEXT), AI.CLASSIFY, AI.IF, AI.SCORE และ AI.AGG แต่ไม่รวม AI.GENERATE_EMBEDDING และ AI.EMBED ซึ่งใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่ามาก

### ถ้าโควตาโทเคนหมดระหว่างคิวรีจะเกิดอะไรขึ้น?

BigQuery จะหยุดส่งคำขอใหม่ไปยัง LLM ฟังก์ชันที่รองรับ max_error_ratio เช่น AI.IF จะคืนผลบางส่วนถ้าแถวที่ไม่ได้ประมวลผลยังไม่เกินอัตราที่ตั้งไว้ ส่วน AI.GENERATE ยังทำงานจนจบ แต่แถวที่ข้ามไปจะไม่มีผลลัพธ์และมีข้อความแจ้งโควตาเต็มในฟิลด์ status

### BigQuery token quota ต่างจาก spend cap ของ Cloud Billing อย่างไร?

BigQuery token quota เป็นการป้องกันล่วงหน้าเฉพาะงาน AI โดยนับโทเคนระหว่างคิวรีทำงาน และแยกเพดานระดับโปรเจกต์กับผู้ใช้ได้ ส่วน spend cap ของ Cloud Billing คุมเป็นจำนวนเงินระดับโปรเจกต์และบริการ แต่บังคับใช้ไม่ทันทีจึงอาจใช้เกินได้บ้าง Google แนะนำให้ใช้โควตาโทเคนเป็นด่านแรกและ spend cap เป็นด่านสุดท้าย


## แหล่งอ้างอิง

- [Predictable AI spend in BigQuery: Introducing cost management for generative AI functions](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/using-bigquerys-generative-ai-cost-management-features/) — Google Cloud
- [Quotas and limits — BigQuery (Tokens per day limits)](https://cloud.google.com/bigquery/quotas) — Google Cloud