Các mô hình AI lập trình tốt nhất năm 2026: So sánh Claude, GPT-5, Gemini và DeepSeek

Việc chọn mô hình lập trình phù hợp vào năm 2026 phụ thuộc vào những gì bạn đang xây dựng, lượng context bạn cần và mức chi phí bạn sẵn lòng chi trả. Khoảng cách giữa các mô hình đã thu hẹp ở các tác vụ đơn giản nhưng lại nới rộng ở các tác vụ phức tạp.

Bản so sánh này bao gồm bốn mô hình quan trọng nhất đối với công việc phát triển phần mềm chuyên nghiệp, với dữ liệu benchmark, giá cả tính đến tháng 2 năm 2026 và các đề xuất cụ thể theo từng trường hợp sử dụng.

Các ứng cử viên

Mô hình	Nhà cung cấp	Context	Max Output	SWE-Bench	Input / 1M	Output / 1M
Claude Opus 4.6	Anthropic	200K	32K	72.5%	$5.00	$25.00
Claude Sonnet 4.6	Anthropic	200K	64K	72.7%	$3.00	$15.00
GPT-5	OpenAI	128K	32K	~68%	$2.00	$8.00
GPT-4.1	OpenAI	1M	32K	54.6%	$2.00	$8.00
Gemini 2.5 Pro	Google	1M	64K	~65%	$1.25	$10.00
DeepSeek R1	DeepSeek	128K	64K	—	$0.55	$2.19

Giá trên là mức giá chính thức. Các bên tổng hợp như LemonData cung cấp các mô hình này với mức giá bằng hoặc gần bằng giá chính thức thông qua một API key duy nhất.

Claude Sonnet 4.6: Người dẫn đầu về Benchmark lập trình

Claude Sonnet 4.6 giữ vị trí đứng đầu trên SWE-Bench Verified với 72.7%. GitHub đã chọn mô hình này để vận hành coding agent trong GitHub Copilot. Đối với các tác vụ refactoring phức tạp, chỉnh sửa đa tệp và code review, nó liên tục tạo ra kết quả đáng tin cậy nhất.

Ưu điểm:

Điểm SWE-Bench cao nhất trong tất cả các mô hình
Khả năng output 64K token (có thể tạo toàn bộ module trong một phản hồi)
Context 200K xử lý được các codebase lớn
Chế độ extended thinking để suy luận từng bước cho các vấn đề khó
Mạnh mẽ trong việc tuân thủ các hướng dẫn phức tạp với nhiều ràng buộc

Nhược điểm:

Mức giá $3.00/$15.00 cho mỗi 1M token cao gấp đôi GPT-5
Extended thinking làm tăng độ trễ (5-15 giây cho các prompt phức tạp)
Đôi khi quá thận trọng, thêm vào các bước kiểm tra an toàn không cần thiết

Phù hợp nhất cho: Code review, refactoring phức tạp, quyết định kiến trúc, thay đổi đa tệp, người dùng chuyên sâu Claude Code / Cursor.

GPT-5: Tiêu chuẩn mới

GPT-5 ra mắt vào đầu năm 2026 với tư cách là mô hình mạnh mẽ nhất của OpenAI. Nó thu hẹp khoảng cách với Claude trên các benchmark lập trình trong khi vẫn duy trì hiệu suất đa dụng mạnh mẽ. Cửa sổ context 128K xử lý được hầu hết các codebase và mức giá rất cạnh tranh.

Ưu điểm:

Mạnh mẽ trên tất cả các tác vụ lập trình (tạo mã, debugging, giải thích mã)
Hỗ trợ native function calling và structured output
Tuân thủ xuất sắc các quy ước OpenAI API (không có gì ngạc nhiên)
Sự cân bằng tốt giữa tốc độ và chất lượng

Nhược điểm:

Context 128K chỉ bằng một nửa so với 200K của Claude
Điểm SWE-Bench (~68%) vẫn xếp sau Claude Sonnet 4.6
Max output 32K giới hạn khả năng tạo mã trong một phản hồi duy nhất

Phù hợp nhất cho: Phát triển hàng ngày, tích hợp API, công việc full-stack, các đội ngũ đã ở trong hệ sinh thái OpenAI.

GPT-4.1: Lựa chọn tối ưu về giá trị

GPT-4.1 vẫn giữ được vị thế trong năm 2026 như một "ngựa thồ" hiệu quả về chi phí. Cửa sổ context 1M token của nó lớn nhất trong số các mô hình lớn, và với mức giá $2.00/$8.00 cho mỗi 1M token, nó xử lý được khối lượng công việc lớn mà không làm thâm hụt ngân sách.

Ưu điểm:

Cửa sổ context 1M token (lớn nhất hiện nay)
Mức giá tương đương GPT-5 nhưng với độ ổn định đã được chứng minh
Tự động prompt caching (giảm 50% chi phí cho các input token đã cache)
Xuất sắc trong việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc và gọi API

Nhược điểm:

SWE-Bench ở mức 54.6% thấp hơn đáng kể so với Claude và GPT-5
Gặp khó khăn với các tác vụ refactoring đa bước phức tạp
Đang dần bị thay thế bởi GPT-5

Phù hợp nhất cho: Phân tích codebase lớn, xử lý hàng loạt (batch processing) khối lượng cao, các ứng dụng nhạy cảm về chi phí, các tác vụ mà độ dài context quan trọng hơn chiều sâu suy luận.

Gemini 2.5 Pro: Ông vua của cửa sổ Context

Cửa sổ context 1M token của Gemini 2.5 Pro là tính năng định danh của nó. Khi bạn cần phân tích toàn bộ repository, tạo tài liệu từ một codebase đầy đủ hoặc xử lý các tệp log khổng lồ, không có gì khác có thể so sánh được.

Ưu điểm:

Context 1M token (gấp 5 lần Claude, 8 lần GPT-5)
Khả năng output 64K
Khả năng đa phương thức (multimodal) mạnh mẽ (code + sơ đồ + ảnh chụp màn hình)
Mức giá cạnh tranh ở mức $1.25/$10.00 cho mỗi 1M token
Tính năng Google Search grounding để cập nhật thông tin mới nhất

Nhược điểm:

SWE-Bench (~65%) vẫn xếp sau Claude
Đôi khi không nhất quán trong phong cách lập trình (code style)
Định dạng API gốc khác với OpenAI (nên sử dụng một bên tổng hợp để tương thích)

Phù hợp nhất cho: Phân tích toàn bộ repository, tạo tài liệu hướng dẫn, các tác vụ đa phương thức (phân tích UI screenshot + code), xử lý tài liệu dài.

DeepSeek R1: Chuyên gia về suy luận

DeepSeek R1 là mô hình MoE với 671 tỷ tham số (37 tỷ tham số hoạt động mỗi lượt forward pass), cực kỳ xuất sắc trong suy luận toán học và các vấn đề thuật toán. Với mức giá $0.55/$2.19 cho mỗi 1M token, đây là mô hình cấp cao rẻ nhất với khoảng cách xa.

Ưu điểm:

Đạt 79.8% trên AIME 2024, 97.3% trên MATH-500
Chỉ số Elo trên Codeforces đạt 2,029
Giấy phép MIT, hoàn toàn mã nguồn mở
Cực kỳ hiệu quả về chi phí (input $0.55 rẻ hơn 5 lần so với Claude Sonnet)
Suy luận chain-of-thought minh bạch và có thể kiểm tra được

Nhược điểm:

Không được tối ưu hóa cho kỹ thuật phần mềm tổng quát (không tập trung vào SWE-Bench)
Các dấu vết suy luận có thể quá dài dòng (tốn nhiều output token)
Tốc độ inference chậm hơn do gánh nặng suy luận
Ít tin cậy hơn đối với mã nguồn UI/frontend

Phù hợp nhất cho: Triển khai thuật toán, lập trình thi đấu, chứng minh toán học, mã nguồn nghiên cứu, các đội ngũ chú trọng ngân sách nhưng cần khả năng suy luận.

Đối đầu trực tiếp: Mô hình nào cho tác vụ nào?

Tác vụ	Mô hình tốt nhất	Á quân	Lý do
Code review	Claude Sonnet 4.6	GPT-5	Độ chính xác cao nhất trong việc xác định lỗi và đề xuất sửa lỗi
Refactoring	Claude Sonnet 4.6	Gemini 2.5 Pro	Tốt nhất trong việc duy trì tính nhất quán qua các thay đổi đa tệp
Triển khai tính năng mới	GPT-5	Claude Sonnet 4.6	Sự cân bằng tốt giữa tốc độ, chất lượng và chi phí
Debugging	GPT-5	Claude Sonnet 4.6	Lặp lại nhanh, mạnh mẽ trong việc đọc stack trace
Phân tích toàn bộ repo	Gemini 2.5 Pro	GPT-4.1	Context 1M chứa được toàn bộ codebase
Thiết kế thuật toán	DeepSeek R1	Claude Opus 4.6	Suy luận toán học vô đối ở mức giá này
Viết tài liệu (Documentation)	Gemini 2.5 Pro	Claude Sonnet 4.6	Độ dài context + đa phương thức cho các sơ đồ
Tạo prototype nhanh	GPT-4.1	GPT-5	Nhanh, rẻ, đáng tin cậy cho các mã nguồn mẫu (boilerplate)

So sánh chi phí: 1.000 phiên lập trình

Giả sử một phiên lập trình điển hình sử dụng khoảng 3K input token và 2K output token:

Mô hình	Chi phí mỗi phiên	1.000 phiên	Hàng tháng (33 phiên/ngày)
DeepSeek R1	$0.006	$6.04	$6/tháng
GPT-4.1	$0.022	$22.00	$22/tháng
GPT-5	$0.022	$22.00	$22/tháng
Gemini 2.5 Pro	$0.024	$23.75	$24/tháng
Claude Sonnet 4.6	$0.039	$39.00	$39/tháng
Claude Opus 4.6	$0.065	$65.00	$65/tháng

Đối với hầu hết các nhà phát triển cá nhân, ngay cả mô hình đắt nhất cũng tốn ít chi phí hơn một gói đăng ký ChatGPT Plus ($20/tháng) ở mức độ sử dụng trung bình.

Chiến lược đa mô hình

Cách tiếp cận tốt nhất vào năm 2026 không phải là chọn một mô hình duy nhất. Đó là sử dụng đúng mô hình cho từng tác vụ:

Đặt GPT-5 hoặc GPT-4.1 làm mặc định cho việc lập trình hàng ngày
Chuyển sang Claude Sonnet 4.6 cho các tác vụ refactoring phức tạp và code review
Sử dụng Gemini 2.5 Pro khi bạn cần phân tích các codebase lớn
Điều hướng các vấn đề thuật toán sang DeepSeek R1

Điều này đòi hỏi bạn phải quản lý nhiều API key hoặc sử dụng một bên tổng hợp. LemonData cung cấp cho bạn hơn 300 mô hình thông qua một API key duy nhất với định dạng OpenAI SDK, vì vậy việc chuyển đổi mô hình chỉ là thay đổi một dòng mã:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Chuyển đổi mô hình bằng cách thay đổi một chuỗi ký tự
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # hoặc "gpt-5", "gemini-2.5-pro", "deepseek-r1"
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this code for bugs..."}]
)

Tích hợp với các công cụ lập trình

Cursor / Windsurf / Cline

Hầu hết các công cụ lập trình AI cho phép bạn cấu hình một API endpoint tùy chỉnh:

API Key: key LemonData của bạn
Base URL: https://api.lemondata.cc/v1
Model: bất kỳ tên mô hình nào được hỗ trợ

Điều này cho phép bạn truy cập tất cả các mô hình thông qua công cụ lập trình yêu thích của mình, với khả năng chuyển đổi mô hình theo từng tác vụ.

Claude Code / Kiro

Đối với các công cụ gốc của Anthropic, hãy sử dụng Anthropic SDK với hỗ trợ giao thức gốc của LemonData:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-lemon-xxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.lemondata.cc"

Giá cả tính đến tháng 2 năm 2026. Vui lòng kiểm tra trang giá của nhà cung cấp để biết mức giá mới nhất.

Dùng thử tất cả các mô hình này với một API key duy nhất: LemonData — hơn 300 mô hình, tặng $1 credit miễn phí khi đăng ký.

Các mô hình AI tốt nhất để lập trình năm 2026: So sánh Claude, GPT-5, Gemini và DeepSeek

Các mô hình AI lập trình tốt nhất năm 2026: So sánh Claude, GPT-5, Gemini và DeepSeek

Các ứng cử viên

Claude Sonnet 4.6: Người dẫn đầu về Benchmark lập trình

GPT-5: Tiêu chuẩn mới

GPT-4.1: Lựa chọn tối ưu về giá trị

Gemini 2.5 Pro: Ông vua của cửa sổ Context

DeepSeek R1: Chuyên gia về suy luận

Đối đầu trực tiếp: Mô hình nào cho tác vụ nào?

So sánh chi phí: 1.000 phiên lập trình

Chiến lược đa mô hình

Tích hợp với các công cụ lập trình

Cursor / Windsurf / Cline

Claude Code / Kiro