Ba mô hình hàng đầu, ba hướng đi khác nhau về những gì quan trọng nhất. Claude Opus 4.6 ưu tiên chiều sâu và tính an toàn. GPT-5 hướng tới khả năng toàn diện. Gemini 3.1 Pro đặt cược vào độ dài context window và tính đa phương thức (multimodality).
Bản so sánh này sử dụng mức giá chính thức hiện tại kết hợp với sự phù hợp trong quy trình làm việc thực tế để giúp bạn chọn mô hình phù hợp cho khối lượng công việc của mình.
Nếu bạn quan tâm đến lập trình hơn là vị thế chung của các mô hình hàng đầu, hãy chuyển từ trang này sang bản so sánh mô hình lập trình. Nếu bạn quan tâm hơn đến ngân sách, hãy mở sẵn bản so sánh giá.
Bảng thông số kỹ thuật
| Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|---|
| Nhà cung cấp | Anthropic | OpenAI | |
| Context window | 200K tokens | 1.05M tokens | 1M tokens |
| Output tối đa | 32K tokens | 128K tokens | thay đổi theo chế độ |
| Input / 1M tokens | $5.00 | $2.50 | $0.45 |
| Output / 1M tokens | $25.00 | $15.00 | $2.70 |
| Extended thinking | Có | Có | Có |
| Vision | Có | Có | Có |
| Native tool use | Có | Có (function calling) | Có |
| Prompt caching | Thủ công (cache_control) | Tự động | Context caching |
Giá được xác minh dựa trên trang giá của nhà cung cấp vào tháng 4 năm 2026.
Các chỉ số Benchmark quan trọng
Lập trình (Coding)
Claude vẫn dẫn đầu trong các công việc khó, liên quan đến nhiều tệp tin, nơi mà tính nhất quán là quan trọng nhất. GPT-5.4 đã thu hẹp phần lớn khoảng cách thực tế trong khi mở rộng context và output. Gemini 3.1 Pro thường không phải là lựa chọn đầu tiên cho việc review code khó nhất, nhưng nó trở nên hấp dẫn khi tác vụ trải dài trên một repository khổng lồ hoặc phương tiện hỗn hợp.
Khả năng suy luận (Reasoning)
Chất lượng suy luận là khá tương đồng, sự khác biệt thực sự nằm ở phong cách và chi phí:
- Claude Opus 4.6 ưu tiên chiều sâu và sự thận trọng
- GPT-5.4 ưu tiên khả năng toàn diện và quy trình làm việc với công cụ mạnh mẽ hơn
- Gemini 3.1 Pro ưu tiên tổng hợp ngữ cảnh dài với mức giá trên mỗi token thấp hơn nhiều
Đa phương thức (Multimodal)
Gemini 3.1 Pro có lợi thế mạnh nhất về đa phương thức ở đây: ngữ cảnh dài, tra cứu thông tin (search grounding) và tích hợp sâu hơn vào hệ sinh thái Google. Claude và GPT-5.4 đều xử lý hình ảnh và tài liệu tốt, nhưng Gemini là lựa chọn phù hợp hơn khi quy trình làm việc đã chạm đến Google Search hoặc phương tiện hỗn hợp.
Phân tích sâu về giá cả
Chi phí cho 1.000 cuộc hội thoại điển hình
Giả định 2K input + 1K output tokens mỗi cuộc hội thoại:
| Mô hình | Chi phí mỗi cuộc hội thoại | 1.000 cuộc hội thoại |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | ~$0.0036 | ~$3.60 |
| GPT-5.4 | ~$0.020 | ~$20.00 |
| Claude Opus 4.6 | $0.035 | $35.00 |
Claude Opus 4.6 có chi phí cao hơn đáng kể so với Gemini 3.1 Pro và vẫn cao hơn rõ rệt so với GPT-5.4. Câu hỏi đặt ra là liệu sự khác biệt về chất lượng có đủ quan trọng cho bước cụ thể mà bạn đang thực hiện hay không.
Tác động của Prompt Caching
Đối với các ứng dụng có system prompt lặp đi lặp lại (chatbot, agent, phân tích tài liệu), caching làm thay đổi bài toán kinh tế:
| Mô hình | Input tiêu chuẩn | Input đã lưu cache | Tiết kiệm |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00/1M | $0.50/1M | 90% |
| GPT-5.4 | $2.50/1M | $0.25/1M | 90% |
| Gemini 3.1 Pro | $0.45/1M | thay đổi | thay đổi |
Tính năng caching thủ công của Anthropic mang lại mức giảm giá sâu nhất (90% cho các lượt đọc cache) nhưng yêu cầu bạn phải đánh dấu các điểm ngắt cache trong prompt của mình. Caching tự động của OpenAI đơn giản hơn nhưng tiết kiệm ít hơn.
Context Window: Khi nào nó thực sự quan trọng
Context window 1M token của Gemini gấp 5 lần Claude và 8 lần GPT-5. Nhưng độ dài ngữ cảnh chỉ quan trọng khi bạn thực sự sử dụng nó.
Khi nào context 1M quan trọng:
- Phân tích toàn bộ codebase (một repo trung bình khoảng 200K-500K tokens)
- Xử lý các tài liệu pháp lý dài hoặc các bài báo nghiên cứu
- Tổng hợp đa tài liệu (so sánh hơn 10 tài liệu cùng lúc)
- Lịch sử hội thoại dài trong các vòng lặp agent
Khi nào 200K là đủ:
- Hầu hết các tác vụ lập trình (tệp đơn lẻ hoặc module nhỏ)
- Các cuộc hội thoại chatbot tiêu chuẩn
- Hỏi đáp tài liệu trên các tệp riêng lẻ
- Tích hợp API và function calling
Khi nào 128K là đủ:
- Các ứng dụng chat đơn giản
- Tạo code cho các hàm riêng lẻ
- Hầu hết các pipeline RAG (các đoạn văn bản được truy xuất thường là 2K-10K tokens)
Đối với đa số các ứng dụng thực tế, 128K là đủ. Context 1M là một lợi thế thực sự cho các khối lượng công việc cụ thể, không phải là một cải tiến chung cho mọi trường hợp.
Thế mạnh theo từng trường hợp sử dụng
Claude Opus 4.6 chiến thắng ở
Các tác vụ lập trình phức tạp. Vị trí dẫn đầu trên SWE-Bench chuyển hóa thành hiệu suất thực tế trong việc tái cấu trúc nhiều tệp (multi-file refactoring), review code và đưa ra các quyết định kiến trúc. Nếu bạn đang sử dụng Claude Code hoặc Cursor với Claude, sự khác biệt về chất lượng là có thể nhận thấy rõ trên các vấn đề khó.
Phân tích sắc thái. Claude có xu hướng đưa ra các phản hồi cân bằng, được suy luận cẩn thận hơn đối với các câu hỏi mơ hồ. Nó ít có khả năng tự tin khẳng định thông tin sai lệch.
Các ứng dụng yêu cầu tính an toàn cao. Quá trình đào tạo Constitutional AI của Anthropic giúp Claude thận trọng hơn về các trường hợp biên, điều này rất có giá trị trong các ứng dụng y tế, pháp lý và tài chính.
GPT-5.4 chiến thắng ở
Các tác vụ đa mục đích. GPT-5.4 là mô hình cao cấp toàn diện nhất trong bộ này. Nó xử lý việc lập trình, viết lách, phân tích và sử dụng công cụ với chất lượng mạnh mẽ và nhất quán trên mọi lĩnh vực.
Tích hợp hệ sinh thái. OpenAI API là tiêu chuẩn thực tế. Hầu hết các công cụ, framework và hướng dẫn đều giả định định dạng của OpenAI. GPT-5 hoạt động ngay lập tức với mọi thứ.
Tốc độ. GPT-5 thường có độ trễ thấp hơn Claude Opus 4.6, đặc biệt là đối với các prompt ngắn hơn.
Gemini 3.1 Pro chiến thắng ở
Các tác vụ ngữ cảnh dài. Khi bạn cần xử lý hơn 500K tokens, Gemini là lựa chọn thực tế duy nhất trong số các mô hình hàng đầu.
Quy trình làm việc đa phương thức. Khả năng hiểu video gốc, xử lý âm thanh và tra cứu Google Search mang lại cho Gemini những khả năng mà các mô hình khác còn thiếu.
Các ứng dụng nhạy cảm về chi phí. Với mức giá hiện tại của Gemini 3.1 Pro, Gemini cung cấp điểm khởi đầu rẻ nhất trong số ba mô hình hàng đầu với một khoảng cách lớn.
Khuyến nghị thực tế
Đối với hầu hết các nhà phát triển vào năm 2026:
- Sử dụng GPT-5.4 làm lựa chọn tổng quát cao cấp mặc định.
- Chuyển sang Claude Opus 4.6 (hoặc Sonnet 4.6) cho các tác vụ lập trình và phân tích phức tạp, nơi chất lượng quan trọng hơn chi phí.
- Sử dụng Gemini 3.1 Pro khi bạn cần ngữ cảnh dài hoặc khả năng đa phương thức.
Cách tiếp cận đa mô hình hoạt động tốt nhất với một bộ tổng hợp (aggregator) cho phép bạn chuyển đổi mô hình mà không cần thay đổi tích hợp của mình. LemonData cung cấp hơn 300 mô hình thông qua một API key duy nhất tương thích với OpenAI, vì vậy việc chuyển đổi giữa Claude, GPT-5.4 và Gemini 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"
)
# Cùng một mã, các mô hình khác nhau
for model in ["gpt-5.4", "claude-opus-4-6", "gemini-3.1-pro"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
Bài học thực tế rất đơn giản: lựa chọn mô hình hàng đầu hiếm khi là vĩnh viễn. Hầu hết các nhóm phát triển cuối cùng sẽ sử dụng một mô hình mặc định cao cấp, một mô hình mặc định vận hành rẻ hơn và một chuyên gia về ngữ cảnh dài hoặc đa phương thức.
Đó là lý do tại sao câu hỏi về "người chiến thắng" chủ yếu hữu ích cho việc định hình mua sắm. Trong thực tế sản xuất, câu hỏi hay hơn là mô hình nào xứng đáng là mặc định của bạn, mô hình nào xứng đáng là chuyên gia của bạn và mô hình nào nên đứng ngoài các luồng xử lý quan trọng.
Giá được xác minh dựa trên trang giá của nhà cung cấp vào tháng 4 năm 2026. Khả năng của các mô hình tiến hóa nhanh chóng, vì vậy hãy sử dụng trang này như một hướng dẫn quy trình làm việc thay vì một bảng điểm tĩnh vĩnh viễn.