Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro: Mẫu AI Chủ Lực Nào Chiến Thắng Năm 2026?
Ba mẫu chủ lực, ba cách tiếp cận khác nhau về điều gì là quan trọng nhất. Claude Opus 4.6 ưu tiên chiều sâu và an toàn. GPT-5 hướng tới khả năng đa dạng. Gemini 2.5 Pro đặt cược vào độ dài ngữ cảnh và đa phương thức.
So sánh này sử dụng dữ liệu benchmark, giá thực tế và các trường hợp sử dụng thực tiễn để giúp bạn chọn mẫu phù hợp cho khối lượng công việc của mình.
Bảng Thông Số
| Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|---|
| Nhà cung cấp | Anthropic | OpenAI | |
| Cửa sổ ngữ cảnh | 200K token | 128K token | 1M token |
| Đầu ra tối đa | 32K token | 32K token | 64K token |
| Nhập / 1M token | $5.00 | $2.00 | $1.25 |
| Đầu ra / 1M token | $25.00 | $8.00 | $10.00 |
| Tư duy mở rộng | Có | Không | Có (Gemini 2.5 Flash) |
| Thị giác | Có | Có | Có |
| Sử dụng công cụ gốc | Có | Có (gọi hàm) | Có |
| Bộ nhớ đệm prompt | Rõ ràng (cache_control) | Tự động | Bộ nhớ đệm ngữ cảnh |
Giá là mức chính thức tính đến tháng 2 năm 2026.
Benchmark Quan Trọng
Lập trình
| Benchmark | Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 72.5% | ~68% | ~65% |
| HumanEval | 92.0% | ~90% | ~88% |
| MBPP+ | 87.5% | ~85% | ~83% |
Claude dẫn đầu về benchmark kỹ thuật phần mềm. Khoảng cách rõ nhất ở các tác vụ phức tạp, đa file, nơi duy trì sự nhất quán qua các thay đổi rất quan trọng. Với việc tạo mã đơn giản (hàm đơn, script), cả ba đều hoạt động tương đương.
Lý luận
| Benchmark | Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 65.0% | ~63% | ~60% |
| MMLU Pro | 84.5% | ~83% | ~81% |
Hiệu suất lý luận khá sát nhau giữa ba mẫu. Sự khác biệt nằm trong phạm vi nhiễu cho hầu hết ứng dụng thực tế.
Đa phương thức
Gemini 2.5 Pro có khả năng đa phương thức mạnh nhất: hiểu video gốc, xử lý âm thanh và khả năng căn cứ phản hồi trên kết quả Google Search. Claude và GPT-5 xử lý hình ảnh và tài liệu tốt nhưng thiếu đầu vào video/âm thanh gốc.
Phân Tích Giá
Chi phí cho 1.000 cuộc hội thoại điển hình
Giả sử 2K token đầu vào + 1K token đầu ra mỗi cuộc hội thoại:
| Mẫu | Chi phí mỗi cuộc hội thoại | 1.000 cuộc hội thoại |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $0.013 | $12.50 |
| GPT-5 | $0.012 | $12.00 |
| Claude Opus 4.6 | $0.035 | $35.00 |
Claude Opus 4.6 có chi phí khoảng gấp 3 lần GPT-5 cho mỗi cuộc hội thoại. Câu hỏi là liệu sự khác biệt về chất lượng có đáng để trả thêm cho trường hợp sử dụng của bạn hay không.
Tác động của bộ nhớ đệm prompt
Đối với các ứng dụng có prompt hệ thống lặp lại (chatbot, agent, phân tích tài liệu), bộ nhớ đệm thay đổi đáng kể chi phí:
| Mẫu | Đầu vào tiêu chuẩn | Đầu vào bộ nhớ đệm | Tiết kiệm |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00/1M | $0.50/1M | 90% |
| GPT-5 | $2.00/1M | $1.00/1M | 50% |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25/1M | khác nhau | khác nhau |
Bộ nhớ đệm rõ ràng của Anthropic cho mức giảm sâu nhất (90% khi đọc cache) nhưng yêu cầu bạn đánh dấu điểm ngắt cache trong prompt. Bộ nhớ đệm tự động của OpenAI đơn giản hơn nhưng tiết kiệm ít hơn.
Cửa Sổ Ngữ Cảnh: Khi Nào Thực Sự Quan Trọng
Cửa sổ ngữ cảnh 1M token của Gemini gấp 5 lần Claude và gấp 8 lần GPT-5. Nhưng độ dài ngữ cảnh chỉ quan trọng khi bạn thực sự sử dụng nó.
Khi 1M token quan trọng:
- Phân tích toàn bộ codebase (repo trung bình khoảng 200K-500K token)
- Xử lý tài liệu pháp lý dài hoặc bài nghiên cứu
- Tổng hợp đa tài liệu (so sánh 10+ tài liệu cùng lúc)
- Lịch sử hội thoại dài trong vòng lặp agent
Khi 200K token là đủ:
- Hầu hết tác vụ lập trình (file đơn hoặc module nhỏ)
- Hội thoại chatbot tiêu chuẩn
- Hỏi đáp tài liệu trên từng file riêng lẻ
- Tích hợp API và gọi hàm
Khi 128K token là đủ:
- Ứng dụng chat đơn giản
- Tạo mã cho hàm riêng lẻ
- Hầu hết pipeline RAG (đoạn trích thường từ 2K-10K token)
Đối với đa số ứng dụng sản xuất, 128K là đủ. 1M token là lợi thế thực sự cho các khối lượng công việc cụ thể, không phải cải tiến chung.
Điểm Mạnh Theo Trường Hợp Sử Dụng
Claude Opus 4.6 Chiến Thắng Ở
Các tác vụ lập trình phức tạp. Dẫn đầu SWE-Bench chuyển thành hiệu suất thực tế trên tái cấu trúc đa file, review code và quyết định kiến trúc. Nếu bạn dùng Claude Code hoặc Cursor với Claude, sự khác biệt chất lượng rõ ràng ở các vấn đề khó.
Phân tích tinh tế. Claude có xu hướng đưa ra phản hồi cân bằng, suy luận cẩn trọng hơn với các câu hỏi mơ hồ. Ít khi tự tin đưa thông tin sai.
Ứng dụng yêu cầu an toàn cao. Đào tạo Constitutional AI của Anthropic giúp Claude thận trọng hơn với các trường hợp biên, rất giá trị trong y tế, pháp lý và tài chính.
GPT-5 Chiến Thắng Ở
Tác vụ đa năng. GPT-5 là mẫu toàn diện nhất. Nó xử lý lập trình, viết lách, phân tích và hội thoại với chất lượng đồng đều trên mọi lĩnh vực.
Tích hợp hệ sinh thái. API OpenAI là chuẩn mực. Hầu hết công cụ, framework và hướng dẫn đều dựa trên định dạng OpenAI. GPT-5 hoạt động ngay mà không cần điều chỉnh.
Tốc độ. GPT-5 thường có độ trễ thấp hơn Claude Opus 4.6, đặc biệt với prompt ngắn.
Gemini 2.5 Pro Chiến Thắng Ở
Tác vụ ngữ cảnh dài. Khi cần xử lý trên 500K token, Gemini là lựa chọn thực tế duy nhất trong các mẫu chủ lực.
Quy trình đa phương thức. Hiểu video gốc, xử lý âm thanh và căn cứ Google Search giúp Gemini có khả năng mà các mẫu khác không có.
Ứng dụng nhạy cảm về chi phí. Với $1.25/$10.00 cho 1M token, Gemini mang lại tỷ lệ giá-hiệu suất tốt nhất trong ba mẫu chủ lực.
Khuyến Nghị Thực Tiễn
Đối với phần lớn nhà phát triển năm 2026:
- Dùng GPT-5 làm mặc định. Đây là mẫu toàn diện nhất với giá hợp lý.
- 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.
- Dùng Gemini 2.5 Pro khi cần ngữ cảnh dài hoặc khả năng đa phương thức.
Phương pháp đa mẫu hoạt động tốt nhất với bộ tổng hợp cho phép bạn chuyển đổi mẫu mà không thay đổi tích hợp. LemonData cung cấp hơn 300 mẫu qua một API key tương thích OpenAI, giúp chuyển đổi giữa Claude, GPT-5 và Gemini chỉ với một dòng thay đổi.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
# Cùng đoạn code, mẫu khác nhau
for model in ["gpt-5", "claude-opus-4-6", "gemini-2.5-pro"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
Giá và benchmark tính đến tháng 2 năm 2026. Khả năng mẫu phát triển nhanh. Vui lòng kiểm tra tài liệu nhà cung cấp để có dữ liệu mới nhất.
So sánh cả ba mẫu với một API key: LemonData — $1 credit miễn phí khi đăng ký.
