OpenRouter vs LemonData: Hai triết lý khác nhau về việc tổng hợp AI API

OpenRouter đã xử lý hơn 100 nghìn tỷ token. Theo bất kỳ thước đo nào, đây là nền tảng tổng hợp AI API lớn nhất hiện nay. Cộng đồng của nó rất năng động, danh mục mô hình phong phú và uy tín đã được khẳng định.

LemonData đã chọn một con đường kỹ thuật hoàn toàn khác.

Đây không phải là một bài viết so sánh "cái nào tốt hơn". Hai nền tảng này đại diện cho những triết lý thiết kế khác biệt cơ bản để giải quyết cùng một vấn đề: cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập thống nhất vào nhiều mô hình AI. Hiểu được sự khác biệt này sẽ giúp bạn chọn đúng công cụ cho nhu cầu của mình.

Sự khác biệt cốt lõi: Lớp tương thích vs. Cổng kết nối gốc

Cách tiếp cận của OpenRouter rất tinh tế trong sự đơn giản của nó. Mọi mô hình, bất kể nguồn gốc (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, mã nguồn mở), đều được chuẩn hóa về định dạng OpenAI chat completions. Bạn chỉ cần học một cấu trúc API duy nhất và có thể gọi bất kỳ mô hình nào. Đây chính là triết lý lớp tương thích (compatibility layer).

Cách tiếp cận của LemonData thì khác. Thay vì chuyển đổi mọi thứ sang một định dạng, nó hoạt động như một cổng kết nối gốc đa giao thức (multi-protocol native gateway). Cùng một domain (api.lemondata.cc) sẽ điều hướng các yêu cầu đến các trình xử lý giao thức khác nhau dựa trên endpoint mà bạn truy cập:

/v1/chat/completions: Định dạng OpenAI-native
/v1/messages: Định dạng Anthropic-native
/v1beta/models/:model:generateContent: Định dạng Google Gemini-native

Cùng một API key. Cùng một domain. Ba giao thức gốc.

Tại sao điều này lại quan trọng? Bởi vì giao thức gốc của mỗi nhà cung cấp mang theo những khả năng mà việc chuyển đổi định dạng không thể giữ lại được. Tính năng suy nghĩ mở rộng (extended thinking), ngữ nghĩa prompt caching và cách xử lý system prompt của Anthropic hoạt động khác với OpenAI. Các thiết lập về grounding và an toàn của Google không có tương đương trong schema của OpenAI. Khi bạn ép buộc chúng qua một lớp tương thích, bạn sẽ mất hoàn toàn tính năng đó hoặc chỉ nhận được một sự mô phỏng không trọn vẹn.

OpenRouter đặt cược rằng sự tiện lợi của một định dạng duy nhất quan trọng hơn việc mất đi tính năng. LemonData đặt cược rằng khi các mô hình AI ngày càng khác biệt về khả năng, việc truy cập giao thức gốc sẽ trở thành một nhu cầu thiết yếu chứ không còn là một sự xa xỉ.

Cả hai lựa chọn đều hợp lý. Lựa chọn nào phù hợp với bạn tùy thuộc vào những gì bạn đang xây dựng.

So sánh tính năng

Tiêu chí	OpenRouter	LemonData
Hỗ trợ giao thức	Định dạng tương thích OpenAI cho tất cả mô hình; có sẵn lớp bao tương thích Anthropic Messages	Giao thức gốc OpenAI + Anthropic + Gemini, tất cả thông qua một URL cơ sở
Xử lý lỗi	Lỗi HTTP tiêu chuẩn với các chuỗi thông báo	Gợi ý lỗi có cấu trúc: `did_you_mean`, `suggestions`, `alternatives`, flag `retryable`
Minh bạch chi phí Cache	Hiển thị giá tiêu chuẩn	Cung cấp trường `cache_pricing` cho mỗi mô hình (chi phí đọc/ghi cache từ 9 nhà cung cấp)
Hệ thống Alias	Model ID với một số lối tắt điều hướng	Giải quyết alias ngữ nghĩa ba lớp + sửa lỗi chính tả bằng khoảng cách Levenshtein
Số lượng mô hình	400+ mô hình, danh mục rộng hơn	300+ mô hình, được tuyển chọn với điều hướng chất lượng
Cộng đồng & Hệ sinh thái	Cộng đồng lớn, năng động; được tích hợp rộng rãi	Nhỏ hơn, đang phát triển; tập trung vào các nhà phát triển agent
Hỗ trợ kịch bản Agent	API đa mục đích	Thiết kế ưu tiên agent: gợi ý có cấu trúc, flag retryable, gợi ý nhận biết số dư
Phương thức thanh toán	Thẻ tín dụng, tiền điện tử	Thẻ tín dụng, WeChat Pay, Alipay (hỗ trợ CNY)
Mô hình giá	Theo token, 0% chênh lệch mô hình + 5.5% phí nền tảng	Theo token với mức giá bằng hoặc gần mức giá chính thức
Tính năng đặc thù nhà cung cấp	Bị chuẩn hóa mất đi trong lớp tương thích	Được bảo toàn thông qua việc truyền tải giao thức gốc

Hãy cùng phân tích những điểm quan trọng nhất.

Hỗ trợ giao thức

Nếu bạn đang gọi các mô hình GPT-4.1 hoặc Llama, cả hai nền tảng hoạt động giống hệt nhau. Dù sao thì định dạng OpenAI cũng là định dạng gốc của các mô hình này.

Sự khác biệt xuất hiện khi bạn sử dụng các mô hình của Anthropic hoặc Google. Trên OpenRouter, bạn chủ yếu gọi Claude thông qua endpoint OpenAI chat completions. OpenRouter có cung cấp endpoint Anthropic Messages (POST /api/v1/messages), nhưng đó là một lớp bao tương thích chứ không phải truyền tải giao thức trực tiếp, vì vậy một số tính năng gốc có thể hoạt động khác đi. Đối với các mô hình Google, không có hỗ trợ định dạng Gemini gốc.

Trên LemonData, bạn có thể chọn: gọi Claude qua /v1/chat/completions (tương thích OpenAI, giống như OpenRouter) hoặc qua /v1/messages (Anthropic-native, truy cập đầy đủ tính năng). Lựa chọn là của bạn trên mỗi yêu cầu.

Đối với nhiều nhà phát triển, con đường tương thích OpenAI là hoàn toàn ổn. Nhưng nếu bạn đang xây dựng một agent cần suy nghĩ mở rộng cho các tác vụ suy luận phức tạp, việc truy cập giao thức gốc chính là sự khác biệt giữa "nó hoạt động được" và "nó hoạt động tốt".

Xử lý lỗi

Đây là nơi các triết lý thiết kế phân hóa mạnh mẽ nhất.

OpenRouter trả về các lỗi HTTP tiêu chuẩn. Một lỗi 404 nghĩa là không tìm thấy mô hình. Một lỗi 429 nghĩa là bạn bị giới hạn tốc độ. Một lỗi 402 nghĩa là không đủ số dư. Điều này sạch sẽ, tiêu chuẩn và dễ hiểu.

LemonData trả về cùng các mã trạng thái HTTP đó, nhưng bao bọc chúng trong metadata có cấu trúc được thiết kế để máy tính có thể đọc được. Hệ thống định nghĩa 48 mã lỗi thuộc 8 danh mục (auth, billing, validation, model, provider, rate limit, content, system):

{
  "error": {
    "message": "Model 'claude-3-sonnet' not found",
    "type": "model_not_found",
    "hints": {
      "did_you_mean": "claude-sonnet-4-6",
      "alternatives": ["claude-haiku-4-5", "gpt-4.1"],
      "retryable": false
    }
  }
}

Đối với con người khi đọc log, cả hai cách đều ổn. Nhưng đối với một AI agent cần quyết định theo lập trình xem nên làm gì tiếp theo, các gợi ý có cấu trúc sẽ loại bỏ một lớp mã xử lý lỗi. Chỉ riêng flag retryable đã giúp loại bỏ một trong những nguyên nhân phổ biến nhất gây ra tình trạng "bão retry" của agent: việc thử lại một cách mù quáng các lỗi không thể thử lại.

Điều này có thiết yếu không? Đối với các lệnh gọi API đơn giản thì không. Đối với các agent tự hành chạy trong các vòng lặp sản xuất, nó giúp giảm thiểu đáng kể các chuỗi thất bại liên hoàn.

Minh bạch chi phí Cache

Prompt caching có thể giúp tiết kiệm 50-90% chi phí input token, hoặc có thể khiến bạn tốn thêm 25% nếu prompt quá ngắn (vì chi phí ghi cache thường gấp 1,25 lần giá input cơ bản).

OpenRouter hiển thị giá tiêu chuẩn trên mỗi token. LemonData cung cấp trường cache_pricing cho mỗi mô hình, phân tách chi phí đọc cache và ghi cache từ 9 nhà cung cấp. Điều này cho phép các framework agent đưa ra quyết định sáng suốt về việc khi nào nên bật caching, thay vì áp dụng một cách mù quáng.

Đây là một tính năng chuyên biệt. Nếu bạn không sử dụng prompt caching, nó không quan trọng. Nếu có, đó là sự khác biệt giữa việc tối ưu hóa chi phí và việc đoán mò.

Hệ thống Alias

Việc đặt tên mô hình trong thế giới AI là một mớ hỗn độn. Nó là claude-3-5-sonnet, claude-3.5-sonnet, hay claude-3-5-sonnet-20241022? OpenRouter xử lý việc này bằng sơ đồ model ID riêng và một số logic điều hướng.

LemonData thực hiện một cách tiếp cận quyết liệt hơn với hệ thống giải quyết ba lớp:

Khớp chính xác (Exact match): claude-sonnet-4-6 được giải quyết trực tiếp
Alias ngữ nghĩa (Semantic alias): claude-3.5-sonnet được chuyển hướng đến phiên bản kế nhiệm claude-sonnet-4-6
Sửa lỗi chính tả (Typo correction): cloude-sonet-4 trả về gợi ý did_you_mean (khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein, ngưỡng ≤3)

Đối với các nhà phát triển là con người, cả hai cách đều ổn. Bạn tra cứu đúng model ID và sử dụng nó. Đối với các agent tự động chọn mô hình dựa trên yêu cầu tác vụ, hệ thống alias và sửa lỗi chính tả giúp giảm thiểu một loại lỗi phổ biến khi vận hành.

Số lượng mô hình và Hệ sinh thái

OpenRouter có danh mục mô hình rộng hơn (hơn 400 mô hình từ hơn 60 nhà cung cấp) và cộng đồng lớn hơn. Đây là một lợi thế rõ rệt. Nếu bạn cần truy cập vào một mô hình mã nguồn mở ngách, OpenRouter có khả năng cao là sẽ có nó. Các tích hợp của nó với các công cụ như LiteLLM, các framework agent khác nhau và các dự án cộng đồng cũng phong phú hơn.

Danh mục hơn 300 mô hình của LemonData bao phủ các nhà cung cấp lớn (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek và các nhà cung cấp khác) nhưng được tuyển chọn kỹ lưỡng hơn. Trọng tâm là các mô hình sẵn sàng cho sản xuất và được điều hướng tốt, thay vì chạy theo số lượng tối đa.

Nếu sự đa dạng của mô hình là mối quan tâm hàng đầu của bạn, OpenRouter chiếm ưu thế.

Khi nào nên chọn OpenRouter

OpenRouter là lựa chọn đúng đắn khi:

Bạn muốn sự đa dạng mô hình tối đa. Danh mục của OpenRouter rộng hơn và các mô hình mới thường xuất hiện rất nhanh.
Định dạng tương thích OpenAI là đủ. Nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng chat tiêu chuẩn, pipeline RAG hoặc các lệnh hoàn thiện văn bản đơn giản, lớp tương thích hoạt động hoàn hảo.
Cộng đồng và hệ sinh thái là quan trọng. Cơ sở người dùng lớn hơn của OpenRouter đồng nghĩa với việc có nhiều tài nguyên cộng đồng, tích hợp và kiến thức chia sẻ hơn.
Bạn muốn một nền tảng đã được kiểm chứng. Hơn 100 nghìn tỷ token đã được xử lý là một minh chứng tự thân cho uy tín của họ.

Khi nào nên chọn LemonData

LemonData là lựa chọn đúng đắn khi:

Bạn đang xây dựng AI agent cho môi trường sản xuất. Các gợi ý lỗi có cấu trúc, flag retryable và gợi ý nhận biết số dư giúp giảm bớt mã xử lý lỗi bạn cần viết.
Bạn cần các tính năng của giao thức gốc. Suy nghĩ mở rộng, caching kiểu Anthropic, grounding của Google: nếu bạn cần các khả năng đặc thù của nhà cung cấp, việc truy cập giao thức gốc sẽ bảo toàn chúng.
Bạn muốn sự minh bạch về chi phí cache. Nếu prompt caching là một phần quan trọng trong cấu trúc chi phí của bạn, trường cache_pricing sẽ giúp bạn tối ưu hóa.
Bạn cần hỗ trợ thanh toán bằng CNY. Đối với các nhà phát triển tại Trung Quốc, việc hỗ trợ WeChat Pay và Alipay giúp loại bỏ rào cản về thẻ tín dụng.
Bạn muốn giải quyết mô hình theo ngữ nghĩa. Nếu agent của bạn chọn mô hình một cách linh hoạt, hệ thống alias và sửa lỗi chính tả sẽ giảm thiểu các lỗi khi vận hành.

Kết luận

OpenRouter và LemonData giải quyết cùng một vấn đề (truy cập thống nhất vào nhiều mô hình AI) nhưng họ bắt đầu từ những tiền đề khác nhau.

OpenRouter nói: "Một định dạng để thống trị tất cả. Chỉ cần học OpenAI API, và bạn có thể gọi bất kỳ mô hình nào." Đây là một sự đơn giản hóa mạnh mẽ phù hợp với đa số các trường hợp sử dụng.

LemonData nói: "Giao thức gốc của mỗi nhà cung cấp mang lại giá trị độc nhất. Cổng kết nối nên bảo tồn nó chứ không nên làm phẳng nó." Điều này làm tăng thêm sự phức tạp nhưng mở ra những khả năng quan trọng trong các môi trường sản xuất sử dụng nhiều agent.

Không có cách tiếp cận nào là tốt hơn một cách tuyệt đối. Lựa chọn đúng tùy thuộc vào những gì bạn đang xây dựng, cách bạn sử dụng các mô hình AI và những đánh đổi mà bạn sẵn sàng chấp nhận.

Nếu bạn muốn thử cách tiếp cận của LemonData, hướng dẫn bắt đầu nhanh chỉ mất khoảng hai phút. Nếu OpenRouter đã hoạt động tốt cho bạn, không có lý do gì để chuyển đổi chỉ vì mục đích chuyển đổi.

Trình tổng hợp API tốt nhất là trình tổng hợp phù hợp với kiến trúc của bạn.

Thử LemonData

OpenRouter vs LemonData: Hai triết lý khác nhau cho việc tổng hợp API AI