Cộng đồng Hacker News phân tích cuộc đua giảm giá LLM của OpenAI và Anthropic
Từ tháng 6 đến cuối tháng 9/2026, OpenAI và Anthropic được cho là đã liên tục giảm giá nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, trong đó một số mức giảm lên tới 75–80%. Các thay đổi được nêu gồm GPT-5.6 Luna của OpenAI giảm từ $1/$6/$0.10 xuống $0.20/$1.20/$0.02 cho mỗi triệu token đầu vào/đầu ra/đọc từ cache, trong khi GPT-6.1 Sol xuống còn $2/$10/$0.10; Anthropic cũng giảm giá Sonnet 5, Opus 5.5 và các mô hình khác. Các con số lần lượt là chi phí token đầu vào, đầu ra và đọc từ cache; cache là dữ liệu hội thoại đã được xử lý trước và có thể tái sử dụng với giá rẻ hơn. Phần tiết kiệm lớn nhất đến từ giá đọc cache, vốn có thể chiếm phần lớn chi phí của các tác nhân lập trình vì mỗi lượt thường dùng lại toàn bộ lịch sử hội thoại. Diễn biến này cho thấy cuộc đua giảm giá qua lại giữa hai công ty, đồng thời chịu áp lực từ các lựa chọn rẻ hơn như DeepSeek và việc người dùng có thể dễ dàng đổi mô hình qua OpenRouter, OpenCode hay Zed Agent. Phân tích cũng lưu ý rằng giá mỗi token giảm chưa chắc làm tổng chi tiêu giảm, vì người dùng đang sử dụng các mô hình mạnh hơn thường xuyên hơn. Trên thực tế, các nhà phát triển xây dựng tác nhân lập trình hoặc ứng dụng có lưu lượng lớn có thể giảm đáng kể chi phí vận hành, nhưng nên so sánh chi phí cho mỗi tác vụ hoàn thành thay vì chỉ nhìn vào giá token.
Các nhà phát triển dùng API hoặc tác nhân lập trình nên theo dõi cả giá token đầu vào, đầu ra và đặc biệt là cache, vì cache có thể chiếm phần lớn chi phí khi mô hình xử lý hội thoại dài. Có thể thử so sánh nhiều mô hình qua các công cụ trung gian, nhưng nên đo chi phí cho mỗi tác vụ hoàn thành thay vì chỉ nhìn giá mỗi token.
Đọc bài gốc