Derpy✔
Intern Writer
Thị trường AI đang nóng hơn bao giờ hết, và cuộc chiến giá cả dường như đã bước sang một chương mới đầy kịch tính. Chỉ 90 phút sau khi Anthropic ra mắt Opus 5.5, OpenAI đã không ngần ngại tung ra hai "át chủ bài" mới của mình: GPT-6 Sol và Luna, với mức giá khiến nhiều người phải bất ngờ.
Đây không chỉ là một đợt giảm giá thông thường, mà là một cú "đánh úp" trực diện vào đối thủ. GPT-6 Sol có giá chỉ 2 USD (khoảng 50.800 VNĐ) cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD (khoảng 254.000 VNĐ) cho mỗi triệu token đầu ra, bằng một nửa so với Opus 5.5 và chỉ bằng 1/5 của Astra. Thậm chí, Luna còn gây sốc hơn khi chỉ có 0,1 USD (khoảng 2.540 VNĐ) cho đầu vào và 0,5 USD (khoảng 12.700 VNĐ) cho đầu ra, tức là chỉ bằng 1% so với Astra. Rõ ràng, OpenAI đang muốn định hình lại cuộc chơi bằng cách đưa công nghệ tiên tiến đến gần hơn với mọi người.
Điều đáng nói là, dù giá giảm mạnh, OpenAI khẳng định Sol và Luna không hề bị "cắt giảm" về năng lực. Chúng được đào tạo bằng phương pháp tương tự Astra, mang những cải tiến về công việc chuyên môn, độ chính xác, khả năng lập trình (Coding), sử dụng máy tính (Computer Use) và tính nhất quán (Alignment) xuống các mô hình giá phải chăng hơn.
GPT-6 Sol được định vị là mô hình chủ lực cho các tác vụ lập trình phức tạp và quy trình làm việc của Agent.
Trong khi đó, Luna sẽ đảm nhiệm các công việc tần suất cao, quy mô lớn và tập trung vào nhiệm vụ cụ thể, với tiêu chí cốt lõi là nhanh và rẻ.
Cả hai mô hình đều sở hữu ngữ cảnh lên tới 1,05 triệu token và khả năng xuất ra tối đa 128K token, ngang hàng với Astra. Chúng hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh, cùng với các công cụ như tìm kiếm web, tìm kiếm tệp, trình thông dịch mã, Computer Use, MCP và Skills.
Thậm chí, Sol và Luna còn có thêm một tùy chọn suy luận "none" mà Astra không có, cho phép người dùng tắt tính năng suy luận khi không cần thiết.
Về thời điểm cập nhật kiến thức, Sol có dữ liệu đến ngày 20 tháng 4 năm 2026, còn Luna mới hơn một chút, đến ngày 18 tháng 5 năm 2026. Điều thú vị là Astra lại nằm giữa hai mô hình này, với ngày 30 tháng 4 năm 2026, cho thấy thời điểm cập nhật kiến thức không hoàn toàn phản ánh "đẳng cấp" của mô hình.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mức giá siêu rẻ này không áp dụng cho toàn bộ ngữ cảnh 1,05 triệu token. OpenAI quy định, nếu một yêu cầu vượt quá 272.000 token đầu vào, toàn bộ yêu cầu sẽ bị tính theo giá ngữ cảnh dài hơn, tức là giá đầu vào và bộ nhớ đệm tăng gấp đôi, còn đầu ra tăng 50%.
Khi đó, Sol sẽ có giá 4 USD (khoảng 101.600 VNĐ) cho đầu vào và 15 USD (khoảng 381.000 VNĐ) cho đầu ra, còn Luna là 0,2 USD (khoảng 5.080 VNĐ) và 0,75 USD (khoảng 19.050 VNĐ).
OpenAI đã chứng minh rằng những gì trước đây chỉ có thể thực hiện với các mô hình flagship đắt đỏ, giờ đây có thể được làm với chi phí thấp hơn rất nhiều.
Trong thử nghiệm Agent đa ứng dụng AutomationBench, GPT-6 Sol ở chế độ xhigh đạt 33,2% với chi phí chỉ 0,27 USD (khoảng 6.858 VNĐ) cho mỗi tác vụ. Mặc dù chưa vượt qua Opus 5.5 (40,0% với 1,28 USD/tác vụ, tương đương 32.512 VNĐ) hay Astra (41,4% với 1,73 USD/tác vụ, tương đương 43.942 VNĐ), Sol đã chứng tỏ khả năng cạnh tranh mạnh mẽ về chi phí.
Tương tự trong lập trình, ở bài kiểm tra DeepSWE v1.1, GPT-6 Sol max đạt 68,8%, chỉ kém Fable 5 1,1 điểm phần trăm nhưng chi phí ước tính thấp hơn khoảng 80%. Luna thậm chí còn ấn tượng hơn với 66,6% ở chế độ max, với chi phí thấp hơn 93% đến 96% so với Opus 5 và Fable 5 ở chế độ medium.
Đối với khả năng sử dụng máy tính (Computer Use) trên OSWorld 2.0, Sol xhigh đạt 60,5%, ngang ngửa Opus 5 medium nhưng chi phí giảm khoảng 80%. Luna max cũng vượt qua GPT-5.6 Sol medium với chi phí chỉ bằng khoảng 1/10. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các kết quả này không hoàn toàn so sánh trực tiếp với Opus 5.5 do sự khác biệt trong thiết lập đánh giá.
Hiện tại, GPT-6 Sol và Luna đã có mặt trong ChatGPT Work và Codex. Người dùng Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu có thể sử dụng chúng, trong khi người dùng Free và Go cũng có thể trải nghiệm Luna trên ứng dụng máy tính để bàn. Các nhà phát triển có thể truy cập trực tiếp qua API với ID là gpt-6-sol và gpt-6-luna.
Theo phân tích từ bên thứ ba Artificial Analysis, trí tuệ tổng thể của các mô hình mới này không có sự nhảy vọt đáng kể so với thế hệ trước. GPT-6 Sol max đạt 48 điểm trên Intelligence Index, chỉ cao hơn 1 điểm so với GPT-5.6 Sol (47 điểm). Luna max thậm chí còn thấp hơn 1 điểm so với GPT-5.6 Luna (37 so với 38 điểm).
Tuy nhiên, điểm mấu chốt nằm ở chi phí. Artificial Analysis đo được chi phí trung bình cho một tác vụ của Sol max giảm từ 1,99 USD (khoảng 50.546 VNĐ) xuống còn 1,06 USD (khoảng 26.924 VNĐ). Luna còn ấn tượng hơn, giảm từ 0,18 USD (khoảng 4.572 VNĐ) xuống chỉ còn 0,07 USD (khoảng 1.778 VNĐ). Điều này cho thấy các mô hình mới không nhất thiết phải "tiết kiệm token" hơn, mà đơn giản là chúng được bán với giá rẻ hơn rất nhiều.
Cuộc chiến giá này không chỉ giới hạn giữa OpenAI và Anthropic. Các mô hình Trung Quốc cũng đang tham gia rất tích cực. DeepSeek V4.1 Flash mới nhất đạt 39 điểm trên Intelligence Index của Artificial Analysis với chi phí trung bình khoảng 0,27 USD (khoảng 6.858 VNĐ) cho mỗi tác vụ. Mặc dù điểm số cao hơn Luna, nhưng chi phí của Luna chỉ bằng khoảng 1/4.
Đáng chú ý hơn, Xiaomi vừa ra mắt dòng MiMo-V2.6. MiMo-V2.6-Pro đạt 46 điểm, chỉ kém Sol max 2 điểm, nhưng chi phí trung bình cho một tác vụ chỉ là 0,13 USD (khoảng 3.302 VNĐ), trong khi Sol là 1,06 USD (khoảng 26.924 VNĐ). Nếu xét về giá API, MiMo-V2.6-Pro có giá 0,435 USD (khoảng 11.049 VNĐ) đầu vào và 0,87 USD (khoảng 22.098 VNĐ) đầu ra cho mỗi triệu token.
Bên cạnh giá cả và hiệu năng, OpenAI cũng tập trung vào việc cải thiện "phong cách phản hồi" của các mô hình. Sol và Luna được trang bị "chế độ cộng tác", kế thừa những cải tiến từ Astra: giao tiếp rõ ràng hơn, ít thuật ngữ chuyên ngành, giảm các cách diễn đạt kỳ lạ và chi tiết không cần thiết, đồng thời câu trả lời cũng ngắn gọn hơn nhưng không làm mất đi thông tin hữu ích.
Anthropic cũng thực hiện nâng cấp tương tự cho Opus 5.5, hướng tới việc "khử mùi AI" cho các mô hình.
Một cải tiến trực tiếp khác là giảm thiểu lỗi sai về mặt dữ kiện. GPT-6 Sol đã giảm khoảng một nửa số lỗi sai so với GPT-5.6 Sol, tiệm cận với Astra. Luna cũng có tiến bộ rõ rệt. Điều này cho thấy, dù các khả năng mới như Coding hay Agent rất quan trọng, việc đảm bảo tính chính xác cơ bản vẫn là yếu tố then chốt, đặc biệt với các mô hình giá rẻ, triển khai quy mô lớn.
Nhìn vào bức tranh toàn cảnh của thị trường AI trong 48 giờ qua, chúng ta có thể thấy một thực tế khá khắc nghiệt: việc ra mắt một mô hình "khá mạnh" giờ đây đã không còn đủ sức cạnh tranh. Các mô hình ngày càng nhiều, nhưng lý do để người dùng ghi nhớ chúng ngày càng ít.
Thị trường đang phân hóa thành hai xu hướng rõ rệt: một bên là những mô hình tiếp tục đẩy giới hạn năng lực lên cao nhất (như Opus 5.5 với 58 điểm trên Artificial Analysis), và một bên là những mô hình tập trung vào việc giảm giá mạnh mẽ trong khi vẫn duy trì năng lực tương đương (như Sol, Luna và MiMo-V2.6).
Vị trí "tạm ổn" ở giữa đang dần trở nên khó khăn hơn. Hoặc là bạn phải cực kỳ mạnh, hoặc là bạn phải cực kỳ rẻ. Nếu một mô hình khác vừa mạnh hơn bạn, lại vừa rẻ hơn bạn, thì tình thế sẽ rất khó khăn.
Tuy nhiên, cũng có một hướng đi khác: thay vì chỉ tập trung vào cuộc đua mô hình, hãy chuyển sang phát triển các ứng dụng đột phá. Meta là một ví dụ điển hình với Muse, ứng dụng này nhanh chóng đứng đầu App Store tại Mỹ, giúp cổ phiếu Meta tăng vọt và giá trị thị trường tăng thêm khoảng 200 tỷ USD. Điều này cho thấy, không cần phải là số một trong cuộc đua mô hình, một ứng dụng bùng nổ vẫn có thể khiến Phố Wall hài lòng.
Đây không chỉ là một đợt giảm giá thông thường, mà là một cú "đánh úp" trực diện vào đối thủ. GPT-6 Sol có giá chỉ 2 USD (khoảng 50.800 VNĐ) cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD (khoảng 254.000 VNĐ) cho mỗi triệu token đầu ra, bằng một nửa so với Opus 5.5 và chỉ bằng 1/5 của Astra. Thậm chí, Luna còn gây sốc hơn khi chỉ có 0,1 USD (khoảng 2.540 VNĐ) cho đầu vào và 0,5 USD (khoảng 12.700 VNĐ) cho đầu ra, tức là chỉ bằng 1% so với Astra. Rõ ràng, OpenAI đang muốn định hình lại cuộc chơi bằng cách đưa công nghệ tiên tiến đến gần hơn với mọi người.
Điều đáng nói là, dù giá giảm mạnh, OpenAI khẳng định Sol và Luna không hề bị "cắt giảm" về năng lực. Chúng được đào tạo bằng phương pháp tương tự Astra, mang những cải tiến về công việc chuyên môn, độ chính xác, khả năng lập trình (Coding), sử dụng máy tính (Computer Use) và tính nhất quán (Alignment) xuống các mô hình giá phải chăng hơn.
GPT-6 Sol được định vị là mô hình chủ lực cho các tác vụ lập trình phức tạp và quy trình làm việc của Agent.
Trong khi đó, Luna sẽ đảm nhiệm các công việc tần suất cao, quy mô lớn và tập trung vào nhiệm vụ cụ thể, với tiêu chí cốt lõi là nhanh và rẻ.
Cả hai mô hình đều sở hữu ngữ cảnh lên tới 1,05 triệu token và khả năng xuất ra tối đa 128K token, ngang hàng với Astra. Chúng hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh, cùng với các công cụ như tìm kiếm web, tìm kiếm tệp, trình thông dịch mã, Computer Use, MCP và Skills.
Thậm chí, Sol và Luna còn có thêm một tùy chọn suy luận "none" mà Astra không có, cho phép người dùng tắt tính năng suy luận khi không cần thiết.
Về thời điểm cập nhật kiến thức, Sol có dữ liệu đến ngày 20 tháng 4 năm 2026, còn Luna mới hơn một chút, đến ngày 18 tháng 5 năm 2026. Điều thú vị là Astra lại nằm giữa hai mô hình này, với ngày 30 tháng 4 năm 2026, cho thấy thời điểm cập nhật kiến thức không hoàn toàn phản ánh "đẳng cấp" của mô hình.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mức giá siêu rẻ này không áp dụng cho toàn bộ ngữ cảnh 1,05 triệu token. OpenAI quy định, nếu một yêu cầu vượt quá 272.000 token đầu vào, toàn bộ yêu cầu sẽ bị tính theo giá ngữ cảnh dài hơn, tức là giá đầu vào và bộ nhớ đệm tăng gấp đôi, còn đầu ra tăng 50%.
Khi đó, Sol sẽ có giá 4 USD (khoảng 101.600 VNĐ) cho đầu vào và 15 USD (khoảng 381.000 VNĐ) cho đầu ra, còn Luna là 0,2 USD (khoảng 5.080 VNĐ) và 0,75 USD (khoảng 19.050 VNĐ).
OpenAI đã chứng minh rằng những gì trước đây chỉ có thể thực hiện với các mô hình flagship đắt đỏ, giờ đây có thể được làm với chi phí thấp hơn rất nhiều.
Trong thử nghiệm Agent đa ứng dụng AutomationBench, GPT-6 Sol ở chế độ xhigh đạt 33,2% với chi phí chỉ 0,27 USD (khoảng 6.858 VNĐ) cho mỗi tác vụ. Mặc dù chưa vượt qua Opus 5.5 (40,0% với 1,28 USD/tác vụ, tương đương 32.512 VNĐ) hay Astra (41,4% với 1,73 USD/tác vụ, tương đương 43.942 VNĐ), Sol đã chứng tỏ khả năng cạnh tranh mạnh mẽ về chi phí.
Tương tự trong lập trình, ở bài kiểm tra DeepSWE v1.1, GPT-6 Sol max đạt 68,8%, chỉ kém Fable 5 1,1 điểm phần trăm nhưng chi phí ước tính thấp hơn khoảng 80%. Luna thậm chí còn ấn tượng hơn với 66,6% ở chế độ max, với chi phí thấp hơn 93% đến 96% so với Opus 5 và Fable 5 ở chế độ medium.
Đối với khả năng sử dụng máy tính (Computer Use) trên OSWorld 2.0, Sol xhigh đạt 60,5%, ngang ngửa Opus 5 medium nhưng chi phí giảm khoảng 80%. Luna max cũng vượt qua GPT-5.6 Sol medium với chi phí chỉ bằng khoảng 1/10. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các kết quả này không hoàn toàn so sánh trực tiếp với Opus 5.5 do sự khác biệt trong thiết lập đánh giá.
Hiện tại, GPT-6 Sol và Luna đã có mặt trong ChatGPT Work và Codex. Người dùng Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu có thể sử dụng chúng, trong khi người dùng Free và Go cũng có thể trải nghiệm Luna trên ứng dụng máy tính để bàn. Các nhà phát triển có thể truy cập trực tiếp qua API với ID là gpt-6-sol và gpt-6-luna.
Theo phân tích từ bên thứ ba Artificial Analysis, trí tuệ tổng thể của các mô hình mới này không có sự nhảy vọt đáng kể so với thế hệ trước. GPT-6 Sol max đạt 48 điểm trên Intelligence Index, chỉ cao hơn 1 điểm so với GPT-5.6 Sol (47 điểm). Luna max thậm chí còn thấp hơn 1 điểm so với GPT-5.6 Luna (37 so với 38 điểm).
Tuy nhiên, điểm mấu chốt nằm ở chi phí. Artificial Analysis đo được chi phí trung bình cho một tác vụ của Sol max giảm từ 1,99 USD (khoảng 50.546 VNĐ) xuống còn 1,06 USD (khoảng 26.924 VNĐ). Luna còn ấn tượng hơn, giảm từ 0,18 USD (khoảng 4.572 VNĐ) xuống chỉ còn 0,07 USD (khoảng 1.778 VNĐ). Điều này cho thấy các mô hình mới không nhất thiết phải "tiết kiệm token" hơn, mà đơn giản là chúng được bán với giá rẻ hơn rất nhiều.
Cuộc chiến giá này không chỉ giới hạn giữa OpenAI và Anthropic. Các mô hình Trung Quốc cũng đang tham gia rất tích cực. DeepSeek V4.1 Flash mới nhất đạt 39 điểm trên Intelligence Index của Artificial Analysis với chi phí trung bình khoảng 0,27 USD (khoảng 6.858 VNĐ) cho mỗi tác vụ. Mặc dù điểm số cao hơn Luna, nhưng chi phí của Luna chỉ bằng khoảng 1/4.
Đáng chú ý hơn, Xiaomi vừa ra mắt dòng MiMo-V2.6. MiMo-V2.6-Pro đạt 46 điểm, chỉ kém Sol max 2 điểm, nhưng chi phí trung bình cho một tác vụ chỉ là 0,13 USD (khoảng 3.302 VNĐ), trong khi Sol là 1,06 USD (khoảng 26.924 VNĐ). Nếu xét về giá API, MiMo-V2.6-Pro có giá 0,435 USD (khoảng 11.049 VNĐ) đầu vào và 0,87 USD (khoảng 22.098 VNĐ) đầu ra cho mỗi triệu token.
Bên cạnh giá cả và hiệu năng, OpenAI cũng tập trung vào việc cải thiện "phong cách phản hồi" của các mô hình. Sol và Luna được trang bị "chế độ cộng tác", kế thừa những cải tiến từ Astra: giao tiếp rõ ràng hơn, ít thuật ngữ chuyên ngành, giảm các cách diễn đạt kỳ lạ và chi tiết không cần thiết, đồng thời câu trả lời cũng ngắn gọn hơn nhưng không làm mất đi thông tin hữu ích.
Anthropic cũng thực hiện nâng cấp tương tự cho Opus 5.5, hướng tới việc "khử mùi AI" cho các mô hình.
Một cải tiến trực tiếp khác là giảm thiểu lỗi sai về mặt dữ kiện. GPT-6 Sol đã giảm khoảng một nửa số lỗi sai so với GPT-5.6 Sol, tiệm cận với Astra. Luna cũng có tiến bộ rõ rệt. Điều này cho thấy, dù các khả năng mới như Coding hay Agent rất quan trọng, việc đảm bảo tính chính xác cơ bản vẫn là yếu tố then chốt, đặc biệt với các mô hình giá rẻ, triển khai quy mô lớn.
Nhìn vào bức tranh toàn cảnh của thị trường AI trong 48 giờ qua, chúng ta có thể thấy một thực tế khá khắc nghiệt: việc ra mắt một mô hình "khá mạnh" giờ đây đã không còn đủ sức cạnh tranh. Các mô hình ngày càng nhiều, nhưng lý do để người dùng ghi nhớ chúng ngày càng ít.
Thị trường đang phân hóa thành hai xu hướng rõ rệt: một bên là những mô hình tiếp tục đẩy giới hạn năng lực lên cao nhất (như Opus 5.5 với 58 điểm trên Artificial Analysis), và một bên là những mô hình tập trung vào việc giảm giá mạnh mẽ trong khi vẫn duy trì năng lực tương đương (như Sol, Luna và MiMo-V2.6).
Vị trí "tạm ổn" ở giữa đang dần trở nên khó khăn hơn. Hoặc là bạn phải cực kỳ mạnh, hoặc là bạn phải cực kỳ rẻ. Nếu một mô hình khác vừa mạnh hơn bạn, lại vừa rẻ hơn bạn, thì tình thế sẽ rất khó khăn.
Tuy nhiên, cũng có một hướng đi khác: thay vì chỉ tập trung vào cuộc đua mô hình, hãy chuyển sang phát triển các ứng dụng đột phá. Meta là một ví dụ điển hình với Muse, ứng dụng này nhanh chóng đứng đầu App Store tại Mỹ, giúp cổ phiếu Meta tăng vọt và giá trị thị trường tăng thêm khoảng 200 tỷ USD. Điều này cho thấy, không cần phải là số một trong cuộc đua mô hình, một ứng dụng bùng nổ vẫn có thể khiến Phố Wall hài lòng.
