Ngày 2/10/2026, OpenAI đăng bài hướng dẫn chọn model trong nhóm GPT-6, bộ model mà hãng giới thiệu là tiên tiến nhất của mình. Bài viết nhắm vào đội ngũ đang dùng API: nó nêu ba model Astra, Sol, Luna, cách chọn mức suy luận và tốc độ, cùng những việc cần làm trước khi đưa sản phẩm lên vận hành.
Với người dùng Việt Nam, thông điệp đáng chú ý nhất không nằm ở tên model. Nó nằm ở chỗ bạn không cần model mạnh nhất cho mọi việc: chọn đúng model và đúng mức suy luận có thể tiết kiệm chi phí đáng kể mà chất lượng vẫn đủ cho công việc thường ngày. Dưới đây là những gì OpenAI nêu trong bài, không thêm bớt suy diễn.
OpenAI công bố gì trong hướng dẫn GPT-6
Bài hướng dẫn thuộc nhóm Product, do chính OpenAI đăng ngày 2/10/2026. Nó gói lại bốn nhóm việc: chạy hiệu quả khi lên vận hành, chọn model khớp khối lượng công việc, chỉnh prompt và skill, và giữ các tác vụ dài hơi đi đúng hướng.
Bốn điểm tóm tắt mà OpenAI nêu: dùng cache và compaction để quản lý ngữ cảnh lẫn chi phí, đo tỉ lệ thành công và độ trễ; cân bằng khả năng, giá và tốc độ khi chọn model; giữ prompt, skill và chỉ dẫn trong repo nhất quán về thứ cần bàn giao; và dùng steering, công cụ bất đồng bộ cùng uỷ quyền để xử lý việc chạy dài.
Điểm chung của cả bốn nhóm là tiết kiệm. OpenAI không khuyên dùng model mạnh nhất cho mọi bước, mà khuyên khớp model với việc. Đây cũng là lý do bài viết đáng đọc với bất kỳ ai đang trả tiền cho API theo lượng token.
Ba model GPT-6: Astra, Sol và Luna
OpenAI chia nhóm GPT-6 thành ba cỡ, mỗi cỡ nhắm một kiểu việc khác nhau. Giá dưới đây là mức hãng ghi trên thẻ model trong bài, tính cho phần đầu vào, phần đầu ra và phần đã lưu đệm:
| Model | Dành cho | Giá OpenAI nêu |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Việc suy luận khó nhất, cần trí tuệ tối đa | 10 USD đầu vào, 50 USD đầu ra, 1 USD phần đã lưu đệm |
| GPT-6.1 Sol | Lập trình, nghiên cứu và computer use phức tạp | 2 USD, 10 USD, 0,10 USD |
| GPT-6 Luna | Việc gọn, lặp lại với số lượng lớn | 0,10 USD, 0,50 USD, 0,01 USD |
OpenAI mô tả Sol có trí tuệ gần bằng Astra nhưng giá chỉ bằng một phần năm. Luna thì nhanh và rẻ, hợp với việc có mục tiêu rõ như trích trường từ hoá đơn, phân loại yêu cầu hay tạo bản tóm tắt có cấu trúc.
Con số giá có thể thay đổi theo thời gian. Bạn nên xem lại trang giá của hãng trước khi lập dự toán.
Chọn mức suy luận cho từng loại việc
Trong API, bạn chọn được model bỏ bao nhiêu công sức cho một việc. OpenAI chia thành bốn nấc:
- Thấp: việc quen thuộc như trích dữ kiện hoặc sửa nhỏ.
- Trung bình: việc cần phán đoán, ví dụ lên kế hoạch cho một tính năng hay so sánh phương án.
- Cao: gỡ lỗi khó, phân tích sâu hơn hoặc rà soát kỹ.
- Rất cao hoặc Max: chỉ nên thử khi mức Cao chưa đủ, và giữ lại nếu mức cải thiện xứng với thời gian cùng chi phí bỏ thêm.
Một chi tiết hữu ích: có thể đổi mức suy luận ngay giữa cuộc trò chuyện mà không phá cache. Trong Codex, OpenAI khuyên bắt đầu ở mức mặc định của model, rồi hạ xuống cho việc đơn giản hoặc nâng lên khi cần phân tích sâu.
Tốc độ: Fast mode và Ultrafast
Khi thời gian phản hồi quan trọng, ví dụ trong app chat hoặc công cụ lập trình, API có Fast mode. Nó cho phản hồi nhanh và ổn định hơn nhưng giá mỗi token cao hơn mức xử lý tiêu chuẩn.
Ultrafast dành cho lúc cần nhanh hơn nữa, như vòng lặp lập trình liên tục. Nó tăng tốc sinh token độc lập với mức suy luận, và theo bài viết hiện chỉ có cho GPT-6 Astra.
Tiết kiệm chi phí và giữ việc dài hơi đi đúng hướng
OpenAI nhấn mạnh prompt caching: phần đầu vào đã lưu đệm có thể rẻ hơn tới 95% so với đầu vào không lưu đệm, tuỳ model. Với hội thoại dài, compaction giúp giảm kích thước ngữ cảnh mà vẫn giữ trạng thái cần thiết để tiếp tục.
Với việc kéo dài hàng giờ hoặc hàng ngày, bài nêu ba công cụ. Steering cho phép gửi chỉnh sửa trong lúc model đang làm; cập nhật được xếp hàng và không huỷ các việc đã xong. Gọi công cụ bất đồng bộ để model tiếp tục việc độc lập trong khi ứng dụng chạy một tác vụ chậm. Và uỷ quyền việc độc lập cho subagent. Multi-agent trong Responses API hiện ở bản beta và dành cho GPT-6.1 Sol.
Trong Codex, GPT-6 Astra có thể hỏi lại khi đang làm. Nếu bạn sắp rời máy, có thể nói trước việc nào được tiếp tục và khi nào nên dừng chờ câu trả lời.
Computer use: để model tự mở app và bấm nút
Astra, Sol và Luna đều có thể tương tác trực tiếp với website và app trên máy tính, kể cả app không có API. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu model tìm lỗi, sửa mã rồi mở sản phẩm trong trình duyệt để kiểm tra kết quả.
Nếu tự xây tính năng này vào app của mình, OpenAI gợi ý dùng Playwright cho trình duyệt và PyAutoGUI cho app trên máy. Nguyên tắc chung: dùng API hoặc công cụ kết nối khi làm được trực tiếp, chỉ dùng computer use khi cần đọc màn hình, bấm nút hoặc điền biểu mẫu.
Điều này thay đổi gì với người dùng Việt Nam
Nếu bạn chỉ dùng ChatGPT để hỏi đáp, bài này gần như không đổi trải nghiệm hằng ngày. Nhưng nếu bạn hoặc công ty đang ghép AI vào sản phẩm, đây là lúc rà lại hoá đơn. Nhiều việc như trích hoá đơn, phân loại yêu cầu hay tóm tắt có cấu trúc chỉ cần Luna. Việc khó mới đáng trả tiền cho Astra.
Với đội lập trình, Codex là nơi các tính năng như hỏi lại khi đang làm và steering thể hiện rõ nhất. Còn với người làm nội dung hay nghiên cứu, lời khuyên thực tế là bắt đầu ở model nhỏ, chỉ nâng cấp khi thấy rõ giới hạn.
Một điểm cần tỉnh táo: bài hướng dẫn này viết cho người xây sản phẩm, không phải cho người dùng cuối. Nó không nói ChatGPT cá nhân sẽ dùng model nào trong từng khung chat, nên đừng suy ra rằng bạn sẽ thấy tên Astra hay Luna trong app ChatGPT.
So với Claude và Gemini thì sao
OpenAI không so sánh với đối thủ trong bài; nội dung chỉ xoay quanh nhóm GPT-6. Nếu bạn đang cân nhắc giữa các trợ lý AI cho công việc, cách làm hợp lý là đọc riêng đánh giá từng sản phẩm. Trên site đã có bài về Claude và Gemini để bạn đối chiếu.
Điểm đáng so không chỉ là model mạnh đến đâu, mà là cách tính tiền và cách quản lý ngữ cảnh. Một model rẻ hơn nhưng tốn nhiều lượt thử lại có thể đắt hơn model mạnh chạy một lần. Đó cũng là lý do OpenAI khuyên đo chi phí cho mỗi việc thành công, chứ không chỉ đo giá token.
Nên làm gì bây giờ
Hãy chạy thử trên chính công việc của bạn thay vì tin vào cảm nhận chung. OpenAI khuyên đo tỉ lệ thành công, độ trễ và chi phí cho mỗi việc thành công trước khi triển khai, và kiểm tra trước các yếu tố như giám sát hành vi cùng kiểm soát dữ liệu.
Với đa số người dùng Việt Nam, đường đi thực tế là bắt đầu ở model nhỏ và mức suy luận thấp, chỉ nâng khi kết quả chưa đạt. Cách này vừa tiết kiệm vừa buộc bạn hiểu rõ mình cần gì ở model.
Giá và tính năng có thể thay đổi; hãy kiểm tra lại ở trang chủ OpenAI trước khi quyết định. Nguồn: hướng dẫn chọn model GPT-6 của OpenAI, đăng ngày 2/10/2026.
