7 giải pháp thay thế OpenAI API tốt nhất năm 2026: Chi phí & Di chuyển

Tổng quan về các giải pháp thay thế OpenAI API

Cách chúng tôi so sánh các giải pháp thay thế OpenAI API này

Được xuất bản bởi GPT Proto, bài so sánh này sử dụng tài liệu chính thức, giá công khai và các tính năng ứng dụng được ghi nhận vào ngày 29 tháng 10 năm 2026. Các đề xuất là những đánh giá biên tập về mức độ phù hợp với quy trình làm việc; không có điểm chuẩn hiệu suất chéo giữa các nhà cung cấp nào được thực hiện. Chúng tôi phân biệt API mô hình trực tiếp với các cổng kết nối và dịch vụ suy luận vì chúng thay thế các phần khác nhau trong thiết lập OpenAI.

7 giải pháp thay thế OpenAI API tốt nhất

1. GPT Proto cho quyền truy cập đa mô hình và giá chiết khấu

GPT Proto phù hợp với một nhóm SaaS có sản phẩm cần nhiều mô hình: một mô hình cho hỗ trợ thông thường, một mô hình khác cho lập trình khó và có thể là các mô hình tạo ảnh hoặc video riêng biệt. Danh mục mô hình của nền tảng này mang đến các tùy chọn văn bản, hình ảnh, video và âm thanh dưới một tài khoản, một khóa API và số dư dùng chung.

Điều đó hỗ trợ quá trình chuyển đổi dần dần. Hãy giữ lại các yêu cầu GPT hiện đang hoạt động, chuyển một tác vụ cụ thể sang Claude hoặc DeepSeek và so sánh kết quả trước khi thay đổi phần còn lại của ứng dụng. Một tài khoản dùng chung giúp giảm bớt việc thiết lập thanh toán và thông tin xác thực liên quan đến quá trình đánh giá đó.

Ngoài ra còn có một tùy chọn đơn giản cho các nhóm muốn giữ lại GPT. Trang API GPT-6.1 Sol liệt kê mức giá 1,60 đô la cho đầu vào và 8 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, so với mức giá tiêu chuẩn 2 đô la và 10 đô la của OpenAI. Đó là mức giảm 20% so với các mức giá token đó. Claude Sonnet 5.5 được liệt kê ở mức 1,80 đô la và 9 đô la, thấp hơn 10% so với mức giá tiêu chuẩn tương ứng của Anthropic.

Hãy chọn GPT Proto khi ưu tiên là sự lựa chọn mô hình và quyền truy cập hợp nhất. Kiểm tra phần Sử dụng API của mô hình đã chọn để biết các giao diện và trường được hỗ trợ; một khóa dùng chung không làm cho mọi mô hình hoặc endpoint phương tiện có thể thay thế cho nhau. Việc giữ lại GPT thông qua một nhà cung cấp khác cũng duy trì sự phụ thuộc vào dòng mô hình GPT.

2. Anthropic Claude cho công việc lập trình và quy trình làm việc của tác nhân (Agent)

Claude xứng đáng nằm trong danh sách ưu tiên khi ứng dụng của bạn dành phần lớn thời gian để chỉnh sửa mã nguồn, phân tích tài liệu hoặc quyết định công cụ nào cần sử dụng tiếp theo. Hãy bắt đầu với Sonnet cho các công việc lập trình và tác nhân hàng ngày, đánh giá Opus cho các tác vụ đòi hỏi cao hơn và cân nhắc Haiku cho các công việc phân loại, trích xuất hoặc định tuyến lặp đi lặp lại.

Ví dụ, một nhân viên hỗ trợ có thể sử dụng một mô hình nhẹ để phân loại các yêu cầu và dành riêng một mô hình mạnh hơn để điều tra các vấn đề kỹ thuật phức tạp. Bảng giá mô hình của Anthropic giúp làm rõ các cấp độ này: Sonnet 3.5 có giá 2 đô la cho đầu vào và 10 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, trong khi Haiku 3.5 bắt đầu ở mức 0,10 đô la và 0,50 đô la cho các prompt lên đến 100K token đầu vào.

Việc di chuyển đòi hỏi sự chú ý đến giao diện. Tài liệu về khả năng tương thích với OpenAI SDK của Anthropic nêu rõ rằng lớp tương thích sẽ bỏ qua trường strict của lược đồ công cụ (tool-schema). Các ứng dụng phụ thuộc vào xác thực nghiêm ngặt nên đánh giá khả năng hỗ trợ đầu ra có cấu trúc (structured-output) của API Claude gốc.

Sử dụng bộ sưu tập mô hình Claude trên GPT Proto để so sánh các lộ trình khả dụng. Claude là một giải pháp thay thế dựa trên năng lực; việc chọn Sonnet ở mức giá tiêu chuẩn chính thức không tự động làm giảm hóa đơn so với GPT-4o.

3. Google Gemini cho các ứng dụng đa phương thức (Multimodal)

Gemini là một ứng cử viên hữu ích cho các sản phẩm kết hợp văn bản với ảnh chụp màn hình, âm thanh ghi âm, video hoặc tài liệu. Một ứng dụng học tập xem xét bản ghi âm của học sinh và một công cụ hỗ trợ diễn giải ảnh chụp màn hình cần nhiều thứ hơn là chỉ tạo văn bản.

Google cung cấp tài liệu về khả năng tương thích với OpenAI SDK, bao gồm việc thay đổi URL cơ sở, khóa và mô hình cho các yêu cầu được hỗ trợ. Điều đó có thể đơn giản hóa việc đánh giá ban đầu. Hướng dẫn tích hợp của Google cũng giải thích rằng các tính năng nâng cao của Gemini và các công cụ phía máy chủ có thể cần xử lý bổ sung hoặc tích hợp gốc.

Hãy chọn mô hình phù hợp với yêu cầu đầu vào và đầu ra thực tế. Một mô hình Flash-Lite có thể là ứng cử viên tiết kiệm chi phí cho việc xử lý đơn giản hơn, trong khi Live API riêng biệt sẽ xử lý tương tác thời gian thực. Việc truy cập vào một điểm cuối văn bản Gemini không đồng nghĩa với việc hỗ trợ mọi sản phẩm của Gemini.

Duyệt qua các mô hình Google trên GPT Proto, hoặc kiểm tra Gemini 1.5 Flash để xem các đầu vào đa phương thức được liệt kê. Google cũng cung cấp các gói miễn phí cho các mô hình được chọn, với các giới hạn và điều khoản sử dụng dữ liệu khác với quyền truy cập trả phí, như được hiển thị trong tài liệu về giá.

4. DeepSeek cho các tác vụ suy luận tập trung vào ngân sách

DeepSeek rất đáng để cân nhắc cho các tác vụ phân tích tài liệu lặp đi lặp lại, hỗ trợ lập trình và các tác vụ suy luận nơi chi phí token tích lũy nhanh chóng. Nó đặc biệt phù hợp khi các yêu cầu sử dụng lại lượng lớn dữ liệu đầu vào hoặc có thể chạy ngoài giờ cao điểm.

Bảng giá chính thức của DeepSeek niêm yết Flash ở mức 0,30 đô la cho mỗi triệu token đầu vào không lưu vào bộ nhớ đệm và 1,20 đô la cho mỗi triệu token đầu ra trong thời gian cao điểm. Mức giá ngoài giờ cao điểm là 0,15 đô la và 0,60 đô la. Dữ liệu đầu vào được lưu vào bộ nhớ đệm có mức giá riêng, thấp hơn, vì vậy quy trình làm việc với tài liệu định kỳ có thể có hiệu quả kinh tế khác so với các câu lệnh ngắn, không liên quan.

Hướng dẫn API của DeepSeek ghi lại cách truy cập tương thích với OpenAI và Anthropic. Hãy sử dụng định dạng model chính xác cho dịch vụ đã chọn; khả năng tương thích với định dạng yêu cầu vẫn cần phải xác thực hành vi của model và cách xử lý công cụ.

Trang API DeepSeek Flash cung cấp lộ trình truy cập GPT Proto. Để có danh sách rút gọn rộng hơn, hãy so sánh các nhà cung cấp LLM hàng đầu của Trung Quốc hoặc khám phá các LLM của Trung Quốc dành cho lập trình.

Mức giá thấp của nó xứng đáng để đánh giá, nhưng không có nghĩa là nó rẻ hơn mọi model nhỏ của OpenAI.

5. Groq cho các ứng dụng nhạy cảm về tốc độ

Groq là một lựa chọn cho các ứng dụng mà người dùng phải chờ đợi trực tiếp kết quả được tạo: trợ lý tương tác, các tính năng phản hồi ngắn và quy trình làm việc với nhiều lệnh gọi model tuần tự. Giá trị của nó phụ thuộc vào việc tìm được một model được hỗ trợ đáp ứng các yêu cầu về chất lượng của tác vụ.

Sử dụng tài liệu về các model được hỗ trợ của Groq để kiểm tra tính khả dụng, giới hạn và thông số kỹ thuật phục vụ được công bố. Hãy đo lường thời gian cho phản hồi hữu ích đầu tiên và tổng thời gian quy trình làm việc trong ứng dụng của bạn; số liệu về tốc độ tạo của nhà cung cấp không bao gồm mọi độ trễ của mạng hoặc công cụ.

Groq cung cấp quyền truy cập tương thích với OpenAI, với các trường không được hỗ trợ đã được ghi lại. Nó cũng có một API Phản hồi (Responses API), nhưng tài liệu cho biết các ứng dụng phải tự duy trì và gửi lại lịch sử trò chuyện.

Hãy chọn Groq khi tốc độ phản hồi là yêu cầu quan trọng của sản phẩm và model hiện có phù hợp. Nếu ứng dụng hiện tại phụ thuộc nhiều vào các cuộc trò chuyện đã lưu, hãy đưa việc quản lý trạng thái vào ước tính di chuyển. Việc thay thế dịch vụ lưu trữ và thay thế nhà phát triển model là hai quyết định riêng biệt.

6. Mistral cho các ứng dụng tập trung vào tài liệu

Mistral rất đáng cân nhắc cho các ứng dụng được xây dựng xung quanh việc tiếp nhận, trích xuất và trả lời câu hỏi từ tài liệu. Ví dụ, một công cụ xử lý hóa đơn cần trích xuất văn bản đáng tin cậy trước khi có thể phân loại tài liệu hoặc giải thích các điểm không nhất quán.

Danh mục API và bảng giá của Mistral phân biệt rõ các mô hình chung với các dịch vụ OCR. Điều này giúp các nhóm ước tính chi phí trích xuất và tạo văn bản riêng biệt thay vì coi toàn bộ quy trình xử lý tài liệu là một yêu cầu trò chuyện duy nhất.

Hướng dẫn di chuyển của Mistral bao gồm các Chat Completions theo phong cách OpenAI. Responses API của họ hỗ trợ tạo văn bản, đầu vào là tệp và hình ảnh, gọi hàm và phát trực tuyến. Tại thời điểm đánh giá, API này đang ở giai đoạn xem trước công khai và không lưu trạng thái: ứng dụng của bạn sẽ cung cấp lịch sử trò chuyện.

Mistral là một ứng cử viên hợp lý khi xử lý tài liệu là trọng tâm của sản phẩm. Hãy đánh giá kết quả trích xuất, chất lượng câu trả lời ở giai đoạn sau và chi phí của cả hai giai đoạn. Việc di chuyển trò chuyện thành công thôi là chưa đủ để xác thực một quy trình xử lý tài liệu hoàn chỉnh.

7. OpenRouter để định tuyến nhà cung cấp và khám phá mô hình

OpenRouter phù hợp với các nhóm muốn so sánh các mô hình và kiểm soát nhà cung cấp cơ sở nào sẽ phục vụ yêu cầu của họ. Nó cũng hữu ích khi một ứng dụng cần chiến lược nhà cung cấp dự phòng rõ ràng.

Việc định tuyến mang đến những lựa chọn riêng. Hãy quyết định xem các yêu cầu có thể chuyển đổi giữa các nhà cung cấp hay không, liệu mọi tham số được yêu cầu có phải được hỗ trợ hay không và những yêu cầu xử lý dữ liệu nào được áp dụng. OpenRouter cung cấp các tùy chọn ưu tiên nhà cung cấp, cài đặt dự phòng và kiểm soát hỗ trợ tham số; những cài đặt đó cần được chú ý khi ứng dụng dựa vào một tính năng cụ thể.

Để đánh giá ban đầu, hãy giữ cố định nhà cung cấp và mô hình để dễ dàng điều tra các thay đổi trong kết quả. Sau đó, hãy kiểm tra cấu hình dự phòng dự kiến, bao gồm các lỗi và sự khác biệt trong báo cáo sử dụng. Phí mua tín dụng và bất kỳ khoản phí BYOK (tự mang theo khóa) áp dụng nào cũng cần được đưa vào ước tính chi phí.

Hãy chọn OpenRouter khi các tùy chọn kiểm soát định tuyến là yêu cầu chính. Bài so sánh của chúng tôi về các nhà cung cấp API LLM giải thích cách các cổng kết nối, nền tảng được quản lý và các chuyên gia suy luận khác biệt như thế nào.

Những giải pháp thay thế OpenAI API nào thực sự rẻ hơn

Có hai quyết định chi phí riêng biệt. Bạn có thể giữ nguyên mô hình cũ thông qua một nhà cung cấp quyền truy cập khác, hoặc thay đổi mô hình thực hiện công việc. Cách thứ nhất mang lại sự so sánh giá token tương đối trực tiếp. Cách thứ hai đòi hỏi phải đánh giá chất lượng song song với hóa đơn.

Ví dụ dưới đây giả định 10 triệu token đầu vào không được lưu vào bộ nhớ đệm và 2 triệu token đầu ra được tính phí mỗi tháng. Đây là kịch bản sử dụng được tính toán, không phải là tiêu chuẩn đánh giá chất lượng tác vụ tương đương. Đầu ra được tính phí bao gồm các token suy luận mà nhà cung cấp tính phí như đầu ra. Phí công cụ, thuế, ghi bộ nhớ đệm và chiết khấu theo lô không được bao gồm.

Giá được lấy từ trang định giá của OpenAI, trang Sol của GPT Proto, và các trang định giá của Anthropic, DeepSeek và Google được liên kết ở trên.

Ví dụ về Sol giúp tiết kiệm $8, tương đương 20%, tại khối lượng token đã nêu. Các hàng mô hình nhẹ cho thấy lý do tại sao một giải pháp thay thế nên được so sánh với mô hình OpenAI mà bạn thực sự cần. Một mô hình OpenAI nhỏ có thể có chi phí thấp hơn một giải pháp thay thế mạnh mẽ hơn.

Ngưỡng 100K của Haiku áp dụng cho đầu vào của mỗi yêu cầu, không phải khối lượng hàng tháng. Hai hàng của DeepSeek giả định tất cả mức sử dụng nằm trong khoảng thời gian định giá đã nêu; lưu lượng hỗn hợp tạo ra hóa đơn kết hợp. Trình tạo token, nỗ lực suy luận và thử lại cũng có thể thay đổi số lượng token mà một tác vụ tiêu thụ. Đối với khối lượng công việc của tác nhân, hãy so sánh các API LLM giá cả phải chăng theo mức độ phù hợp của tác vụ, sau đó theo dõi chi phí cho mỗi kết quả được chấp nhận.

Bạn có thể giữ lại bao nhiêu phần trong tích hợp OpenAI của mình

Hãy bắt đầu bằng việc xác định các giao diện và hành vi mà ứng dụng đang sử dụng. Một yêu cầu chào hỏi thành công không thể hiện được nhiều về một tác nhân (agent) sử dụng công cụ.

Một bài viết của nhà phát triển về tính di động của đầu ra có cấu trúc mô tả các hạn chế được xử lý khác nhau giữa các nhà cung cấp. Hãy coi đó là kinh nghiệm của một người thực hành, sau đó xác minh lược đồ chính xác của bạn dựa trên tài liệu và phản hồi hiện tại.

Chạy các yêu cầu đại diện thông qua tích hợp ứng viên: lưu lượng truy cập bình thường, đầu vào dài, công cụ bị lỗi và đầu ra vi phạm định dạng mong đợi của bạn. Ghi lại các kết quả được chấp nhận, mức sử dụng được tính phí, thời gian phản hồi và số lần thử lại. Đối với các ứng dụng lập trình, hãy chạy thay đổi được tạo thông qua các kiểm tra của chính dự án đó.

Duy trì cách để hoàn nguyên lưu lượng truy cập về cấu hình trước đó trong khi đánh giá phương án thay thế. Nếu bạn vẫn đang chọn một nền tảng tổng thể cho sản phẩm mới, hướng dẫn API AI dành cho nhà phát triển rộng hơn sẽ bao quát quyết định đó.

Các lựa chọn thay thế cho API Realtime Assistants và Moderation của OpenAI

Các lựa chọn thay thế cho OpenAI Realtime API

Gemini Live API là một ứng viên cho tương tác giọng nói và hình ảnh thời gian thực. Hãy đánh giá khả năng xử lý ngắt quãng, định dạng âm thanh, hành vi phiên và thời gian phản hồi giọng nói. Một quy trình kết hợp nhận dạng giọng nói, LLM và tổng hợp giọng nói là một kiến trúc khác, nhưng các giai đoạn riêng biệt của nó làm tăng thêm công việc tích hợp và độ trễ. Văn bản phát trực tuyến thông thường không phải là sự thay thế tương đương cho một phiên âm thanh trực tiếp.

Các lựa chọn thay thế cho OpenAI Assistants API cho các tác nhân sản xuất

Assistants API đã ngừng hoạt động vào ngày 26 tháng 8 năm 2026, theo hướng dẫn di chuyển của OpenAI. Các nhóm vẫn sử dụng OpenAI nên tuân theo lộ trình di chuyển Responses của họ.

Để có thiết kế độc lập với nhà cung cấp, hãy kết hợp API mô hình đã chọn với môi trường thực thi điều phối như LangGraph. Các thành phần trạng thái và kiểm tra (checkpointing) của nó có thể hỗ trợ các quy trình làm việc bền vững, nhưng nhóm của bạn vẫn cần triển khai việc thực thi công cụ, truy xuất, lưu trữ và khôi phục. Việc chuyển đổi điểm cuối mô hình không tự động di chuyển các trách nhiệm đó hoặc tạo lại các luồng cũ.

Các giải pháp thay thế OpenAI Moderation API cho ứng dụng trò chuyện

Azure AI Content Safety cung cấp khả năng phân tích văn bản và hình ảnh để phát hiện nội dung có khả năng gây hại. Hãy so sánh các danh mục được hỗ trợ, ngôn ngữ, ngưỡng, thời gian phản hồi và tỷ lệ dương tính giả dựa trên các ví dụ từ ứng dụng của bạn.

Kiểm duyệt là một lựa chọn riêng biệt so với mô hình hội thoại. Đối với các ứng dụng trò chuyện sáng tạo hoặc nhập vai, bài viết về so sánh API LLM không kiểm duyệt của chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề hành vi của mô hình; tuy nhiên, ứng dụng vẫn cần tự đưa ra quyết định về nội dung nào được phép và cách thực thi các quy định đó.

Cách dùng thử các giải pháp thay thế OpenAI API trên GPT Proto

Hãy bắt đầu với một khối lượng công việc mà bạn có thể đánh giá một cách nhất quán, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi hỗ trợ hoặc trích xuất các trường thông tin từ tài liệu.

1. Chọn một mô hình. Mở danh mục GPT Proto và so sánh các tùy chọn Claude, Gemini hoặc DeepSeek phù hợp.

2. Mở hướng dẫn thiết lập của mô hình. Sử dụng tính năng "Try This Model" (Dùng thử mô hình này) nếu có, hoặc xem phần API Usage (Sử dụng API). Sao chép các hướng dẫn dành riêng cho mô hình vào trợ lý lập trình của bạn hoặc làm theo ví dụ được hiển thị.

3. Cấu hình tích hợp. Tạo khóa API GPT Proto và sử dụng ID mô hình, điểm cuối (endpoint) và định dạng yêu cầu được hiển thị trên trang đó. Hãy lưu trữ thông tin xác thực trong cấu hình bảo mật của ứng dụng.

4. Đánh giá một tập hợp yêu cầu nhỏ. So sánh các kết quả hữu ích, mức sử dụng được tính phí và thời gian phản hồi trước khi mở rộng lưu lượng truy cập. Kiểm tra riêng các công cụ bắt buộc và đầu ra có cấu trúc.