Anthropic và OpenAI đều phát hành các mẫu hàng đầu mới vào thứ Ba — chỉ cách nhau vài phút — leo thang cuộc chiến về giá đã trở thành câu chuyện kinh doanh nổi bật trong nửa cuối năm 2026 của ngành AI. Claude Opus 5.5 của Anthropic mang lại hiệu suất tương đương với mẫu hàng đầu của nó với chi phí thấp hơn khoảng 40%, trong khi OpenAI đối đầu với GPT-6 Sol và GPT-6 Luna, hai thành viên rẻ hơn đáng kể trong dòng GPT-6 hiện đã có mặt rộng rãi trên Amazon Bedrock.
Các lần ra mắt cùng ngày, được báo cáo bởi CNBC, Fortune, Engadget và Decrypt, là những bản phát hành lớn đầu tiên từ một trong hai phòng thí nghiệm kể từ khi một thỏa thuận chậm lại được báo cáo giữa các công ty đã trở thành chủ đề của một vụ kiện chống độc quyền vào đầu tháng này - một thực tế giúp tăng thêm lợi thế cạnh tranh cho những gì lẽ ra đã là một ngày vận chuyển do đó. Để biết những con số và phân tích sâu hơn, hãy xem thông tin về ngành AI của chúng tôi.
Claude Opus 5.5: Hiệu suất cấp độ ngụ ngôn giảm 40%
Trong thông báo của mình, Anthropic định vị Opus 5.5 là mô hình đầu tiên của dòng Claude 5.5 mới "hoạt động ở cấp độ của Claude Fable 5.1 trên hầu hết các công việc và chi phí vận hành thấp hơn 40% so với Opus 5." Công ty cho biết mô hình này đã được thử nghiệm trước khi phát hành bởi các nhà đánh giá bên ngoài bao gồm Frontier Design và METR, đồng thời mô hình này đã đưa ra kết quả tốt nhất cho đến nay trong quá trình kiểm tra hành vi tự động của Anthropic, bài kiểm tra căn chỉnh toàn diện nhất mà phòng thí nghiệm thực hiện.
Các chi tiết về giá cũng quan trọng như điểm chuẩn. Opus 5.5 có giá 4 đô la cho mỗi triệu mã thông báo đầu vào và 20 đô la cho mỗi triệu mã thông báo đầu ra — thấp hơn 20% so với Opus 5 — trong khi bộ nhớ đệm đọc, mà Anthropic cho biết chiếm phần lớn chi phí khối lượng công việc mã hóa và tác nhân, giảm 60% xuống còn 0,20 đô la cho mỗi triệu mã thông báo. Việc tạo đầu ra nhanh hơn 30% so với Opus 5 và chế độ nhanh trong Claude Code và Nền tảng Claude đạt tốc độ 2,5 lần với mức tương ứng là 8 USD và 40 USD cho mỗi triệu token.
Những ví dụ về khách hàng của Anthropic minh họa tại sao hiệu quả lại là tiêu đề hàng đầu. Một người thử nghiệm ban đầu đã hoàn thành quá trình di chuyển mã 680.000 dòng trong vòng chưa đầy một ngày - công việc mà công ty cho biết sẽ khiến nhóm kỹ thuật phải mất hàng tuần. Một người khác đã kiểm tra và sửa một cơ sở mã dài 200.000 dòng trong vòng chưa đầy ba giờ, trong đó Opus 5 mất hơn 20 giờ và số lượng mã thông báo nhiều gấp 2,5 lần. Trong thử nghiệm nội bộ dịch bộ cân bằng tải HAProxy từ C sang Rust, Opus 5.5 đã hoàn thành trong 9,5 giờ so với 12 giờ của Fable 5.1 với chi phí thấp hơn 51%.
Tuyên bố điểm chuẩn chống lại OpenAI
Bảng điểm chuẩn của Anthropic nhắm trực tiếp vào đối thủ của nó. Theo nỗ lực mặc định trên FrontierCode, công ty cho biết Opus 5.5 đánh bại GPT-6 Astra của OpenAI với chi phí khoảng 20% cho mỗi nhiệm vụ. Trên Terminal-Bench 4.0, nó sánh ngang với Astra với chi phí khoảng 40% và trên CursorBench, nó đánh bại GPT-5.6 Sol 11 điểm với chi phí khoảng một phần ba. Bản thân Anthropic cảnh báo rằng "lợi nhuận chuẩn đã trở thành một hướng dẫn kém tin cậy hơn về sự khác biệt trong thế giới thực" ở cấp độ khả năng này.
Thời báo Tài chính đóng khung việc phát hành khi Anthropic tiến lên trước đợt IPO dự kiến, trong khi đưa tin về an toàn ghi nhận khả năng sinh học và an ninh mạng của mô hình có thể so sánh với Claude Mythos 5.1, giữ nó ở cùng cổng chương trình xác minh như Fable 5.1. Claude Sonnet 5.5 và Haiku 5.5 được hứa hẹn sẽ ra mắt trong vài tuần tới.
Câu trả lời của OpenAI: GPT-6 Sol và Luna
Phản hồi của OpenAI đến vài phút sau thông báo của Anthropic, theo Decrypt: GPT-6 Sol và GPT-6 Luna, cả hai hiện đã có sẵn rộng rãi trên Amazon Bedrock, như chi tiết trong bài đăng trên blog thông báo của Amazon. Amazon mô tả GPT-6 Astra là cấp cao hơn của gia đình dành cho các dự án đầy tham vọng nhất, trong đó Sol được định vị cho công việc đòi hỏi định kỳ — triển khai các tính năng, gỡ lỗi, tái cấu trúc, đánh giá mã, phân tích dữ liệu và quy trình nhiều bước trên các công cụ — và Luna được xây dựng cho các nhiệm vụ tập trung, khối lượng lớn như trích xuất tài liệu, tóm tắt và phân loại.
Bài đăng của Amazon cho biết cả hai mẫu đều có "giá API thấp hơn đáng kể so với GPT-5.6 tiền nhiệm" và The Next Web đưa tin OpenAI đã giảm một nửa giá GPT-6 khi phát hành. Về chất lượng, Amazon chuyển tiếp một kết quả đánh giá nội bộ của OpenAI cho thấy GPT-6 Sol mắc số lỗi thực tế gần bằng một nửa so với GPT-5.6 Sol, với những cải tiến về mã hóa và sử dụng máy tính. Tuy nhiên, Bộ giải mã đã mô tả cặp đôi này là giảm giá một nửa "nhưng hầu như không thay đổi hiệu suất" - một lời nhắc nhở rằng vòng cạnh tranh này là về kinh tế chứ không phải về bước nhảy vọt về năng lực.
Từ Hiệp ước Giảm tốc đến Cuộc chiến Giá cả
Điều trớ trêu là khó bỏ qua. Đầu tháng này, báo cáo về thỏa thuận chậm lại giữa các phòng thí nghiệm hàng đầu đã dẫn đến một vụ kiện chống độc quyền có tên Anthropic, OpenAI và các công ty khác; Giám đốc điều hành của Anthropic Dario Amodei sau đó đã làm rõ quan điểm "tăng tốc vượt biên" của mình là để đo lường chứ không phải để tạm hoãn. Các bản phát hành hôm thứ Ba là bằng chứng hữu hình đầu tiên về sự cạnh tranh sẽ như thế nào khi hiệp ước đó bị đe dọa về mặt pháp lý.
Cuộc chiến về giá cũng không phải là mới - OpenAI đã giảm giá API GPT-5.6 Sol hơn 20% vào đầu tháng này và các phòng thí nghiệm của Trung Quốc như DeepSeek đã tích cực giảm giá trong cả năm. Điều mới là cả hai phòng thí nghiệm biên giới của Hoa Kỳ đều di chuyển cùng một lúc, trong cùng một ngày, ở cùng một tầng chiến lược: chất lượng gần như vượt trội với mức giá tầm trung.
Axios báo cáo rằng các mô hình giá rẻ, mạnh mẽ đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn — một tín hiệu tăng giá cho nhu cầu AI tổng thể ngay cả khi doanh thu trên mỗi mã thông báo giảm. Đối với các doanh nghiệp, thông điệp là công việc ở vùng biên giới ngày càng rẻ hơn đáng kể; đối với các phòng thí nghiệm, câu hỏi đặt ra là ai có thể duy trì tỷ suất lợi nhuận ở mức giá liên tục giảm.
---
Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.
Đọc thêm tin tức về AI →
