Xu hướng ngày càng tăng trong việc áp dụng AI cho doanh nghiệp đang tạo ra cả khoản tiết kiệm cho các công ty và khiến các nhà cung cấp mô hình AI lớn nhất phải đau đầu. Định tuyến mô hình - phương pháp tự động điều hướng các truy vấn AI đến các mô hình khác nhau dựa trên độ phức tạp - đang thu hút được sự chú ý khi các công ty tìm cách tối ưu hóa chi tiêu AI của họ.
Theo báo cáo từ CNBC, định tuyến mô hình đã nổi lên như một xu hướng quan trọng vào năm 2026 khi các công ty tìm cách kiểm soát chi phí ngày càng tăng khi triển khai AI trên quy mô lớn. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Cách thức hoạt động của Định tuyến mô hình
Khái niệm này rất đơn giản: không phải mọi nhiệm vụ AI đều yêu cầu mô hình biên giới. Hệ thống định tuyến mô hình phân tích các truy vấn đến và hướng chúng đến mô hình hiệu quả nhất về chi phí có thể xử lý tác vụ:
- Truy vấn đơn giản (câu hỏi cơ bản, định dạng, tóm tắt đơn giản) được chuyển đến các mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn
- Các tác vụ phức tạp (viết mã, phân tích, viết sáng tạo) được gửi đến các mô hình tiên tiến như GPT-5 hoặc Claude 4
- Hoạt động thông thường (trích xuất, phân loại dữ liệu) sử dụng mô hình nhỏ chuyên dụng
Một hệ sinh thái gồm các công cụ và công ty khởi nghiệp đang phát triển đã xuất hiện để cung cấp dịch vụ định tuyến mô hình. Các nền tảng giống như những nền tảng được thấy trên Hacker News cung cấp các API hợp nhất tự động chọn mô hình tốt nhất cho từng yêu cầu.
Tiết kiệm chi phí
Tác động tài chính có thể là đáng kể. Các công ty báo cáo đã cắt giảm 40-70% chi tiêu API AI của họ bằng cách định tuyến các truy vấn đơn giản đến các mô hình rẻ hơn. Với các lệnh gọi API mô hình biên giới có chi phí cao hơn đáng kể so với các mô hình nhỏ hơn, thì mức tiết kiệm sẽ tăng lên trên quy mô lớn.
Một bài đăng trên Hacker News từ tháng 6 năm 2026 đã nêu bật một công cụ tuyên bố cắt giảm hơn 60% mã thông báo khỏi các tác vụ tác nhân bằng cách xóa bối cảnh lặp lại — một tối ưu hóa có liên quan giúp giảm dữ liệu đầu vào được gửi đến các mô hình.
Tại sao nó đe dọa các nhà cung cấp AI
Đối với các công ty như OpenAI và Anthropic, việc định tuyến mô hình tạo ra vấn đề về áp lực về giá:
Cắt giảm doanh thu
Khi các công ty định tuyến hầu hết các truy vấn đến các mô hình rẻ hơn, doanh thu trên mỗi khách hàng sẽ giảm xuống. Một công ty trước đây đã gửi tất cả truy vấn tới GPT-5 giờ đây có thể gửi 70% đến một mô hình nhỏ hơn, giảm đáng kể số tiền họ phải trả.
Cạnh tranh về giá
Định tuyến mô hình giúp khách hàng dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp. Nếu Claude của Anthropic rẻ hơn cho một nhiệm vụ cụ thể, bộ định tuyến sẽ tự động gửi lưu lượng truy cập đến đó. Điều này thương mại hóa hiệu suất mô hình.
Giảm thời gian khóa
Các công ty sử dụng định tuyến mô hình ít phụ thuộc hơn vào bất kỳ nhà cung cấp nào. Bộ định tuyến loại bỏ sự khác biệt giữa các model, giúp dễ dàng chuyển đổi.
Các Startup được hưởng lợi
Một số loại công ty đang được hưởng lợi từ xu hướng định tuyến mô hình:
Bộ tổng hợp API
Các dịch vụ cung cấp một điểm cuối API duy nhất cho hàng chục mô hình AI — bao gồm cả các mô hình từ OpenAI, Anthropic, Google, Meta và các mô hình khác — đang phát triển nhanh chóng. Hacker News đã chứng kiến nhiều lần ra mắt trong lĩnh vực này trong suốt năm 2026, với các công ty cung cấp API tương thích với OpenAI cho hàng chục mô hình với mức giá cho mỗi mã thông báo.
Công cụ tối ưu hóa
Các công ty xây dựng thuật toán định tuyến thông minh giúp giảm thiểu chi phí trong khi vẫn duy trì chất lượng đang thu hút sự chú ý của nhà đầu tư. Những công cụ này sử dụng công nghệ học máy để dự đoán mô hình nào sẽ xử lý từng truy vấn một cách hiệu quả nhất.
Tối ưu hóa bối cảnh
Các công cụ giúp giảm lượng văn bản được gửi tới mô hình — bằng cách loại bỏ ngữ cảnh dư thừa, nén lời nhắc hoặc lưu vào bộ nhớ đệm các phản hồi trước đó — là những công cụ bổ sung cho việc định tuyến mô hình và cũng thu hút sự chú ý.
Bức tranh lớn hơn
Định tuyến mô hình phản ánh thị trường AI đang trưởng thành. Trong những ngày đầu bùng nổ AI, các công ty sẵn sàng trả giá cao cho các mẫu máy tiên phong bất kể nhiệm vụ là gì. Khi việc triển khai AI chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất, việc tối ưu hóa chi phí trở nên quan trọng.
Đối với các doanh nghiệp, đây là một sự phát triển tích cực - nó làm cho AI có giá cả phải chăng và bền vững hơn. Đối với các nhà cung cấp mô hình AI, điều đó có nghĩa là kỷ nguyên định giá cao cho tất cả các truy vấn có thể sắp kết thúc.
Các công ty sẽ phát triển mạnh trong môi trường này là những công ty có thể mang lại hiệu suất tốt nhất ở mỗi mức giá — chứ không chỉ là hiệu suất thô tốt nhất nói chung.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
