GLM vs DeepSeek vs MiniMax: chọn mô hình nào

Cả ba đều là mô hình trọng số mở, có sẵn qua cùng một API tương thích OpenAI, với cùng một key. Chúng khác nhau về kích thước ngữ cảnh, giới hạn đầu ra và giá — và với hầu hết dự án, đó là những yếu tố quyết định. Các giới hạn dưới đây tính đến ngày 20 tháng 10, 2026; giá và chi phí trong các bảng bên dưới là trực tiếp và luôn hiển thị mức giá hiện tại.

Tổng quan nhanh#

Các giới hạn lấy từ GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — cùng danh sách mà công cụ của bạn thấy.

Giá hiện tại (trực tiếp)#

Bảng này tự động cập nhật: mức giá trên mỗi triệu token, đầu vào và đầu ra riêng biệt — cùng dữ liệu như trên trang giá. Số liệu OpenRouter là giá niêm yết của cùng các mô hình trên openrouter.ai mà chúng tôi theo dõi để so sánh.

Chi phí của một yêu cầu điển hình#

Điều kiện: một yêu cầu với 20.000 token đầu vào và 2.000 token đầu ra — một câu hỏi lập trình cỡ trung bình với một vài tệp trong ngữ cảnh. Bảng được tính từ giá hiện tại và tự tính lại khi giá thay đổi; cột OpenRouter hiển thị cùng khối lượng công việc theo mức giá tham chiếu mà chúng tôi theo dõi.

Cách chọn#

Đây là những điểm khởi đầu dựa trên các giới hạn và giá ở trên — không phải kết quả benchmark: chúng tôi chưa chạy kiểm thử chất lượng cho ba mô hình.

• Đầu ra dài — toàn bộ tệp, báo cáo dài, refactor lớn trong một câu trả lời: DeepSeek-V4-Flash, mô hình duy nhất trong ba mô hình có giới hạn đầu ra 32K.
• Chi phí thấp nhất mỗi yêu cầu: xem bảng ở trên — bảng được tính lại mỗi khi giá thay đổi.
• Suy luận khó — thay đổi nhiều bước, lỗi phức tạp: GLM-5.3-Flash. Mô hình suy luận trước khi trả lời; phần suy luận cũng là văn bản được sinh ra, nên nó làm tăng token đầu ra và thời gian.
• Agent và tự động hóa: MiniMax-M2.7. Ngữ cảnh của nó nhỏ nhất trong ba mô hình (200K), nên hãy cắt bớt lịch sử dài.
• Ngữ cảnh rất dài — một codebase hoặc bộ tài liệu lớn: GLM-5.3-Flash (390K) hoặc DeepSeek-V4-Flash (380K).

Bài kiểm tra đáng tin cậy nhất là của chính bạn. Một phương pháp đơn giản: ghi lại ID mô hình và ngày; lấy 10–20 tác vụ thực tế từ công việc của bạn; chạy từng tác vụ qua cả ba mô hình với cùng một prompt; chấm điểm tính đúng đắn, mức độ tuân thủ hướng dẫn, độ dài câu trả lời và thời gian phản hồi; đọc số token từ usage và nhân với mức giá hiện tại.

Chuyển đổi mô hình#

API, base URL và key đều giống nhau cho mọi mô hình — chỉ trường model thay đổi:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1", api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"])

for model in ["zai-org/GLM-5.3-Flash", "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the CAP theorem in two sentences."}],
    )
    print(model, resp.usage.prompt_tokens, resp.usage.completion_tokens)
    print(resp.choices[0].message.content, "\n")

Danh mục thay đổi theo thời gian: các mô hình mới được thêm vào và một số có thể tạm thời không khả dụng. Trước khi hard-code một ID, hãy kiểm tra GET /v1/models.