DEV Community: Sebastian Petrus

Hướng dẫn sử dụng API Nano Banana 2.1

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 17:33:59 +0000

Google đã ra mắt Nano Banana 2.1 vào ngày 6 tháng 10 năm 2026. Mô hình có thể gọi qua Gemini API với ID gemini-nano-banana-2.1. Đây là bản cập nhật của Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), tập trung vào chất lượng ảnh, chỉnh sửa theo kiểu mask bằng prompt và tính nhất quán nhân vật tốt hơn qua nhiều lượt. Chi phí mỗi ảnh cũng bằng một nửa Nano Banana 2 ở các độ phân giải mà cả hai cùng hỗ trợ.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Hướng dẫn này đi từ terminal trống đến ảnh PNG đã lưu, sau đó mở rộng sang tỷ lệ khung hình, đầu ra 2K/4K, chỉnh sửa ảnh, chỉnh sửa đa lượt, ảnh tham chiếu, tạo nền bằng tìm kiếm và ước tính chi phí. Bạn có thể lưu mọi request trong Apidog để chạy lại và so sánh Nano Banana 2.1 với mô hình hiện tại.

Nếu cần bối cảnh trước khi bắt đầu, đọc bài Nano Banana 2.1 là gì.

Những gì bạn cần

Mục	Giá trị
URL cơ sở	`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta`
Header xác thực	`x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY`
ID mô hình	`gemini-nano-banana-2.1`
Điểm cuối	`POST /v1beta/interactions`
Độ phân giải	1K (mặc định), 2K, 4K
Đầu vào	Văn bản, hình ảnh (tối đa 14 tham chiếu), video
Python SDK	`pip install google-genai`
JavaScript SDK	`npm install @google/genai`

Các ví dụ bên dưới sử dụng Interactions API, là API được tài liệu tạo ảnh của Google sử dụng cho Nano Banana 2.1.

Bước 1: Lấy khóa API Gemini

Mở Google AI Studio và đăng nhập.
Vào Lấy khóa API, sau đó tạo khóa trong một dự án Google Cloud.
Bật thanh toán cho dự án. Theo trang giá của Google, tầng miễn phí của Nano Banana 2.1 là “Không có sẵn”, vì vậy API cần dự án trả phí.
Xuất khóa vào biến môi trường:

export GEMINI_API_KEY="khóa-của-bạn-tại-đây"

Google liên kết Nano Banana 2.1 với AI Studio playground để thử prompt nhanh. Tuy nhiên, Google chưa công bố số lượt tạo miễn phí có sẵn trong playground. Xem thêm cách sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí và hướng dẫn lấy khóa API Gemini.

Bước 2: Tạo hình ảnh đầu tiên

Gọi API bằng `curl`

Chạy request tối thiểu sau:

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Tạo một bức tranh về một món chuối nano trong một nhà hàng sang trọng với chủ đề Gemini"
      }
    ]
  }'

Phản hồi là JSON. Dữ liệu ảnh được trả về dưới dạng base64 trong một khối nội dung hình ảnh, nên bạn cần SDK hoặc script để giải mã và ghi thành tệp.

Lưu ảnh bằng Python

Cài SDK:

pip install google-genai

Tạo ảnh và lưu thành generated_image.png:

from google import genai
import base64

client = genai.Client()  # Đọc biến GEMINI_API_KEY

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Tạo một bức tranh về một món chuối nano trong một nhà hàng sang trọng với chủ đề Gemini",
)

with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

interaction.output_image là khối ảnh được tạo cuối cùng. Trường data chứa base64, vì vậy phải giải mã trước khi ghi tệp.

Lưu ảnh bằng JavaScript

Cài SDK:

npm install @google/genai

Tạo file generate.mjs:

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-nano-banana-2.1",
  input:
    "Tạo một bức tranh về một món chuối nano trong một nhà hàng sang trọng với chủ đề Gemini",
});

const image = interaction.output_image;

if (image) {
  fs.writeFileSync("nano-banana.png", Buffer.from(image.data, "base64"));
}

Các mô hình ảnh Gemini 3 có thể tạo tối đa hai “hình ảnh suy nghĩ” tạm thời để lập kế hoạch bố cục trước khi tạo ảnh cuối. Bạn không bị tính phí cho các hình ảnh này và không thể tắt quá trình “suy nghĩ” trong API.

Bước 3: Đặt tỷ lệ khung hình, độ phân giải và đầu ra chỉ có ảnh

Dùng response_format để kiểm soát phản hồi. Khi đặt "type": "image", API chỉ trả về ảnh thay vì văn bản hội thoại, giúp giảm payload và đơn giản hóa việc xử lý kết quả.

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Một bức ảnh sản phẩm của máy xay cà phê màu đen mờ trên mặt bàn đá cẩm thạch",
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

Điểm cần kiểm tra trước khi chạy:

image_size chấp nhận 1K, 2K và 4K. Phải dùng chữ K viết hoa; 2k sẽ bị từ chối.
Nano Banana 2.1 không có mức 512px; mức này thuộc Nano Banana 2.
Tỷ lệ được hỗ trợ gồm: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8 và 8:1.
Ảnh 16:9 ở 2K có kích thước 2752x1536; ở 4K là 5504x3072.
Nếu cần cả văn bản lẫn ảnh, truyền danh sách định dạng phản hồi:

response_format=[
    {"type": "text"},
    {"type": "image"},
]

Bước 4: Chỉnh sửa ảnh hiện có

Để chỉnh sửa, gửi ảnh dưới dạng base64 trong một khối image, cùng với hướng dẫn văn bản cụ thể.

import base64

with open("living_room.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=[
        {
            "type": "text",
            "text": (
                "Sử dụng hình ảnh phòng khách đã cung cấp, chỉ thay đổi ghế sofa màu xanh "
                "thành ghế sofa chesterfield da nâu kiểu cổ điển. Giữ nguyên phần còn lại "
                "của căn phòng, bao gồm cả gối trên sofa và ánh sáng."
            ),
        },
        {
            "type": "image",
            "data": image_b64,
            "mime_type": "image/png",
        },
    ],
)

Chỉnh sửa kiểu mask mà không cần tệp mask

Nano Banana 2.1 không yêu cầu tải một tệp mask riêng. Thay vào đó, mô tả vùng cần thay đổi bằng prompt.

Sử dụng hình ảnh đã cung cấp, chỉ thay đổi [thành phần cụ thể] thành [thành phần/mô tả mới]. Giữ nguyên mọi thứ khác trong hình ảnh, bảo toàn phong cách, ánh sáng và bố cục gốc.

Để giảm nguy cơ mô hình vẽ lại toàn bộ ảnh:

Chỉ rõ một thành phần cần sửa.
Mô tả thành phần thay thế càng cụ thể càng tốt.
Liệt kê các thành phần phải được giữ nguyên.

Ví dụ, thay vì viết “làm ghế sofa đẹp hơn”, hãy nêu rõ màu, chất liệu, kiểu dáng và những chi tiết không được thay đổi.

Bước 5: Chỉnh sửa đa lượt

Google khuyến nghị dùng chỉnh sửa đa lượt để tinh chỉnh dần một ảnh. Gửi id của tương tác trước đó qua previous_interaction_id, rồi chỉ mô tả thay đổi mới.

interaction_2 = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=(
        "Cập nhật infographic này sang tiếng Tây Ban Nha. "
        "Không thay đổi bất kỳ yếu tố nào khác của hình ảnh."
    ),
    previous_interaction_id=interaction.id,
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

Khi gọi REST API, thêm trường này vào JSON body:

{
  "previous_interaction_id": "ID_CUA_TUONG_TAC_TRUOC"
}

Đây là điểm quan trọng khi bạn cần giữ nhận diện nhân vật hoặc sản phẩm qua nhiều vòng chỉnh sửa.

Bước 6: Kết hợp tối đa 14 ảnh tham chiếu

Thêm nhiều khối image vào mảng input. Theo tài liệu của Google, Nano Banana 2.1 hỗ trợ tối đa:

10 ảnh đối tượng có độ trung thực cao
4 ảnh nhân vật
Tổng cộng 14 ảnh tham chiếu

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=[
        {
            "type": "text",
            "text": "Một bức ảnh nhóm văn phòng của những người này, họ đang làm mặt hài hước.",
        },
        {"type": "image", "data": person_1_b64, "mime_type": "image/png"},
        {"type": "image", "data": person_2_b64, "mime_type": "image/png"},
        {"type": "image", "data": person_3_b64, "mime_type": "image/png"},
    ],
    response_format={
        "type": "image",
        "aspect_ratio": "5:4",
        "image_size": "2K",
    },
)

Ảnh tham chiếu được tính là token đầu vào. Chi phí đầu vào của 2.1 cao gấp ba Nano Banana 2, vì vậy các workflow sử dụng nhiều ảnh tham chiếu sẽ thu hẹp chênh lệch chi phí. Hãy đo token và chi phí thực tế trước khi chuyển toàn bộ workload.

Bước 7: Tạo ảnh có nền ngữ cảnh bằng Google Search

Với ảnh phụ thuộc dữ liệu hoặc sự kiện hiện tại, thêm công cụ tìm kiếm vào request.

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Một bức tranh chi tiết về một con bướm Timareta đậu trên một bông hoa",
    tools=[
        {
            "type": "google_search",
            "search_types": ["web_search", "image_search"],
        }
    ],
)

Lưu ý:

Chỉ dùng {"type": "google_search"} để bật tìm kiếm web.
Thêm image_search để mô hình dùng ảnh web làm ngữ cảnh trực quan.
Tìm kiếm hình ảnh là khả năng chỉ Nano Banana 2.1 và Nano Banana 2 hỗ trợ trong trường hợp này.
Tạo nền không thể sử dụng ảnh người thật từ tìm kiếm.
Nếu hiển thị kết quả có tạo nền cho người dùng, Google yêu cầu hiển thị search_suggestions trả về trong bước google_search_result.

Bước 8: Kiểm tra request trong Apidog

Script phù hợp cho việc tạo ảnh hàng loạt. Nhưng khi cần xác minh prompt, API key và model vẫn hoạt động, một request đã lưu trong Apidog sẽ tiện hơn.

Tạo Environment và thêm biến GEMINI_API_KEY.
Tạo request:

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions

Thêm header:

x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Dán JSON body chứa model, input và response_format.
Nhấn Gửi.
Thêm script hậu phản hồi để kiểm tra status và khối ảnh:

pm.test("status is 200", () => {
  pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("response contains an image block", () => {
  const steps = pm.response.json().steps || [];

  const hasImage = steps.some(
    (step) =>
      step.type === "model_output" &&
      (step.content || []).some(
        (content) => content.type === "image" && content.data
      )
  );

  pm.expect(hasImage).to.be.true;
});

Nhân đôi request, đổi model thành gemini-3.1-flash-image, rồi gửi cả hai request với cùng một prompt.

Bạn sẽ có kiểm tra song song giữa Nano Banana 2.1 và Nano Banana 2, bao gồm trạng thái, thời gian phản hồi và kích thước response. Để so sánh rộng hơn, xem Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Pro.

Chi phí

Giá theo tầng trả phí, theo trang giá Google vào ngày 7 tháng 10 năm 2026:

Mô hình	Đầu vào / 1M	Hình ảnh 1K	Hình ảnh 2K	Hình ảnh 4K	Lô 1K
Nano Banana 2.1	$1.50	$0.0336	$0.0504	$0.0756	$0.0168
Nano Banana 2	$0.50	$0.067	$0.101	$0.151	$0.034
Nano Banana Pro	$2.00	$0.134	$0.134	$0.24	$0.067

Đầu ra hình ảnh của 2.1 có giá $30 cho mỗi 1 triệu token:

Ảnh 1K: 1.120 token
Ảnh 2K: 1.680 token
Ảnh 4K: 2.520 token

Đầu ra văn bản và token suy nghĩ có giá $7.50 cho mỗi 1 triệu token. Tìm kiếm tạo nền bao gồm 5.000 request miễn phí mỗi tháng, dùng chung cho các mô hình Gemini 3.x; sau đó là $14 cho mỗi 1.000 request.

Ví dụ chi phí: 1.000 ảnh sản phẩm 2K

Giả sử mỗi prompt văn bản có khoảng 100 token đầu vào:

Đầu ra: 1.000 × $0.0504 = $50.40
Đầu vào: 100.000 × $1.50 / 1M = $0.15
Tổng: khoảng $50.55, chưa gồm token văn bản suy nghĩ

Cùng workload này trên Nano Banana 2 có giá khoảng $101.

Nếu dùng Batch API, giá 2K của 2.1 giảm còn $0.0252 mỗi ảnh. Chi phí đầu ra cho 1.000 ảnh giảm còn $25.20, đổi lại thời gian hoàn thành có thể lên đến 24 giờ. Xem thêm phân tích giá API Nano Banana 2.

Lỗi thường gặp

Các lỗi sau là hành vi API Gemini phổ biến, không phải lỗi riêng của Nano Banana 2.1.

Lỗi	Nguyên nhân có thể	Cách khắc phục
`400 INVALID_ARGUMENT`	`image_size` viết thường, tỷ lệ không hỗ trợ, `input` sai cấu trúc	Dùng `2K` thay vì `2k`; kiểm tra danh sách tỷ lệ và JSON body
`403 PERMISSION_DENIED`	API key sai hoặc dự án chưa bật thanh toán	Kiểm tra key và bật billing
`404 NOT_FOUND`	Sai ID mô hình	Dùng chính xác `gemini-nano-banana-2.1`
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Đạt giới hạn tỷ lệ	Retry sau hoặc dùng Batch
`500` / `503`	Lỗi máy chủ tạm thời	Retry với exponential backoff
`200` nhưng không có ảnh	Prompt bị chặn hoặc phản hồi chỉ có văn bản	Đặt `"type": "image"` và diễn đạt lại prompt

Ví dụ retry với exponential backoff trong Python:

import time

for attempt in range(5):
    try:
        interaction = client.interactions.create(
            model="gemini-nano-banana-2.1",
            input="Một bức ảnh sản phẩm tối giản của bình nước bằng thép không gỉ",
        )
        break
    except Exception:
        if attempt == 4:
            raise
        time.sleep(2**attempt)

Câu hỏi thường gặp

Có tầng miễn phí cho API Nano Banana 2.1 không?

Không. Google liệt kê tầng miễn phí của API là “Không có sẵn”. AI Studio playground liên kết với 2.1, nhưng Google chưa công bố giới hạn miễn phí tại đó.

Nano Banana 2.1 có phải là thay thế trực tiếp cho Nano Banana 2 không?

Phần lớn là có. Đổi ID mô hình sang gemini-nano-banana-2.1. Tuy nhiên, bạn mất mức 512px và token đầu vào đắt hơn, nên hãy kiểm tra chi phí với workflow sử dụng nhiều ảnh tham chiếu.

Ảnh tạo ra có watermark không?

Có. Tất cả đầu ra đều có watermark SynthID.

Có thể tạo ảnh từ video không?

Có. Nano Banana 2.1 chấp nhận khối đầu vào video, chẳng hạn URL YouTube, cùng prompt văn bản.

Hướng dẫn API Nano Banana 2 cũ còn áp dụng không?

Các khái niệm vẫn áp dụng. Xem hướng dẫn API Nano Banana 2 cho mô hình trước đó.

Tóm tắt

Nano Banana 2.1 giữ cấu trúc Interactions API nhưng cung cấp chất lượng ảnh tốt hơn và chi phí mỗi ảnh bằng một nửa Nano Banana 2 ở các độ phân giải tương ứng.

Quy trình triển khai thực tế:

Tạo API key trong dự án đã bật thanh toán.
Chạy request tạo ảnh tối thiểu.
Lưu và giải mã base64 thành PNG.
Dùng response_format để khóa tỷ lệ và độ phân giải.
Dùng previous_interaction_id cho chỉnh sửa đa lượt.
Lưu request trong Apidog, thêm assertion cho status và image block.
Nhân đôi request với gemini-3.1-flash-image để đo trực tiếp chất lượng, tốc độ và chi phí trên prompt của bạn.

Cách sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 17:32:37 +0000

Google đã ra mắt Nano Banana 2.1 vào ngày 6 tháng 10 năm 2026. Theo bài đăng từ Google AI Studio, đây là mô hình hình ảnh “vượt trội hơn tất cả các mô hình trước đây” của Google và người dùng có thể thử tại AI Studio. Câu hỏi quan trọng nhất với developer là: có thể dùng miễn phí ở đâu, và khi cần API thì chi phí thấp nhất là bao nhiêu?

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Câu trả lời ngắn: chỉ miễn phí một phần. Gemini API không có gói miễn phí cho Nano Banana 2.1. Google AI Studio miễn phí để sử dụng, nhưng Google chưa công bố hạn mức miễn phí cụ thể cho 2.1. Ứng dụng Gemini và Google Flow có khả năng tạo ảnh miễn phí, nhưng tài liệu hiện chưa xác nhận Nano Banana 2.1 xuất hiện ở đó.

Nếu bạn gọi mô hình từ mã, hãy chuẩn bị quy trình kiểm tra request để tránh tốn tiền vì lỗi cấu hình hoặc gửi lại request không cần thiết. Apidog có thể giúp bạn lưu request, quản lý biến môi trường và xác thực response trước khi đưa API vào ứng dụng.

TL;DR: các lựa chọn đã kiểm tra ngày 7 tháng 10 năm 2026

Cách	Miễn phí?	Giới hạn	Phù hợp nhất cho
Google AI Studio Playground	AI Studio miễn phí; quyền truy cập 2.1 miễn phí chưa được xác nhận	Google chỉ nói hạn mức miễn phí là “khiêm tốn”	Thử prompt trước khi trả phí
Gemini API Free Tier	Không	“Không có sẵn”	Không áp dụng
Ứng dụng Gemini	Chưa xác nhận cho 2.1	Nano Banana 2 có cho mọi người dùng	Tạo ảnh thông thường
Google Flow	Chưa xác nhận cho 2.1	Nano Banana 2 Lite miễn phí	Ảnh cho dự án video
Google Cloud $300 trial / Vertex AI	Có thể, chưa xác nhận	90 ngày, cần tài khoản thanh toán	Tài khoản Google Cloud mới
Website bên thứ ba	Không có trang nào được xác minh	Không rõ	Không khuyến khích
Batch API	Không miễn phí, nhưng rẻ	Xử lý có thể mất đến 24 giờ	Tạo ảnh hàng loạt

Cách 1: Thử bằng Google AI Studio

Google AI Studio là playground web dành cho các mô hình Gemini. Đây cũng là nơi Google hướng người dùng đến vào ngày Nano Banana 2.1 ra mắt.

Trang giá Gemini API ghi rõ rằng việc sử dụng Google AI Studio là miễn phí tại các khu vực được hỗ trợ. Tuy nhiên, phần thanh toán cũng nêu rằng AI Studio chỉ miễn phí khi bạn chưa liên kết API key trả phí để dùng tính năng trả phí.

Cách kiểm tra tài khoản của bạn có dùng được 2.1 miễn phí hay không

Đăng nhập vào ai.studio.
Mở Playground.
Chọn mô hình Gemini Nano Banana 2.1.
Gửi một prompt tạo ảnh đơn giản.
Kiểm tra kết quả:
- Nếu ảnh được tạo, tài khoản của bạn đang có quyền truy cập theo hạn mức miễn phí hiện có.
- Nếu giao diện yêu cầu nâng cấp hoặc liên kết khóa API trả phí, quyền miễn phí không khả dụng với tài khoản đó.

Xem thêm hướng dẫn cách sử dụng Google AI Studio miễn phí.

Hai lưu ý trước khi dùng AI Studio miễn phí

Dữ liệu trong gói miễn phí có thể được dùng để cải thiện sản phẩm của Google. Không tải lên ảnh khách hàng, ảnh nội bộ hoặc tài sản sản phẩm chưa phát hành.
Truy cập Playground không đồng nghĩa với truy cập API. Quyền lợi gói AI chỉ áp dụng trong giao diện Google AI Studio; code tích hợp vẫn cần API trả phí.

Cách 2: Gemini API Free Tier không hỗ trợ Nano Banana 2.1

Trên trang giá, free tier của gemini-nano-banana-2.1 hiển thị “Không có sẵn” cho cả input lẫn output.

Điều này có nghĩa là:

API key miễn phí không thể tạo ảnh bằng Nano Banana 2.1.
Bạn cần bật billing để gọi model qua API.
Với tài khoản mới, Google cho biết việc nâng cấp yêu cầu nạp trước tối thiểu $5 tín dụng.

Hướng dẫn cách nhận Gemini API key miễn phí vẫn hữu ích cho các model văn bản, nhưng không áp dụng cho ảnh Nano Banana 2.1.

Cách 3: Kiểm tra ứng dụng Gemini

Tài liệu trợ giúp của Gemini hiện liệt kê:

Nano Banana 2: có cho tất cả người dùng.
Nano Banana Pro: dành cho Google AI Plus và các gói cao hơn.
Nano Banana 2.1: chưa được đề cập chính thức.

Nokia Power User từng báo cáo vào ngày 6 tháng 10 rằng 2.1 bắt đầu xuất hiện trong ứng dụng Gemini, nhưng Google chưa xác nhận thông tin này.

Nếu bạn chỉ cần tạo ảnh mà không cần chính xác model 2.1, hãy dùng Nano Banana 2 trong ứng dụng Gemini. Tham khảo hướng dẫn dùng Nano Banana 2 miễn phí.

Cách 4: Kiểm tra Google Flow trước khi tạo

Google Flow là studio sáng tạo AI của Google. Nano Banana 2.1 từng được người dùng phát hiện trong model picker vào ngày 5 tháng 10, trước khi được gỡ xuống và công bố chính thức vào ngày hôm sau.

Tài liệu Flow hiện nêu:

Nano Banana 2 Lite là model mặc định miễn phí.
Nano Banana 2 là model tiêu chuẩn.
Nano Banana Pro là mặc định cho người đăng ký AI Ultra.
Nano Banana 2.1 chưa được liệt kê chính thức tính đến ngày 7 tháng 10.

Một số báo cáo nói rằng 2.1 trong Flow sử dụng tín dụng đăng ký thông thường. Tuy nhiên, số tín dụng hiển thị có thể phụ thuộc vào gói của từng tài khoản.

Trước khi generate, hãy làm theo quy trình này:

Mở Flow.
Chọn model trong model picker.
Kiểm tra số tín dụng hiển thị cho Nano Banana 2.1.
Chỉ chạy generation khi bạn đã xác nhận chi phí.

Cách 5: Dùng thử Google Cloud $300 trên Vertex AI

Nano Banana 2.1 cũng có trang model trên Nền tảng Đại lý Doanh nghiệp Gemini của Google Cloud, trước đây là Vertex AI. Google Cloud cung cấp tín dụng chào mừng $300 cho khách hàng mới, có hiệu lực trong 90 ngày.

Tuy nhiên, có các giới hạn quan trọng:

Từ tháng 3 năm 2026, chi phí Gemini API bị loại khỏi chương trình dùng thử Google Cloud $300.
Tín dụng không thanh toán cho Gemini API trong AI Studio.
Tín dụng cũng không dùng được cho các model đối tác cung cấp dưới dạng managed API.

Google chưa xác nhận rõ liệu tín dụng này có chi trả Nano Banana 2.1 trên Nền tảng Đại lý Doanh nghiệp hay không.

Cách kiểm tra an toàn:

Tạo vài request thử nghiệm với số lượng nhỏ.
Mở trang Cloud Billing Reports.
Kiểm tra xem chi phí có được trừ từ trial credit hay không.
Chỉ tăng lưu lượng sau khi xác nhận billing.

Cách 6: Tránh tin ngay vào website bên thứ ba

Một số website dùng tên Nano Banana đã xuất hiện trang cho phiên bản 2.1 và quảng cáo tạo ảnh miễn phí. Tuy nhiên, không có bằng chứng xác minh các trang này thực sự chạy model 2.1 của Google hoặc xử lý file tải lên như thế nào.

Nếu vẫn cần thử:

Không tải ảnh cá nhân.
Không tải ảnh khách hàng.
Không tải tài sản nội bộ hoặc thông tin nhận dạng.
Không nhập API key Google của bạn vào website không chính thức.

Cách trả phí rẻ nhất: dùng Batch API

Output ảnh Nano Banana 2.1 có giá $30 cho mỗi triệu token ở gói Standard. Một ảnh 1K dùng 1.120 token output. Với Batch API, chi phí giảm còn một nửa.

Độ phân giải	Standard	Batch	Ảnh mỗi $1 với Batch	Ảnh mỗi $5 với Batch
1K	$0.0336	$0.0168	Khoảng 59	Khoảng 297
2K	$0.0504	$0.0252	Khoảng 39	Khoảng 198
4K	$0.0756	$0.0378	Khoảng 26	Khoảng 132

Với khoản nạp tối thiểu $5, bạn có thể tạo khoảng 297 ảnh 1K qua Batch API.

Nano Banana 2 có giá $0.067 cho mỗi ảnh 1K ở gói Standard. Vì vậy, Nano Banana 2.1 có mức giá bằng khoảng một nửa ở các độ phân giải phổ biến.

Khi nào nên dùng Batch API?

Dùng Batch API khi bạn cần:

Tạo ảnh catalog.
Sinh asset marketing số lượng lớn.
Chạy job nền.
Xử lý dataset hoặc nội dung không cần phản hồi tức thì.

Không nên dùng Batch API cho:

Tính năng tạo ảnh trực tiếp trong ứng dụng.
Luồng người dùng cần kết quả ngay.
Công việc yêu cầu phản hồi dưới vài phút.

Google cho biết Batch có thể mất đến 24 giờ để xử lý.

Ba yếu tố chi phí cần theo dõi

Input token đắt hơn: $1.50 cho mỗi triệu token input, gấp ba Nano Banana 2. Các request chỉnh sửa dùng nhiều ảnh tham chiếu, tối đa 14 ảnh, sẽ tăng chi phí.
Text và thinking output có tính phí: $7.50 cho mỗi triệu token. Nếu chỉ cần ảnh, hãy dùng response format chỉ có hình ảnh để tránh text output không cần thiết.
Batch có độ trễ cao: tối ưu chi phí nhưng không tối ưu thời gian phản hồi.

Để chọn model phù hợp, xem Nano Banana 2.1 so với Nano Banana 2 so với Pro. Để tích hợp bằng code, xem hướng dẫn API Nano Banana 2.1.

Kiểm tra API mà không lãng phí tín dụng

Mỗi request Nano Banana 2.1 thành công đều bị tính phí. Google nói rằng request lỗi 400 hoặc 500 không bị tính phí token, nhưng vẫn tính vào quota. Vì vậy, hãy kiểm tra payload, header và response schema trước khi gửi nhiều request.

Ví dụ REST:

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"
      }
    ]
  }'

Thiết lập request trong Apidog

Import lệnh cURL vào một request mới trong Apidog. URL, header và body sẽ được điền tự động.
Lưu API key dưới dạng biến môi trường:

   GEMINI_API_KEY

Sau đó tham chiếu biến này trong header:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Tạo assertion cho response:
- HTTP status là 200.
- Response có khối dữ liệu hình ảnh.
- Chọn JSON path chính xác từ response thành công đầu tiên.
Lưu nhiều request mẫu:
- Tạo ảnh 1K.
- Tạo ảnh 2K.
- Chỉnh sửa với ảnh tham chiếu.
- Tạo request Batch.
Tách môi trường test và production để tránh gửi nhầm request bằng API key hoặc project billing production.

Apidog không làm cho việc tạo ảnh trở nên miễn phí. Mỗi lần gửi request vẫn là một API call có thể bị tính phí. Nhưng nó giúp giảm lỗi cấu hình, tránh lộ key trong request đã lưu và giúp bạn so sánh các biến thể request rõ ràng hơn.

Câu hỏi thường gặp

Nano Banana 2.1 có miễn phí không?

Không qua Gemini API, vì free tier hiển thị “Không có sẵn”. Google AI Studio miễn phí để sử dụng, nhưng Google chưa xác nhận hạn mức Nano Banana 2.1 miễn phí.

Nano Banana 2.1 có miễn phí trong ứng dụng Gemini không?

Chưa xác nhận. Tài liệu Google hiện liệt kê Nano Banana 2 cho mọi người dùng, không đề cập Nano Banana 2.1.

Google Flow có tính tín dụng cho Nano Banana 2.1 không?

Google chưa công bố rõ. Hãy kiểm tra chi phí ngay trong model picker của Flow trước khi tạo. Nano Banana 2 Lite vẫn là lựa chọn miễn phí được ghi nhận tại đó.

Có thể dùng tín dụng Google Cloud $300 không?

Không dùng được cho Gemini API hoặc AI Studio. Trên Nền tảng Đại lý Doanh nghiệp, tín dụng có thể áp dụng, nhưng chưa có xác nhận cụ thể cho Nano Banana 2.1.

Cách rẻ nhất để tạo nhiều ảnh là gì?

Dùng Batch API: $0.0168 cho mỗi ảnh 1K, tương đương khoảng 59 ảnh cho mỗi đô la.

Tóm lại

Cách nên thử đầu tiên là Google AI Studio, vì đây là con đường Google trực tiếp giới thiệu. Tuy nhiên, đừng xây dựng workflow production dựa trên quyền truy cập miễn phí: Google chưa công bố quota miễn phí cụ thể cho Nano Banana 2.1.

Nếu bạn cần tích hợp API, hãy bật billing, bắt đầu bằng request nhỏ và dùng Batch API cho tác vụ hàng loạt. Với mức $0.0168 cho mỗi ảnh 1K, Batch API là lựa chọn tiết kiệm nhất khi không cần kết quả ngay lập tức.

Trước khi chạy workload lớn, hãy thiết lập request một lần trong Apidog, lưu API key trong environment variable và thêm assertion để phát hiện lỗi trước khi chi tiền. Để xem chi tiết model, đọc Nano Banana 2.1 là gì.

So sánh Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 và Nano Banana Pro: Nên chọn phiên bản nào?

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 17:31:14 +0000

Google hiện bán bốn mô hình hình ảnh Nano Banana trên API Gemini. Mẫu mới nhất, Nano Banana 2.1, ra mắt vào ngày 6 tháng 10 năm 2026 với giá mỗi hình ảnh chỉ bằng một nửa so với mẫu mà nó thay thế. Điều này thay đổi cài đặt mặc định cho hầu hết các nhóm, nhưng không phải cho mọi khối lượng công việc.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Hướng dẫn này so sánh Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 và Nano Banana Pro, với Nano Banana 2 Lite là tùy chọn tiết kiệm. Mọi mức giá và giới hạn dưới đây đều lấy từ tài liệu tạo hình ảnh và trang giá của Google tính đến ngày 7 tháng 10 năm 2026.

Nhận định nhanh

Mặc định sử dụng Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) cho dự án mới. Google khuyến nghị mô hình này cho tất cả dự án mới, và chi phí đầu ra chỉ bằng một nửa Nano Banana 2 ở độ phân giải 1K, 2K và 4K.
Giữ Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) nếu cần đầu ra 0.5K (512px). Nano Banana 2.1 không hỗ trợ kích thước này.
Sử dụng Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) cho hình ảnh 1K số lượng lớn, không cần định vị và có ít ảnh tham chiếu. Giá đầu ra 1K bằng 2.1, nhưng đầu vào rẻ hơn.
Chọn Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) khi cần mô hình được Google định vị cho sản xuất tài sản chuyên nghiệp và bạn chấp nhận chi phí cao hơn khoảng bốn lần cho mỗi hình ảnh 1K.

Google chưa công bố điểm chuẩn cho 2.1. Thông báo ra mắt nói rằng 2.1 “vượt trội hơn các mẫu trước đây của chúng tôi trên mọi phương diện”, nhưng không có số liệu so sánh. Hãy kiểm tra trực tiếp trên prompt và dữ liệu của bạn.

Thông số kỹ thuật so sánh

	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
ID mô hình API	`gemini-nano-banana-2.1`	`gemini-3.1-flash-image`	`gemini-3-pro-image`
Định vị của Google	Nền tảng chính hiệu suất cao	Nền tảng thế hệ trước	Lựa chọn cao cấp cho tác vụ hình ảnh phức tạp
Độ phân giải	1K, 2K, 4K	0.5K, 1K, 2K, 4K	1K, 2K, 4K
Giá đầu vào (mỗi 1M token)	$1.50	$0.50	$2.00
Giá đầu ra hình ảnh (mỗi 1M token)	$30	$60	$120
Mỗi hình ảnh ở 0.5K	n/a	$0.045	n/a
Mỗi hình ảnh ở 1K	$0.0336	$0.067	$0.134
Mỗi hình ảnh ở 2K	$0.0504	$0.101	$0.134
Mỗi hình ảnh ở 4K	$0.0756	$0.151	$0.24
Theo lô mỗi hình ảnh ở 1K	$0.0168	$0.034	$0.067
Định vị bằng Google Search	Tìm kiếm Web + Tìm kiếm hình ảnh	Tìm kiếm Web + Tìm kiếm hình ảnh	Tìm kiếm Web
Hình ảnh tham chiếu	Tối đa 14: 10 vật thể, 4 nhân vật	Tối đa 14: 10 vật thể, 4 nhân vật	Tối đa 14: 6 vật thể, 5 nhân vật
Đầu vào video	Có	Có	Không
Gói API miễn phí	Không, chỉ thử nghiệm trong AI Studio	Không	Không

Các điểm cần lưu ý khi đọc bảng:

Token đầu ra: Một ảnh 1K dùng 1.120 token đầu ra; 2K dùng 1.680 token; 4K dùng 2.520 token. Nano Banana 2.1 và Nano Banana 2 dùng cùng số token đầu ra, nhưng 2.1 có đơn giá bằng một nửa.
Theo lô: Nano Banana 2.1 cũng có giá theo lô ở 2K ($0.0252) và 4K ($0.0378) cho mỗi hình ảnh.
Tư duy: Các mô hình hình ảnh Gemini 3 có khả năng tư duy mặc định và API không cho tắt. Tối đa hai “hình ảnh tư duy” tạm thời được tạo mà không tính phí. Đầu ra văn bản và tư duy của 2.1 có giá $7.50 mỗi 1M token, so với $3 trên Nano Banana 2.
Chi phí định vị: 5.000 yêu cầu tìm kiếm miễn phí mỗi tháng được chia sẻ giữa các mô hình Gemini 3.x. Sau mức này, chi phí là $14 trên mỗi 1.000 yêu cầu.

Chi phí cho mỗi 1.000 hình ảnh

Bảng sau chỉ tính chi phí đầu ra với API tiêu chuẩn, không dùng batch và ở cấp trả phí.

Mô hình	0.5K	1K	2K	4K
Nano Banana 2.1	n/a	$33.60	$50.40	$75.60
Nano Banana 2	$45.00	$67.00	$101.00	$151.00
Nano Banana 2 Lite	n/a	$33.60	n/a	n/a
Nano Banana Pro	n/a	$134.00	$134.00	$240.00

Khi dùng Batch API, Nano Banana 2.1 giảm xuống:

1K: $16.80 trên 1.000 hình ảnh
2K: $25.20 trên 1.000 hình ảnh
4K: $37.80 trên 1.000 hình ảnh

Hai so sánh đáng chú ý:

Một ảnh 4K với Nano Banana 2.1 ($0.0756) vẫn rẻ hơn một ảnh 1K với Pro ($0.134).
Nano Banana 2.1 ở 1K ($0.0336) rẻ hơn cả ảnh 512px của Nano Banana 2 ($0.045). Chỉ giữ 0.5K nếu ứng dụng thực sự cần kích thước đó.

Khi chỉnh sửa nhiều đầu vào thay đổi bài toán chi phí

Chi phí đầu ra không phải toàn bộ câu chuyện. Nano Banana 2.1 tính $1.50 trên mỗi 1M token đầu vào, cao gấp ba mức $0.50 của Nano Banana 2. Vì vậy, workflow dùng nhiều ảnh tham chiếu sẽ có chi phí đầu vào cao hơn.

Theo trang mô hình Vertex AI của Google, mỗi ảnh đầu vào dùng 1.120 token.

Ví dụ: workflow chụp ảnh sản phẩm gửi 14 ảnh tham chiếu, prompt dài 500 token và yêu cầu một ảnh đầu ra 1K.

	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2
Token đầu vào: `14 × 1.120 + 500`	16.180	16.180
Chi phí đầu vào	$0.0243	$0.0081
Đầu ra 1K	$0.0336	$0.0670
Tổng cộng mỗi yêu cầu	$0.0579	$0.0751
Mỗi 1.000 yêu cầu	$57.90	$75.10

Ngay cả khi dùng tối đa 14 ảnh tham chiếu, Nano Banana 2.1 vẫn rẻ hơn. Tuy nhiên, lợi thế giảm từ 50% xuống khoảng 23%.

Tính điểm hòa vốn

Nano Banana 2.1 tốn thêm $0.000001 cho mỗi token đầu vào so với Nano Banana 2.

Khoản tiết kiệm đầu ra cho mỗi hình ảnh là:

1K: $0.0334
2K: $0.0506
4K: $0.0754

Do đó, Nano Banana 2.1 chỉ đắt hơn khi một request có khoảng:

33.400 token đầu vào ở 1K
50.600 token đầu vào ở 2K
75.400 token đầu vào ở 4K

Riêng 14 ảnh tham chiếu chưa đủ để đạt ngưỡng này. Tuy nhiên, hai trường hợp sau có thể khiến bạn tiến gần điểm hòa vốn:

Phiên chỉnh sửa nhiều lượt dài: Khi nối các lượt chỉnh sửa bằng previous_interaction_id, hãy theo dõi token đầu vào từ dữ liệu sử dụng trong từng response. Lịch sử hội thoại có thể được cộng vào ngữ cảnh tính phí. Một phiên 10 lượt với đầy đủ tham chiếu có thể vượt ngưỡng ở 1K.
Token tư duy và văn bản: Nano Banana 2.1 tính $7.50 mỗi 1M token, trong khi Nano Banana 2 là $3. Tư duy không thể tắt, nên prompt cần suy luận mạnh sẽ tiếp tục thu hẹp chênh lệch.

Nếu workflow của bạn chỉnh sửa 1K với lịch sử dài, hãy đo cả hai mô hình trên traffic thực trước khi chuyển đổi.

Vị trí của Nano Banana 2 Lite

Nano Banana 2 Lite là lựa chọn tiết kiệm. Google gọi đây là “mô hình hình ảnh Gemini nhanh nhất và rẻ nhất”, với giá đầu vào $0.25 trên mỗi 1M token và giá đầu ra 1K là $0.0336, bằng Nano Banana 2.1.

Lite có các giới hạn cần cân nhắc:

Chỉ xuất ảnh 1K.
Không hỗ trợ định vị bằng Google Search.
Không được tối ưu hóa cho nhiều ảnh tham chiếu hoặc chỉnh sửa nhiều lượt.

Dùng Lite khi bạn tạo ảnh 1K đơn giản từ text với số lượng lớn. Khi cần 2K, 4K, định vị hoặc chỉnh sửa lặp lại, hãy chuyển sang Nano Banana 2.1.

Google cũng khuyến nghị Lite là lộ trình di chuyển từ Nano Banana gốc (gemini-2.5-flash-image), hiện đã lỗi thời. Xem thêm bài so sánh Nano Banana 1 và Nano Banana 2.

Khi nào Nano Banana Pro vẫn có ý nghĩa

Google mô tả Pro là “lựa chọn cao cấp cho các tác vụ hình ảnh phức tạp nhất”. Mô hình này được định vị cho sản xuất tài sản chuyên nghiệp, hiểu biết thế giới cao hơn, bản địa hóa nâng cao, tính nhất quán thương hiệu chính xác và kiểm soát sáng tạo chi tiết. Hướng dẫn prompt của Google cũng đề xuất Pro cho tài sản chuyên nghiệp chứa nhiều văn bản.

Đây là định vị sản phẩm, không phải kết quả benchmark công khai. Không có so sánh Pro và 2.1 được công bố, nên hãy xác thực bằng workload của bạn:

Chọn Pro nếu workflow chuyên nghiệp hiện tại đã đáp ứng yêu cầu hoặc bạn cần giới hạn nhất quán tới năm nhân vật.
Thử Nano Banana 2.1 trước nếu bạn đang dùng Pro cho công việc số lượng lớn. Ở 4K, 2.1 chỉ khoảng một phần ba giá Pro: $0.0756 so với $0.24. Ở 1K, giá chỉ khoảng một phần tư.
Không chọn Pro nếu cần định vị bằng Image Search hoặc đầu vào video, vì Pro không hỗ trợ hai tính năng này.

Để xem định dạng request Pro đầy đủ, tham khảo hướng dẫn API Nano Banana Pro.

Lưu ý di chuyển từ Nano Banana 2 sang 2.1

Việc chuyển đổi cơ bản chỉ cần thay đổi một dòng model. Endpoint, response_format và công cụ google_search vẫn giữ nguyên.

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "A studio product photo of a ceramic mug on a walnut desk"
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "image",
      "mime_type": "image/png",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "image_size": "2K"
    }
  }'

Trước khi chuyển traffic production, kiểm tra các điểm sau:

Kích thước hình ảnh: Nếu request gửi "image_size": "512px" hoặc 0.5K, giữ request đó trên gemini-3.1-flash-image. Nano Banana 2.1 không hỗ trợ kích thước này.
Chữ K viết hoa: "2K" hợp lệ, còn "2k" bị từ chối trên mọi mô hình.
Tìm kiếm hình ảnh: Thêm "search_types": ["web_search", "image_search"] vào công cụ google_search, đồng thời hiển thị các gợi ý tìm kiếm trả về theo yêu cầu của Google.
Ngân sách: Chi phí đầu vào tăng gấp ba với cùng traffic, trong khi chi phí ảnh đầu ra giảm một nửa.
Gói miễn phí: Không mô hình nào có gói API Gemini miễn phí. Xem cách sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí.

Để xem ví dụ mã đầy đủ, bao gồm chỉnh sửa nhiều lượt và định vị, xem hướng dẫn API Nano Banana 2.1 và tổng quan Nano Banana 2.1.

Cách kiểm tra A/B ba mô hình trong Apidog

Không có benchmark công khai, nên phép so sánh quan trọng nhất là chạy các prompt thực tế của bạn. Apidog cho phép thực hiện điều này mà không cần tự xây công cụ kiểm thử.

Lưu request cơ sở

Tạo request:

   POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions

Lưu API key dưới dạng biến môi trường, sau đó đặt header:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Dán JSON body ở phần trên. Nếu dùng ảnh tham chiếu, thêm chúng vào input dưới dạng:

   {
     "type": "image",
     "mime_type": "image/jpeg",
     "data": "<BASE64>"
   }

Nhân bản request hai lần

Chỉ thay đổi trường model:

   gemini-nano-banana-2.1
   gemini-3.1-flash-image
   gemini-3-pro-image

Giữ nguyên prompt, ảnh tham chiếu, tỷ lệ khung hình và image_size. Khi đó, model là biến duy nhất trong phép thử.

Gửi và so sánh kết quả

Apidog hiển thị trạng thái, độ trễ và kích thước response. Giải mã ảnh base64 từ từng response và đánh giá cạnh nhau.

Biến thành kiểm tra hồi quy

Thêm assertion cho trạng thái 200 và ảnh đầu ra không rỗng. Gom request vào một kịch bản kiểm thử, sau đó chạy lại khi Google cập nhật mô hình.

Đừng kết luận từ một prompt duy nhất. Hãy chạy 10 đến 20 prompt thực tế, sau đó nhân chi phí mỗi ảnh của từng model với khối lượng hàng tháng của bạn. Tải Apidog miễn phí để thực hiện theo quy trình này.

Câu hỏi thường gặp

Nano Banana 2.1 có tốt hơn Nano Banana 2 không?

Google cho biết 2.1 “vượt trội hơn các mô hình trước đây của chúng tôi trên mọi phương diện”, bao gồm thiết kế hình ảnh, chỉnh sửa dựa trên mặt nạ, tính nhất quán chủ thể và hình ảnh tự nhiên hơn. Tuy nhiên, Google chưa công bố benchmark, vì vậy hãy tự xác minh trên prompt của bạn.

Nano Banana 2.1 có rẻ hơn Nano Banana 2 không?

Theo chi phí mỗi hình ảnh, có: giá bằng một nửa ở 1K, 2K và 4K. Theo token đầu vào, không: $1.50 so với $0.50 trên mỗi 1M token. Với đa số workflow, khoản tiết kiệm đầu ra vẫn lớn hơn phần tăng chi phí đầu vào.

Tôi có nên thay Nano Banana Pro bằng 2.1 không?

Hãy thử nghiệm trước. Nano Banana 2.1 chỉ bằng khoảng một phần tư giá Pro ở 1K, nhưng Google vẫn định vị Pro là mô hình cao cấp.

Tôi có thể sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí không?

Không trên Gemini API. Trang giá không liệt kê gói miễn phí cho các mô hình Nano Banana, nhưng bạn có thể thử nghiệm 2.1 trong Google AI Studio.

Tôi có thể gửi bao nhiêu ảnh tham chiếu?

Tối đa 14 ảnh trên cả ba model. Nano Banana 2.1 và Nano Banana 2 hỗ trợ tính nhất quán tối đa 10 vật thể và 4 nhân vật. Pro hỗ trợ tối đa 6 vật thể và 5 nhân vật.

Kết luận

Nano Banana 2.1 là lựa chọn mặc định hợp lý cho workload hình ảnh Gemini mới: chi phí mỗi hình ảnh bằng một nửa Nano Banana 2, trong khi vẫn có cùng giới hạn về định vị, đầu vào video và ảnh tham chiếu.

Chỉ giữ Nano Banana 2 nếu bạn cần đầu ra 512px hoặc có workflow chỉnh sửa lịch sử dài đã được đo lường. Dùng Lite cho ảnh 1K đơn giản với số lượng lớn. Giữ Pro khi định vị cao cấp của nó phù hợp với yêu cầu thực tế, nhưng hãy xác minh bằng thử nghiệm A/B trực tiếp trước khi trả chi phí cao hơn đáng kể.

Nano Banana 2.1 Ra Mắt: Giá Chỉ Còn Một Nửa So Với Nano Banana 2, Lỗi Văn Bản Đã Được Khắc Phục Hoàn Toàn

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 17:27:57 +0000

Google đã phát hành Nano Banana 2.1 vào ngày 6 tháng 10 năm 2026 một cách lặng lẽ. Không có bài đăng blog ra mắt hoặc biểu đồ benchmark đi kèm. Mô hình xuất hiện trong bộ chọn mô hình của Google Flow vào ngày 5 tháng 10, biến mất, rồi quay lại vào ngày hôm sau cùng một bài đăng ngắn từ @GoogleAIStudio, tuyên bố rằng nó “vượt trội hơn các mô hình trước đây của chúng tôi trên mọi phương diện.”

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Điểm đáng chú ý với đội ngũ đang trả tiền cho việc tạo ảnh là giá. Nano Banana 2.1 có giá bằng một nửa Nano Banana 2 cho mỗi ảnh ở mọi độ phân giải mà cả hai cùng hỗ trợ. Google cũng liệt kê “kết xuất văn bản chính xác” là một cải tiến. Bài viết này tập trung vào thay đổi thực tế, chi phí, giới hạn và cách kiểm thử mô hình qua API.

Tóm tắt

Mô hình: Gemini Nano Banana 2.1, ID gemini-nano-banana-2.1. Đây là bản cập nhật của Nano Banana 2, còn được gọi là Gemini 3.1 Flash Image.
Cải tiến được Google công bố: thiết kế hình ảnh, chỉnh sửa dựa trên mặt nạ, nhất quán đối tượng, ảnh tự nhiên hơn, kết xuất văn bản, nhất quán nhân vật đa lượt và căn cứ tìm kiếm.
Giá ảnh: $0.0336 cho 1K, $0.0504 cho 2K và $0.0756 cho 4K — bằng một nửa Nano Banana 2 ở từng kích thước tương ứng.
Giới hạn chính: token đầu vào đắt gấp 3 lần Nano Banana 2, không hỗ trợ 512px, không có free tier trên Gemini API và chưa có benchmark chính thức cho 2.1.
Nơi dùng thử: Google AI Studio, Gemini API thông qua Interactions API, Vertex AI và Google Flow.

Nano Banana 2.1 là gì?

Nano Banana là tên Google dùng cho các mô hình tạo ảnh trong dòng Gemini.

Nano Banana gốc: gemini-2.5-flash-image — hiện đã lỗi thời.
Nano Banana 2: gemini-3.1-flash-image — lựa chọn mặc định thiên về tốc độ.
Nano Banana 2 Lite — lựa chọn tiết kiệm chi phí.
Nano Banana Pro: gemini-3-pro-image — phù hợp hơn cho tài sản hình ảnh chuyên nghiệp.

Nano Banana 2.1 là bản cập nhật trực tiếp cho Nano Banana 2. Theo tài liệu tạo ảnh của Google, mô hình này được xây dựng cho tạo ảnh hiệu suất cao và chỉnh sửa tương tác, với chất lượng ảnh tốt hơn, nhất quán nhân vật đa lượt, kết xuất văn bản chính xác và tạo ảnh có căn cứ tìm kiếm ở độ phân giải 1K, 2K và 4K.

Tính năng	Nano Banana 2.1
ID mô hình	`gemini-nano-banana-2.1`
Độ phân giải đầu ra	1K, 2K, 4K
Đầu vào	Văn bản, hình ảnh, video không có âm thanh
Số ảnh tham chiếu	Tối đa 14
Suy nghĩ	Bật mặc định, không thể tắt qua API
“Hình ảnh suy nghĩ” tạm thời	Tối đa 2, không tính phí
Căn cứ tìm kiếm	Google Web Search và Google Image Search
Hình mờ	SynthID trên mọi đầu ra

Những gì Google nói đã được cải thiện

Google nêu các cải tiến sau:

Thiết kế hình ảnh tốt hơn.
Chỉnh sửa dựa trên mặt nạ.
Tính nhất quán của đối tượng.
Hình ảnh trông tự nhiên hơn.
Nhất quán nhân vật qua nhiều lượt.
Kết xuất văn bản chính xác.
Căn cứ vào Google Image Search.

Kết xuất văn bản

Văn bản lỗi từ lâu đã là dấu hiệu phổ biến của ảnh AI. Google mô tả dòng Nano Banana có thể tạo văn bản dễ đọc và được cách điệu cho infographic, menu, sơ đồ và tài sản marketing. Với phiên bản 2.1, Google liệt kê kết xuất văn bản chính xác là một cải tiến riêng.

Tuy nhiên, đây vẫn là tuyên bố của Google: chưa có benchmark công khai về độ chính xác văn bản cho Nano Banana 2.1.

Nếu sản phẩm của bạn tạo menu, poster, ảnh quảng cáo hoặc mockup UI có nội dung thật, hãy kiểm tra bằng prompt thực tế trước khi chuyển traffic production.

Ví dụ prompt kiểm thử:

Tạo poster A4 cho quán cà phê.
Tiêu đề: "KHAI TRƯƠNG"
Dòng phụ: "Giảm 20% từ 8:00 đến 11:00"
Giữ nguyên chính tả, dấu câu và xuống dòng.

Sau đó, đánh giá ít nhất:

Đúng chính tả.
Đúng dấu tiếng Việt.
Đúng thứ tự dòng.
Không mất hoặc lặp chữ.
Khả năng đọc ở kích thước hiển thị thực tế.

Chỉnh sửa dựa trên mặt nạ

Google gọi khả năng này là semantic masking. Bạn không cần tự vẽ mask; thay vào đó, mô tả phần cần sửa trong prompt.

Ví dụ:

Sử dụng hình ảnh được cung cấp.
Chỉ thay đổi màu áo của nhân vật từ xanh dương sang đỏ.
Giữ nguyên khuôn mặt, tư thế, phông nền, ánh sáng và mọi phần còn lại.

Mô hình sẽ tự suy luận vùng cần thay đổi và cố giữ nguyên phần còn lại.

Để giảm khả năng mô hình thay đổi ngoài ý muốn, hãy viết prompt theo cấu trúc:

Chỉ thay đổi: [thành phần cần sửa].
Thay đổi thành: [kết quả mong muốn].
Không thay đổi: [danh sách thành phần cần giữ nguyên].

Tính nhất quán của đối tượng và nhân vật

Một nhân vật, sản phẩm hoặc linh vật cần giữ nhất quán qua chuỗi chỉnh sửa. Với Interactions API, bạn có thể nối các lượt chỉnh sửa thông qua previous_interaction_id.

Bạn cũng có thể đưa tối đa 14 hình ảnh tham chiếu vào một yêu cầu.

Luồng triển khai điển hình:

Tạo ảnh gốc.
Lưu interaction.id.
Gửi prompt chỉnh sửa kèm previous_interaction_id.
Tiếp tục dùng ID của lượt mới nhất cho các thay đổi tiếp theo.

Căn cứ tìm kiếm

Nano Banana 2.1 và 3.1 Flash Image có thể căn cứ vào Google Web Search và Google Image Search. Điều này hữu ích với nội dung cần dữ liệu hoặc hình ảnh gần thời gian thực, chẳng hạn:

Sự kiện gần đây.
Bản đồ thời tiết.
Biểu đồ chứng khoán.
Địa danh hoặc sản phẩm đang thay đổi.

Một giới hạn cần lưu ý: tính năng căn cứ không thể dùng hình ảnh người thật được lấy từ web search.

Giá: bằng một nửa Nano Banana 2 cho mỗi ảnh

Bảng dưới đây sử dụng giá Gemini API cấp trả phí từ trang giá của Google, ngày 7 tháng 10 năm 2026, theo mức tiêu chuẩn không theo lô.

Mô hình	Đầu vào, mỗi 1M token	Đầu ra ảnh, mỗi 1M token	0.5K	1K	2K	4K
Nano Banana 2.1	$1.50	$30	n/a	$0.0336	$0.0504	$0.0756
Nano Banana 2	$0.50	$60	$0.045	$0.067	$0.101	$0.151
Nano Banana 2 Lite	$0.25	$30	n/a	$0.0336	n/a	n/a
Nano Banana Pro	$2.00	$120	n/a	$0.134	$0.134	$0.24

Điểm đáng chú ý

1. Giá ảnh giảm một nửa

Giá token đầu ra ảnh giảm từ $60 xuống $30 cho mỗi triệu token.

Số token đầu ra trên mỗi ảnh được giữ nguyên giữa Nano Banana 2 và 2.1:

1K: 1.120 token.
2K: 1.680 token.
4K: 2.520 token.

Với 1.000 ảnh 1K:

Nano Banana 2.1: $33.60
Nano Banana 2: $67.00

2. Giá 1K tương đương Nano Banana 2 Lite

Ở độ phân giải 1K, Nano Banana 2.1 có giá tương đương Nano Banana 2 Lite: $0.0336 mỗi ảnh.

Khác biệt là Nano Banana 2.1 còn hỗ trợ 2K và 4K, trong khi Lite chỉ hỗ trợ 1K.

3. Rẻ khoảng một phần tư Nano Banana Pro ở 1K

Nano Banana 2.1: $0.0336
Nano Banana Pro: $0.134

4. Batch API giảm thêm chi phí

Giá theo lô của Nano Banana 2.1:

1K: $0.0168
2K: $0.0252
4K: $0.0378

Căn cứ tìm kiếm được tính phí riêng: 5.000 yêu cầu tìm kiếm miễn phí mỗi tháng, dùng chung trên các mô hình Gemini 3.x; sau đó là $14 cho mỗi 1.000 yêu cầu.

Để xem phân tích chi tiết hơn về Nano Banana 2, hãy đọc hướng dẫn giá Nano Banana 2.

Những điểm hạn chế

Chi phí đầu vào tăng gấp 3 lần

Token đầu vào tăng từ $0.50 lên $1.50 cho mỗi triệu token. Token đầu ra văn bản và suy nghĩ cũng tăng từ $3 lên $7.50 cho mỗi triệu token.

Với prompt text-to-image ngắn, tác động thường không đáng kể. Tuy nhiên, yêu cầu chỉnh sửa có nhiều ảnh tham chiếu sẽ chịu ảnh hưởng rõ hơn.

Một cách ước tính nhanh:

Nano Banana 2.1 đắt hơn Nano Banana 2 khoảng $1 cho mỗi 1M token đầu vào.
Ở 1K, 2.1 tiết kiệm khoảng $0.033 cho mỗi ảnh.
Điểm hòa vốn gần khoảng 33.000 token đầu vào cho một yêu cầu.
Ở 4K, phần tiết kiệm khoảng $0.075 mỗi ảnh, nên điểm hòa vốn vào khoảng 75.000 token đầu vào.

Đây chỉ là ước tính theo giá công bố. Hãy kiểm tra trường usage trong phản hồi API của chính bạn, đặc biệt khi ứng dụng gửi nhiều ảnh tham chiếu hoặc dùng chuỗi chỉnh sửa dài.

Không hỗ trợ 512px

Nano Banana 2 hỗ trợ 0.5K, tương đương 512px, với giá $0.045 mỗi ảnh. Nano Banana 2.1 không hỗ trợ kích thước này.

Với ảnh thumbnail, 1K của Nano Banana 2.1 vẫn rẻ hơn 512px của Nano Banana 2:

Nano Banana 2.1 1K: $0.0336
Nano Banana 2 0.5K: $0.045

Đổi lại, bạn cần xử lý tệp đầu ra lớn hơn, ví dụ bằng cách resize hoặc nén ở pipeline sau khi tạo ảnh.

Không có free tier trên API

Trang giá Google liệt kê free tier Gemini API là “Không khả dụng” cho Nano Banana 2.1, cũng như Nano Banana 2, Lite và Pro.

Google liên kết model card đến playground trong AI Studio, nhưng chưa công bố rõ hạn mức dùng miễn phí cho 2.1 tại đó. Nếu gọi API từ code, bạn cần khóa API có thanh toán.

Bạn có thể tham khảo cách sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí để xem các lựa chọn hiện có.

Chưa có benchmark công khai

Tuyên bố “vượt trội hơn các mô hình trước đây của chúng tôi trên mọi phương diện” chưa đi kèm số liệu công khai. Google cũng chưa phát hành bài viết ra mắt chính thức với benchmark cho Nano Banana 2.1.

Vì vậy, hãy coi cải thiện chất lượng là giả thuyết cần kiểm chứng trong workload của bạn, không phải kết luận đã được đo lường độc lập.

Triển khai ban đầu khá lặng lẽ

Mô hình xuất hiện trong Google Flow trước khi có thông báo API. Báo cáo bên thứ ba cho biết nó có trong Flow bằng tín dụng đăng ký và bắt đầu xuất hiện trong ứng dụng Gemini, nhưng Google chưa xác nhận chính thức việc triển khai trong ứng dụng Gemini.

Ai nên chuyển đổi?

Nên chuyển ngay nếu

Bạn đang dùng Nano Banana 2 ở 1K, 2K hoặc 4K cho text-to-image. Chi phí mỗi ảnh giảm một nửa.
Bạn đang dùng Nano Banana 2 Lite nhưng cần đầu ra 2K hoặc 4K.
Ảnh của bạn chứa văn bản thật, ví dụ nhãn sản phẩm, menu, slide hoặc banner. Đây là khu vực Google tuyên bố có cải tiến rõ rệt nhất.
Bạn có thể chạy thử nghiệm A/B trước khi chuyển toàn bộ traffic.

Nên chờ nếu

Pipeline phụ thuộc vào đầu ra 512px.
Mỗi request chứa nhiều ảnh tham chiếu hoặc lượng token đầu vào lớn.
Bạn cần chất lượng cấp Pro cho tài sản marketing cuối cùng.
Bạn không thể chấp nhận rủi ro từ việc thiếu benchmark chính thức.

Để so sánh trực tiếp, hãy xem Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Pro.

Dùng thử Nano Banana 2.1 qua API

Nano Banana 2.1 chạy trên Gemini Interactions API.

Gọi API bằng cURL

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Một quả chuối chín đeo kính râm nhỏ xíu trên khăn tắm biển, biển hiệu viết tay đậm chữ MỞ CỬA"
      }
    ]
  }'

Ảnh được trả về dưới dạng dữ liệu base64.

Tạo ảnh bằng Python

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Một quả chuối chín đeo kính râm nhỏ xíu trên khăn tắm biển",
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

with open("banana.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

Đặt type thành image để chỉ nhận dữ liệu ảnh và bỏ qua đầu ra văn bản.

Chỉnh sửa ảnh theo nhiều lượt

Để tiếp tục chỉnh sửa, truyền previous_interaction_id từ lượt trước:

edited = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input=(
        "Chỉ thay đổi kính râm thành kính gọng đỏ. "
        "Giữ nguyên quả chuối, khăn tắm, biển và phông nền."
    ),
)

Bật căn cứ Google Search

Để căn cứ vào tìm kiếm, thêm công cụ tìm kiếm vào request:

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Tạo infographic về thời tiết hiện tại tại Hà Nội",
    tools=[{"type": "google_search"}],
)

Kiểm thử Nano Banana 2.1 và Nano Banana 2 song song

Nếu không muốn viết script, bạn có thể dùng Apidog để lưu, nhân bản và so sánh request.

Lưu request API

Tạo request POST tới endpoint Interactions API. Lưu API key thành biến môi trường để header dùng dạng:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Nhân bản request cho từng model

Nhân đôi request và chỉ thay đổi trường model:

   {
     "model": "gemini-nano-banana-2.1"
   }

So sánh với:

   {
     "model": "gemini-3.1-flash-image"
   }

Dùng cùng prompt, cùng ảnh tham chiếu và cùng cấu hình đầu ra để kết quả có thể so sánh được.

So sánh các chỉ số quan trọng

Theo dõi:

Chất lượng ảnh.
Độ chính xác văn bản.
Tính nhất quán đối tượng.
Độ trễ.
Token đầu vào và đầu ra.
Tổng chi phí mỗi request.

Thêm assertion kiểm thử

Kiểm tra response trả về 200 và có dữ liệu đầu ra ảnh. Khi lưu dưới dạng test script, bạn có thể chạy lại bộ kiểm thử này mỗi khi Google cập nhật model.

Hướng dẫn chi tiết hơn về chỉnh sửa ảnh, chuỗi đa lượt và theo dõi chi phí có tại hướng dẫn API Nano Banana 2.1. Nếu chưa có khóa, hãy lấy khóa Gemini API trước.

Câu hỏi thường gặp

ID mô hình Nano Banana 2.1 là gì?

gemini-nano-banana-2.1. Tên chính thức là Gemini Nano Banana 2.1.

Nano Banana 2.1 có rẻ hơn Nano Banana 2 không?

Có, nếu xét chi phí mỗi ảnh ở 1K, 2K và 4K: giá bằng một nửa. Tuy nhiên, token đầu vào đắt gấp ba lần, nên các request chỉnh sửa nặng về đầu vào có thể làm giảm hoặc xóa lợi thế chi phí này.

Nano Banana 2.1 có kết xuất văn bản chính xác không?

Google nói mô hình có “kết xuất văn bản chính xác”, nhưng chưa công bố benchmark để chứng minh. Hãy kiểm thử trên prompt chứa văn bản thực tế của sản phẩm trước khi triển khai production.

Nano Banana 2.1 có miễn phí không?

Không qua Gemini API: free tier được liệt kê là không khả dụng. Google có liên kết đến AI Studio playground, nhưng chưa công bố hạn mức miễn phí cụ thể cho 2.1 tại đó.

Điểm mấu chốt

Nano Banana 2.1 là một lựa chọn đáng thử nếu bạn đang tạo ảnh ở 1K, 2K hoặc 4K: số token ảnh tương tự Nano Banana 2, nhưng giá token đầu ra giảm một nửa. Nó cũng đưa 2K và 4K về mức giá cạnh tranh hơn Nano Banana 2 Lite.

Google tuyên bố mô hình cải thiện kết xuất văn bản, chỉnh sửa và tính nhất quán, nhưng chưa có benchmark công khai để xác nhận. Hãy chú ý đến chi phí đầu vào tăng gấp 3 lần nếu workflow dùng nhiều ảnh tham chiếu, đồng thời lên kế hoạch cho việc không còn tùy chọn 512px.

Cách an toàn nhất là chạy cùng một bộ prompt trên cả hai model trong Apidog, đo chất lượng, độ trễ, token và chi phí thực tế, rồi chỉ chuyển traffic cho những workload có kết quả tốt hơn.

Mistral Đã Trở Lại: Le Chonk Đánh Bại GPT-6 Astra và Claude

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 16:17:11 +0000

Mistral đã im ắng ở phân khúc cao cấp một thời gian. Sau khi Mistral Large 3 ra mắt vào tháng 12 năm 2025, cuộc thảo luận về các mô hình tiên tiến có trọng số mở (open-weight frontier) chủ yếu xoay quanh Kimi, DeepSeek, GLM và Qwen. Ngày 6 tháng 10 năm 2026, Mistral phản hồi bằng Mistral Large 4, một mô hình 1 nghìn tỷ tham số mà đội ngũ gọi là “Le Chonk”.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Con số gây chú ý nhất là điểm chuẩn an ninh mạng: Large 4 đạt 82%, trong khi Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra gần bằng 0. Tuy nhiên, cần đọc đúng ngữ cảnh: các mô hình đóng gần như không có điểm vì từ chối thực hiện nhiệm vụ, không phải vì chúng thất bại khi thực hiện. Bài viết này tập trung vào cách đánh giá Large 4 cho workload thực tế: thông số, chi phí, giới hạn và quy trình kiểm thử API.

Tóm tắt nhanh

Mô hình: Mixture-of-experts (MoE) với 1,05 nghìn tỷ tham số tổng, 49 tỷ tham số hoạt động và bộ mã hóa thị giác 1,6 tỷ tham số.
Khả năng: Nhận đầu vào văn bản và hình ảnh, hỗ trợ ngữ cảnh 1 triệu token.
API: Có bản xem trước công khai với model ID mistral-large-4.
Trọng số: Mistral cho biết sẽ phát hành vào cuối tháng 10 năm 2026; giấy phép chưa được công bố.
Giá xem trước: $0,68 đầu vào / $2,09 đầu ra cho mỗi triệu token. Giá niêm yết là $1,36 / $4,18.
An ninh mạng: Đạt 82% trong bài kiểm tra tái tạo lỗ hổng của AA Cyber Index, nhưng cần tính đến việc các mô hình đóng từ chối nhiệm vụ.
Mã hóa: Trong đánh giá do con người thực hiện, Claude Opus 5 đạt 4,22/5 còn Large 4 đạt 3,74/5.

Vì sao có thể nói “Mistral đã trở lại”?

Trong phần lớn năm 2026, các mô hình trọng số mở mạnh nhất chủ yếu đến từ Trung Quốc. Mistral vẫn phát hành Medium 3.5, Devstral 2 và Small 4, nhưng chưa có mô hình nào cạnh tranh trực tiếp với các mô hình frontier đóng.

Large 4 thay đổi vị thế đó. Mistral tuyên bố mô hình này “vượt trội đáng kể so với bất kỳ mô hình mã nguồn mở nào được phát triển ở Mỹ hoặc Châu Âu”. Điểm đáng chú ý với đội ngũ phát triển tại EU là câu chuyện về chủ quyền dữ liệu:

Được đào tạo từ đầu trên 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell.
Chạy tại các trung tâm dữ liệu riêng của Mistral ở châu Âu.
Hỗ trợ hơn 160 ngôn ngữ, bao gồm tất cả ngôn ngữ chính thức của EU.
Ra mắt vài tuần sau vòng Series D trị giá 3 tỷ euro của Mistral.

Large 4 cũng ra mắt ngay sau khi Reflection công bố Beam, khiến cuộc đua mô hình mở giữa Mỹ, Trung Quốc và châu Âu có thêm một đối thủ đáng chú ý.

Điểm chuẩn an ninh mạng: đọc kết quả đúng cách

Chỉ số An ninh mạng của Artificial Analysis có một bài kiểm tra yêu cầu mô hình tái tạo lỗ hổng có thật trong phần mềm mã nguồn mở, sau đó đề xuất bản vá. Theo Mistral, Large 4 đạt 82%, cao nhất trong số các mô hình được so sánh.

Nhưng Mistral cũng nêu rõ rằng Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra đạt gần bằng 0 vì chúng từ chối thực hiện nhiệm vụ.

Tuyên bố	Cách diễn giải chính xác
“Large 4 đánh bại Astra và Opus 5.5 về an ninh mạng”	Trong bài kiểm tra này, các mô hình đóng từ chối trả lời; Large 4 trả lời và thường thành công.
“Large 4 là mô hình hack tốt nhất”	Chưa được xác nhận. Từ chối là lựa chọn chính sách, không nhất thiết phản ánh giới hạn năng lực.
“Large 4 không an toàn”	Cũng chưa được xác nhận. Mistral cho biết tỷ lệ từ chối trung bình của họ với lời nhắc an ninh mạng từ JailbreakBench, StrongREJECT và AgentHarm cao hơn các mô hình mở khác.

Có năng lực thực tế phía sau tiêu đề này:

Cybench: giải quyết 93% trong bộ 40 bài tập capture-the-flag.
B3 Agent Security Benchmark: chống lại 93,3% cuộc tấn công.

Với đội ngũ bảo mật, ý nghĩa thực tế là bạn có thể dùng một mô hình tự lưu trữ để hỗ trợ tái tạo và vá lỗi CVE trong mã nguồn của mình, đồng thời vẫn kiểm tra hành vi từ chối đối với các yêu cầu nguy hiểm rõ ràng.

Chỉ sử dụng mô hình để kiểm thử, tái tạo lỗ hổng và vá lỗi trên hệ thống bạn sở hữu hoặc được ủy quyền kiểm tra.

Những điểm Large 4 vượt GPT-6 Astra

Ngoài điểm chuẩn an ninh mạng, Mistral báo cáo hai kết quả khác mà cả hai mô hình đều thực hiện nhiệm vụ:

Điểm chuẩn	Mistral Large 4	GPT-6 Astra	Ghi chú
Dense 200 — nhận diện hình ảnh	42%	41%	Chênh lệch 1 điểm, không lớn.
Finance Agent v2 (vals.ai)	Dẫn trước	Thua sau	Mistral chỉ báo cáo thứ hạng.
Harvey Legal Agent Benchmark	Mô hình mở tốt nhất	Được liệt kê	Không có điểm đối đầu trực tiếp.

So với các mô hình mở khác, khoảng cách theo số liệu Mistral rộng hơn:

Điểm chuẩn	Mistral Large 4	Đối thủ được so sánh
AutomationBench — 657 quy trình	59,9%	Kimi K3, DeepSeek V4 Pro
AA-Briefcase — công việc tri thức	1.393 Elo	DeepSeek V4 Pro
DeepSWE v1.1 — mã hóa	61,7%	Dẫn đầu nhóm mô hình mở
SWE-Atlas-QnA	59,4%	—
Terminal-Bench 4.0	28,3%	—

Các số liệu trên đều do Mistral báo cáo trong giai đoạn preview. Chưa có phòng thí nghiệm độc lập chạy lại toàn bộ bài kiểm tra, và Euronews cho biết quá trình reinforcement learning vẫn được hoàn thiện khi ra mắt.

Cách dùng đúng các điểm chuẩn này:

Xem chúng là tín hiệu để chọn mô hình cần thử.
Không xem chúng là lý do duy nhất để chuyển production.
Chạy cùng prompt, dữ liệu và tiêu chí đánh giá của ứng dụng bạn.
So sánh chất lượng, độ trễ, tỷ lệ lỗi và chi phí token.

Large 4 vẫn thua ở đâu?

Mistral cũng công bố một kết quả mà mô hình đóng thắng rõ ràng: đánh giá chất lượng mã do con người thực hiện bởi Surge AI.

Mô hình	Điểm mã hóa do con người đánh giá, trên 5
Claude Opus 5	4,22
Mistral Large 4 Preview	3,74
GLM-5.3	3,60
Kimi K3	3,59
GLM-5.2	3,40

Large 4 dẫn trước các mô hình mở Trung Quốc trong bảng này, nhưng vẫn cách Claude Opus 5 gần nửa điểm.

Nếu chất lượng code là tiêu chí số một, hãy kiểm tra các case như:

Refactor nhiều file.
Sửa lỗi có test thất bại.
Sinh migration database.
Viết SDK hoặc client API.
Tuân thủ JSON Schema và OpenAPI.
Xử lý codebase có conventions riêng.

Cũng chưa có so sánh được công bố với Claude Fable 5.1 hoặc GPT-6 Sol. Nếu có ai tuyên bố Large 4 vượt các mô hình đó, hãy yêu cầu điểm chuẩn và điều kiện đánh giá cụ thể.

Thông số kỹ thuật

Thông số	Mistral Large 4
Model ID API	`mistral-large-4` — bí danh `mistral-large-4-0`
Phiên bản	26.10, preview công khai
Kiến trúc	Mixture-of-experts, kết hợp instruction và reasoning
Tham số	1,05 nghìn tỷ tổng, 49 tỷ hoạt động, vision encoder 1,6 tỷ
Context window	1 triệu token
Đầu vào	Văn bản, hình ảnh
Reasoning	`reasoning_effort`: `"high"` hoặc `"none"`
Công cụ	Function calling, structured output, công cụ agent tích hợp
Endpoints	`/v1/chat/completions`, `/v1/conversations`, `/v1/agents`, `/v1/batch`
Trọng số	Mở vào cuối tháng 10 năm 2026; giấy phép chưa công bố

Gọi Mistral Large 4 qua API

Bạn có thể bắt đầu với endpoint chat completions quen thuộc.

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Bạn là trợ lý kỹ thuật. Trả lời ngắn gọn, có ví dụ có thể chạy được."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Viết hàm TypeScript kiểm tra một object có khớp JSON Schema đơn giản hay không."
      }
    ],
    "reasoning_effort": "high"
  }'

Khi cần phản hồi nhanh hoặc workload ít phức tạp, thử giảm reasoning:

{
  "model": "mistral-large-4",
  "reasoning_effort": "none",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Tóm tắt lỗi HTTP 429 trong 3 gạch đầu dòng."
    }
  ]
}

Đừng chỉ đánh giá bằng nội dung trả về. Hãy lưu lại các trường sau từ phản hồi:

HTTP status.
Độ trễ tổng.
usage để theo dõi input/output tokens.
Tỷ lệ JSON hợp lệ nếu dùng structured output.
Tỷ lệ tool call đúng nếu dùng function calling.
Kết quả assertion nghiệp vụ của ứng dụng.

Giá: cần lập ngân sách theo giá niêm yết

Trang giá của Mistral đang hiển thị giá preview bằng một nửa giá niêm yết:

Mô hình	Đầu vào / 1M token	Đầu ra / 1M token	Trọng số mở
Mistral Large 4 — giá preview	$0,68	$2,09	Có, cuối tháng 10
Mistral Large 4 — giá niêm yết	$1,36	$4,18	Có, cuối tháng 10
Claude Opus 5.5	$4,00	$20,00	Không
GPT-6 Astra	$10,00	$50,00	Không

Ở giá preview, đầu ra của Large 4 rẻ hơn khoảng 24 lần so với Astra. Với giá niêm yết, đầu ra vẫn rẻ hơn khoảng 12 lần.

Cached input có giá $0,07 cho mỗi triệu token. Điều này đáng chú ý với agent gửi lại system prompt, tài liệu API hoặc định nghĩa công cụ dài trong mỗi lượt gọi.

Ví dụ, nếu agent của bạn luôn gửi lại OpenAPI specification và tool definitions:

Giữ phần nội dung ổn định ở đầu ngữ cảnh.
Tái sử dụng cùng system prompt thay vì tạo biến thể không cần thiết.
Theo dõi tỷ lệ cache hit trong dữ liệu usage.
Tính ngân sách theo giá niêm yết, vì Mistral chưa công bố ngày kết thúc ưu đãi preview.

Bạn có nên thử Large 4?

Hãy thử ngay nếu

Bạn chạy workflow agentic hoặc tự động hóa công việc tri thức và muốn giảm chi phí mô hình.
Bạn cần đầu ra đa ngôn ngữ cho các ngôn ngữ EU.
Bạn có yêu cầu lưu trữ hoặc triển khai suy luận trong EU.
Bạn làm bảo mật phòng thủ và cần tái tạo lỗ hổng hợp lệ trong môi trường được ủy quyền.
Bạn muốn đánh giá một lựa chọn có thể tự lưu trữ khi trọng số được phát hành.

Hãy chờ nếu

Chất lượng mã là tiêu chí quyết định và Claude đang đáp ứng tốt workload hiện tại.
Bạn cần số liệu độc lập để bảo vệ quyết định trong review kiến trúc hoặc procurement.
Bạn đang dùng Large 3 ở production và không muốn chịu rủi ro từ một bản preview.
Bạn cần model ID phiên bản ổn định thay vì alias preview.

Cách kiểm tra Large 4 với API của bạn trong Apidog

Điểm chuẩn chỉ cho biết mô hình làm tốt tác vụ của người khác. Để quyết định có nên chuyển đổi hay không, hãy chạy Large 4 với prompt, schema, API contract và test case của chính bạn.

Apidog giúp bạn thiết lập quy trình so sánh mà không cần viết thêm một client test riêng.

1. Tạo và lưu request

Tạo request:

POST https://api.mistral.ai/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{MISTRAL_API_KEY}}
Content-Type: application/json

Lưu API key dưới dạng environment variable:

MISTRAL_API_KEY=your_api_key

Body ví dụ:

{
  "model": "mistral-large-4",
  "reasoning_effort": "high",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Phân tích response API sau và trả về JSON gồm severity, cause, recommendation."
    }
  ]
}

2. Nhân bản request cho từng model

Nhân đôi request và chỉ thay đổi trường model.

{
  "model": "mistral-large-4"
}

So sánh với model hiện tại của bạn:

{
  "model": "your-current-model"
}

Khi gửi hai request, so sánh:

Nội dung phản hồi.
HTTP status.
Độ trễ.
Kích thước response.
Trường usage.
Tỷ lệ tuân thủ format đầu ra.

3. Thêm assertion để biến thử nghiệm thành regression test

Ví dụ assertion cơ bản:

Status phải là 200.
Nội dung trả về không rỗng.
Không có lỗi API trong body.
Response khớp JSON Schema khi bạn yêu cầu structured output.

Schema ví dụ cho phản hồi phân loại lỗi:

{
  "type": "object",
  "required": ["severity", "cause", "recommendation"],
  "properties": {
    "severity": {
      "type": "string",
      "enum": ["low", "medium", "high", "critical"]
    },
    "cause": {
      "type": "string"
    },
    "recommendation": {
      "type": "string"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

4. Chạy lại khi model preview thay đổi

Gom request vào test scenario và chạy lại khi:

Mistral cập nhật bản preview.
Bạn thay đổi prompt hệ thống.
Bạn thêm tool definition mới.
Bạn thay đổi JSON Schema.
Trọng số được phát hành hoặc bạn bắt đầu tự host model.

Quy trình này giúp phát hiện regression trước khi người dùng phát hiện.

Large 4 phù hợp với một số workflow API thực tế:

Làm mô hình đánh giá thứ hai trong kiểm thử bảo mật API, chẳng hạn tái tạo lỗi vượt quyền xác thực trên API thử nghiệm do bạn kiểm soát.
Chuyển OpenAPI specification được thiết kế trong Apidog thành tool definitions cho agent.
Kiểm tra khả năng sinh structured output cho validation, triage hoặc routing.
So sánh chi phí và độ trễ của agent workflow có context dài.

Để xem hướng dẫn đầy đủ về xác thực, reasoning, ảnh, function calling và tính chi phí, xem hướng dẫn API Mistral Large 4. Nếu đang dùng Mistral phiên bản cũ hơn, bạn vẫn có thể áp dụng những điều cơ bản về API Mistral AI và hướng dẫn API Mistral Medium 3.5: cùng base URL, cùng cơ chế xác thực, chỉ thay model ID.

Câu hỏi thường gặp

Mistral Large 4 có phải là mã nguồn mở không?

Đây là mô hình có trọng số mở (open-weight). Mistral cho biết trọng số sẽ được phát hành vào cuối tháng 10 năm 2026. Giấy phép chưa được công bố, vì vậy không nên giả định điều khoản giống Apache 2.0 của Large 3.

Large 4 có thực sự đánh bại GPT-6 Astra không?

Theo số liệu Mistral, Large 4 dẫn trước Astra ở Dense 200, 42% so với 41%, và Finance Agent v2. Với bài kiểm tra tái tạo lỗ hổng an ninh mạng, Astra gần bằng 0 vì từ chối nhiệm vụ; đây không phải một so sánh năng lực tương đương.

Large 4 có đánh bại Claude không?

Không phải trong đánh giá mã hóa do con người thực hiện. Claude Opus 5 đạt 4,22 trong khi Large 4 Preview đạt 3,74. Claude Opus 5.5 cũng từ chối nhiệm vụ tái tạo lỗ hổng trong bài kiểm tra an ninh mạng, nên đạt gần bằng 0 ở đó.

“Le Chonk” nghĩa là gì?

Đây là biệt danh không chính thức Mistral dùng cho mô hình, nhằm nói đùa về kích thước của nó. Tên chính thức là Mistral Large 4 hoặc ML4.

Tôi có thể dùng Large 4 miễn phí không?

Gói miễn phí của Mistral bao gồm 10 đô la tín dụng API mỗi tháng và quyền truy cập các mô hình mới nhất trong Le Chat và Vibe. Với giá preview, 10 đô la tương đương khoảng 4,8 triệu token đầu ra trên Large 4.

Kết luận

Mistral Large 4 đưa Mistral trở lại cuộc thảo luận về các mô hình frontier có trọng số mở. Theo số liệu do Mistral công bố, đây là mô hình mở mạnh nhất ngoài Trung Quốc, có chi phí thấp hơn đáng kể so với Astra hoặc Opus 5.5, và sẽ có khả năng tự triển khai khi trọng số được phát hành.

Tuy nhiên, đừng diễn giải điểm 82% an ninh mạng thành “Large 4 vượt Claude và Astra về mọi mặt”: một phần khác biệt đến từ chính sách từ chối của các mô hình đóng. Với mã hóa, kết quả công bố cho thấy Large 4 vẫn thua Claude.

Bước tiếp theo nên là chạy benchmark nội bộ: dùng cùng prompt, cùng schema, cùng API contract và cùng tiêu chí chi phí. Kiểm tra Large 4 trong Apidog khi giá preview còn hiệu lực, nhưng chỉ đưa vào production sau khi bạn có kết quả regression test của riêng mình và thêm các benchmark độc lập sau khi trọng số được phát hành.

Hướng dẫn sử dụng API Mistral Large 4

Sebastian Petrus — Tue, 06 Oct 2026 16:15:03 +0000

Mistral Large 4 đã chính thức ra mắt trên API của Mistral vào ngày 6 tháng 10 năm 2026, ba tuần trước khi các trọng số được công khai. Nếu muốn dùng thử “Le Chonk” với 1 nghìn tỷ tham số ngay bây giờ, API là lựa chọn duy nhất và cũng đang có mức giá thấp nhất: Mistral niêm yết 0,68 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 2,09 USD cho mỗi triệu token đầu ra trong giai đoạn xem trước công khai — bằng một nửa giá niêm yết 1,36 USD / 4,18 USD.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Hướng dẫn này giúp bạn thực hiện cuộc gọi API đầu tiên trong khoảng năm phút, sau đó triển khai các phần dễ gặp lỗi: reasoning chunks, đầu vào hình ảnh, function calling, đầu ra JSON và ước tính chi phí. Bạn cũng có thể lưu từng yêu cầu trong Apidog để so sánh Large 4 với mô hình hiện tại.

Nếu bạn chưa biết về mô hình này, hãy đọc Mistral Is Back: Le Chonk Beats GPT-6 Astra and Claude at Cyber để xem các điểm chuẩn và bối cảnh của tiêu đề cyber.

Những gì bạn cần

Mục	Giá trị
URL cơ sở	`https://api.mistral.ai/v1`
Xác thực	`Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY`
ID mô hình	`mistral-large-4` (bí danh `mistral-large-4-0`)
Điểm cuối chính	`POST /v1/chat/completions`
Cửa sổ ngữ cảnh	1M token
Loại đầu vào	Văn bản, hình ảnh
Python SDK	`pip install mistralai`
TypeScript SDK	`npm install @mistralai/mistralai`

Bước 1: Lấy khóa API

Đăng nhập vào Mistral Studio — trước đây là La Plateforme.
Mở API Keys và tạo khóa mới.
Đặt tên khóa theo môi trường sử dụng, ví dụ local-dev hoặc ci-staging.
Sao chép khóa ngay sau khi tạo vì Studio sẽ không hiển thị lại.
Xuất khóa vào shell:

export MISTRAL_API_KEY="your-key-here"

Không đưa khóa vào source control. Nếu cần dùng khóa trên nhiều công cụ hoặc môi trường, hãy áp dụng các phương pháp hay nhất về quản lý khóa API, bao gồm xoay vòng khóa và giới hạn phạm vi sử dụng.

Bước 2: Thực hiện cuộc gọi đầu tiên

Kiểm tra nhanh bằng curl:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Give me three edge cases to test on a pagination API."
      }
    ]
  }'

Một phản hồi thành công bao gồm:

choices[0].message.content: nội dung câu trả lời.
usage.prompt_tokens: số token đầu vào.
usage.completion_tokens: số token đầu ra.
usage.total_tokens: tổng token của yêu cầu.

Các lỗi khởi đầu thường gặp:

401: khóa sai, thiếu khóa hoặc biến môi trường chưa được export.
404: thường là sai ID mô hình. Kiểm tra lại mistral-large-4.

Python

Cài SDK:

pip install mistralai

Gọi API:

import os
from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"])

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Give me three edge cases to test on a pagination API.",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

Cài SDK:

npm install @mistralai/mistralai

Gọi API:

import { Mistral } from "@mistralai/mistralai";

const client = new Mistral({
  apiKey: process.env.MISTRAL_API_KEY,
});

const response = await client.chat.complete({
  model: "mistral-large-4",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Give me three edge cases to test on a pagination API.",
    },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Bước 3: Lưu yêu cầu trong Apidog

Khi cần so sánh nhiều mô hình, lưu yêu cầu thay vì liên tục sửa lệnh curl.

Tạo yêu cầu HTTP mới:

   POST https://api.mistral.ai/v1/chat/completions

Thêm biến môi trường:

   MISTRAL_API_KEY

Thêm header:

   Authorization: Bearer {{MISTRAL_API_KEY}}
   Content-Type: application/json

Dán body JSON từ Bước 2 và chọn Send.
Nhân đôi yêu cầu.
Đổi giá trị model sang mô hình cần so sánh, ví dụ mistral-medium-3-5.
Chạy cùng một prompt trên cả hai yêu cầu.

Trong Apidog, bạn có thể so sánh nội dung phản hồi, mã trạng thái, thời gian phản hồi, kích thước phản hồi và trường usage mà không cần viết script.

Để tạo regression test tối thiểu, thêm assertion kiểm tra:

choices[0].message.content không rỗng

Sau đó chạy lại test khi Mistral cập nhật bản xem trước.

Bước 4: Bật và tắt cơ chế lập luận

Large 4 là mô hình lai: cùng một model có thể trả lời nhanh hoặc thực hiện lập luận nhiều bước. Điều khiển hành vi này bằng reasoning_effort.

Giá trị	Hành vi	Phù hợp cho
`"none"`	Suy nghĩ tối thiểu, không trả về reasoning chunks	Chat, trích xuất, phân loại, tác vụ nhạy cảm độ trễ
`"high"`	Trả về khối suy nghĩ trước câu trả lời cuối	Gỡ lỗi, lập kế hoạch nhiều bước, toán học, review code

Ví dụ bật reasoning:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Our API returns 200 with an empty body under load. List likely causes in order of probability."
      }
    ],
    "reasoning_effort": "high"
  }'

Khi đặt reasoning_effort: "high", message.content không còn luôn là chuỗi. Nó trở thành danh sách chunks, thường gồm:

chunk thinking: dấu vết lập luận.
chunk text: câu trả lời cuối cùng.

Không in trực tiếp response.choices[0].message.content nếu ứng dụng của bạn mong đợi chuỗi. Thay vào đó, chỉ trích xuất chunk text:

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Why would a 200 response have an empty body?",
        }
    ],
    reasoning_effort="high",
)

content = response.choices[0].message.content

if isinstance(content, str):
    answer = content
else:
    answer = "".join(
        chunk.text
        for chunk in content
        if chunk.type == "text"
    )

print(answer)

Token suy nghĩ được tính phí như token đầu ra. Dùng "none" làm mặc định và chỉ chuyển sang "high" cho các tác vụ thực sự cần lập luận nhiều bước.

Bước 5: Gửi hình ảnh

Large 4 hỗ trợ đầu vào đa phương thức với bộ mã hóa thị giác 1.6B tham số. Gửi văn bản và hình ảnh trong cùng mảng content:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "This is a screenshot of our API error dashboard. Which endpoint is failing most and what is the error code?"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": "https://example.com/dashboard.png"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Với ảnh cục bộ, dùng data URL base64:

{
  "type": "image_url",
  "image_url": "data:image/png;base64,<encoded>"
}

Mistral báo cáo Large 4 đạt 42% trên benchmark định vị trực quan Dense 200, nhỉnh hơn mức 41% của GPT-6 Astra. Các trường hợp phù hợp gồm ảnh chụp dashboard, biểu đồ và trạng thái giao diện người dùng.

Bước 6: Gọi hàm

Function calling cho phép mô hình chọn công cụ, còn ứng dụng của bạn thực thi công cụ đó. Ví dụ dưới đây mô tả hàm tra cứu trạng thái đơn hàng:

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_order_status",
            "description": "Look up the status of an order by its ID.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "order_id": {
                        "type": "string",
                        "description": "The order ID, e.g. ORD-1042",
                    }
                },
                "required": ["order_id"],
            },
        },
    }
]

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Where is order ORD-1042?",
    }
]

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]

print(tool_call.function.name)
print(tool_call.function.arguments)

Sau khi nhận tool call:

Xác thực arguments.
Thực thi hàm trong hệ thống của bạn.
Gửi kết quả lại với đúng tool_call_id.
Gọi model lần nữa để tạo câu trả lời cho người dùng.

import json

result = {
    "order_id": "ORD-1042",
    "status": "shipped",
    "eta": "2026-10-09",
}

messages.append(response.choices[0].message)

messages.append({
    "role": "tool",
    "name": "get_order_status",
    "content": json.dumps(result),
    "tool_call_id": tool_call.id,
})

final = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=messages,
    tools=tools,
)

print(final.choices[0].message.content)

Schema của công cụ là JSON Schema thuần túy. Nếu API đã có đặc tả OpenAPI, bạn có thể chuyển schema request của từng operation vào parameters. Thiết kế và duy trì đặc tả trước trong Apidog giúp schema tool khớp với API thực tế.

Bước 7: Nhận đầu ra JSON

Khi cần đầu ra máy có thể đọc được, đặt response_format thành json_object:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Extract method, path and status code from: GET /v1/users/42 returned 404. Reply in JSON."
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_object"
    }
  }'

Nêu rõ yêu cầu JSON trong prompt, ngay cả khi đã dùng response_format.

Với cấu trúc nghiêm ngặt hơn, Mistral cũng hỗ trợ:

{
  "type": "json_schema",
  "json_schema": {
    "...": "schema đầy đủ của bạn"
  }
}

Thêm JSON Schema assertion cho response trong Apidog để phát hiện lỗi định dạng trước khi dữ liệu được chuyển sang dịch vụ phía sau.

Chi phí

Cách sử dụng	Giá xem trước	Giá niêm yết
Đầu vào, mỗi 1M token	$0.68	$1.36
Đầu vào được lưu trữ, mỗi 1M token	$0.07	$0.14
Đầu ra, mỗi 1M token	$2.09	$4.18

Ví dụ: một agent thực hiện 10.000 cuộc gọi mỗi ngày, mỗi cuộc gọi dùng 3.000 token đầu vào và 500 token đầu ra.

Tổng đầu vào: 30M token/ngày.
Nếu 2.500 trên 3.000 token đầu vào được lưu trữ:
- 25M token lưu trữ × $0.07 = $1.75/ngày.
- 5M token mới × $0.68 = $3.40/ngày.
- Tổng đầu vào: khoảng $5.15/ngày.
Tổng đầu ra: 5M token × $2.09 = khoảng $10.45/ngày.
Tổng chi phí: khoảng $15.60/ngày theo giá xem trước, hoặc khoảng $31/ngày theo giá niêm yết.

Cùng khối lượng công việc trên GPT-6 Astra, ở mức 10 USD / 50 USD mỗi triệu token trước giảm giá bộ nhớ đệm, sẽ tốn vài trăm USD mỗi ngày. Mistral chưa công bố thời điểm kết thúc giá xem trước, vì vậy nên lập ngân sách theo giá niêm yết.

Lỗi thường gặp

Lỗi	Nguyên nhân có thể	Cách khắc phục
`401 Unauthorized`	Thiếu hoặc sai khóa API	Kiểm tra `echo $MISTRAL_API_KEY` và tiền tố `Bearer`
`404` hoặc model không hợp lệ	Sai ID mô hình	Dùng chính xác `mistral-large-4`
`422 Unprocessable Entity`	Payload lỗi, thường là schema `tools` không hợp lệ	Xác thực JSON Schema trong `parameters` của từng tool
`429 Too Many Requests`	Vượt giới hạn tần suất của workspace	Thử lại sau hoặc tăng giới hạn trong Studio
Response in ra dạng danh sách	`reasoning_effort: "high"` trả về chunks	Chỉ trích xuất chunk có `type == "text"`

Câu hỏi thường gặp

Mistral Large 4 có tương thích với OpenAI không?

Cấu trúc request rất giống nhau: model, messages, tools, tool_choice và response_format hoạt động theo cách bạn mong đợi. Dùng Mistral SDK hoặc HTTP thuần túy để an toàn. Lưu ý rằng đầu ra reasoning dùng định dạng chunks riêng của Mistral.

Khi nào tôi có thể chạy model cục bộ?

Mistral cho biết các trọng số sẽ được phát hành vào cuối tháng 10 năm 2026. Với tổng số 1,05 nghìn tỷ tham số, model cần hạ tầng server đa GPU. Trong thời gian chờ đợi, xem hướng dẫn chạy Mistral 3 cục bộ cho các model nhỏ hơn.

Bản xem trước có đủ ổn định cho production không?

Chưa. Model được gắn nhãn xem trước công khai và có thể thay đổi trước khi weights được phát hành. Hãy:

Lưu bộ prompt và test case thực tế.
Chạy lại chúng khi Mistral cập nhật model.
Duy trì cấu hình model dự phòng.

Tôi có thể dùng Large 4 với mã Mistral hiện có không?

Có. URL cơ sở, cơ chế xác thực và SDK đều giữ nguyên. Chỉ cần đổi chuỗi model thành mistral-large-4.

Nếu đang chuyển từ Medium 3.5, xem hướng dẫn API Mistral Medium 3.5 để biết các phần có thể kế thừa.

Tóm tắt

Bạn có thể thực hiện cuộc gọi Mistral Large 4 đầu tiên trong khoảng năm phút. Sau đó, hãy dùng các prompt và dữ liệu thực tế của bạn để chạy Large 4 song song với model hiện tại.

Lưu các request trong Apidog, thêm assertion cho mã trạng thái và cấu trúc response, rồi theo dõi chất lượng câu trả lời, độ trễ và token usage. Cách này giúp bạn xác định nhanh liệu Le Chonk có phù hợp với ngăn xếp hiện tại hay không trong khi giá xem trước vẫn đang giảm một nửa.

Gemini 4 Argon: Đánh giá 19 hạng mục, cách Google chạy và 5 điểm thua kém

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 13:33:49 +0000

Gemini 4 Argon dẫn đầu 13 trên 19 dòng trong bảng ra mắt của Google, hòa 1 dòng (CWE-bench v1 với GPT-6 Astra) và thua ở 5 dòng: FrontierSWE v2, Terminal-bench 4.0, PostTrainBench, Terminal-Bench Science 0.1 và OSWorld-2.0. Điểm cần lưu ý là quyền truy cập: Argon hiện chỉ dành cho các đối tác thuộc Chương trình Fairwind, nên bên ngoài danh sách đối tác của Google và một số tổ chức đánh giá hiệu năng vẫn chưa thể tự chạy lại các con số này.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Bài viết này tổng hợp bảng điểm đầy đủ, nguồn đo lường của từng dòng, các điểm Argon thua, kết quả an ninh mạng, bảng điểm bên thứ ba và quy trình chuẩn bị benchmark riêng trong Apidog trước khi quyền truy cập được mở. Để xem tổng quan mô hình, hãy bắt đầu với Gemini 4 Argon là gì. Nếu cần so sánh để ra quyết định sử dụng, xem Argon so với GPT-6 Astra so với Claude Opus 5.5.

Bảng điểm đầy đủ và nguồn đo lường

Đây là các kết quả Google báo cáo trong bài đăng ra mắt và tài liệu phương pháp đánh giá, với tiêu đề “kết quả tính đến tháng 10 năm 2026”.

Google tự tính 10 trên 19 điểm số của Argon. Chín điểm còn lại đến từ bảng xếp hạng công khai. Điểm của đối thủ được lấy từ bảng xếp hạng, lần chạy của Google, thẻ hệ thống hoặc bài đăng của nhà cung cấp. In đậm là điểm dẫn đầu mỗi dòng.

Tiêu chuẩn	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	Claude Opus 5.5	Ai đã đo lường
Vals Index	68.9%	63.1%	65.8%	67.0%	Vals AI
AutomationBench	51.3%	41.4%	31.4%	42.5%	Bảng xếp hạng Zapier, bộ dữ liệu riêng tư
Vals Finance Agent v2	65.4%	53.5%	58.9%	58.6%	Vals AI
Harvey Legal Agent	19.6%	5.4%	6.7%	3.8%	Vals AI
DeepSWE v1.1	77.9%	74.1%	67.4%	74.2%	Argon tự tính; bảng xếp hạng Astra; thẻ hệ thống Anthropic
FrontierSWE v2	55.0%	65.5%	56.3%	62.3%	Bảng xếp hạng Proximal
Vibe Code Bench	91.9%	89.6%	90.3%	90.3%	Vals AI
Terminal-bench 4.0	57.4%	58.2%	57.9%	66.4%	Argon tự tính; bảng xếp hạng đối thủ
PostTrainBench	45.3%	44.3%	40.2%	49.3%	Google tự tính cho tất cả mô hình
Terminal-Bench Science 0.1	57.6%	68.1%	52.6%	63.3%	Argon tự tính; bảng xếp hạng đối thủ
LABBench 2	88.8%	85.4%	68.6%	73.1%	Google tự tính cho tất cả mô hình
RiemannBench	76.0%	72.0%	65.6%	69.6%	Bảng xếp hạng Surge
GraphWalks up to 128K	99.7%	98.7%	91.4%	90.6%	Google tự tính cho tất cả mô hình
GraphWalks 256K to 1M	84.2%	71.8%	65.0%	66.8%	Google tự tính cho tất cả mô hình
Agent’s Last Exam	39.5%	34.2%	n/r	38.2%	Argon tự tính; bảng xếp hạng đối thủ
OSWorld-2.0, offline	69.2%	72.6%	n/r	n/r	Argon tự tính; Astra từ bài đăng OpenAI
Chartography	71.6%	71.0%	46.2%	66.3%	Bảng xếp hạng Surge
LVBench	91.7%	87.5%	79.7%	83.7%	Google tự tính cho tất cả mô hình
CWE-bench v1	68.0%	68.0%	58.0%	67.0%	Bảng xếp hạng công khai

n/r = không báo cáo.

Grok 4.7 không xuất hiện trong bảng của Google, nhưng cũng đạt 68% trên bảng xếp hạng CWE-bench. Vì vậy, CWE-bench v1 là trận hòa ba bên giữa Argon, Astra và Grok 4.7.

Nếu nhóm theo nguồn:

9 dòng đến từ bảng xếp hạng công khai cho mọi mô hình: Vals AI, Zapier, Proximal, Surge và CWE-bench.
- Argon dẫn đầu 7 dòng và hòa 1 dòng.
5 dòng do Google tự chạy cho cả bốn mô hình.
- Argon dẫn đầu 4 dòng.
5 dòng còn lại ghép điểm Argon do Google chạy với điểm đối thủ lấy từ nguồn khác.
- Argon thua 3 trong 5 dòng thuộc nhóm này.

Điểm này quan trọng khi đọc bảng: nếu việc tự chạy benchmark tạo ưu thế rõ rệt cho Argon, bạn sẽ kỳ vọng Argon thắng nhiều hơn ở nhóm do Google tự tính. Dữ liệu công bố không cho thấy mô hình đó.

5 điểm Argon thua và tác động tới lập trình tác nhân

Các benchmark tổng quát không thay thế được benchmark cho workload thực tế. Nếu bạn xây dựng coding agent, đặc biệt agent dùng terminal hoặc làm việc trên repository lớn, hãy ưu tiên các dòng sau.

FrontierSWE v2: Argon đạt 55.0%, thấp hơn GPT-6 Astra ở 65.5%. Argon đứng cuối trong bốn mô hình, sau Fable 5.1 (56.3%) và Opus 5.5 (62.3%), trên bảng xếp hạng chấm điểm tất cả mô hình.
Terminal-bench 4.0: Argon đạt 57.4%, thấp hơn Claude Opus 5.5 ở 66.4%. Argon tiếp tục đứng cuối; Astra và Fable 5.1 chỉ chênh nhau khoảng một điểm.
PostTrainBench: Argon đạt 45.3%, thấp hơn Opus 5.5 ở 49.3%. Đây là dòng Google tự chạy cho tất cả mô hình.
Terminal-Bench Science 0.1: Argon đạt 57.6%, thấp hơn Astra ở 68.1%. Google chạy Argon với thời gian chờ xác minh dài gấp 6 lần.
OSWorld-2.0, tập hợp offline: Argon đạt 69.2%, thấp hơn Astra ở 72.6%. Anthropic chỉ báo cáo điểm tổng hợp online và offline nên không có điểm Claude riêng trên dòng này.

Với lập trình tác nhân, kết quả đang chia đều:

Argon thắng trên DeepSWE v1.1 và Vibe Code Bench.
Argon thua trên FrontierSWE v2 và Terminal-bench 4.0.

Cần đọc kỹ cách đo DeepSWE v1.1: Argon dùng công cụ đánh giá tác nhân mini-swe; Astra lấy điểm từ bảng xếp hạng công khai; Claude lấy điểm từ thẻ hệ thống. Vibe Code Bench dễ đối chiếu hơn vì Vals AI chấm cả bốn mô hình, nhưng chênh lệch Argon so với Astra chỉ là 1.6 điểm.

Nếu workload của bạn là tác vụ terminal dài, sửa lỗi repository hoặc chuỗi thao tác phụ thuộc trạng thái, hãy đánh trọng số cao hơn cho FrontierSWE v2 và Terminal-bench 4.0 thay vì chỉ dựa vào tổng số chiến thắng. Astra vẫn dẫn đầu FrontierSWE; xem trải nghiệm thực tế GPT-6 Astra để biết cách mô hình này hoạt động trong sử dụng hiện nay. Về Anthropic, phân tích benchmark Claude Fable 5.1 có các số liệu ra mắt của Fable.

Bloomberg đưa tin một số nhân viên Google ẩn danh có quyền truy cập cho rằng Argon chưa gây ấn tượng ở một số tác vụ lập trình và thiết kế giao diện người dùng so với điểm benchmark. Google gọi mô tả này là không chính xác.

Cảnh báo phương pháp luận cần kiểm tra trước khi so sánh

Khi áp dụng benchmark vào lựa chọn model cho sản phẩm, không chỉ so sánh phần trăm. Hãy kiểm tra cấu hình chạy, budget token, thời gian timeout và dữ liệu đầu vào.

Cả hai phía đều chạy nỗ lực tối đa. Argon chạy bằng Gemini API với cài đặt suy nghĩ cao nhất. Với Astra, Fable 5.1 và Opus 5.5, Google dùng cài đặt suy nghĩ/lý luận tối đa hiện có. Đây là so sánh giới hạn trên, không phản ánh chi phí, độ trễ hoặc hành vi cấu hình mặc định.
LVBench dùng số lượng frame khác nhau. Google tự chạy LVBench cho cả bốn model. Gemini lấy mẫu video ở 1 FPS; Astra nhận 800 frame, Fable 5.1 nhận 300 frame và Opus 5.5 nhận 600 frame do giới hạn API. Các model không nhận đầu vào giống hệt nhau.
OSWorld lấy kết quả tốt nhất trong ba lần chạy. Điểm Argon được “tối đa hóa qua 3 lần chạy với một lần thử cho mỗi lần chạy”. Đây là lần chạy tốt nhất, không phải điểm trung bình.
Agent’s Last Exam có cửa sổ chạy dài. Argon chạy bằng evaluator ALE-Claw với cửa sổ 5 giờ.
Bộ lọc an toàn được bật. Agent’s Last Exam và OSWorld chạy với safety filter bật; các phản hồi bị gắn cờ được trả về dưới dạng chuỗi rỗng. Nếu có ảnh hưởng, điều này làm giảm điểm Argon.

Kết quả an ninh mạng từ DeepMind

Trang an ninh mạng của DeepMind công bố thêm bốn chỉ số ngoài bảng ra mắt.

Đánh giá an ninh mạng	Gemini 4 Argon	So sánh
Phát hiện lỗ hổng thực tế	85.8%	Gemini 3.8 Flash Cyber: 71.0%
Benchmark kiểm tra thâm nhập Wiz	70.9%	Gemini 3.8 Flash Cyber: 58.2%
Tỷ lệ thành công tấn công Gray Swan IPI, k=15, thấp hơn là tốt hơn	0.7%	Thấp nhất trên biểu đồ; Kimi K3 cao nhất ở 52.7%
CWE-bench v1	68%	Hòa với Grok 4.7 và GPT-6 Astra; Opus 5.5 đạt 67%

Đánh giá phát hiện lỗ hổng dùng evaluator Antigravity nội bộ, được mô tả là “không chuyên về an ninh mạng”, với quyền truy cập mã nguồn. Bài kiểm tra Wiz chỉ cho model truy cập website đang chạy và hành vi công khai, không có mã nguồn ứng dụng.

Hai so sánh chính đều đặt Argon cạnh mô hình an ninh mạng trước đây của Google, không phải đối thủ trực tiếp. Xem giải thích về khả năng phòng thủ an ninh mạng của Argon để đánh giá ý nghĩa của các kết quả này với API bạn vận hành.

Bảng điểm từ bên thứ ba

Một số tổ chức đã công bố điểm trong vài phút sau khi ra mắt, cho thấy họ có quyền truy cập trước khi phát hành công khai.

Artificial Analysis liệt kê Gemini 4 Argon ở cấu hình Cao với Intelligence Index là 53, xếp #8 trong 223. Bảng này tính từng cấu hình reasoning riêng biệt. Nếu so từng model, Argon hòa Fable 5.1 và GPT-6 Astra, đứng sau Opus 5.5 (tối đa 58) và Sonnet 5.5 (tối đa 56). Artificial Analysis báo cáo tỷ lệ ảo giác 15% trên AA-Omniscience, trong khi Astra tối đa đạt 51%; độ chính xác là 50% so với 63%. Chạy benchmark này tốn 1.99 USD mỗi tác vụ; Argon dùng khoảng 62K output token mỗi tác vụ, so với khoảng 27K của Astra tối đa. Artificial Analysis chưa hiển thị dữ liệu tốc độ hoặc độ trễ.
Vals AI xếp Argon ở 68.90% trên Vals Index, #1 trong 41 model và là model Gemini đầu tiên dẫn đầu; chi phí là 15.68 USD mỗi thử nghiệm. Vals AI liệt kê output tối đa 262K cho cấu hình đã thử nghiệm, thấp hơn mức 1M mà Google nêu.
Arena xếp Argon #1 về Văn bản với 1525 Elo, được đánh dấu sơ bộ dựa trên 4,942 phiếu bầu, và #8 về WebDev.

Vì sao có nguồn nói 12, 13 hoặc 14 chiến thắng?

Các con số khác nhau thường đến từ cách chọn đối thủ để so sánh. Thống kê lại toàn bộ 19 dòng của Google cho kết quả sau:

Cách đếm	Argon thắng	Hòa	Argon thua	Không báo cáo
Tốt nhất trong ba đối thủ	13	1	5	0
Chỉ so với GPT-6 Astra	14	1	4	0
Chỉ so với Claude Opus 5.5	14	0	4	1
Chỉ so với Claude Fable 5.1	15	0	2	2

Do đó:

13 chiến thắng là đúng nếu Argon phải vượt qua toàn bộ đối thủ có điểm trên từng dòng.
14 chiến thắng là đúng trong đối đầu trực tiếp với Astra hoặc Opus 5.5.
12 chiến thắng không khớp với các cách đếm trên toàn bộ 19 dòng; hãy kiểm tra nguồn đó đã loại hoặc gộp benchmark nào.

Ngoài số trận thắng, biên độ cũng rất khác nhau. Harvey Legal Agent chênh 19.6% so với 6.7%, trong khi Chartography chỉ chênh 0.6 điểm.

Cách chuẩn bị benchmark riêng trước ngày Argon mở quyền truy cập

Benchmark công khai mô tả evaluator của Google. Benchmark của bạn phải mô tả workload và tiêu chí thành công của sản phẩm.

Hãy xây dựng bộ test trên một model đang gọi được ngay bây giờ, sau đó chuyển sang Argon bằng một thay đổi biến môi trường khi model ID được công bố.

1. Chọn prompt từ workload thật

Ưu tiên các tác vụ tương ứng với rủi ro kỹ thuật của bạn:

Sửa lỗi trong repository.
Thực thi tác vụ terminal nhiều bước.
Truy vấn tài liệu dài.
Tạo hoặc sửa API client.
Phân tích log lỗi.
Sinh payload API theo schema.
Viết migration hoặc test case.

Không bắt đầu bằng prompt demo quá ngắn. Mỗi test nên có đầu vào, tiêu chí thành công và giới hạn chi phí rõ ràng.

2. Tạo environment trong Apidog

Trong Apidog, tạo environment với các biến:

GEMINI_API_KEY=your_api_key
GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash

Google chưa công bố model ID của Argon. Vì vậy, GEMINI_MODEL nên là biến duy nhất bạn cần thay đổi khi quyền truy cập mở.

3. Lưu request dùng biến model

Ví dụ request theo kiểu Gemini API:

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{{GEMINI_MODEL}}:generateContent?key={{GEMINI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Phân tích lỗi trong đoạn log sau, nêu nguyên nhân gốc và đề xuất các bước khắc phục có thể thực hiện được: {{LOG_INPUT}}"
        }
      ]
    }
  ]
}

Nhóm các request theo kịch bản, chẳng hạn:

coding-agent/
  01-understand-repository
  02-fix-failing-test
  03-run-terminal-task
  04-review-patch

4. Thêm assertion cho đầu ra và usage metadata

Không chỉ kiểm tra HTTP 200. Hãy xác nhận các trường có ý nghĩa với sản phẩm:

Có nội dung phản hồi.
Có định dạng JSON hợp lệ nếu bạn yêu cầu structured output.
Có các trường bắt buộc.
Có từ khóa hoặc hành động kỳ vọng.
Không vượt quá ngân sách token.
Không vượt quá giới hạn chi phí của một tác vụ.

Ví dụ assertion logic:

pm.test("Phản hồi thành công", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

const body = pm.response.json();

pm.test("Có nội dung sinh", function () {
  const text = body.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;
  pm.expect(text).to.be.a("string").and.not.empty;
});

pm.test("Không vượt ngân sách reasoning token", function () {
  const thoughtTokens = body.usageMetadata?.thoughtsTokenCount || 0;
  pm.expect(thoughtTokens).to.be.below(50000);
});

Ngưỡng thoughtsTokenCount cần được đặt theo budget thực tế của bạn, không theo mức tối đa mà benchmark của nhà cung cấp sử dụng.

5. Chạy baseline trên Gemini 3.8 Flash

Chạy toàn bộ kịch bản trên gemini-3.8-flash ngay bây giờ và lưu lại:

Tỷ lệ thành công.
Thời gian phản hồi.
Số token đầu vào và đầu ra.
Token suy nghĩ, nếu API trả về.
Chi phí mỗi tác vụ.
Các lỗi lặp lại.
Chất lượng đầu ra theo tiêu chí review của nhóm.

Lưu báo cáo baseline. Đây là dữ liệu để bạn biết Argon cải thiện hay làm giảm chất lượng ở workload của chính bạn.

6. Đổi model ID khi Argon được phát hành

Khi Google công bố model ID, chỉ cần cập nhật:

GEMINI_MODEL=gemini-4-argon

Sau đó chạy lại cùng kịch bản, cùng input và cùng assertion. Google nói rằng “tất cả các model mới” sẽ ra mắt trên API Interactions, vì vậy nên lưu thêm một phiên bản Interactions của mỗi request.

Để chuẩn bị baseline phù hợp, xem so sánh Argon với Gemini 3.8 Flash, bao gồm kỳ vọng về giá và giới hạn.

Câu hỏi thường gặp

Các benchmark Gemini 4 Argon có được xác minh độc lập không?

Một phần. Chín trong 19 dòng đến từ bảng xếp hạng công khai chấm mọi model. Artificial Analysis, Vals AI và Arena cũng đã công bố kết quả riêng. Các dòng còn lại do Google thực hiện cho Argon.

Điểm DeepSWE của Gemini 4 Argon là bao nhiêu?

Argon đạt 77.9% trên DeepSWE v1.1, cao hơn Opus 5.5 ở 74.2% và Astra ở 74.1%. Tuy nhiên, lần chạy Argon dùng evaluator tác nhân mini-swe, còn điểm đối thủ đến từ bảng xếp hạng và thẻ hệ thống.

Argon có đánh bại GPT-6 Astra trên benchmark không?

Trong đối đầu trực tiếp theo bảng Google, Argon thắng 14 dòng, hòa 1 và thua 4. Trên Artificial Analysis, hai model hòa ở mức Intelligence Index 53.

Tôi có thể tự chạy lại các benchmark này không?

Chưa. Argon hiện bị giới hạn cho đối tác Fairwind và Google chưa công bố ngày phát hành công khai. Công cụ theo dõi ngày phát hành Argon theo dõi quá trình triển khai.

Bước tiếp theo

Đừng chờ benchmark công khai để quyết định model cho sản phẩm. Hãy xây dựng kịch bản từ workload thật, chạy baseline trên Gemini 3.8 Flash và lưu báo cáo.

Khi Argon ra mắt, bạn chỉ cần thay đổi GEMINI_MODEL, chạy lại cùng bộ test và so sánh trực tiếp về chất lượng, token, chi phí và độ trễ.

Tải xuống Apidog để bắt đầu thiết lập kịch bản kiểm thử.

So sánh Gemini 4 Argon và Gemini 3.8 Flash: Nên chờ Argon hay dùng Flash ngay bây giờ?

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 13:32:10 +0000

Gemini 3.8 Flash có sẵn ngay hôm nay: đây là mô hình ổn định, có gói miễn phí, giá $0.75 cho đầu vào và $3.75 cho đầu ra trên mỗi 1 triệu token đến hết ngày 31 tháng 12 năm 2026; sau đó là $1.50 và $7.50. Giới hạn đầu ra là 64K token. Gemini 4 Argon thì chưa khả dụng rộng rãi. Bài đăng ra mắt của Google định giá Argon ở mức $2 và $10 trong thời gian giới thiệu chưa xác định, sau đó là $4 và $20. Google công bố giới hạn đầu ra 1 triệu token, nhưng hiện Argon chỉ dành cho một nhóm đối tác trong Chương trình Fairwind. Nếu cần triển khai trong quý này, hãy dùng Flash và thiết kế cấu hình để có thể chuyển sang Argon chỉ bằng một biến.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Bài viết này so sánh thông số kỹ thuật, các hàng benchmark được cả hai bài ra mắt công bố, điểm cyber và chi phí cho cùng một cuộc gọi. Cuối bài là cách thiết lập yêu cầu để đổi mô hình mà không phải sửa code. Xem thêm: Gemini 4 Argon là gì và Gemini 3.8 Flash là gì.

So sánh trực tiếp: những gì bạn có thể sử dụng ngay hôm nay

	Gemini 3.8 Flash	Gemini 4 Argon
Khả dụng	Ổn định trên Gemini API, AI Studio, Antigravity và Gemini Enterprise	Một tập hợp con các đối tác Chương trình Fairwind, dưới dạng mô hình được quản lý trên Gemini Enterprise
ID mô hình	`gemini-3.8-flash`	Chưa công bố
Giá mỗi 1 triệu token (đầu vào / đầu ra)	$0.75 / $3.75 đến 31-12-2026, sau đó $1.50 / $7.50	$2 / $10 giới thiệu, sau đó $4 / $20
Đầu vào được lưu vào bộ nhớ cache mỗi 1 triệu	$0.075, sau đó $0.15	$0.10 giới thiệu, sau đó $0.20 (giảm 95% đầu vào)
Giới hạn đầu ra	65.536 token	1 triệu token theo công bố của Google
Cửa sổ đầu vào	1.048.576 token	Chưa công bố
Cấp độ tư duy	`low`, `medium` (mặc định), `high`; `minimal` trả về HTTP 400	Chưa được ghi lại
Gói API miễn phí	Có, bị giới hạn tốc độ	Chưa có thông báo
Truy cập của người tiêu dùng	Ứng dụng Gemini trên AI Pro và Ultra, Chế độ AI trong Tìm kiếm	Chưa; người đăng ký AI Ultra nằm trong đợt đầu tiên, chưa có ngày cụ thể

Các điểm cần lưu ý trước khi chọn

Google chưa công bố cửa sổ đầu vào của Argon, dù các đánh giá ngữ cảnh dài của họ dùng prompt đến 1 triệu token.
Google nói giới hạn đầu ra của Argon là 1 triệu token. Tuy nhiên, Vals AI liệt kê đầu ra tối đa 262K cho cấu hình họ đã thử nghiệm.
Các đánh giá Argon chạy với “thiết lập tư duy cao nhất”, nhưng Google chưa công bố tên cấp độ hay cấp độ mặc định.
Flash hỗ trợ low, medium và high. Xem tài liệu tư duy của Google hoặc hướng dẫn cấp độ tư duy Gemini 3.8 Flash.

Gói miễn phí của Flash bị giới hạn tốc độ. Google cũng cho biết dữ liệu từ gói miễn phí “được sử dụng để cải thiện sản phẩm”. Google chưa công bố cách dùng Argon miễn phí; xem hướng dẫn quyền truy cập miễn phí Argon để biết các lựa chọn thay thế.

Các benchmark được cả hai bài ra mắt công bố

Các bài ra mắt của Google cho hai mô hình cùng công bố hai hàng benchmark dưới dạng văn bản. Đây là số liệu do Google báo cáo; phương pháp luận Argon gán cả hai hàng cho Vals AI.

Điểm chuẩn	Gemini 3.8 Flash	Gemini 4 Argon
Vals Finance Agent v2	61.4%	65.4%
Điểm chuẩn Đại lý Pháp lý Harvey	10.0%	19.6%

Đừng coi đây là thử nghiệm đối chứng hoàn toàn: hai bảng được Google công bố cách nhau một tháng và có các nhóm đối thủ khác nhau. Tuy vậy:

Argon cao hơn 4 điểm trên Vals Finance Agent v2.
Argon đạt 19.6% trên benchmark pháp lý Harvey, gần gấp đôi Flash ở mức 10.0%.

Các số liệu khác không có đối tác tương ứng trực tiếp trong cả hai bài. Bảng Flash có HLE-Verified, còn bảng Argon thì không. Điểm DeepSWE của Flash chỉ xuất hiện trong ảnh thẻ mô hình. Trên bảng xếp hạng Text của Arena, Argon (Cao) đứng số 1 trong phiếu bầu sơ bộ, còn Gemini 3.8 Flash (Cao) đứng số 11.

Xem bảng Argon đầy đủ 19 hàng và đơn vị đo lường tại phân tích benchmark Argon.

Cyber: Argon so với 3.8 Flash Cyber

Trang cyber của DeepMind so sánh Argon với Gemini 3.8 Flash Cyber, phiên bản Flash được kiểm soát bởi Fairwind.

Đánh giá Cyber	Gemini 4 Argon	Gemini 3.8 Flash Cyber
Phát hiện lỗ hổng thực tế	85.8%	71.0%
Điểm chuẩn Kiểm tra Xâm nhập Wiz	70.9%	58.2%

Cả hai mô hình đều bị kiểm soát:

Gemini 3.8 Flash Cyber có sẵn chung sau danh sách cho phép trên Gemini Enterprise Agent Platform.
Argon chỉ dành cho Fairwind.

Nếu bạn không phải đối tác Fairwind, các số liệu cyber này không thay đổi lựa chọn triển khai hiện tại: Gemini 3.8 Flash bản chung là mô hình bạn có thể xây dựng trên đó ngay hôm nay.

Chi phí cho cùng một cuộc gọi

Giả sử một yêu cầu dùng:

100.000 token đầu vào
8.000 token đầu ra

Với các mô hình Gemini hiện tại, gồm 3.8 Flash, token tư duy được tính là token đầu ra. Vì vậy, 8.000 token đầu ra đã bao gồm token tư duy. Google chưa nói rõ Argon tính token tư duy thế nào; các phép tính dưới đây giả định Argon theo cùng cơ chế.

Mô hình và giai đoạn	Chi phí đầu vào	Chi phí đầu ra	Tổng cộng mỗi cuộc gọi
3.8 Flash, giới thiệu	0.1M × $0.75 = $0.075	0.008M × $3.75 = $0.030	$0.105
3.8 Flash, từ 01-01-2027	0.1M × $1.50 = $0.150	0.008M × $7.50 = $0.060	$0.210
Argon, giới thiệu	0.1M × $2 = $0.200	0.008M × $10 = $0.080	$0.280
Argon, tiêu chuẩn	0.1M × $4 = $0.400	0.008M × $20 = $0.160	$0.560

Argon có giá mỗi token bằng 8/3, tức khoảng 2.67 lần Flash, ở cả mức giá giới thiệu lẫn giá tiêu chuẩn.

Với 1.000 cuộc gọi như trên mỗi ngày:

Flash ở giá giới thiệu: $105/ngày
Argon ở giá giới thiệu: $280/ngày

Ba yếu tố làm chi phí thực tế khác phép tính

Số token không giống nhau giữa hai mô hình.

Cùng một prompt có thể tạo số token đầu ra và token tư duy khác nhau. Các benchmark Argon chạy ở mức tư duy cao nhất; Google cũng cảnh báo mức nỗ lực cao hơn trên Flash có thể dùng nhiều token hơn.
Đầu ra dài thay đổi hoàn toàn bài toán.

Câu trả lời 200.000 token không vừa giới hạn 65.536 token của Flash, nên phải chia thành nhiều cuộc gọi. Theo giới hạn công bố của Argon, đây có thể là một phản hồi:
- Giá giới thiệu: 0.2M × $10 = $2.00
- Giá tiêu chuẩn: 0.2M × $20 = $4.00

Một đầu ra đầy đủ 1 triệu token có giá $10 giới thiệu hoặc $20 tiêu chuẩn.

Chỉ Flash có ngày kết thúc giá giới thiệu rõ ràng. Giá giới thiệu của Flash kết thúc ngày 31 tháng 12 năm 2026. Google chưa công bố ngày kết thúc giá giới thiệu của Argon.

Flash còn có Batch giảm giá 50%: $0.375 cho đầu vào và $1.875 cho đầu ra đến hết ngày 31 tháng 12, theo trang giá Gemini API. Google chưa công bố giá Batch cho Argon.

Xem thêm hướng dẫn định giá Argon và hướng dẫn định giá Gemini 3.8 Flash.

Bạn nên chờ Argon hay triển khai trên Flash?

Triển khai trên 3.8 Flash ngay bây giờ khi

Bạn bị ràng buộc về chi phí. Flash có giá bằng 3/8 Argon mỗi token; Batch tiếp tục giảm một nửa giá đó.
Bạn chạy lưu lượng lớn. Phân loại, trích xuất, định tuyến và chat ở quy mô lớn sẽ tăng chi phí nhanh với mức $10 cho 1 triệu token đầu ra.
Bạn cần triển khai ngay. Flash có ID mô hình ổn định, gói miễn phí để tạo nguyên mẫu và lịch giá đã công bố.
Phản hồi nằm trong 65.536 token. Đây là trường hợp của phần lớn workload API.

Lập kế hoạch cho Argon khi

Công việc yêu cầu suy luận dài hạn. Google mô tả Argon được xây dựng để duy trì suy luận sâu trong workflow phức tạp, dài hạn.
Bạn cần đầu ra vượt quá 64K token. Viết lại toàn bộ module, báo cáo dài hoặc migration lớn là các trường hợp cần giới hạn 1 triệu token.
Bạn chạy agent pháp lý hoặc tài chính. Đây là hai hàng benchmark được công bố cho cả hai model, và Argon dẫn đầu cả hai.
Bạn đủ điều kiện tham gia Fairwind. Argon là model hiện được chương trình này ưu tiên.

Cách tiếp cận thực tế là không cần chọn một lần duy nhất: đưa đa số lưu lượng vào Flash, sau đó định tuyến các yêu cầu khó sang Argon khi mô hình được phát hành rộng hơn.

Một yêu cầu đã lưu, hai mô hình

Giữ tên model trong biến môi trường. Chạy workload thực trên 3.8 Flash ngay bây giờ, rồi thay đổi biến khi Google công bố ID model của Argon. Không đoán ID Argon trước khi Google công bố.

MODEL="${GEMINI_MODEL:-gemini-3.8-flash}"

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL}:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Summarize this contract clause in 3 bullets."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "medium"
      },
      "maxOutputTokens": 8192
    }
  }'

Checklist triển khai

Lưu GEMINI_API_KEY và GEMINI_MODEL trong môi trường.
Cố định maxOutputTokens để một phản hồi dài không vượt ngân sách.
Kiểm tra HTTP 200.
Kiểm tra các trường mà ứng dụng thực sự đọc từ phản hồi.
Ghi lại usageMetadata, đặc biệt là usageMetadata.thoughtsTokenCount.
Đặt ngưỡng token tư duy theo ngân sách của bạn.
Lưu báo cáo chạy Flash làm baseline để so sánh sau này.

Bạn có thể lưu request này trong Apidog, thêm assertions và chạy nó trong test scenario.

Hai lưu ý cho ngày Argon ra mắt

Google nói “tất cả các mô hình mới” sẽ ra mắt trên Interactions API, nhưng chưa xác nhận Argon có hỗ trợ generateContent hay không. Vì vậy, hãy lưu thêm phiên bản Interactions:

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions

Dùng generation_config.thinking_level trong phiên bản Interactions.

Ngoài ra, tên cấp độ tư duy của Argon chưa được ghi lại. Giá trị medium của Flash có thể không chuyển trực tiếp sang Argon. Khi Argon khả dụng:

Chỉ đổi GEMINI_MODEL.
Chạy lại cùng bộ prompt.
So sánh đầu ra.
So sánh usageMetadata.
So sánh chi phí trên workload thực tế, không chỉ giá token niêm yết.

Câu hỏi thường gặp

Gemini 4 Argon có tốt hơn Gemini 3.8 Flash không?

Trên hai hàng benchmark mà cả hai bài ra mắt cùng công bố, có:

65.4% so với 61.4% trên Vals Finance Agent v2.
19.6% so với 10.0% trên benchmark Đại lý Pháp lý Harvey.

Tuy nhiên, Argon đắt hơn khoảng 2.67 lần mỗi token và chưa khả dụng rộng rãi.

Tôi có nên chờ Gemini 4 Argon không?

Không nếu bạn cần triển khai ngay. Google chưa công bố ngày phát hành cụ thể, chỉ nói “sớm nhất có thể”, bắt đầu với khách hàng API trả phí và người đăng ký AI Ultra.

Gemini 3.8 Flash hay Argon cho dự án mới?

Bắt đầu bằng Gemini 3.8 Flash, với tên model nằm trong biến môi trường. Sau khi thử nghiệm Argon bằng prompt và dữ liệu của riêng bạn, hãy chuyển các yêu cầu cần đầu ra dài hoặc chuyên sâu về pháp lý, tài chính sang Argon.

Có cách nào miễn phí để dùng Argon không?

Không. Google chưa công bố gói miễn phí cho Argon. Xem hướng dẫn quyền truy cập miễn phí Argon để biết các model Gemini miễn phí có thể dùng hôm nay.

Argon có thay thế Gemini 3.8 Flash không?

Google chưa nói. Google gọi Argon là model tiên phong mới, và Reuters báo cáo nó lớn hơn dòng Pro trước đó; vì vậy, Argon thuộc một cấp khác với Flash.

Bước tiếp theo

Thiết lập request ngay hôm nay, chạy trên Gemini 3.8 Flash và lưu báo cáo. Khi Argon được phát hành, bạn có thể biết trong vài phút liệu hiệu năng tăng thêm có xứng đáng với chi phí cho lưu lượng thực tế của mình hay không.

Tải xuống Apidog để xây dựng và lưu bộ so sánh này.

So sánh Gemini 4 Argon với GPT-6 Astra và Claude Opus 5.5

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 13:30:07 +0000

Gemini 4 Argon dẫn đầu 13 trong 19 hàng điểm chuẩn của Google khi so với GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 và Claude Fable 5.1. Tuy nhiên, yếu tố thực tế hơn điểm số là khả năng truy cập: bạn có thể mua Astra và Opus 5.5 ngay hôm nay, còn Argon hiện chỉ dành cho đối tác của Chương trình Fairwind. Giá giới thiệu của Argon là 2 USD đầu vào và 10 USD đầu ra cho mỗi triệu token; sau đó là 4 USD/20 USD — đúng bằng Claude Opus 5.5.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Bài viết này so sánh giá, giới hạn và điểm chuẩn của bốn mô hình; đồng thời hướng dẫn cách chọn mô hình theo tác vụ và kiểm thử Astra, Opus 5.5 cùng Gemini trên prompt thực tế bằng Apidog. Nếu chưa quen với Argon, hãy đọc Gemini 4 Argon là gì và hướng dẫn ngày phát hành Argon.

Giá và giới hạn đặt cạnh nhau

Bảng của Google cũng bao gồm Claude Fable 5.1. Giá dưới đây tính trên 1 triệu token, theo bài đăng ra mắt của Google, trang mô hình GPT-6 Astra của OpenAI và trang giá của Anthropic.

	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5	Claude Fable 5.1
Bạn có thể gọi ngay hôm nay?	Không, chỉ Fairwind	Có	Có	Có
ID mô hình API	Chưa công bố	`gpt-6-astra`	`claude-opus-5-5`	`claude-fable-5-1`
Đầu vào	2 USD giới thiệu, sau đó 4 USD	10 USD	4 USD	10 USD
Đầu vào đã lưu vào bộ nhớ đệm	0,10 USD giới thiệu, sau đó 0,20 USD	1 USD	0,20 USD	0,25 USD
Đầu ra	10 USD giới thiệu, sau đó 20 USD	50 USD	20 USD	50 USD
Đầu ra tối đa	1 triệu, theo công bố Google	128 nghìn	128 nghìn; 300 nghìn trên Batch, beta	128 nghìn
Cửa sổ ngữ cảnh	Chưa công bố	1.050.000; đầu vào tối đa 922 nghìn	1 triệu	1 triệu
Phụ phí prompt dài	Chưa nêu	Trên 272 nghìn token đầu vào: 2x đầu vào/bộ nhớ đệm, 1,5x đầu ra trên toàn bộ yêu cầu	Không	Không

Ba điểm cần lưu ý:

Giá tiêu chuẩn của Argon bằng Opus 5.5. Mức 4 USD đầu vào và 20 USD đầu ra chỉ rẻ hơn Anthropic trong giai đoạn giới thiệu. Google chưa công bố ngày kết thúc giai đoạn này.
Astra và Fable 5.1 đắt hơn đáng kể. Giá đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn của hai mô hình này cao gấp 2,5 lần Argon; so với giá giới thiệu Argon, chênh lệch là 5 lần.
Giới hạn đầu ra Argon cần được kiểm chứng thực tế. Google công bố mức 1 triệu token, nhưng Vals AI liệt kê 262 nghìn token cho cấu hình Argon mà họ đã thử nghiệm.

Để ước tính chi phí mỗi request, xem giá Gemini 4 Argon.

Mỗi mô hình dẫn đầu ở đâu trong bảng của Google

Trước khi dùng bảng này để ra quyết định, cần nhớ: đây là bảng do Google công bố. Điểm của Argon do Google báo cáo, một số do Google tự chạy và một số lấy từ leaderboard. Điểm của đối thủ chủ yếu đến từ nhà cung cấp hoặc bảng xếp hạng công khai, thường ở cấu hình lý luận tối đa.

Ai dẫn đầu	Điểm chuẩn	Argon	Astra	Fable 5.1	Opus 5.5
Argon: công việc tri thức	Vals Index	68,9%	63,1%	65,8%	67,0%
Argon: công việc tri thức	AutomationBench	51,3%	41,4%	31,4%	42,5%
Argon: công việc tri thức	Harvey’s Legal Agent Benchmark	19,6%	5,4%	6,7%	3,8%
Argon: lập trình	DeepSWE v1.1	77,9%	74,1%	67,4%	74,2%
Argon: ngữ cảnh dài	GraphWalks 256K đến 1M, F1	84,2%	71,8%	65,0%	66,8%
Argon: đa phương thức	LVBench	91,7%	87,5%	79,7%	83,7%
Argon: đa phương thức	Chartography	71,6%	71,0%	46,2%	66,3%
Astra	FrontierSWE v2	55,0%	65,5%	56,3%	62,3%
Astra	Terminal-Bench Science 0.1	57,6%	68,1%	52,6%	63,3%
Astra	OSWorld-2.0, ngoại tuyến, một phần	69,2%	72,6%	Không báo cáo	Không báo cáo
Opus 5.5	Terminal-bench 4.0	57,4%	58,2%	57,9%	66,4%
Opus 5.5	PostTrainBench	45,3%	44,3%	40,2%	49,3%
Hòa	CWE-bench v1	68,0%	68,0%	58,0%	67,0%

Argon còn dẫn đầu ở Vals Finance Agent v2, Vibe Code Bench, LABBench 2, RiemannBench, GraphWalks đến 128 nghìn token và Agent’s Last Exam. Fable 5.1 không đứng đầu ở hàng nào.

Trên CWE-bench v1, bảng xếp hạng an ninh mạng của DeepMind cho thấy Argon, Astra và Grok 4.7 cùng đạt 68%; Opus 5.5 đạt 67%.

So với Fable 5.1, Argon có điểm cao hơn ở 15 trong 17 hàng mà cả hai cùng báo cáo. Fable chỉ vượt Argon ở:

FrontierSWE v2: 56,3% so với 55,0%.
Terminal-bench 4.0: 57,9% so với 57,4%.

Xem thêm điểm chuẩn Claude Fable 5.1 và điểm chuẩn Gemini 4 Argon.

Ba lưu ý trước khi tin vào chênh lệch điểm số

1. Điểm của đối thủ không phải lúc nào cũng do Google chạy

Phương pháp luận của Google nêu rõ kết quả của các mô hình không phải Gemini chủ yếu được lấy từ số liệu tự báo cáo của nhà cung cấp, trừ khi có ghi chú khác. Một số hàng lấy từ leaderboard công khai của Vals AI, Proximal và Surge.

2. Thiết lập thử nghiệm khác nhau

Ví dụ, ở DeepSWE v1.1:

Google tự tính điểm 77,9% của Argon bằng hệ thống mini-swe-agent.
Điểm Astra lấy từ leaderboard công khai.
Điểm Anthropic lấy từ system card.

Ở LVBench, Gemini lấy mẫu video ở tốc độ 1 khung hình/giây; Astra sử dụng 800 khung hình, Opus 5.5 sử dụng 600 và Fable 5.1 sử dụng 300, do giới hạn API.

3. Một mô hình có thể có nhiều điểm khác nhau

Điểm Terminal-bench 4.0 của Opus 5.5 thay đổi theo harness thử nghiệm và mức nỗ lực. Anthropic báo cáo mức 66,4% ở cấu hình xhigh.

Quy tắc thực hành: không trộn điểm từ các nguồn, harness hoặc cấu hình khác nhau vào cùng một kết luận.

Đánh giá của bên thứ ba nói gì

Các leaderboard độc lập cho thấy khoảng cách giữa các mô hình hẹp hơn.

Artificial Analysis xếp Argon thứ 8 trong 223 cấu hình, trong đó mỗi cấu hình lý luận được tính riêng. Nếu gộp theo mô hình:

Argon: 53
GPT-6 Astra: 53
Claude Fable 5.1: 53
Claude Sonnet 5.5: 56
Claude Opus 5.5: 58 ở cấu hình tối đa

Artificial Analysis cũng đo tỷ lệ ảo giác của Argon trên AA-Omniscience là 15%, so với 51% của Astra ở cấu hình tối đa.

Trên Arena, Argon đứng đầu hạng mục Text với 1525 điểm, được đánh dấu là sơ bộ trên 4.942 phiếu bầu; Opus 5.5 đứng thứ tư. Vals AI xếp Argon đầu bảng trong 41 mô hình trên Vals Index.

Tuy nhiên, kết quả benchmark không thay thế hoàn toàn đánh giá sản phẩm. Bloomberg đưa tin một số nhân viên có quyền truy cập cho rằng Argon chưa ấn tượng ở một số tác vụ lập trình và thiết kế giao diện so với benchmark; Google gọi mô tả đó là không chính xác.

Định tuyến đến mô hình nào

Không có một mô hình tiên phong phù hợp cho mọi workload. Hãy chọn theo tác vụ, chi phí và giới hạn đầu ra.

Tác vụ	Định tuyến hôm nay	Khi Argon ra mắt
Đặc vụ pháp lý, tài chính, tự động hóa văn phòng	Opus 5.5, 67,0% Vals Index	Kiểm tra Argon vì mô hình này dẫn đầu bốn hàng công việc tri thức
Đặc vụ lập trình dùng terminal nhiều	Opus 5.5, 66,4% Terminal-bench 4.0	Opus 5.5 vẫn dẫn đầu
Kỹ thuật phần mềm tác tử	Astra, 65,5% FrontierSWE v2, hoặc Opus 5.5	Argon dẫn đầu DeepSWE nhưng thua FrontierSWE; hãy chạy cả hai
Đặc vụ dùng máy tính và GUI	Astra, 72,6% OSWorld-2.0	Astra dẫn đầu OSWorld; Argon dẫn đầu Agent’s Last Exam
Lý luận trên prompt hơn 256 nghìn token	Opus 5.5 vì không phụ phí, hoặc Astra nếu chấp nhận phụ phí	Argon đạt 84,2% trên GraphWalks 256K đến 1M
Hiểu video và biểu đồ	Astra, 87,5% LVBench	Argon, 91,7%, nhưng cần lưu ý khác biệt số khung hình
Kỹ thuật khoa học và ML	Astra cho Terminal-Bench Science; Opus 5.5 cho PostTrainBench	Thử Argon vì mô hình này dẫn đầu LABBench 2 và RiemannBench
Một phản hồi dài hơn 128 nghìn token	Opus 5.5 Batch, 300K, beta	Argon, tối đa 1 triệu token theo công bố Google
Khối lượng lớn, nhạy cảm chi phí	Opus 5.5, 4 USD/20 USD	Argon, 2 USD/10 USD trong thời gian giới thiệu

Nếu chi phí quan trọng hơn benchmark cao nhất, hãy xem GPT-6 Sol so với Claude Opus 5.5, bài viết so sánh dòng Sol rẻ hơn của OpenAI với Opus.

So sánh các mô hình trên prompt của riêng bạn

Benchmark của nhà cung cấp không thể thay thế dữ liệu từ workload thực tế. Bạn có thể thiết lập một evaluation nhỏ trong Apidog để so sánh Astra, Opus 5.5 và Gemini.

Bước 1: Tạo ba request

Tạo một project với ba request:

GPT-6 Astra.
Claude Opus 5.5.
Gemini, với trường model là {{GEMINI_MODEL}}.

Trong khi chờ Google công bố ID Argon, đặt:

GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash

Tham khảo hướng dẫn API GPT-6 Astra và Claude Opus 5.5 là gì để xem định dạng request của từng nhà cung cấp.

Bước 2: Dùng biến môi trường cho khóa và prompt

Lưu khóa API theo từng nhà cung cấp:

OPENAI_API_KEY=...
ANTHROPIC_API_KEY=...
GEMINI_API_KEY=...

Đặt prompt trong một biến chung để đảm bảo ba request nhận cùng đầu vào:

PROMPT=Phân tích repository này và đề xuất bản vá tối thiểu...

Bước 3: Thêm assertions

Mỗi request nên kiểm tra tối thiểu:

HTTP status là 200.
Nội dung phản hồi không rỗng.
Số token đầu ra không vượt giới hạn.
Chi phí ước tính không vượt ngân sách.

Ví dụ logic kiểm tra:

assert(response.status === 200);
assert(response.body.output_text?.length > 0);
assert(response.body.usage.output_tokens < 8000);

Bước 4: Chạy dưới dạng test scenario

Chạy cả ba request trong cùng một kịch bản kiểm thử, sau đó so sánh:

Chất lượng câu trả lời.
Tỷ lệ hoàn thành tác vụ.
Số token đầu vào và đầu ra.
Độ trễ.
Chi phí thực tế theo request.

Cách ước tính chi phí request

Với một request gồm 20.000 token đầu vào và 4.000 token đầu ra:

GPT-6 Astra

20.000 × 10 USD / 1.000.000 = 0,20 USD
4.000 × 50 USD / 1.000.000 = 0,20 USD
Tổng = 0,40 USD

Claude Opus 5.5

20.000 × 4 USD / 1.000.000 = 0,08 USD
4.000 × 20 USD / 1.000.000 = 0,08 USD
Tổng = 0,16 USD

Gemini 4 Argon

Giá giới thiệu: 0,08 USD
Giá tiêu chuẩn: 0,16 USD

Giá token không đồng nghĩa chi phí mỗi tác vụ. Artificial Analysis đo Argon dùng khoảng 62 nghìn token đầu ra cho mỗi tác vụ, trong khi Astra ở mức nỗ lực tối đa dùng khoảng 27 nghìn. Vì vậy, hãy đo token và tỷ lệ hoàn thành trên prompt của chính bạn.

Khi Argon được mở API, chỉ cần thay đổi biến:

GEMINI_MODEL=<ID Argon do Google công bố>

Sau đó chạy lại cùng test scenario để có so sánh công bằng với Astra và Opus 5.5.

Câu hỏi thường gặp

Gemini 4 Argon có tốt hơn GPT-6 Astra không?

Hai mô hình hòa ở mức 53 trên Artificial Analysis. Trong bảng của Google, Argon cao hơn ở phần lớn hàng; Astra thắng FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science 0.1 và OSWorld-2.0. Astra cũng là mô hình bạn có thể gọi ngay hôm nay.

Gemini 4 Argon so với Claude Opus 5.5: mô hình nào tốt hơn?

Bảng của Google ưu ái Argon ở hầu hết hàng. Opus 5.5 thắng Terminal-bench 4.0 và PostTrainBench, đồng thời dẫn đầu Artificial Analysis với 58 so với 53. Ở giá tiêu chuẩn, hai mô hình có cùng mức giá.

Gemini 4 Argon có rẻ hơn Claude Opus 5.5 không?

Trong thời gian giới thiệu, Argon rẻ bằng một nửa: 2 USD/10 USD so với 4 USD/20 USD. Sau giai đoạn đó, giá niêm yết giống nhau; Google chưa công bố thời điểm kết thúc giá giới thiệu.

Mô hình nào có giới hạn đầu ra lớn nhất?

Argon, với mức công bố 1 triệu token đầu ra. Tuy nhiên, Vals AI liệt kê 262 nghìn token cho cấu hình họ thử nghiệm. Các mô hình còn lại có giới hạn đầu ra đồng bộ là 128 nghìn token. Xem hướng dẫn 1 triệu token đầu ra để biết tác động đến client.

Tôi có thể sử dụng Gemini 4 Argon ngay hôm nay không?

Chỉ thông qua Chương trình Fairwind của Google, dành cho một nhóm đối tác phòng thủ an ninh mạng đã được kiểm duyệt. Khách hàng API trả phí và người dùng Google AI Ultra sẽ có quyền truy cập sau, nhưng chưa có ngày cụ thể.

Chọn theo workload, sau đó kiểm tra

Argon có vẻ mạnh ở công việc tri thức, ngữ cảnh dài và đa phương thức. Astra dẫn đầu FrontierSWE, Terminal-Bench Science và OSWorld. Opus 5.5 nổi bật ở tác vụ terminal và kỹ thuật ML, với mức giá tương đương Argon sau giai đoạn giới thiệu.

Cách triển khai thực tế:

Xây dựng trên Astra và Opus 5.5 vì chúng đã sẵn sàng qua API.
Giữ model Gemini trong biến môi trường.
Dùng cùng prompt, assertions và tiêu chí chấm điểm cho mọi model.
Chạy lại suite khi Argon được mở truy cập.

Để thiết lập so sánh ba request trong một project, hãy tải Apidog.

Gemini 4 Argon 1 Triệu Token Đầu ra: Phản hồi Khổng lồ Tác động Thế nào đến Hệ thống API Của Bạn

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 10:01:20 +0000

Con số đáng chú ý của Gemini 4 Argon là 1 triệu token đầu ra cho mỗi phản hồi, không phải cửa sổ ngữ cảnh. Google cho biết Argon có thể tạo một phản hồi dài tới 1 triệu token — lớn hơn khoảng 16 lần giới hạn 64K trước đó — nhưng chưa công bố cửa sổ đầu vào. Hiện tại, Argon chỉ dành cho người tham gia chương trình Fairwind; quyền truy cập API trả phí sẽ được mở sau đó. Xem hướng dẫn ngày phát hành và quyền truy cập.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Một phản hồi dài hàng trăm nghìn token làm thay đổi cách thiết kế client API: request không còn hoàn thành trong vài giây, response body không thể luôn giữ trong bộ nhớ, và chi phí mỗi lần gọi không còn nhỏ hoặc dễ dự đoán. Bài viết này tập trung vào cách xử lý streaming, timeout, giới hạn đầu ra, lưu trữ và kiểm thử trước khi có quyền truy cập Argon bằng Apidog. Để xem tổng quan mô hình, đọc Gemini 4 Argon là gì; để xem cấu trúc request, đọc hướng dẫn API Gemini 4 Argon.

1M token đầu ra không phải cửa sổ ngữ cảnh 1M

Một số bài viết mô tả 1 triệu token là cửa sổ ngữ cảnh của Argon. Đây là cách hiểu sai. Bài đăng ra mắt của Google nói rằng họ đã mở rộng giới hạn token đầu ra của mô hình lên 1 triệu token.

Mốc 64K tương ứng với giới hạn đầu ra 65.536 token của Gemini 3.1 Pro Preview, mẫu Pro hàng đầu trước đó của Google.

Google chưa công bố giới hạn đầu vào của Argon. Trong phương pháp đánh giá, Google mô tả các prompt dài từ 256K đến 1M token, nhưng đây là tập dữ liệu đánh giá chứ không phải thông số API. Ngoài ra, Vals AI liệt kê đầu ra tối đa 262K cho cấu hình Argon mà họ thử nghiệm. Vì vậy, cần phân biệt rõ giữa giới hạn 1M do Google công bố và giới hạn thực tế của endpoint hoặc cấu hình bạn đang dùng.

Mô hình	Đầu ra tối đa mỗi phản hồi	Cửa sổ đầu vào hoặc ngữ cảnh
Gemini 4 Argon	1M (giới hạn Google công bố)	Chưa công bố
Gemini 3.1 Pro Preview	65.536	1.048.576
Gemini 3.8 Flash	65.536	1.048.576
GPT-6 Astra	128.000	1.050.000 (922K đầu vào tối đa)
Claude Opus 5.5	128K (300K trên Batch với tiêu đề beta)	1M

Các đối thủ hiện giới hạn đầu ra đồng bộ ở 128K, nên giới hạn 1M được công bố của Argon lớn hơn khoảng 8 lần. Google định vị mức trần này cho các tác vụ suy luận sâu: mô hình có thể tạo hàng trăm nghìn token trong một quỹ đạo duy nhất để xử lý vấn đề phức tạp. Tham khảo thêm cách các nhà cung cấp khác thiết kế tác vụ dài qua các tác vụ 18 giờ của Claude Opus 5.5 và hướng dẫn API GPT-6 Astra.

Tính chi phí ở mức trần trước

Đừng bắt đầu bằng prompt. Hãy bắt đầu bằng ngân sách tối đa chấp nhận được cho một request.

Theo mức giá được nêu trong bài viết gốc, đầu ra Argon có giá:

Giá giới thiệu: $10 / 1M token
Giá tiêu chuẩn: $20 / 1M token

Vì vậy, một phản hồi đủ 1 triệu token có chi phí đầu ra là:

Giới thiệu: 1.000.000 × $10 / 1M = $10,00
Tiêu chuẩn: 1.000.000 × $20 / 1M = $20,00

Đầu vào được tính riêng. Ví dụ, prompt 200.000 token sẽ thêm:

Giá giới thiệu: 200.000 × $2 / 1M = $0,40
Giá tiêu chuẩn: 200.000 × $4 / 1M = $0,80

Một request ở mức tối đa khi đó có thể tốn $10,40 hoặc $20,80. Nếu job chạy 100 request tương tự mỗi đêm, riêng giá giới thiệu đã là $1.040.

Token suy nghĩ làm việc kiểm soát chi phí phức tạp hơn. Trên các mô hình Gemini hiện tại, token suy nghĩ được tính phí như đầu ra. Google chưa xác nhận Argon có áp dụng cùng quy tắc hay token suy nghĩ có nằm trong giới hạn 1M hay không. Vì vậy, ngay cả khi câu trả lời hiển thị ngắn, chi phí đầu ra vẫn có thể cao. Xem thêm các kịch bản, bao gồm đầu vào cache giảm giá 95%, trong hướng dẫn giá Gemini 4 Argon.

Streaming là yêu cầu bắt buộc

Một request không streaming chỉ trả dữ liệu khi toàn bộ phản hồi hoàn tất. Với đầu ra hàng trăm nghìn token, kết nối có thể im lặng trong thời gian dài và bị đóng bởi timeout trước khi client nhận byte đầu tiên.

Với generateContent, dùng endpoint streaming:

:streamGenerateContent?alt=sse

Endpoint trả về Server-Sent Events (SSE). Client nên đọc từng event, ghi dữ liệu ngay khi nhận được và không gom toàn bộ body vào RAM.

Ví dụ dưới đây chạy với Gemini 3.8 Flash. Biến GEMINI_MODEL được tách riêng vì Google chưa công bố model ID của Argon. Xem thêm thiết lập trong hướng dẫn API Gemini 3.8 Flash.

import json
import os
import requests

MODEL = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-3.8-flash")
URL = (
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/"
    f"{MODEL}:streamGenerateContent?alt=sse"
)

body = {
    "contents": [
        {
            "parts": [
                {
                    "text": "Write a test plan for every endpoint in a payments API."
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "maxOutputTokens": 60000
    },
}

usage = None

with requests.post(
    URL,
    json=body,
    stream=True,
    timeout=(10, 120),
    headers={"x-goog-api-key": os.environ["GEMINI_API_KEY"]},
) as r, open("response.txt", "a", encoding="utf-8") as out:
    r.raise_for_status()

    for line in r.iter_lines(decode_unicode=True):
        if not line or not line.startswith("data:"):
            continue

        event = json.loads(line[5:])

        for candidate in event.get("candidates", []):
            for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []):
                out.write(part.get("text", ""))

        out.flush()
        usage = event.get("usageMetadata", usage)

print(usage)

Trong ví dụ này:

timeout=(10, 120) đặt timeout kết nối là 10 giây và timeout đọc là 120 giây.
Với requests, read timeout là khoảng thời gian tối đa giữa các byte nhận được, không phải tổng thời gian request.
Nếu server vẫn gửi event đều đặn, stream có thể tiếp tục lâu hơn 120 giây.
Nội dung được ghi xuống đĩa ngay khi nhận, thay vì giữ trong bộ nhớ.
Trên 3.8 Flash, event có thể chứa usageMetadata; event cuối cùng cho số token để ghi log và tính phí.

Kiểm tra timeout trên toàn bộ đường đi

Client chỉ là một điểm trong chuỗi. Một stream dài có thể đi qua reverse proxy, API gateway, load balancer và runtime serverless. Bất kỳ thành phần nào cũng có thể cắt response sớm.

Điểm dừng	Điều cần kiểm tra	Triệu chứng khi lỗi
HTTP client	Read timeout, idle timeout, tổng request timeout	Ngoại lệ giữa stream, thường chỉ xảy ra với phản hồi dài
Reverse proxy	Read timeout và response buffering cho `text/event-stream`	Event đến theo đợt hoặc stream bị cắt
API gateway	Thời lượng request tối đa	Request luôn lỗi tại cùng một mốc thời gian
Load balancer	Idle timeout	Ngắt kết nối trong khoảng chờ dài trước event đầu tiên
Hàm serverless	Thời gian thực thi tối đa	Hàm kết thúc khi mô hình vẫn đang ghi dữ liệu

Cách chẩn đoán đơn giản nhất là tìm mốc cắt cố định. Nếu request dài luôn thất bại sau cùng một khoảng thời gian, nguyên nhân thường là timeout tuyệt đối ở gateway, serverless runtime hoặc proxy. Streaming không thể khắc phục giới hạn thời lượng request tuyệt đối; khi đó, hãy chuyển tác vụ sang chạy nền.

Chạy tác vụ dài trong nền

Với các job dài nhất, không nên giữ request trực tiếp mở cho đến khi mô hình hoàn tất.

API Interactions hỗ trợ thực thi nền bằng background=true cho tác vụ chạy dài. Cách này phụ thuộc vào interactions được lưu trữ: tài liệu nói store=false không tương thích với background execution, nên cần bật lưu trữ cho các request đó.

Quy trình triển khai:

Tạo interaction với background=true.
Giữ store bật.
Lưu interaction ID cùng metadata của job trong hệ thống của bạn.
Truy xuất trạng thái và kết quả theo endpoint được Google tài liệu hóa.
Không tự đoán polling endpoint hoặc schema phản hồi.

Google cho biết các model mới được ra mắt trên API Interactions, vì vậy nên thiết kế tác vụ Argon dài theo hướng này.

Chủ động giới hạn đầu ra

Giới hạn 1M là mức trần, không phải giá trị mặc định nên dùng cho mọi request.

Trên generateContent, dùng generationConfig.maxOutputTokens để giới hạn đầu ra:

{
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 60000
  }
}

Trên 3.8 Flash, token suy nghĩ được tính vào giới hạn này. Trong thử nghiệm được nêu, giới hạn 2.000 trả về 1.340 token suy nghĩ và 656 token hiển thị. Với API Interactions, cần xác nhận trường giới hạn đầu ra trong tài liệu Google trước khi sử dụng.

Chọn mức giới hạn từ ngân sách xấu nhất bạn chấp nhận:

Giới hạn đầu ra	Chi phí đầu ra xấu nhất, tiêu chuẩn `$20/1M`	Giá giới thiệu `$10/1M`
64.000	`$1,28`	`$0,64`
128.000	`$2,56`	`$1,28`
500.000	`$10,00`	`$5,00`
1.000.000	`$20,00`	`$10,00`

Khi phản hồi chạm giới hạn, hãy coi kết quả là chưa hoàn chỉnh. Kiểm tra finishReason trong event cuối:

MAX_TOKENS

Nếu nhận MAX_TOKENS, bạn có hai lựa chọn:

Tiếp tục bằng một lượt follow-up.
Tăng giới hạn đầu ra riêng cho job đó.

Lưu trữ và xử lý đầu ra lớn mà không đệm toàn bộ

Một triệu token tương đương nhiều megabyte văn bản cho mỗi phản hồi. Dùng các nguyên tắc sau để tránh làm cạn bộ nhớ worker:

Ghi từng chunk vào file hoặc object storage multipart ngay khi nhận được.
Giữ file tạm nếu stream bị ngắt; retry mù từ đầu có thể tạo lại đầu ra và bị tính phí lại.
Nếu cần dữ liệu có cấu trúc, yêu cầu JSON Lines để parse từng dòng thay vì chờ một JSON document khổng lồ hoàn tất.
Ghi log usageMetadata và số byte, không ghi toàn bộ response body.
Kiểm tra giới hạn kích thước của cột database, message queue và event bus trước khi đẩy response vài trăm nghìn token qua chúng.

Kiểm thử trong Apidog trước khi có quyền truy cập Argon

Bạn có thể diễn tập toàn bộ kiến trúc bằng model thay thế. Tải xuống Apidog và thực hiện ba bài kiểm tra sau.

1. Kiểm tra SSE stream thật

Gửi request streaming đến Gemini 3.8 Flash, dùng GEMINI_API_KEY và GEMINI_MODEL làm biến môi trường.

Apidog có thể phân tích response text/event-stream và hiển thị từng event trong chế độ xem Timeline. Kiểm tra:

Kích thước từng chunk.
Khoảng cách giữa các event.
Event bị dồn thành batch hay không.
usageMetadata cuối cùng.
Thời điểm stream kết thúc.

2. Stream một phản hồi giả dài hơn nhiều

Gemini 3.8 Flash chỉ tạo tối đa 65.536 token đầu ra. Để kiểm tra parser, proxy và timeout ở quy mô lớn hơn, chạy mock SSE cục bộ với cùng cấu trúc event:

# long_stream_mock.py:
# SSE có hình dạng Gemini cho bài kiểm tra parser và timeout.
# Dữ liệu hoàn toàn là dữ liệu giả.

import json
import time
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, ThreadingHTTPServer

EVENTS = 20000
DELAY = 0.005
CHUNK = "lorem ipsum " * 40


class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_POST(self):
        self.rfile.read(int(self.headers.get("Content-Length", 0)))

        self.send_response(200)
        self.send_header("Content-Type", "text/event-stream")
        self.end_headers()

        for i in range(EVENTS):
            event = {
                "candidates": [
                    {
                        "content": {
                            "parts": [
                                {
                                    "text": CHUNK
                                }
                            ]
                        }
                    }
                ]
            }

            if i == EVENTS - 1:
                event["usageMetadata"] = {
                    "promptTokenCount": 1200,
                    "candidatesTokenCount": 950000,
                    "thoughtsTokenCount": 40000,
                    "totalTokenCount": 991200,
                }

            self.wfile.write(
                f"data: {json.dumps(event)}\n\n".encode()
            )
            self.wfile.flush()
            time.sleep(DELAY)


ThreadingHTTPServer(
    ("127.0.0.1", 8787),
    Handler
).serve_forever()

Chạy server:

python long_stream_mock.py

Sau đó đặt base URL của environment mock thành:

http://127.0.0.1:8787

Gửi cùng request streaming vào mock server. Theo thử nghiệm được nêu, stream chạy khoảng 128 giây và tạo 9,6 triệu ký tự văn bản. Đây là đủ để phát hiện:

Parser đang đệm toàn bộ response.
Proxy giữ event rồi mới gửi theo batch.
Timeout được đặt quá thấp.
UI hoặc worker không xử lý được stream dài.

3. Xác nhận số token và chi phí

Với request generateContent không streaming, kiểm tra:

candidatesTokenCount + thoughtsTokenCount <= maxOutputTokens

Sau đó, tính chi phí từ token thực tế và xác nhận nó không vượt ngân sách. Hướng dẫn API Argon có sẵn script tính chi phí.

Câu hỏi thường gặp

1M có phải là cửa sổ ngữ cảnh của Gemini 4 Argon không?

Không. 1M là giới hạn đầu ra cho mỗi phản hồi. Google chưa công bố cửa sổ đầu vào của Argon.

Một phản hồi Argon 1 triệu token có giá bao nhiêu?

Theo mức giá được nêu, chi phí đầu ra là $10 ở giá giới thiệu và $20 ở giá tiêu chuẩn, chưa gồm đầu vào. Xem thêm giá Gemini 4 Argon.

Tôi có thể tạo phản hồi 1 triệu token ngay hôm nay không?

Không, trừ khi tổ chức của bạn thuộc nhóm Fairwind có quyền truy cập Argon. Gemini 3.8 Flash và 3.1 Pro Preview giới hạn đầu ra ở 65.536 token. Vals AI liệt kê giới hạn 262K cho cấu hình Argon mà họ thử nghiệm.

Có bắt buộc phải streaming phản hồi Argon dài không?

Google chưa công bố hướng dẫn streaming riêng cho Argon. Tuy nhiên, request không streaming kéo dài nhiều phút có thể bị ảnh hưởng bởi idle timeout ở mọi tầng hạ tầng. Hãy streaming hoặc dùng background execution trên API Interactions.

Giới hạn đầu ra của Argon so với GPT-6 Astra và Claude Opus 5.5 thế nào?

GPT-6 Astra và Claude Opus 5.5 đều giới hạn đầu ra đồng bộ ở 128K. Anthropic cho phép 300K trên Batch với beta header. Giới hạn 1M được công bố của Argon lớn hơn khoảng 8 lần.

Bước tiếp theo

Thêm streaming và maxOutputTokens vào Gemini client của bạn ngay bây giờ, sử dụng 3.8 Flash. Chạy client với mock stream dài cho đến khi client, proxy, gateway, load balancer và worker đều không cắt luồng.

Khi Google phát hành model ID của Argon, chỉ cần thay GEMINI_MODEL, sau đó chạy lại cùng bộ kiểm thử trong Apidog.

Giá Gemini 4 Argon: $2/$10 ban đầu, $4/$20 sau đó và chi phí câu trả lời 1M token

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 10:00:29 +0000

Gemini 4 Argon có giá 2 đô la cho 1 triệu token đầu vào và 10 đô la cho 1 triệu token đầu ra trong giai đoạn giới thiệu; sau đó giá sẽ là 4 đô la và 20 đô la. Đầu vào được lưu trữ giảm 95% so với đầu vào thông thường: 0,10 đô la cho mỗi 1 triệu token ở giá giới thiệu và 0,20 đô la sau đó. Google chưa công bố thời gian áp dụng giá giới thiệu. Argon đã được công bố nhưng chưa khả dụng rộng rãi; hiện chỉ được triển khai cho các chuyên gia an ninh mạng thuộc Chương trình Fairwind.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Bài viết này chuyển bảng giá thành ngân sách triển khai: so sánh với bảy mô hình hiện có, tính chi phí cho bốn kịch bản thực tế, phân biệt giá/token với giá/tác vụ và thiết lập kiểm soát chi phí ngay từ bây giờ.

Để tìm hiểu mô hình, xem Gemini 4 Argon là gì. Để biết khả năng truy cập, xem Gemini 4 Argon có miễn phí không. Bạn có thể chuẩn bị kiểm thử chi phí trong Apidog với một mô hình đang gọi được hôm nay, rồi chỉ thay đổi ID mô hình khi Argon được mở quyền truy cập.

Bảng giá

Google công bố giá trong bài đăng ra mắt Gemini 4 Argon. Chú thích 1 nêu rõ: sau khi giai đoạn giới thiệu kết thúc, mức giá 4 đô la cho 1 triệu token đầu vào và 20 đô la cho 1 triệu token đầu ra sẽ được áp dụng.

Gemini 4 Argon, mỗi 1 triệu token	Giới thiệu	Tiêu chuẩn (sau giới thiệu)
Đầu vào	2,00 đô la	4,00 đô la
Đầu vào được lưu trữ (giảm 95% giá đầu vào)	0,10 đô la	0,20 đô la
Đầu ra	10,00 đô la	20,00 đô la
Đầu ra tối đa mỗi phản hồi (Google)	1 triệu token	1 triệu token
Chi phí của một đầu ra 1 triệu token đầy đủ	10,00 đô la	20,00 đô la

Giá đầu vào được lưu trữ được tính theo quy tắc giảm 95% của Google:

Giới thiệu: 2,00 đô la × 0,05 = 0,10 đô la / 1M token
Tiêu chuẩn: 4,00 đô la × 0,05 = 0,20 đô la / 1M token

Google chưa công bố cửa sổ ngữ cảnh đầu vào hoặc ID mô hình. Google cho biết giới hạn đầu ra là 1 triệu token, tăng từ 64K token trước đây. Tuy nhiên, Vals AI liệt kê đầu ra tối đa 262K token cho cấu hình họ đã thử nghiệm.

Argon so với các mô hình tiên tiến và Gemini hiện tại

Tất cả mức giá dưới đây được tính trên mỗi 1 triệu token.

Mô hình	Đầu vào	Đầu vào được lưu trữ	Đầu ra	Đầu ra tối đa
Gemini 4 Argon (giới thiệu)	2 đô la	0,10 đô la	10 đô la	1 triệu
Gemini 4 Argon (tiêu chuẩn)	4 đô la	0,20 đô la	20 đô la	1 triệu
GPT-6 Astra	10 đô la	1 đô la	50 đô la	128.000
Claude Opus 5.5	4 đô la	0,20 đô la	20 đô la	128K (300K trên Batch, beta)
Claude Sonnet 5.5	2 đô la	0,20 đô la	10 đô la	128K (300K trên Batch, beta)
GPT-6.1 Sol	2 đô la	0,10 đô la	10 đô la	128.000
Claude Fable 5.1	10 đô la	0,25 đô la	50 đô la	128K
gemini-3.1-pro-preview (lời nhắc <=200K / >200K)	2 đô la / 4 đô la	0,20 đô la / 0,40 đô la	12 đô la / 18 đô la	65.536
gemini-3.8-flash (giới thiệu / từ 2027-01-01)	0,75 đô la / 1,50 đô la	0,075 đô la / 0,15 đô la	3,75 đô la / 7,50 đô la	65.536

Nguồn giá đối thủ: GPT-6 Astra của OpenAI, bảng giá Anthropic và bảng giá API Gemini.

Các điểm cần dùng khi lập ngân sách:

Argon tiêu chuẩn tương đương Claude Opus 5.5: 4 đô la đầu vào, 20 đô la đầu ra và 0,20 đô la đầu vào được lưu trữ.
Argon giới thiệu tương đương Claude Sonnet 5.5 và GPT-6.1 Sol ở mức 2 đô la đầu vào và 10 đô la đầu ra.
GPT-6 Astra và Claude Fable 5.1 đắt gấp 5 lần Argon giới thiệu và gấp 2,5 lần Argon tiêu chuẩn theo giá/token. Xem thêm giá Claude Fable 5.1.
Đầu ra Argon ở giá giới thiệu thấp hơn gemini-3.1-pro-preview: 10 đô la thay vì 12 đô la cho mỗi 1 triệu token.
Lời nhắc dài có thể thay đổi chi phí thực tế. OpenAI tính giá cao hơn cho lời nhắc vượt 272K token đầu vào; Gemini 3.1 Pro tăng giá trên 200K token. Google chưa xác nhận Argon có cấp giá lời nhắc dài hay không.

Để so sánh cả năng lực lẫn giá, xem Gemini 4 Argon so với GPT-6 Astra so với Claude Opus 5.5.

Token suy nghĩ được tính phí như đầu ra

Trên các mô hình Gemini hiện tại, token suy nghĩ được tính như token đầu ra. Tài liệu về suy nghĩ của Google nêu rằng giá phản hồi là tổng token đầu ra và token suy nghĩ.

Google chưa tài liệu hóa riêng quy tắc này cho Argon, nhưng khi lập ngân sách bạn nên giả định:

token đầu ra bị tính phí = token phản hồi + token suy nghĩ

Google đã chạy đánh giá Argon với các cài đặt suy nghĩ cao nhất. Vì vậy, mức “10 đô la cho 1 triệu token đầu ra” nên được hiểu là chi phí cho cả câu trả lời và quá trình suy luận.

Bốn kịch bản triển khai

Công thức cơ bản:

chi phí = (token / 1.000.000) × đơn giá mỗi 1M token

Các kịch bản 1–3 giả định không sử dụng bộ nhớ đệm.

1. Cuộc gọi API điển hình: 20K đầu vào, 5K đầu ra

Giá giới thiệu

Đầu vào: 20.000 / 1.000.000 × 2 đô la = 0,04 đô la
Đầu ra:   5.000 / 1.000.000 × 10 đô la = 0,05 đô la
Tổng: 0,09 đô la

Giá tiêu chuẩn

Đầu vào: 0,08 đô la
Đầu ra:  0,10 đô la
Tổng: 0,18 đô la

Với 1.000 cuộc gọi mỗi ngày:

Mức giá	Chi phí/ngày
Giới thiệu	90 đô la
Tiêu chuẩn	180 đô la

Để đối chiếu, cùng khối lượng này có giá:

Claude Opus 5.5: 0,18 đô la.
GPT-6 Astra: 0,45 đô la.
gemini-3.1-pro-preview: 0,10 đô la.
gemini-3.8-flash ở giá giới thiệu: khoảng 0,034 đô la.

2. Một lượt tác nhân dài: 200K đầu vào, 50K đầu ra

Giá giới thiệu

Đầu vào: 200.000 / 1.000.000 × 2 đô la = 0,40 đô la
Đầu ra:   50.000 / 1.000.000 × 10 đô la = 0,50 đô la
Tổng: 0,90 đô la

Giá tiêu chuẩn

Đầu vào: 0,80 đô la
Đầu ra:  1,00 đô la
Tổng: 1,80 đô la

GPT-6 Astra sẽ có giá 4,50 đô la cho cùng tác vụ: 2,00 đô la đầu vào và 2,50 đô la đầu ra.

gemini-3.1-pro-preview có giá 1,00 đô la ở đúng ngưỡng 200K token, nhưng lời nhắc dài hơn sẽ chuyển sang mức 4 đô la đầu vào và 18 đô la đầu ra. Nếu Argon có một cấp tương tự, các lượt tác nhân dài hơn có thể đắt hơn đáng kể.

3. Phản hồi tối đa: 1 triệu token đầu ra

Chỉ phần đầu ra đã có giá:

Giới thiệu: 1.000.000 / 1.000.000 × 10 đô la = 10,00 đô la
Tiêu chuẩn: 1.000.000 / 1.000.000 × 20 đô la = 20,00 đô la

Nếu thêm lời nhắc 100K token:

Thành phần	Giới thiệu	Tiêu chuẩn
Đầu vào 100K	0,20 đô la	0,40 đô la
Đầu ra 1M	10,00 đô la	20,00 đô la
Tổng	10,20 đô la	20,40 đô la

Không mô hình nào khác trong bảng có thể tạo đầu ra này trong một phản hồi đồng bộ: các đối thủ giới hạn ở 128K, còn Gemini Pro trước đó ở 65.536 token.

Nếu giới hạn thực tế là 262K như Vals AI liệt kê, đầu ra đầy đủ sẽ tốn khoảng:

2,62 đô la ở giá giới thiệu.
5,24 đô la ở giá tiêu chuẩn.

Các vấn đề kỹ thuật như timeout, streaming và gateway được trình bày trong 1 triệu token đầu ra của Gemini 4 Argon.

4. Lời nhắc 500K token được lưu trữ và tái sử dụng 10 lần

Giả sử bạn gửi cùng cơ sở mã hoặc bộ hợp đồng 500K token mười lần, mỗi lần nhận 5K token đầu ra. Cuộc gọi đầu tiên trả toàn bộ giá đầu vào để tạo bộ nhớ đệm; chín cuộc gọi sau đọc từ bộ nhớ đệm.

10 cuộc gọi, lời nhắc 500K, 5K đầu ra mỗi lần	Giới thiệu	Tiêu chuẩn
Đầu vào không có bộ nhớ đệm (10 × 500K)	10,00 đô la	20,00 đô la
Đầu vào có bộ nhớ đệm (1 đầy đủ + 9 được lưu trữ)	1,00 đô la + 9 × 0,05 đô la = 1,45 đô la	2,00 đô la + 9 × 0,10 đô la = 2,90 đô la
Đầu ra (10 × 5K)	0,50 đô la	1,00 đô la
Tổng với bộ nhớ đệm	1,95 đô la	3,90 đô la
Tổng không có bộ nhớ đệm	10,50 đô la	21,00 đô la

Bộ nhớ đệm giảm hóa đơn đầu vào 85,5%.

Tuy nhiên, cần tính đến hai điểm chưa rõ:

Google chưa công bố Argon có phí lưu trữ bộ nhớ đệm hay không. Ví dụ, gemini-3.1-pro-preview tính 4,50 đô la cho mỗi 1 triệu token mỗi giờ; lưu 500K token trong một giờ sẽ thêm 2,25 đô la.
Lời nhắc 500K token đã vượt ngưỡng 200K của Gemini 3.1 Pro.

Giá đầu vào được lưu trữ tiêu chuẩn của Argon bằng Claude Opus 5.5, vì vậy logic hòa vốn trong phép tính chi phí lưu trữ lời nhắc Claude Opus 5.5 vẫn có thể áp dụng.

Giá mỗi token không phải là chi phí mỗi tác vụ

Đừng lập ngân sách chỉ từ bảng giá. Chi phí thực tế phụ thuộc vào lượng token mô hình sử dụng để hoàn thành tác vụ.

Artificial Analysis liệt kê chi phí 1,99 đô la mỗi tác vụ để chạy Chỉ số Thông minh trên Gemini 4 Argon ở cấu hình Cao với giá giới thiệu. The Decoder đưa ra chi phí 3,98 đô la cho cùng lần chạy ở giá tiêu chuẩn.

Artificial Analysis chấm Argon 53 điểm, bằng GPT-6 Astra ở cấu hình tối đa. Tuy nhiên:

Argon dùng khoảng 62K token đầu ra cho mỗi tác vụ.
Astra dùng khoảng 27K token đầu ra cho mỗi tác vụ.
Argon do đó dùng đầu ra nhiều hơn khoảng 2,3 lần.

Phần chi phí đầu ra ở giá giới thiệu:

Argon: 62.000 / 1.000.000 × 10 đô la = 0,62 đô la
Astra: 27.000 / 1.000.000 × 50 đô la = 1,35 đô la

Ở giá tiêu chuẩn, chi phí toàn tác vụ của Argon là 3,98 đô la, cao hơn 3,26 đô la mà Artificial Analysis ghi nhận cho Astra ở cấu hình tối đa, dù đơn giá tiêu chuẩn của Argon thấp hơn Astra 60%.

Vals AI cũng cho thấy cùng xu hướng:

Mô hình	Chi phí mỗi thử nghiệm trên Chỉ số Vals
Gemini 4 Argon	15,68 đô la
Claude Opus 5.5	32,14 đô la
Claude Sonnet 5.5	21,34 đô la
GPT-6.1 Sol	3,24 đô la

Sonnet 5.5 và GPT-6.1 Sol có cùng đơn giá giới thiệu với Argon trên giấy tờ, nhưng chi phí mỗi thử nghiệm chênh lệch hơn 6 lần.

Kết luận: lập ngân sách theo telemetry token của ứng dụng, không theo bảng giá đơn thuần.

Kiểm soát chi phí cần thiết lập trước khi Argon ra mắt

1. Giới hạn đầu ra

Với generateContent, dùng generationConfig.maxOutputTokens để chặn đầu ra vượt ngân sách.

{
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 8192
  }
}

Google cho biết các mô hình mới sẽ ra mắt trên API Interactions, vì vậy hãy cấu hình giới hạn tương đương ngay khi tài liệu Argon được phát hành.

Giới hạn kỹ thuật 1 triệu token tương đương rủi ro tối đa 20 đô la cho riêng đầu ra trong một cuộc gọi ở giá tiêu chuẩn.

2. Lưu trữ nội dung ổn định

Đưa các phần lặp lại vào bộ nhớ đệm:

Hướng dẫn hệ thống.
Schema JSON hoặc OpenAPI.
Tài liệu tham khảo.
Cơ sở mã.
Bộ hợp đồng hoặc quy tắc nghiệp vụ.

Đây là loại nội dung hưởng lợi trực tiếp từ mức giảm giá 95% của token đầu vào được lưu trữ.

3. Chọn mức suy nghĩ có chủ đích

Google chưa công bố các cấp suy nghĩ của Argon. Hiện tại:

gemini-3.1-pro-preview mặc định ở mức high.
gemini-3.8-flash mặc định ở mức medium.

Khi Argon có tài liệu chính thức, hãy benchmark ít nhất hai mức suy nghĩ trên tập kiểm thử của bạn. Chỉ dùng mức cao nếu nó cải thiện rõ ràng chất lượng, tỷ lệ thành công công cụ hoặc độ chính xác.

4. Xác nhận mức sử dụng và chi phí trong CI

Mỗi phản hồi generateContent kết thúc bằng usageMetadata. Lưu ID mô hình vào biến môi trường để thay đổi mô hình mà không sửa request.

GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash

Trong Apidog, tạo request dùng biến {{GEMINI_MODEL}}, sau đó thêm assertion sau phản hồi để:

Đọc token đầu vào, token đầu vào được lưu trữ, token đầu ra và token suy nghĩ từ usageMetadata.
Tính chi phí theo đơn giá hiện tại.
Làm thất bại kiểm thử nếu chi phí vượt ngân sách cho mỗi request.

Công thức:

chi_phi = dau_vao_khong_cache / 1.000.000 x ty_le_dau_vao
     + dau_vao_cache   / 1.000.000 x ty_le_cache
     + (dau_ra + suy_nghi) / 1.000.000 x ty_le_dau_ra

Quy trình triển khai thực tế:

1. Chạy bộ kiểm thử với gemini-3.8-flash ngay hôm nay.
2. Ghi nhận usageMetadata cho từng loại tác vụ.
3. Đặt ngưỡng chi phí cho mỗi request và mỗi pipeline.
4. Khi Google công bố ID Argon, chỉ đổi GEMINI_MODEL.
5. Chạy lại cùng bộ kiểm thử để có chi phí thực tế từ ngày đầu tiên.

Những gì Google chưa định giá

Các thông tin vẫn chưa được công bố gồm:

Thời gian giai đoạn giá giới thiệu và ngày bắt đầu mức 4 đô la/20 đô la.
Việc lời nhắc trên 200K token có bị tính phí cao hơn hay không.
Giá Batch hoặc Flex.
Phí lưu trữ bộ nhớ đệm.
Giới hạn tốc độ.
Khả năng có cấp miễn phí.

Để tham chiếu, Gemini 3.1 Pro có Batch và Flex ở mức 1 đô la/2 đô la đầu vào và 6 đô la/9 đô la đầu ra.

Câu hỏi thường gặp

Gemini 4 Argon có giá bao nhiêu cho mỗi triệu token?

2 đô la đầu vào và 10 đô la đầu ra trong giai đoạn giới thiệu; sau đó là 4 đô la và 20 đô la. Đầu vào được lưu trữ giảm 95%, còn 0,10 đô la rồi 0,20 đô la.

Giá giới thiệu kéo dài bao lâu?

Google chưa công bố ngày kết thúc hoặc thời hạn cụ thể.

Token suy nghĩ có được tính phí như đầu ra không?

Với các mô hình Gemini hiện tại, có. Google chưa tài liệu hóa quy tắc riêng cho Argon.

Một phản hồi 1 triệu token đầu ra có giá bao nhiêu?

10 đô la ở giá giới thiệu và 20 đô la ở giá tiêu chuẩn, chưa gồm đầu vào.

Argon có rẻ hơn Claude Opus 5.5 hoặc GPT-6 Astra không?

Theo token, Argon tiêu chuẩn bằng Opus 5.5 và thấp hơn Astra 60%. Theo tác vụ, câu trả lời phụ thuộc vào lượng token mô hình tiêu thụ. Artificial Analysis đo Argon dùng khoảng 2,3 lần token đầu ra của Astra. Nếu cần một Gemini rẻ hơn hiện nay, xem giá Gemini 3.8 Flash.

Tôi có thể trả tiền để dùng Argon ngay hôm nay không?

Không. Argon hiện chỉ được triển khai cho đối tác của Chương trình Fairwind. Khách hàng API trả phí và người đăng ký Google AI Ultra sẽ được tiếp theo, nhưng chưa có ngày cụ thể.

Lập ngân sách ngay, đo lường sau

Bắt đầu bằng cách nhân lượng token lưu lượng hiện tại của bạn với cả hai mức giá:

Giá giới thiệu:
- Đầu vào: 2 đô la / 1M token
- Đầu ra: 10 đô la / 1M token

Giá tiêu chuẩn:
- Đầu vào: 4 đô la / 1M token
- Đầu ra: 20 đô la / 1M token

Sau đó xây dựng phép đo thay vì chờ Argon khả dụng:

Tải xuống Apidog.
Lưu request hiện tại của bạn cho gemini-3.8-flash.
Dùng GEMINI_MODEL làm biến môi trường.
Thêm assertion tính chi phí từ usageMetadata.
Đặt ngưỡng chi phí và chạy trong CI.
Khi Google công bố ID Argon, thay đổi một biến và chạy lại bộ kiểm thử.

Kết quả là bạn có chi phí thực tế trên lưu lượng của mình ngay từ ngày đầu tiên, thay vì chỉ ước lượng từ bảng giá.

Gemini 4 Argon API: Thông tin xác nhận, Chi phí dự kiến và Cách chuẩn bị mã nguồn

Sebastian Petrus — Fri, 02 Oct 2026 09:59:20 +0000

Chưa có API Gemini 4 Argon công khai nào và Google cũng chưa công bố ID mô hình. Google đã công bố Argon vào ngày 30 tháng 9 năm 2026 và hiện tại nó chỉ dành cho những người tham gia Chương trình Fairwind: một nhóm đối tác Fairwind sử dụng nó như một mô hình được quản lý trên Gemini Enterprise. Artificial Analysis liệt kê Google AI Studio là nhà cung cấp API duy nhất của Argon, nhưng không có dữ liệu về tốc độ hoặc độ trễ. Điều này phù hợp với quyền truy cập trước phát hành được cấp phép hơn là một điểm cuối mà bạn có thể đăng ký. Khi đợt triển khai rộng rãi hơn bắt đầu, Google cho biết sẽ ưu tiên “các khách hàng API trả phí và người đăng ký Google AI Ultra”, vì vậy khóa API Gemini trả phí có thể giúp bạn được ưu tiên.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Khoảng thời gian giữa thông báo và quyền truy cập là lúc bạn nên chuẩn bị tích hợp. Hướng dẫn này phân biệt những gì Google đã xác nhận với những gì chưa công bố, sau đó dùng Gemini 3.8 Flash để xây dựng mã có thể chuyển sang Argon bằng cách thay đổi một biến môi trường. Bạn sẽ gửi yêu cầu, thiết lập cảnh báo sẵn sàng hoạt động, mô phỏng phản hồi trong Apidog, và thêm giới hạn chi phí theo giá Argon. Để tìm hiểu về mô hình, hãy xem Gemini 4 Argon là gì; để biết các giai đoạn triển khai, xem hướng dẫn ngày phát hành Gemini 4 Argon.

Những gì đã được xác nhận về API Gemini 4 Argon và những gì chưa

Bài đăng ra mắt của Google cung cấp giá cả và giới hạn đầu ra. Tuy nhiên, phần lớn thông tin cần thiết để tích hợp vẫn chưa được công bố.

Mục	Trạng thái	Chi tiết
Giá đầu vào	Đã xác nhận	$2 cho 1 triệu token trong thời gian giới thiệu, $4 sau đó
Giá đầu ra	Đã xác nhận	$10 cho 1 triệu token trong thời gian giới thiệu, $20 sau đó
Đầu vào đã lưu vào bộ nhớ cache	Đã xác nhận	Giảm 95% giá đầu vào: $0.10 giới thiệu, $0.20 tiêu chuẩn
Giới hạn đầu ra	Đã xác nhận	1 triệu token, tăng từ 64K
Bề mặt API	Đã báo hiệu	Tài liệu Google cho biết mọi mô hình mới sẽ ra mắt trên Interactions API
ID mô hình	Chưa công bố	Không có trên trang mô hình, trang giá hoặc nhật ký thay đổi
Cửa sổ ngữ cảnh đầu vào	Chưa công bố	Đánh giá ngữ cảnh dài của Google dùng lời nhắc tới 1 triệu token, nhưng đây không phải đặc tả
Mức độ tư duy	Chưa công bố	Đánh giá chạy ở “cài đặt tư duy cao nhất”; tên và mặc định chưa rõ
Giới hạn tốc độ	Chưa công bố	Chưa có cấp độ nào được công bố
Hỗ trợ hàng loạt	Chưa công bố	Không có giá hàng loạt hoặc Flex
Cấp độ lời nhắc dài	Chưa công bố	3.1 Pro tính phí cao hơn trên 200K token; quy tắc Argon chưa được nêu
Thời gian giới thiệu	Chưa công bố	Không có ngày kết thúc cho mức giá $2/$10

Hai điểm cần chú ý:

Bề mặt API: Tài liệu Interactions API nói rằng các mô hình mới “sẽ ra mắt trên Interactions API”. Argon là mô hình mới, vì vậy hãy ưu tiên chuẩn bị tích hợp qua API này. Google chưa xác nhận liệu generateContent có hỗ trợ Argon hay không.
Giới hạn đầu ra: Google công bố giới hạn 1 triệu token, nhưng Vals AI liệt kê đầu ra tối đa 262K cho cấu hình họ đã thử nghiệm. Đừng giả định mọi điểm cuối đều cung cấp đủ 1 triệu token ngay từ ngày đầu tiên. Hướng dẫn 1 triệu token đầu ra giải thích tác động đến streaming, timeout và lưu trữ.

Ví dụ, một yêu cầu có 20.000 token đầu vào và 5.000 token đầu ra sẽ có giá:

20.000 × $2 / 1M + 5.000 × $10 / 1M
= $0.04 + $0.05
= $0.09

Theo giá tiêu chuẩn $4/$20, cùng yêu cầu đó có giá $0.18. Giá đầu ra giới thiệu của Argon ($10) thấp hơn $12 của Gemini 3.1 Pro Preview; giá tiêu chuẩn $20 tương đương Claude Opus 5.5. Xem phân tích giá Gemini 4 Argon để biết các kịch bản gồm đầu vào cache và phản hồi tối đa 1 triệu token.

Không nên mã hóa cứng ID mô hình bạn tìm thấy trực tuyến

Khi tìm kiếm ID Argon, bạn có thể thấy chuỗi tên trên trang benchmark, trình tổng hợp hoặc pull request mã nguồn mở. Đây chỉ là chỗ dành sẵn:

Vals AI dùng slug riêng cho trang mô hình.
Một pull request GitHub có thể thêm ID “tạm thời”.
Đường dẫn kiểu OpenRouter có thể dẫn tới trang không tìm thấy.

Google chưa xác nhận bất kỳ ID nào trong số đó. Mã hóa cứng một giá trị phỏng đoán có thể dẫn đến HTTP 404 khi triển khai, hoặc gây fallback im lặng nếu wrapper của bạn bắt lỗi quá rộng.

Thay vào đó, hãy đưa tên mô hình vào cấu hình. Các ví dụ bên dưới dùng biến môi trường GEMINI_MODEL, mặc định là gemini-3.8-flash. Khi Google công bố ID Argon, bạn chỉ cần thay đổi giá trị này.

Chuẩn bị mã trên Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) chạy trên cùng điểm cuối, tiêu đề và cấu trúc phản hồi mà Argon dự kiến sẽ dùng, với giá $0.75/$3.75 cho mỗi 1 triệu token đến hết ngày 31 tháng 12 năm 2026.

Lưu khóa API trong biến môi trường GEMINI_API_KEY; không dán khóa vào mã nguồn. Xem thiết lập đầy đủ trong hướng dẫn API Gemini 3.8 Flash.

Bước 1: Gửi yêu cầu qua Interactions API

Interactions API là API chính của Google và đã sẵn sàng rộng rãi từ tháng 6 năm 2026. Giữ cả tên mô hình lẫn cấp độ tư duy trong biến môi trường vì tên cấp độ của Argon chưa được công bố.

MODEL="${GEMINI_MODEL:-gemini-3.8-flash}"
THINKING="${GEMINI_THINKING:-medium}"

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"model\": \"${MODEL}\",
    \"input\": \"List the retry rules a REST client should follow for HTTP 429.\",
    \"generation_config\": {\"thinking_level\": \"${THINKING}\"}
  }"

Python SDK yêu cầu google-genai phiên bản 2.3.0 trở lên:

# pip install "google-genai>=2.3.0"
import os
from google import genai

MODEL = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-3.8-flash")
THINKING = os.environ.get("GEMINI_THINKING", "medium")

client = genai.Client()  # đọc GEMINI_API_KEY từ biến môi trường

interaction = client.interactions.create(
    model=MODEL,
    input="List the retry rules a REST client should follow for HTTP 429.",
    generation_config={"thinking_level": THINKING},
)

print(interaction.output_text)

Trên 3.8 Flash, các cấp độ hợp lệ là low, medium và high. Giá trị minimal trả về HTTP 400. Xem hướng dẫn về cấp độ tư duy để chọn mức phù hợp với độ trễ và chi phí.

Với tác vụ nhiều lượt, truyền ID phản hồi trước qua previous_interaction_id. Nếu không muốn lưu phía máy chủ, gửi thêm store: false.

Bước 2: Duy trì đường dẫn `generateContent`

Nhiều ứng dụng hiện có vẫn gọi generateContent, và Google cho biết API này vẫn được hỗ trợ. Dưới đây là yêu cầu tương đương:

curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL}:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"contents\": [{
      \"parts\": [{
        \"text\": \"List the retry rules a REST client should follow for HTTP 429.\"
      }]
    }],
    \"generationConfig\": {
      \"thinkingConfig\": {
        \"thinkingLevel\": \"${THINKING}\"
      }
    }
  }"

Lưu ý vị trí cấu hình tư duy khác nhau:

API	Trường cấu hình
Interactions	`generation_config.thinking_level`
generateContent	`generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel`

Nếu client của bạn bao bọc cả hai API, hãy định tuyến mô hình mới qua Interactions theo mặc định. Định nghĩa công cụ cũng cần được xử lý tương tự; xem Gemini 3.8 Flash function calling.

Bước 3: Lên lịch kiểm tra khả dụng bằng `models.list`

Đừng liên tục làm mới nhật ký thay đổi. Hãy hỏi API models, nơi trả về danh sách mô hình khả dụng, giới hạn token và phương thức được hỗ trợ.

import os
import sys
import requests

resp = requests.get(
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models",
    params={"pageSize": 1000},
    headers={"x-goog-api-key": os.environ["GEMINI_API_KEY"]},
    timeout=30,
)

resp.raise_for_status()

hits = [
    m for m in resp.json().get("models", [])
    if "argon" in m["name"].lower()
]

for m in hits:
    print(
        m["name"],
        "in:", m.get("inputTokenLimit"),
        "out:", m.get("outputTokenLimit"),
        m.get("supportedGenerationMethods"),
    )

sys.exit(1 if hits else 0)  # coi lần chạy có kết quả là cảnh báo

Chạy script này hàng giờ bằng cron hoặc lịch CI, với chính khóa API mà ứng dụng production sử dụng.

Khi lệnh gọi được chạy vào ngày 1 tháng 10 năm 2026 bằng khóa dự án trả phí, nó trả về 61 mô hình, không có nextPageToken, và không có tên nào chứa argon. Khi có kết quả, bạn sẽ biết ngay:

ID mô hình thực tế.
outputTokenLimit có đạt đủ 1 triệu token hay không.
Các phương thức được hỗ trợ.

Ví dụ cron chạy mỗi giờ:

0 * * * * /usr/bin/python3 /app/check_argon.py || /app/send-alert.sh

Bước 4: Mô phỏng phản hồi trước khi có quyền truy cập

Bạn không cần Argon để xây dựng client tiêu thụ phản hồi Argon.

Lưu yêu cầu generateContent ở bước 2 trong Apidog.
Khai báo GEMINI_API_KEY và GEMINI_MODEL là biến môi trường.
Gửi một lần tới Gemini 3.8 Flash.
Lưu phản hồi thực làm ví dụ phản hồi của endpoint.
Trong Project Settings → Feature Settings → Mock Settings, đặt chế độ mock mặc định là Response example first.
Dùng URL mock cho frontend, worker hàng đợi và parser thay vì gọi API thật.

Smart Mock mặc định của Apidog tạo dữ liệu từ lược đồ. Chế độ Response example first giúp mock trả lại phản hồi Gemini thực mà bạn đã lưu, nên các thành phần phía client có thể chạy mà không tốn token.

Mock này là lược đồ phản hồi Gemini hiện tại, không phải lược đồ riêng của Argon, vì Google chưa công bố lược đồ đó. Tuy vậy, đây vẫn là cách chuẩn bị hợp lý vì Argon dự kiến dùng cùng API.

Để diễn tập phản hồi lớn, chỉnh sửa usageMetadata trong response example thành các giá trị cao và kiểm tra xem mã tính cước, cảnh báo, timeout và hàng đợi của bạn có phản ứng đúng không.

Bước 5: Kiểm tra `usageMetadata` và giới hạn chi phí

Mỗi phản hồi generateContent chứa usageMetadata. Thêm script hậu xử lý trong Apidog để định giá phản hồi theo mức giá tiêu chuẩn của Argon và làm test thất bại trước khi chi phí vượt ngưỡng.

// Trình xử lý hậu kỳ Apidog:
// định giá phản hồi theo mức giá tiêu chuẩn của Gemini 4 Argon

const u = pm.response.json().usageMetadata;

const IN = 4 / 1e6;   // USD cho mỗi token đầu vào sau thời gian giới thiệu
const OUT = 20 / 1e6; // USD cho mỗi token đầu ra

// Token "suy nghĩ" được tính là đầu ra trên các mô hình Gemini hiện tại
const out = (u.candidatesTokenCount || 0) + (u.thoughtsTokenCount || 0);

const cost = u.promptTokenCount * IN + out * OUT;

pm.test("usageMetadata có mặt", () => {
  pm.expect(u).to.be.an("object");
});

pm.test("chi phí dưới $0.10 theo tỷ giá Argon", () => {
  pm.expect(cost).to.be.below(0.10);
});

Chọn ngưỡng phù hợp với từng loại yêu cầu. Với lời nhắc ngắn như ví dụ này, $0.10 là mức hợp lý.

Google chưa nêu rõ Argon sẽ tính phí token tư duy như thế nào, vì vậy script trên giả định quy tắc Gemini hiện tại. Hãy giữ nguyên yêu cầu đã lưu, chạy với 3.8 Flash ngay bây giờ và Argon sau này. Chênh lệch token và chi phí sẽ trở thành dữ liệu hồi quy của bạn.

Câu hỏi thường gặp

API Gemini 4 Argon đã có sẵn chưa?

Chưa công khai. Argon hiện chỉ được triển khai cho một nhóm đối tác Chương trình Fairwind qua Gemini Enterprise. Khách hàng API trả phí và người đăng ký Google AI Ultra sẽ là nhóm tiếp theo, nhưng chưa có ngày cụ thể.

ID mô hình Gemini 4 Argon là gì?

Google chưa công bố. Các chuỗi tên trên trang bên thứ ba chỉ là chỗ dành sẵn. Hãy giữ tên mô hình trong biến môi trường và theo dõi models.list.

API Gemini 4 Argon sẽ có giá bao nhiêu?

$2 đầu vào và $10 đầu ra cho mỗi 1 triệu token trong thời gian giới thiệu chưa xác định; sau đó là $4 và $20. Đầu vào đã lưu cache giảm 95%. Xem giá Gemini 4 Argon.

Argon sẽ hoạt động với generateContent chứ?

Google chưa xác nhận. Tài liệu nói các mô hình mới sẽ ra mắt qua Interactions API, vì vậy hãy xây dựng trên Interactions và giữ generateContent làm phương án dự phòng.

Google AI Ultra có cung cấp quyền truy cập API không?

Không. AI Ultra là gói đăng ký người tiêu dùng, không phải khóa API. Google cho biết quyền truy cập API sẽ bắt đầu với khách hàng API trả phí.

Bước tiếp theo của bạn

Thực hiện checklist sau:

Đặt GEMINI_MODEL trong mọi môi trường.
Mặc định giá trị này là gemini-3.8-flash.
Lên lịch kiểm tra models.list.
Lưu yêu cầu Interactions và generateContent.
Thêm mock phản hồi và test chi phí.
Chỉ thay đổi GEMINI_MODEL khi Google công bố ID Argon chính thức.

Tải Apidog để lưu yêu cầu, mock và test trong cùng một workspace.

DEV Community: Sebastian Petrus

Hướng dẫn sử dụng API Nano Banana 2.1

Những gì bạn cần

Bước 1: Lấy khóa API Gemini

Bước 2: Tạo hình ảnh đầu tiên

Gọi API bằng curl

Lưu ảnh bằng Python

Lưu ảnh bằng JavaScript

Bước 3: Đặt tỷ lệ khung hình, độ phân giải và đầu ra chỉ có ảnh

Bước 4: Chỉnh sửa ảnh hiện có

Chỉnh sửa kiểu mask mà không cần tệp mask

Bước 5: Chỉnh sửa đa lượt

Bước 6: Kết hợp tối đa 14 ảnh tham chiếu

Bước 7: Tạo ảnh có nền ngữ cảnh bằng Google Search

Bước 8: Kiểm tra request trong Apidog

Chi phí

Ví dụ chi phí: 1.000 ảnh sản phẩm 2K

Lỗi thường gặp

Câu hỏi thường gặp

Tóm tắt

Cách sử dụng Nano Banana 2.1 miễn phí

TL;DR: các lựa chọn đã kiểm tra ngày 7 tháng 10 năm 2026

Cách 1: Thử bằng Google AI Studio

Cách kiểm tra tài khoản của bạn có dùng được 2.1 miễn phí hay không

Hai lưu ý trước khi dùng AI Studio miễn phí

Cách 2: Gemini API Free Tier không hỗ trợ Nano Banana 2.1

Cách 3: Kiểm tra ứng dụng Gemini

Cách 4: Kiểm tra Google Flow trước khi tạo

Cách 5: Dùng thử Google Cloud $300 trên Vertex AI

Cách 6: Tránh tin ngay vào website bên thứ ba

Cách trả phí rẻ nhất: dùng Batch API

Khi nào nên dùng Batch API?

Ba yếu tố chi phí cần theo dõi

Kiểm tra API mà không lãng phí tín dụng

Thiết lập request trong Apidog

Câu hỏi thường gặp

Nano Banana 2.1 có miễn phí không?

Nano Banana 2.1 có miễn phí trong ứng dụng Gemini không?

Google Flow có tính tín dụng cho Nano Banana 2.1 không?

Có thể dùng tín dụng Google Cloud $300 không?

Cách rẻ nhất để tạo nhiều ảnh là gì?

Tóm lại

So sánh Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 và Nano Banana Pro: Nên chọn phiên bản nào?

Nhận định nhanh

Thông số kỹ thuật so sánh

Chi phí cho mỗi 1.000 hình ảnh

Khi chỉnh sửa nhiều đầu vào thay đổi bài toán chi phí

Tính điểm hòa vốn

Vị trí của Nano Banana 2 Lite

Khi nào Nano Banana Pro vẫn có ý nghĩa

Lưu ý di chuyển từ Nano Banana 2 sang 2.1

Cách kiểm tra A/B ba mô hình trong Apidog

Câu hỏi thường gặp

Kết luận

Nano Banana 2.1 Ra Mắt: Giá Chỉ Còn Một Nửa So Với Nano Banana 2, Lỗi Văn Bản Đã Được Khắc Phục Hoàn Toàn

Tóm tắt

Nano Banana 2.1 là gì?

Những gì Google nói đã được cải thiện

Kết xuất văn bản

Chỉnh sửa dựa trên mặt nạ

Tính nhất quán của đối tượng và nhân vật

Căn cứ tìm kiếm

Giá: bằng một nửa Nano Banana 2 cho mỗi ảnh

Điểm đáng chú ý

1. Giá ảnh giảm một nửa

2. Giá 1K tương đương Nano Banana 2 Lite

3. Rẻ khoảng một phần tư Nano Banana Pro ở 1K

4. Batch API giảm thêm chi phí

Những điểm hạn chế

Chi phí đầu vào tăng gấp 3 lần

Không hỗ trợ 512px

Không có free tier trên API

Chưa có benchmark công khai

Triển khai ban đầu khá lặng lẽ

Ai nên chuyển đổi?

Nên chuyển ngay nếu

Nên chờ nếu

Dùng thử Nano Banana 2.1 qua API

Gọi API bằng cURL

Tạo ảnh bằng Python

Gọi API bằng `curl`