DEV Community: Sebastian Petrus

GPT-6.1 Terra và Sol: So Sánh Khác Biệt

Sebastian Petrus — Tue, 27 Oct 2026 04:44:38 +0000

GPT-6.1 Terra và Sol: So Sánh Khác Biệt

GPT-6.1 Terra có giá bằng một nửa GPT-6.1 Sol ở mọi dòng trong bảng giá: $1/$5 mỗi triệu token so với $2/$10. OpenAI cho biết Terra hoàn thành tác vụ nhanh hơn trung bình hơn ba lần. Sol vẫn là mô hình mạnh hơn, với cách biệt 6 điểm trên Coding Agent Index của Artificial Analysis (54 so với 48), và chính OpenAI khuyến nghị Sol hoặc GPT-6 Astra cho những công việc lập trình phức tạp nhất và nghiên cứu chuyên sâu.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Vậy câu hỏi không phải là cái nào tốt hơn. Mà là liệu khối lượng công việc của bạn có cần đến khoảng cách đó hay không. Bài so sánh này đặt thông số kỹ thuật, giá, benchmark và khác biệt API cạnh nhau, và kết thúc bằng một quy tắc định tuyến bạn có thể dùng. Để biết thông tin nền về từng mô hình, xem GPT-6.1 Terra là gì và GPT-6.1 Sol là gì.

So sánh trực tiếp

	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
ID mô hình API	`gpt-6.1-terra`	`gpt-6.1-sol`
Ngày phát hành	26 tháng 10, 2026	29 tháng 9, 2026 (DevDay)
Đầu vào / cache / đầu ra (mỗi 1M)	$1.00 / $0.05 / $5.00	$2.00 / $0.10 / $10.00
Ghi cache, 30 phút	$1.25	$2.50
Cửa sổ ngữ cảnh	1,050,000	1,050,000
Đầu vào / đầu ra tối đa	922,000 / 128,000	922,000 / 128,000
Mức suy luận	`none` đến `max`	`low` đến `max` (không có `none`)
Endpoint	Responses, Chat Completions, Batch	Responses, Chat Completions, Batch
Tốc độ (OpenAI)	Nhanh hơn trung bình hơn 3 lần	Mức cơ sở
Định vị của OpenAI	Nhanh, hiệu quả: viết, hiểu hình ảnh, sử dụng máy tính	Mẫu đa năng mạnh mẽ cho lập trình khó và nghiên cứu

Giá là mức Standard cho prompt tối đa 272K token đầu vào, theo trang giá của OpenAI. Cả hai mô hình dùng chung quy tắc prompt dài: trên 272K token đầu vào, toàn bộ request được tính ở mức 2x giá đầu vào và cache, và 1.5x giá đầu ra.

Giá: Terra đúng bằng một nửa

Mọi mức giá của Terra đều bằng một nửa của Sol. Điều đó khiến việc so sánh chi phí trở nên đơn giản: với cùng số token, Terra rẻ hơn 50%. Lấy một bước agent với prefix được cache 100,000 token, 8,000 token đầu vào mới và 2,000 token đầu ra:

	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
Đầu vào cache (100K)	$0.0050	$0.0100
Đầu vào mới (8K)	$0.0080	$0.0160
Đầu ra (2K)	$0.0100	$0.0200
Mỗi lần gọi	$0.0230	$0.0460
Mỗi 10,000 lần gọi	$230	$460

Trên thực tế, số token sẽ không giống hệt nhau: mô hình suy luận lâu hơn sẽ dùng nhiều token đầu ra hơn. Nhưng việc Terra nhanh hơn cho thấy nó không đánh đổi tốc độ bằng token tăng thêm. Artificial Analysis đo được $0.40 mỗi tác vụ đối với Terra ở mức effort tối đa trên bộ test của họ. Hướng dẫn định giá GPT-6.1 Terra của chúng tôi có đầy đủ bảng giá cùng các biến thể Batch, Flex và Fast.

Thêm một dữ kiện: Terra ở chế độ Fast có giá $2/$10, đúng bằng giá Standard của Sol. Nếu bạn đang trả mức giá của Sol, bạn có thể chọn giữa năng lực bổ sung của Sol và Terra ở tốc độ cao hơn.

Benchmark: khoảng cách khá hẹp

Benchmark	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol	Nguồn
Coding Agent Index v2.0	48	54	Artificial Analysis
Intelligence Index, effort tối đa	Thấp hơn Sol 4 điểm	Mức cơ sở	Artificial Analysis
Terminal-Bench 4.0, effort tối đa	50.3%	Bị Terra ở mức max bắt kịp	OpenAI; Artificial Analysis
Agents' Last Exam	Ngang bằng GPT-6 Astra theo OpenAI	n/a	OpenAI
Tốc độ tác vụ	Nhanh hơn trung bình hơn 3 lần	Mức cơ sở	OpenAI

Các con số này đến từ tài liệu ra mắt của OpenAI và Artificial Analysis. Artificial Analysis cho biết điểm Terminal-Bench 4.0 của Terra "giờ đã ngang ngửa" GPT-6.1 Sol ở mức effort tối đa. Không có nguồn nào chúng tôi tìm thấy công bố điểm của cả hai mô hình trên cùng một biểu đồ cho mọi benchmark, nên hãy coi bảng này là hướng và mức độ của khoảng cách, chứ không phải một bảng xếp hạng chính xác.

Xu hướng này nhất quán giữa các nguồn: Sol dẫn đầu, với cách biệt một chữ số, ở những công việc lập trình agentic khó nhất. Ở các tác vụ terminal và công việc agent nói chung, Terra bám sát. Để hình dung quy mô, Terra cao hơn GPT-6 Luna 10 điểm trên cùng chỉ số Intelligence, nên khoảng cách Sol–Terra chưa bằng một nửa khoảng cách Terra–Luna.

Độ tin cậy

Cải thiện lớn nhất của Terra nằm ở vấn đề ảo giác. Artificial Analysis đo được tỷ lệ ảo giác 38% trên bài test AA-Omniscience, giảm từ 88% ở GPT-5.6 Terra. Trong bài test tính xác thực nội bộ của OpenAI, tỷ lệ lỗi của Terra ở mức effort tối đa là 4.3%, mà OpenAI nói "gần như" ngang bằng GPT-6 Astra và GPT-6.1 Sol. Ở mức effort thấp, con số này là 16.7%.

Điểm mấu chốt: ở mức effort cao, Terra và Sol có tỷ lệ lỗi thực tế tương đương nhau trong bài test của OpenAI. Lợi thế của Sol nằm ở khả năng suy luận khó hơn, không phải ở độ chính xác cơ bản.

Những khác biệt API ảnh hưởng đến code của bạn

Hầu hết code chạy được trên cả hai mô hình chỉ với việc đổi model ID. Có ba khác biệt đáng lưu ý:

Mức effort none. Terra hỗ trợ reasoning.effort: "none"; Sol thì không. Một lập trình viên trên diễn đàn cộng đồng của OpenAI báo cáo rằng none trên Terra cũng cho phép bạn đặt temperature và top_p. Nếu bạn đã chuyển một tác vụ phân loại khỏi GPT-6 Sol vì 6.1 Sol bỏ none, thì Terra mang nó trở lại.
Kinh tế cache. Đầu vào cache là $0.05 trên Terra và $0.10 trên Sol. Các agent tái sử dụng prefix dài sẽ tiết kiệm nhiều hơn tương ứng trên Terra.
Logic nhạy cảm với tốc độ. Nếu UI của bạn stream cho người dùng hoặc agent của bạn chạy nhiều bước tuần tự, tốc độ của Terra sẽ thay đổi trải nghiệm. Con số 3x của OpenAI là mức trung bình trên các tác vụ của họ; hãy tự đo trường hợp của bạn.

Cả hai đều hỗ trợ cùng các công cụ được host trên Responses API, bao gồm computer_use, web_search, file_search, code_interpreter và mcp. Hướng dẫn API GPT-6.1 Terra và Hướng dẫn API GPT-6.1 Sol trình bày cách thiết lập cho từng mô hình.

Trong ChatGPT và Codex

Cả hai đều có trong ChatGPT Work và Codex cho các gói trả phí, và không mô hình nào có trong Free hay Go. Với Terra, OpenAI liệt kê Plus, Pro, Enterprise và Edu. Khác biệt thực tế nằm ở mức sử dụng: OpenAI nói hạn mức Work và Codex của bạn dùng được "nhiều hơn hẳn" với Terra so với GPT-6.1 Sol hay GPT-6 Astra. Nếu bạn chạm giới hạn Codex trên Sol, việc chạy các tác vụ thường ngày trên Terra (codex -m gpt-6.1-terra, Codex CLI 0.159.0 trở lên) sẽ kéo dài cùng một gói. Hướng dẫn giới hạn sử dụng Codex của chúng tôi giải thích cách hạn mức này hoạt động.

Bạn nên dùng cái nào?

Dùng GPT-6.1 Terra cho:

Sử dụng máy tính: click qua các ứng dụng, đọc màn hình, điền biểu mẫu. Đây là use case chủ đạo.
Viết và soạn thảo, tóm tắt, trả lời.
Các tác vụ lập trình độ khó thông thường: thay đổi một file, test, script, review.
Vòng lặp agent với nhiều bước, nơi tốc độ và chi phí mỗi bước cộng dồn.
Trích xuất và phân loại cần nhiều hơn khả năng của Luna, đặc biệt với mức effort none.

Dùng GPT-6.1 Sol cho:

Refactor lớn, nhiều file và công việc kiến trúc.
Chuỗi nghiên cứu dài, nơi một bước sai làm hỏng kết quả.
Các tác vụ mà Terra đã thất bại. Chính OpenAI cũng hướng những bài lập trình khó nhất về Sol hoặc Astra.

Một quy tắc định tuyến hiệu quả: mặc định dùng Terra, và nâng cấp lên Sol khi một tác vụ không vượt qua kiểm tra hoặc thuộc nhóm được biết là khó. Với mức giá chênh nhau 50/50, kể cả khi dồn một phần ba lưu lượng sang Sol, bạn vẫn chỉ trả khoảng hai phần ba hóa đơn so với việc dùng toàn bộ Sol. Nếu bạn đang so sánh giữa các lab, bài phân tích GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 của chúng tôi đề cập phân khúc $2/$10.

Để coding agent của bạn chạy so sánh với Apidog CLI

Benchmark chỉ cho bạn biết về tác vụ của người khác. Cách nhanh nhất để quyết định là chạy prompt của chính bạn trên cả hai mô hình rồi so sánh, và coding agent của bạn có thể làm việc đó với Apidog CLI.

Thiết lập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho Claude Code, Codex hoặc Cursor một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
that sends model {{MODEL}} at reasoning effort medium, iterating over the 20 prompts in
prompts.csv. Assert status 200 and that each output passes our JSON schema. Run it with
MODEL=gpt-6.1-terra and MODEL=gpt-6.1-sol against the environment, then report
pass rate, average output tokens and estimated cost for each model.


Agent sẽ kiểm tra payload, tạo test case và chạy cả hai mô hình trên cùng dữ liệu:

bash
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project --file case.json
apidog run --test-case --project -e -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json
apidog run --test-case --project -e -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-sol" -r cli,json




Nếu tỷ lệ pass của Terra ngang bằng Sol trên prompt của bạn, bạn đã giảm một nửa hóa đơn với bằng chứng cụ thể. Nếu không, những dòng thất bại sẽ cho bạn biết tác vụ nào nên định tuyến sang Sol. Giữ việc so sánh này trong CI với `-r junit` ([hướng dẫn Apidog CLI CI/CD](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation)) và chạy lại mỗi khi một trong hai mô hình cập nhật. Xem [Apidog CLI trong Codex](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-codex?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) để biết cách thiết lập với Codex.

## FAQ

**GPT-6.1 Terra có tốt hơn GPT-6.1 Sol không?** Không. Sol đạt điểm cao hơn (54 so với 48 trên Coding Agent Index của Artificial Analysis). Terra có giá bằng một nửa và theo OpenAI thì nhanh hơn hơn 3 lần.

**Terra rẻ hơn Sol bao nhiêu?** Đúng 50% ở mọi mức giá: $1 so với $2 cho đầu vào, $0.05 so với $0.10 cho cache, $5 so với $10 cho đầu ra.

**Terra và Sol có cùng cửa sổ ngữ cảnh không?** Có: 1,050,000 token, 922,000 đầu vào và 128,000 đầu ra cho cả hai.

**Cái nào tốt hơn cho lập trình?** Sol cho công việc khó nhất, như OpenAI khuyến nghị. Terra cho lập trình hằng ngày, nơi nó bám sát ở các tác vụ terminal với một nửa giá.

**Tôi có thể chuyển đổi giữa chúng mà không cần thay đổi code không?** Phần lớn là được. Chỉ cần đổi model ID; nếu bạn dùng `reasoning.effort: "none"`, thì chỉ Terra mới hỗ trợ.

## Kết luận

GPT-6.1 Terra mang lại phần lớn những gì GPT-6.1 Sol có với một nửa giá và thời gian chờ chỉ bằng một phần nhỏ. Hãy mặc định dùng Terra, giữ Sol cho phần đuôi khó, và để agent của bạn chứng minh tỷ lệ phân chia trên chính prompt của bạn bằng [Apidog CLI](https://apidog.com/apidog-cli/?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) trước khi bạn quyết định.

Bảng giá GPT-6.1 Terra

Sebastian Petrus — Tue, 27 Oct 2026 04:40:26 +0000

GPT-6.1 Terra có giá $1 mỗi triệu token đầu vào, $0,05 mỗi triệu token đầu vào được cache và $5 mỗi triệu token đầu ra trên API của OpenAI. Batch và Flex giảm một nửa các mức giá này, chế độ Fast nhân đôi chúng, và các prompt vượt quá 272K token đầu vào sẽ tốn nhiều hơn. OpenAI nói con số đó "thấp hơn 50%" so với GPT-5.6 Terra. Đối với đầu ra — hạng mục thường chiếm phần lớn hóa đơn của một agent — mức giảm thực tế là 58%, và nếu so với giá ra mắt của GPT-5.6 Terra thì là 67%.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Bài viết này trình bày mọi mức giá, lịch sử giá, chi phí của một lần gọi điển hình trên Terra và các model lân cận, cùng cách cắt giảm hóa đơn thêm nữa. Về bản thân model, xem GPT-6.1 Terra là gì.

Bảng giá đầy đủ của GPT-6.1 Terra

Tính theo mỗi triệu token, với prompt tối đa 272K token đầu vào:

Hạng	Đầu vào	Đầu vào được cache	Ghi cache (30 phút)	Ghi cache (12 giờ)	Đầu ra
Standard	$1.00	$0.05	$1.25	$2.50	$5.00
Batch / Flex	$0.50	$0.025	n/a	n/a	$2.50
Chế độ Fast (2x)	$2.00	$0.10	n/a	n/a	$10.00

Những quy tắc làm thay đổi hóa đơn, tất cả đều từ trang model GPT-6.1 Terra và trang giá của OpenAI:

Trên 272K token đầu vào: toàn bộ request được tính ở mức 2x cho đầu vào và cache, và 1.5x cho đầu ra. Với Standard, đó là $2 đầu vào, $0,10 cho phần cache và $7,50 đầu ra.
Xử lý theo khu vực: phụ phí 10% ở những nơi có hỗ trợ lưu trú dữ liệu.
Token suy luận (reasoning tokens) được tính như đầu ra, nên thiết lập effort sẽ làm thay đổi hạng mục đầu ra của bạn.
Batch và Flex được giảm 50% so với Standard. Batch là bất đồng bộ; Flex chạy các request thông thường chậm hơn và có thể trả về lỗi 429.

Các endpoint openai/gpt-6.1-terra của OpenRouter khớp với những mức giá này: flex $0.50/$2.50, standard $1/$5 và fast $2/$10, với cùng mức giá cao hơn khi vượt 272K. Không có endpoint miễn phí và không có gói API miễn phí. Hướng dẫn của chúng tôi về liệu GPT-6.1 Terra có miễn phí không sẽ đề cập đến các lựa chọn gói.

Mức giảm thực tế so với GPT-5.6 Terra

Thông báo của OpenAI gọi Terra là "một bước tiến đáng kể so với GPT-5.6 Terra, với giá API standard thấp hơn 50%." Đây là dòng dõi đằng sau câu nói đó:

	Đầu vào	Đầu vào được cache	Đầu ra
GPT-5.6 Terra khi ra mắt (tháng 7 năm 2026)	$2.50	n/a	$15.00
GPT-5.6 Terra hiện nay	$2.00	$0.20	$12.00
GPT-6.1 Terra	$1.00	$0.05	$5.00
Mức giảm so với giá hiện nay	50%	75%	58%
Mức giảm so với giá ra mắt	60%	n/a	67%

Đầu vào đúng bằng một nửa. Mọi thứ khác giảm sâu hơn. Một agent tái sử dụng một prefix lớn được cache và tạo ra nhiều đầu ra sẽ trả ít hơn một nửa đáng kể so với khi dùng GPT-5.6 Terra. Bài viết về thời điểm ra mắt GPT-5.6 Terra có các mức giá gốc.

Terra so với phần còn lại của thị trường

Model	Đầu vào	Đầu vào được cache	Đầu ra
GPT-6 Astra	$10.00	$1.00	$50.00
GPT-6.1 Sol	$2.00	$0.10	$10.00
Claude Sonnet 5.5	$2.00	$0.10	$10.00
GPT-6.1 Terra	$1.00	$0.05	$5.00
GPT-6 Luna	$0.10	$0.01	$0.50
Claude Haiku 5.5 (tối đa 100K)	$0.10	$0.01	$0.50

Terra bằng một nửa GPT-6.1 Sol và Claude Sonnet 5.5 ở mọi hạng mục, và gấp mười lần GPT-6 Luna cùng Claude Haiku 5.5. Không có model nào khác trong bảng này nằm ở mức $1/$5. Đối thủ cạnh tranh của nó chính là quyết định hạ xuống một model tiết kiệm hay nâng lên một model $2/$10.

Lưu ý các quy tắc prompt dài khác nhau: Terra và Luna trở nên đắt hơn khi vượt 272K token đầu vào, trong khi Haiku 5.5 chuyển sang mức $0.50/$2.50 khi vượt 100K.

Một lần gọi điển hình tốn bao nhiêu

Lấy một bước của agent: một prefix 100.000 token được cache (system prompt, schema công cụ, ngữ cảnh repo), 8.000 token đầu vào mới và 2.000 token đầu ra, đã bao gồm phần suy luận.

Trên GPT-6.1 Terra Standard:

Đầu vào được cache: 100.000 x $0.05 / 1.000.000 = $0.0050
Đầu vào mới: 8.000 x $1.00 / 1.000.000 = $0.0080
Đầu ra: 2.000 x $5.00 / 1.000.000 = $0.0100
Tổng: $0.0230

Cùng một lần gọi đó trên các model và hạng khác nhau:

Model và hạng	Mỗi lần gọi	Mỗi 10.000 lần gọi
GPT-6 Luna, Standard	$0.0028	$28
GPT-6.1 Terra, Batch / Flex	$0.0115	$115
GPT-6.1 Terra, Standard	$0.0230	$230
GPT-6.1 Sol, Standard	$0.0460	$460
GPT-5.6 Terra, Standard (giá hiện nay)	$0.0600	$600
GPT-6.1 Terra, chế độ Fast	$0.0460	$460
GPT-6 Astra, Standard	$0.2800	$2,800

Trên GPT-5.6 Terra, lần gọi đó tốn $0.020 cho phần cache + $0.016 cho đầu vào mới + $0.024 cho đầu ra = $0.060, vì vậy chuyển sang 6.1 Terra tiết kiệm 62% cho khối lượng công việc này. Chế độ Fast trên Terra tốn bằng mức Standard trên Sol, khiến câu hỏi liệu bạn muốn Terra nhanh hơn hay Sol thông minh hơn trở nên hoàn toàn hợp lý.

Bảng này giả định cùng số lượng token trên mọi model. Trên thực tế chúng khác nhau: một model suy luận lâu hơn hoặc viết nhiều hơn sẽ tiêu tốn nhiều token đầu ra hơn. Artificial Analysis đo Terra ở mức $0.40 mỗi tác vụ tại effort tối đa trên bộ benchmark của họ, so với $1.40 cho GPT-5.6 Terra — con số này phản ánh cả lượng token sử dụng lẫn giá.

Hai đòn bẩy quan trọng nhất

Tỷ lệ cache hit của bạn. Nếu không có cache hit, lần gọi ở trên sẽ tính toàn bộ 108.000 token đầu vào ở mức $1: $0.108 cộng $0.010 đầu ra, tổng cộng $0.118. Đó là gấp năm lần chi phí có cache. Việc cache diễn ra tự động với các prompt từ 1.024 token trở lên, nhưng chỉ một prefix ổn định mới được tái sử dụng. Hãy đặt system prompt và schema công cụ lên đầu, còn nội dung thay đổi theo từng request xuống cuối. Hướng dẫn cache prompt của GPT-6 của chúng tôi đi sâu hơn vào vấn đề này.

Giữ dưới 272K. Ở 280.000 token đầu vào, toàn bộ request sẽ nhảy sang mức giá long-context. Một lần gọi với 280K đầu vào mới và 2K đầu ra tốn $0.56 + $0.015 = $0.575 thay vì mức $0.29 mà giá cơ bản gợi ý. Nếu retrieval đẩy bạn đến gần ranh giới đó, hãy cắt bớt các chunk trước khi vượt qua.

Sau đó, dùng Batch hoặc Flex cho bất cứ thứ gì có thể chờ được (đánh giá, backfill, tổng hợp hằng đêm) để giảm một nửa phần còn lại. Hướng dẫn OpenAI Batch API sẽ hướng dẫn chi tiết.

Giá các gói ChatGPT

Trong ChatGPT, Terra không được tính theo token. Nó được bao gồm cho người dùng Plus, Pro, Enterprise và Edu trong ChatGPT Work và Codex, và OpenAI nói rằng hạn mức sử dụng của bạn "đi xa hơn" với Terra so với GPT-5.6 Terra, và xa hơn nhiều so với GPT-6.1 Sol hay GPT-6 Astra. Người dùng Free và Go chỉ nhận được GPT-6 Luna trong ứng dụng desktop. Không gói nào trong số này đi kèm API key.

Để coding agent của bạn theo dõi chi phí thực bằng Apidog CLI

Phép tính ở trên dùng số lượng token ví dụ. Prompt của bạn quyết định hóa đơn thực tế, và coding agent của bạn có thể đo chúng mỗi khi thay đổi bằng Apidog CLI.

Thiết lập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho agent của bạn một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
using model gpt-6.1-terra and the prompt in prompts/agent-step.txt. Assert status 200,
usage.input_tokens under 272000, and usage.input_tokens_details.cached_tokens greater
than 0 on the second iteration. Run 2 iterations against the environment and
report the cost per call at $1 input, $0.05 cached and $5 output per million tokens.


Agent kiểm tra schema, tạo test case và chạy nó:

bash
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project --file case.json
apidog run --test-case --project -e -n 2 -r cli,json




Hai assertion bảo vệ hai đòn bẩy: một prompt vượt quá 272K hoặc ngừng hit cache sẽ khiến bài test thất bại. Thêm lần chạy vào CI với `-r junit` (xem [hướng dẫn Apidog CLI CI/CD](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi) và một thay đổi prompt tốn kém sẽ xuất hiện trong pull request, chứ không phải trên hóa đơn. Để thiết lập trong một agent cụ thể, hãy đọc [Apidog CLI trong Claude Code](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-claude-code?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation).

## Câu hỏi thường gặp

**GPT-6.1 Terra tốn bao nhiêu?** $1 mỗi triệu token đầu vào, $0,05 cho đầu vào được cache và $5 cho đầu ra ở hạng Standard, với prompt tối đa 272K token đầu vào.

**GPT-6.1 Terra có rẻ hơn GPT-5.6 Terra không?** Có. Đầu vào thấp hơn 50% ($1 so với $2), đầu vào được cache thấp hơn 75% ($0.05 so với $0.20) và đầu ra thấp hơn 58% ($5 so với $12) so với giá hiện tại của GPT-5.6 Terra.

**Giá của Terra so với GPT-6.1 Sol thế nào?** Đúng bằng một nửa ở mọi hạng mục. Sol là $2 đầu vào, $0.10 cho cache và $10 đầu ra.

**Chế độ Fast tốn bao nhiêu?** Gấp đôi Standard: $2 đầu vào và $10 đầu ra mỗi triệu token.

**Điều gì xảy ra khi vượt 272K token đầu vào?** Toàn bộ request được tính ở mức 2x cho đầu vào và cache, và 1.5x cho đầu ra: $2, $0.10 và $7.50 mỗi triệu token ở hạng Standard.

## Kết luận

GPT-6.1 Terra là model có năng lực với giá rẻ nhất mà OpenAI bán: bằng một nửa Sol và Sonnet 5.5, và chưa đến một nửa so với Terra mà nó thay thế khi tính cả đầu ra lẫn cache. Hai yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến hóa đơn của bạn là tỷ lệ cache hit và ranh giới 272K, vì vậy hãy duy trì một bài test cho cả hai. Bắt đầu với [hướng dẫn API GPT-6.1 Terra](https://apidog.com/vi/blog/gpt-6-1-terra-api?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation), và nếu bạn đang cân nhắc giữa các hạng, hãy đọc [GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol](https://apidog.com/vi/blog/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation).

Cách sử dụng API GPT-6.1 Terra

Sebastian Petrus — Tue, 27 Oct 2026 04:37:43 +0000

GPT-6.1 Terra có sẵn trên OpenAI API dưới dạng gpt-6.1-terra, từ ngày 26 tháng 10 năm 2026. Nó hoạt động trên Responses API, Chat Completions và Batch, có giá $1 mỗi triệu token đầu vào và $5 mỗi triệu token đầu ra, và chấp nhận tối đa 922.000 token đầu vào và 128.000 token đầu ra. Nếu bạn đã gọi GPT-5.6 Terra, việc chuyển đổi hầu như chỉ là thay đổi model một dòng, với một vài cài đặt nên kiểm tra trước.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Hướng dẫn này bao gồm việc lấy khóa, yêu cầu đầu tiên của bạn bằng curl, Python và Node, sáu mức reasoning effort, computer use và các công cụ khác, kiểm soát chi phí, và những gì cần kiểm thử khi bạn di chuyển từ gpt-5.6-terra. Để xem tổng quan về mô hình, hãy xem GPT-6.1 Terra là gì.

API hỗ trợ những gì

Tính năng	GPT-6.1 Terra
ID mô hình	`gpt-6.1-terra` (một snapshot)
Endpoint	Responses, Chat Completions, Batch
Không hỗ trợ	Realtime, Live, Assistants, fine-tuning, đầu ra dự đoán
Đầu vào	Văn bản và hình ảnh
Đầu ra	Văn bản
Cửa sổ ngữ cảnh	1.050.000 token (922.000 đầu vào, 128.000 đầu ra)
Mức nỗ lực suy luận	`none`, `low`, `medium` (mặc định), `high`, `xhigh`, `max`
Tính năng	Streaming, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm, prompt caching
Công cụ (chỉ Responses)	`web_search`, `file_search`, `computer_use`, `code_interpreter`, `hosted_shell`, `apply_patch`, `skills`, `mcp`, `tool_search`, `image_generation`

Nguồn: trang mô hình GPT-6.1 Terra của OpenAI. Các công cụ được host cần Responses API, vì vậy hãy dùng nó cho công việc mới.

Bước 1: lấy khóa API

Tạo một khóa trong bảng điều khiển nền t và thêm thanh toán. Không có gói miễn phí cho Terra: gói ChatGPT Plus hoặc Pro cho bạn dùng Terra bên trong ChatGPT Work và Codex, nhưng không cấp khóa API. Hướng dẫn của chúng tôi về liệu GPT-6.1 Terra có miễn phí không giải thích sự khác biệt.

Xuất nó để các ví dụ bên dưới có thể đọc được:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Giới hạn tốc độ phụ thuộc vào hạng sử dụng của bạn. Trang mô hình liệt kê 5.000 yêu cầu và 1 triệu token mỗi phút ở hạng Build, 10.000 và 4 triệu ở hạng Launch, và 15.000 và 40 triệu ở hạng Grow.

Bước 2: gửi yêu cầu đầu tiên

Với curl, gọi Responses API:

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "reasoning": { "effort": "low" },
    "input": "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences."
  }'

Trong Python với SDK chính thức:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
)

print(response.output_text)
print(response.usage)

Trong Node:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-terra",
  reasoning: { effort: "low" },
  input: "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);

In usage ngay từ đầu. Nó cho bạn biết token đầu vào, được cache và đầu ra, và token suy luận được tính như đầu ra.

Bước 3: chọn mức nỗ lực suy luận

Terra hỗ trợ sáu mức nỗ lực. Mặc định là medium.

Mức nỗ lực	Dùng cho
`none`	Phân loại, trích xuất, định dạng; đầu ra tất định
`low`	Câu trả lời ngắn, gọi công cụ đơn giản, hầu hết công việc kiểu trò chuyện
`medium`	Mặc định; viết mã tổng quát và các bước agent
`high` / `xhigh`	Suy luận nhiều bước khó hơn
`max`	Cài đặt benchmark; các tác vụ khó nhất, chậm nhất và đắt nhất

Hai điểm nổi bật.

none được hỗ trợ. GPT-6.1 Sol đã loại bỏ nó, vì vậy đây là một trong những khác biệt thực tế giữa hai mô hình. Một nhà phát triển trên diễn đàn cộng đồng của OpenAI báo cáo rằng với reasoning.effort: "none", Terra chấp nhận lại temperature và top_p. Đối với một pipeline dán nhãn hoặc trích xuất dữ liệu với khối lượng lớn, none cho bạn chi phí thấp nhất mỗi lần gọi và đầu ra có thể lặp lại.

Mức nỗ lực thấp cải thiện nhiều nhất. Trong bài kiểm tra tính xác thực nội bộ của OpenAI, tỷ lệ lỗi của Terra ở mức nỗ lực thấp giảm từ 53.6% trên GPT-5.6 Terra xuống 16.7%. Artificial Analysis cũng đo được mức cải thiện lớn hơn so với GPT-5.6 Terra ở các mức nỗ lực thấp hơn (7 đến 13 điểm) so với ở mức max (6 điểm). Nếu bạn chạy GPT-5.6 Terra ở high để có chất lượng chấp nhận được, hãy thử low hoặc medium trên 6.1 Terra trước khi cho rằng bạn cần cùng cài đặt.

Bước 4: sử dụng công cụ, bao gồm computer use

OpenAI quảng bá bản phát hành này xoay quanh "computer use nhanh và mạnh mẽ với mức giá thấp hơn." Computer use, web search, file search và các công cụ được host khác có sẵn trên Responses API. Một lệnh gọi web search trông như sau:

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What changed in the latest OpenAPI Specification release?",
)
print(response.output_text)

Gọi hàm và đầu ra có cấu trúc hoạt động như trên các mô hình GPT-6 khác: định nghĩa schema hàm của bạn trong tools, hoặc truyền một JSON schema trong cài đặt định dạng văn bản, và xác thực những gì trả về. Để xem sâu hơn về computer use với một ứng dụng thực tế, hướng dẫn computer use GPT-6 Astra của chúng tôi cũng áp dụng cho Terra, với mức giá mỗi token bằng một phần mười của Astra.

Bước 5: kiểm soát chi phí

Mức giá của Terra vốn đã thấp, và bốn cài đặt cắt giảm chúng hơn nữa:

Prompt caching là tự động. Đầu vào được cache có giá $0.05 mỗi triệu so với $1 cho đầu vào mới. Giữ nội dung ổn định (system prompt, schema công cụ, tài liệu tham chiếu) ở đầu prompt. Ghi cache có giá $1.25 mỗi triệu cho thời gian lưu 30 phút, hoặc $2.50 cho 12 giờ. Xem hướng dẫn prompt caching GPT-6 của chúng tôi.
Batch giảm một nửa mọi mức giá cho các tác vụ bất đồng bộ: $0.50 đầu vào, $2.50 đầu ra. Hướng dẫn OpenAI Batch API của chúng tôi trình bày toàn bộ luồng.
Flex cho cùng mức giá một nửa trên các yêu cầu thông thường với service_tier: "flex", đổi lại phản hồi chậm hơn và đôi khi gặp lỗi 429.
Ngưỡng 272K. Các prompt trên 272K token đầu vào tính toàn bộ yêu cầu ở mức 2x giá đầu vào và cache, và 1.5x giá đầu ra. Nếu bạn gần chạm, hãy cắt bớt ngữ cảnh truy xuất thay vì vượt qua nó.

Chế độ Fast đi theo hướng ngược lại: gấp 2 lần mức giá Standard ($2 đầu vào, $10 đầu ra) để có phản hồi nhanh hơn. Hướng dẫn định giá GPT-6.1 Terra có mọi mức giá trong một bảng.

Di chuyển từ gpt-5.6-terra

Việc thay đổi ID mô hình chỉ là một dòng. Đây là những điều cần kiểm tra xung quanh nó:

Giá. Đầu vào giảm từ $2 xuống $1, đầu vào được cache từ $0.20 xuống $0.05, đầu ra từ $12 xuống $5. Cập nhật mọi bảng điều khiển chi phí hoặc cảnh báo ngân sách hard-code mức giá.
Cài đặt mức nỗ lực. Kiểm thử lại ở mức nỗ lực thấp hơn. Chất lượng ở low thay đổi nhiều nhất.
Mốc kiến thức. Của Terra là ngày 1 tháng 6 năm 2026. Các prompt giả định mốc cũ hơn, hoặc các bài kiểm thử có đáp án mong đợi nhạy cảm với ngày tháng, có thể thay đổi.
Độ dài và định dạng đầu ra. Một mô hình mới có thể viết câu trả lời dài hơn hoặc ngắn hơn. Kiểm tra usage.output_tokens và mọi parser mong đợi định dạng cố định; dùng đầu ra có cấu trúc khi hình dạng quan trọng.
Tốc độ. OpenAI nói Terra hoàn thành tác vụ nhanh hơn trung bình hơn 3 lần so với Astra và GPT-6.1 Sol. Timeout được tinh chỉnh cho các mô hình chậm hơn thì vẫn ổn, nhưng logic thử lại và polling được xây dựng quanh việc chờ lâu có thể giờ đây gây lãng phí.
Codex. Nếu nhóm của bạn dùng Codex, Terra cần Codex CLI 0.159.0 trở lên: codex -m gpt-6.1-terra.

OpenAI chưa công bố ngày ngừng hỗ trợ cho GPT-5.6 Terra, vì vậy bạn có thể chạy cả hai song song trong khi so sánh.

Để coding agent của bạn chứng minh việc di chuyển với Apidog CLI

Các bước 1 đến 6 chính xác là kiểu kiểm tra bạn không nên làm thủ công. Hướng coding agent của bạn đến Apidog CLI và nó có thể xây dựng bài kiểm thử, chạy trên cả hai mô hình và cho bạn biết điều gì đã thay đổi.

Thiết lập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho Claude Code, Codex hoặc Cursor một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , add POST https://api.openai.com/v1/responses as an endpoint.
Create a test case that sends my production prompt with model {{MODEL}} and reasoning
effort low, and asserts: status 200, output_text not empty, output matches our JSON
schema, usage.output_tokens under 3000. Run it with MODEL=gpt-5.6-terra and again with
MODEL=gpt-6.1-terra against the environment, then compare tokens and failures.


Agent đọc từng schema, xác thực payload của nó và chạy test case hai lần:

bash
apidog cli-schema get endpoint-create
apidog endpoint create --project --file endpoint.json
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project --file case.json
apidog run --test-case --project -e --env-var "MODEL=gpt-5.6-terra" -r cli,json
apidog run --test-case --project -e --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json




Giữ khóa OpenAI của bạn trong môi trường Apidog. Khi lượt chạy Terra vượt qua, hãy thêm nó vào CI với `-r junit` để một thay đổi prompt hoặc mô hình sau này không thể phá vỡ hợp đồng một cách âm thầm; [hướng dẫn CI/CD Apidog CLI](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi có tệp pipeline, và [Apidog CLI trong Codex](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-codex?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) đề cập đến thiết lập Codex.

## Câu hỏi thường gặp

**ID mô hình của GPT-6.1 Terra là gì?** `gpt-6.1-terra`. Có một snapshot, và nó cũng là mặc định.

**GPT-6.1 Terra có hoạt động với Chat Completions không?** Có. Nó hỗ trợ Responses, Chat Completions và Batch. Các công cụ được host như web search và computer use cần Responses API.

**Tôi có thể đặt temperature trên GPT-6.1 Terra không?** Một báo cáo cộng đồng nói có với `reasoning.effort: "none"`. Ở các mức nỗ lực khác, hãy kiểm tra trang mô hình trước khi gửi cài đặt lấy mẫu.

**GPT-6.1 Terra có hỗ trợ Realtime API không?** Không. Realtime, Live, Assistants và fine-tuning không được hỗ trợ.

**Giới hạn tốc độ của GPT-6.1 Terra là gì?** Nó phụ thuộc vào hạng của bạn: từ 5.000 yêu cầu và 1 triệu token mỗi phút ở hạng Build lên đến 15.000 và 40 triệu ở hạng Grow.

## Bước tiếp theo

Hoán đổi ID mô hình trên một endpoint, kiểm thử lại ở mức nỗ lực thấp hơn, và để agent của bạn so sánh hai lượt chạy bằng [Apidog CLI](https://apidog.com/apidog-cli/?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation). Nếu các con số giữ nguyên, hãy triển khai. Không chắc Terra hay Sol phù hợp với khối lượng công việc của bạn? Đọc [GPT-6.1 Terra so với GPT-6.1 Sol](https://apidog.com/vi/blog/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation).

GPT-6.1 Terra có miễn phí không? Đây là cách sử dụng rẻ nhất

Sebastian Petrus — Tue, 27 Oct 2026 04:36:41 +0000

Không, GPT-6.1 Terra không miễn phí. OpenAI đã phát hành nó vào ngày 26 tháng 10 năm 2026 cho người dùng Plus, Pro, Enterprise và Edu trong ChatGPT Work và Codex, còn các gói Free và Go không nằm trong danh sách đó. Model API gpt-6.1-terra cũng không có bậc miễn phí: giá tiêu chuẩn là 1 đô-la cho mỗi triệu token đầu vào, 0,05 đô-la cho mỗi triệu token đầu vào được cache và 5 đô-la cho mỗi triệu token đầu ra.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Tin tốt là Terra là cách rẻ nhất từ trước đến nay để chạy một model mạnh của OpenAI. Nó chỉ tốn một nửa so với GPT-6.1 Sol, và các tuyến giảm giá của nó đưa chi phí đầu vào xuống còn 0,50 đô-la mỗi triệu token. Hướng dẫn này xếp hạng mọi tuyến theo chi phí, liệt kê những gì không miễn phí, đi qua một ví dụ chi phí thực tế, và chỉ ra lựa chọn 0 đô-la duy nhất trong dải sản phẩm của OpenAI. Về bản thân model, hãy bắt đầu với GPT-6.1 Terra là gì.

Mọi tuyến truy cập GPT-6.1 Terra, được xếp hạng

Tuyến	Chi phí	Bạn nhận được gì	Điều đáng lưu ý
Lựa chọn thay thế cho gói Free: GPT-6 Luna	0 đô-la	Luna, không phải Terra, trong ứng dụng ChatGPT desktop	Model khác, nhỏ hơn; không có API key
ChatGPT Plus trong Codex hoặc ChatGPT Work	Một gói đăng ký Plus	Terra cho các tác vụ lập trình và công việc	Giới hạn sử dụng theo gói; không có API key
API, Batch hoặc Flex	0,50 đô-la đầu vào, 0,025 đô-la đầu vào cache, 2,50 đô-la đầu ra	Một nửa mức giá Standard	Batch là bất đồng bộ; Flex chậm hơn và có thể trả về lỗi 429
API, Standard có caching	1 đô-la đầu vào, 0,05 đô-la đầu vào cache, 5 đô-la đầu ra	Model từ chính mã của bạn	Mọi token đều bị tính phí
OpenRouter `openai/gpt-6.1-terra`	Giống OpenAI: flex 0,50/2,50 đô-la, standard 1/5 đô-la, fast 2/10 đô-la	Một key dùng chung cho nhiều nhà cung cấp	Không có endpoint miễn phí
API, chế độ Fast	2 đô-la đầu vào, 10 đô-la đầu ra	Phản hồi nhanh hơn	Gấp đôi mức giá Standard

Giá API được tính trên mỗi triệu token cho prompt có tối đa 272K token đầu vào, theo trang giá của OpenAI và trang model GPT-6.1 Terra. Mức giá của OpenRouter lấy từ danh sách endpoint của nó cho openai/gpt-6.1-terra, đọc ngày 27 tháng 10 năm 2026.

ChatGPT Plus: gói thấp nhất bao gồm Terra

Nếu bạn muốn tự mình dùng Terra, Plus là gói khởi điểm. Thông báo của OpenAI nói GPT-6.1 Terra "đang được triển khai và có sẵn cho tất cả người dùng Plus, Pro, Enterprise và Edu trong ChatGPT Work và Codex."

Tài liệu về các model ChatGPT của OpenAI liệt kê những bề mặt sau cho Terra: Work và Codex trong ứng dụng desktop, ChatGPT Work trên web, Codex CLI, ChatGPT Credits và quyền truy cập API. Trong Codex, bạn cần CLI 0.159.0 trở lên, và codex -m gpt-6.1-terra sẽ chọn nó.

Bạn không trả tiền theo token khi dùng gói, nhưng vẫn có giới hạn sử dụng. Ở đây Terra giúp ích: OpenAI nói hạn mức Work và Codex của bạn "đi xa hơn" với Terra so với GPT-5.6 Terra, và xa hơn nhiều so với GPT-6.1 Sol hay GPT-6 Astra. Nếu bạn chạm giới hạn với Sol, việc chuyển các tác vụ thường ngày sang Terra sẽ kéo dài cùng một gói đăng ký. Hướng dẫn về giới hạn sử dụng Codex của chúng tôi giải thích cách hạn mức hoạt động, và hướng dẫn Codex miễn phí đề cập đến các lựa chọn không tốn phí của Codex.

Gói ChatGPT không phải là API key

Đây là cái bẫy đằng sau hầu hết các tìm kiếm "GPT miễn phí". Plus hay Pro cho bạn Terra bên trong ChatGPT Work và Codex. Nó không cho bạn API key. Một script, job CI hay agent gửi Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY đến https://api.openai.com/v1 sẽ trả tiền theo token, bất kể bạn đang dùng gói nào.

Tuyến duy nhất cho phép mã nguồn tận dụng một gói là Sign in with ChatGPT, cho phép các ứng dụng xây dựng luồng OAuth của nó tính các yêu cầu đủ điều kiện vào hạn mức Plus hoặc Pro của bạn, trong giới hạn bản xem trước. Phần dành cho nhà phát triển nằm trong hướng dẫn Sign in with ChatGPT. Hãy kiểm tra xem một ứng dụng đối tác thực sự chạy model nào trước khi cho rằng đó là Terra.

Những tuyến API rẻ nhất: Batch, Flex và cache

Có ba đòn bẩy giúp giảm hóa đơn theo [REDACTED CREDENTIAL] Batch chạy các yêu cầu bất đồng bộ với mức giá bằng một nửa Standard: 0,50 đô-la đầu vào, 0,025 đô-la đầu vào cache, 2,50 đô-la đầu ra. Hướng dẫn Batch API của chúng tôi đi qua một job từ đầu đến cuối.

Flex cũng tính mức giá bằng một nửa trên các yêu cầu thông thường khi bạn đặt service_tier: "flex". Phản hồi chậm hơn và bạn có thể gặp 429 Resource Unavailable, nên nó phù hợp với công việc có thể chờ đợi hoặc thử lại.
Prompt caching được bật mặc định. Đầu vào được cache tốn 0,05 đô-la mỗi triệu token, thấp hơn 95% so với đầu vào tiêu chuẩn. Một lần ghi cache tốn 1,25 đô-la mỗi triệu token cho cửa sổ lưu trữ 30 phút, hoặc 2,50 đô-la cho 12 giờ. Hãy giữ phần ổn định của prompt (system prompt, schema công cụ, tài liệu tham chiếu) ở đầu để nó được tái sử dụng. Hướng dẫn prompt caching GPT-6 của chúng tôi chỉ cách chạm cache một cách đáng tin cậy.

Và hãy giữ dưới 272K token đầu vào. Vượt qua mức đó, toàn bộ yêu cầu sẽ bị tính gấp 2 lần giá đầu vào và cache, và gấp 1,5 lần giá đầu ra.

Ví dụ thực tế: một lần gọi agent tốn bao nhiêu

Lấy một bước agent với tiền tố 100.000 token giữ nguyên qua các lần gọi, 8.000 token đầu vào mới và 2.000 token đầu ra, đã bao gồm phần suy luận. Tiền tố đã được cache sẵn.

Trên Standard với cache hit:

Đầu vào cache: 100.000 x 0,05 đô-la / 1.000.000 = 0,0050 đô-la
Đầu vào mới: 8.000 x 1,00 đô-la / 1.000.000 = 0,0080 đô-la
Đầu ra: 2.000 x 5,00 đô-la / 1.000.000 = 0,0100 đô-la
Tổng: 0,0230 đô-la mỗi lần gọi

Cùng lần gọi đó trên các tuyến và model khác:

Kịch bản	Mỗi lần gọi	1.000 lần gọi
GPT-6.1 Terra, Standard, cache hit	0,023 đô-la	23,00 đô-la
GPT-6.1 Terra, Batch hoặc Flex, cache hit	0,0115 đô-la	11,50 đô-la
GPT-6.1 Terra, Standard, không cache hit	0,118 đô-la	118,00 đô-la
GPT-6.1 Sol, Standard, cache hit	0,046 đô-la	46,00 đô-la
GPT-5.6 Terra, Standard, cache hit	0,060 đô-la	60,00 đô-la

Dòng không cache tính toàn bộ 108.000 token đầu vào ở mức 1 đô-la: 0,108 đô-la cộng 0,010 đô-la đầu ra. Dòng GPT-5.6 Terra dùng mức hiện tại là 2 đô-la đầu vào, 0,20 đô-la đầu vào cache và 12 đô-la đầu ra: 0,020 + 0,016 + 0,024. Lần gọi đầu tiên ghi tiền tố 100.000 token vào cache sẽ cộng thêm 0,125 đô-la một lần.

Hai điểm đáng rút ra. Tỷ lệ cache hit của bạn làm hóa đơn thay đổi khoảng năm lần, hơn cả bất kỳ lựa chọn gói nào. Và việc chuyển từ GPT-5.6 Terra sang GPT-6.1 Terra cắt giảm lần gọi này 62%, nhiều hơn con số "thấp hơn 50%" mà OpenAI đưa ra trên tiêu đề, vì đầu ra và đầu vào cache giảm nhiều hơn đầu vào. Hướng dẫn giá GPT-6.1 Terra có đầy đủ bảng giá.

Những gì KHÔNG miễn phí

ChatGPT Free và Go: không có trong danh sách của OpenAI cho Terra.
API: không có bậc miễn phí và không có model dùng thử miễn phí.
OpenRouter: mọi endpoint openai/gpt-6.1-terra đều phải trả phí.
Chế độ Fast: gấp đôi mức giá Standard, 2 đô-la đầu vào và 10 đô-la đầu ra.
Prompt dài: bất cứ thứ gì trên 272K token đầu vào đều tốn nhiều hơn, chứ không phải ít hơn.

Lựa chọn thay thế miễn phí: GPT-6 Luna

Nếu bạn cần mức 0 đô-la, tài liệu về các model của OpenAI nói: "Trên các gói Free và Go, hãy chọn GPT-6 Luna (gpt-6-luna) trong ứng dụng desktop khi có sẵn." Go là một gói trả phí, nên tuyến thực sự miễn phí là gói Free trong ứng dụng desktop. Luna là một model khác, nhỏ hơn. Artificial Analysis xếp nó thấp hơn Terra 10 điểm trên Chỉ số Intelligence của họ và cho nó 31 điểm trên Chỉ số Coding Agent, so với 48 điểm của Terra. Một ghế trong gói không cho bạn API key, nên nó không thể vận hành mã nguồn bạn tự viết.

Trên API, Luna có giá niêm yết là 0,10 đô-la đầu vào và 0,50 đô-la đầu ra, bằng một phần mười mức giá của Terra. Với phân loại và trích xuất khối lượng lớn, nó thường là lựa chọn mua tốt hơn. Hướng dẫn GPT-6 Luna miễn phí của chúng tôi đề cập đến việc thiết lập.

Để coding agent của bạn đo chi phí thực tế với Apidog CLI

Ví dụ ở trên dùng các số lượng token tự đặt ra. Những con số thực tế của bạn mới quyết định tuyến nào thắng, và coding agent của bạn có thể lấy chúng cho bạn bằng Apidog CLI thay vì bạn phải tự tay gửi các yêu cầu.

Thiết lập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho agent của bạn một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
with model gpt-6.1-terra and one of my real prompts. Run it twice with 2 iterations
against the environment. Assert that the second call returns
usage.input_tokens_details.cached_tokens greater than 0, and report input, cached and
output tokens so I can price the call at $1 / $0.05 / $5 per million.


Agent sẽ kiểm tra schema, viết test case và chạy nó:




Phần hữu ích nằm ở khẳng định về cached-[REDACTED CREDENTIAL] ai đó sửa tiền tố prompt và làm hỏng caching, test sẽ thất bại trước khi hóa đơn phình to. Hãy đặt cùng lệnh `apidog run` đó trong CI với `-r junit`, như trong [hướng dẫn Apidog CLI CI/CD](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi, hoặc làm theo phần thiết lập [Apidog CLI trong Claude Code](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-claude-code?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation).

## Câu hỏi thường gặp

**GPT-6.1 Terra có miễn phí trong ChatGPT không?**
Không. Nó có trong ChatGPT Work và Codex dành cho Plus, Pro, Enterprise và Edu. Free và Go không nằm trong danh sách của OpenAI.

**Có API GPT-6.1 Terra miễn phí không?**
Không. Mức giá chính thức rẻ nhất là Batch hoặc Flex: 0,50 đô-la đầu vào, 0,025 đô-la đầu vào cache và 2,50 đô-la đầu ra mỗi triệu token.

**GPT-6.1 Terra có miễn phí trên OpenRouter không?**
Không. Các endpoint của OpenRouter cho `openai/gpt-6.1-terra` khớp với giá của OpenAI, từ 0,50/2,50 đô-la trên flex đến 2/10 đô-la trên fast.

**Tôi có thể dùng gói Plus của mình như một API key không?**
Không. Một gói không phải là API key. Mã nguồn gửi key sẽ trả tiền theo token; chỉ những ứng dụng được xây dựng trên Sign in with ChatGPT mới có thể tính các yêu cầu vào gói của bạn.

**Cách rẻ nhất để dùng GPT-6.1 Terra là gì?**
Với công việc tương tác, là ChatGPT Plus trong Codex hoặc Work. Với mã nguồn, là API với tiền tố ổn định được cache, và Batch hoặc Flex cho bất cứ thứ gì có thể chờ đợi.

## Bước tiếp theo

Nếu bạn dùng Terra bằng tay, Plus trong Codex là điểm khởi đầu và kéo dài được xa hơn Sol. Nếu mã nguồn của bạn gọi nó, hãy tận dụng caching và chuyển những gì có thể chờ đợi sang Batch hoặc Flex. Sau đó để agent của bạn đo chi phí thực tế mỗi lần gọi với [Apidog CLI](https://apidog.com/apidog-cli/?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation). [Hướng dẫn API GPT-6.1 Terra](https://apidog.com/vi/blog/gpt-6-1-terra-api?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) đề cập đến yêu cầu đầu tiên và việc di chuyển từ `gpt-5.6-terra`.

GPT-6.1 Terra là gì?

Sebastian Petrus — Tue, 27 Oct 2026 04:31:54 +0000

GPT-6.1 Terra là gì?

GPT-6.1 Terra là mô hình tầm trung mới của OpenAI, ra mắt ngày 26 tháng 10 năm 2026. Nó thay thế GPT-5.6 Terra, có giá $1 cho mỗi triệu token đầu vào và $5 cho mỗi triệu token đầu ra trên API, và được xây dựng cho việc sử dụng máy tính, hiểu hình ảnh, lập trình và công việc hàng ngày. OpenAI cho biết nó hoàn thành tác vụ nhanh hơn trung bình hơn ba lần so với GPT-6 Astra và GPT-6.1 Sol. ID mô hình API là gpt-6.1-terra.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Đây cũng là Terra đầu tiên kể từ GPT-5.6. Gia đình GPT-6 ra mắt với Astra, Sol và Luna và không có Terra nào cả, vì vậy GPT-6.1 Terra lấp đầy khoảng trống đã để ngỏ suốt một tháng. Hướng dẫn này bao gồm thông số kỹ thuật, lịch sử giá mà không ai khác theo dõi, các benchmark cùng nguồn của chúng, và cách nó so sánh với các mô hình xung quanh. Nếu bạn chỉ muốn biết liệu mình có thể dùng nó mà không phải trả tiền hay không, hãy đọc GPT-6.1 Terra có miễn phí không.

Tổng quan về GPT-6.1 Terra

Thông số	GPT-6.1 Terra
ID mô hình API	`gpt-6.1-terra`
Phát hành	26 tháng 10 năm 2026
Cửa sổ ngữ cảnh	1,050,000 token
Đầu vào tối đa	922,000 token
Đầu ra tối đa	128,000 token
Mốc kiến thức	1 tháng 6 năm 2026
Đầu vào / đầu ra	Văn bản và hình ảnh vào, văn bản ra
Mức độ suy luận	`none`, `low`, `medium` (mặc định), `high`, `xhigh`, `max`
Endpoint	Responses, Chat Completions, Batch
Giá tiêu chuẩn	$1 đầu vào, $0.05 đầu vào cache, $5 đầu ra mỗi 1M token

Tất cả số liệu đều từ trang mô hình GPT-6.1 Terra và trang giá của OpenAI. Realtime, Live, Assistants và fine-tuning không được hỗ trợ.

Vị trí trong danh mục sản phẩm của OpenAI

OpenAI hiện bán bốn hạng, và GPT-6.1 Terra nằm giữa các mô hình cao cấp nhất và mô hình giá rẻ:

Mô hình	Đầu vào	Đầu vào cache	Đầu ra	Vai trò
GPT-6 Astra	$10.00	$1.00	$50.00	Đứng đầu danh mục
GPT-6.1 Sol	$2.00	$0.10	$10.00	Đa năng mạnh mẽ
GPT-6.1 Terra	$1.00	$0.05	$5.00	Tầm trung nhanh, rẻ
GPT-6 Luna	$0.10	$0.01	$0.50	Giá rẻ cho khối lượng lớn

Giá được tính trên mỗi triệu token cho prompt lên tới 272K token đầu vào. Terra đúng bằng một nửa GPT-6.1 Sol ở mọi dòng và bằng một phần mười Astra. Lời khuyên của chính OpenAI là giữ GPT-6.1 Sol hoặc GPT-6 Astra cho những tác vụ lập trình khó nhất và nghiên cứu chuyên sâu, và dùng Terra cho phần lớn công việc không cần đến chúng.

Lịch sử giá: mức giảm lớn hơn tiêu đề

OpenAI mô tả GPT-6.1 Terra là "một bước tiến đáng kể so với GPT-5.6 Terra, với giá API tiêu chuẩn thấp hơn 50%." Điều đó đúng với đầu vào so với giá GPT-5.6 Terra hiện tại. Nó còn nói giảm nhẹ phần còn lại.

GPT-5.6 Terra ra mắt vào tháng 7 năm 2026 với giá $2.50 đầu vào và $15 đầu ra. Giá của nó sau đó đã được giảm, và trang giá của OpenAI hiện niêm yết ở mức $2 đầu vào, $0.20 cache và $12 đầu ra. Đây là toàn bộ lịch sử:

Đầu ra là nơi phần lớn hóa đơn agent đổ vào, và đầu ra giảm 58%, không phải 50%. Đầu vào cache, vốn chiếm phần lớn trong các phiên agent dài, giảm 75%. Hướng dẫn định giá GPT-6.1 Terra của chúng tôi phân tích điều đó nghĩa là gì trên mỗi lần gọi.

Có gì mới so với GPT-5.6 Terra

OpenAI định vị bản phát hành này xoay quanh bốn điểm.

Sử dụng máy tính. Khẩu hiệu ra mắt là "sử dụng máy tính nhanh và có năng lực với giá thấp hơn." Terra "hiểu những gì trên màn hình, thực hiện hành động trên các ứng dụng, viết một cách tự nhiên," theo thông báo của OpenAI. Công cụ computer_use có sẵn trên Responses API, cùng với web_search, file_search, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, mcp, tool_search và image_generation.

Tốc độ. OpenAI cho biết nó "hoàn thành tác vụ nhanh hơn trung bình hơn 3 lần so với cả Astra và GPT-6.1 Sol." Đó là mức trung bình trên bộ tác vụ của OpenAI, không phải chỉ số token mỗi giây, nên hãy đo trên prompt của riêng bạn.

Ít lỗi thực tế hơn. Trong bài kiểm tra tính xác thực đối kháng nội bộ của OpenAI, tỷ lệ lỗi ở mức suy luận thấp giảm từ 53.6% trên GPT-5.6 Terra xuống 16.7%. Ở mức nỗ lực tối đa, nó giảm 18 điểm xuống 4.3%. Đây là bài kiểm tra nội bộ được xây dựng từ các cuộc hội thoại bị gắn cờ, không phải benchmark công khai.

Mức none đã trở lại. GPT-6.1 Sol đã loại bỏ mức suy luận none. Terra hỗ trợ nó, và một nhà phát triển trên diễn đàn cộng đồng củaPT-5.6 Terra | thấp hơn 6.1 Sol 4 điểm, cao hơn Luna 10 điểm | Artificial Analysis |
| Chi phí mỗi tác vụ, nỗ lực tối đa | $0.40 | GPT-5.6 Terra $1.40 | Artificial Analysis |

Hai nhận xét. Thứ nhất, khoảng cách với GPT-6.1 Sol là có thật nhưng_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi. Để biết thiết lập dành riêng cho agent, xem Apidog CLI trong Codex.

Câu hỏi thường gặp

**GPT6.1 Terra là Terra đầu tiên kể từ GPT-5.6.

Cửa sổ ngữ cảnh lớn đến đâu? 1,050,000 token, với tối đa 922,000 token đầu vào và 128,000 token đầu ra. Prompt trên 272K token đầu vào được tính giá cao hơn.

GPT-6.1 Terra có tốt hơn GPT-6.1 Sol không? Không, nó rẻ hơn và nhanh hơn. Artificial Analysis cho nó 48 điểm trên Coding Agent Index so với 54 của Sol, và OpenAI vẫn khuyến nghị Sol hoặc Astra cho những tác vụ lập trình khó nhất.

**GPT-6.1 Terra có trong ChatG Edu. OpenAI chưa liệt kê nó cho Free hoặc Go.

Kết luận

GPT-6.1 Terra là lựa chọn cân bằng giá-hiệu năng trong dải sản phẩm hiện tại của OpenAI: bằng một nửa giá GPT-6.1 Sol, chỉ kém vài điểm trên các chỉ số của bên thứ ba, nhanh hơn trên các tác vụ của OpenAI, và ít ảo giác hơn nhiều so với Terra mà nó thay thế. Nếu bạn đang chạy GPT-5.6 Terra hôm nay, đây là một nâng cấp thẳng thắn giúp cắt hóa đơn đầu ra của bạn hơn một nửa. Bắt đầu với hướng dẫn API GPT-6.1 Terra, và để coding agent của bạn chứng minh việc chuyển đổi bằng Apidog CLI trước khi bạn đưa nó vào sử dụng.

Bảng giá Kimi K3.1 Pro: Chi phí API, cách tính caching và các gói Kimi

Sebastian Petrus — Mon, 26 Oct 2026 03:25:57 +0000

Giá của Kimi K3.1 Pro trên API là $2.00 cho mỗi 1M token đầu vào và $10.00 cho mỗi 1M token đầu ra, với cache hit ở mức $0.20 cho mỗi 1M. Kimi K3.1 Pro Highspeed có giá đúng gấp đôi: $4.00 đầu vào và $20.00 đầu ra. Không có gói đăng ký và không có phụ phí ngữ cảnh dài trong toàn bộ cửa sổ 1.048.576 token, nhưng mô hình chỉ được mở khóa sau khi nạp tối thiểu $1.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Dưới đây: phép tính cache, ví dụ cụ thể, các bậc giá, gói dành cho người dùng và so sánh giá niêm yết. Số liệu lấy từ trang giá API của Moonshot AI, hướng dẫn context caching, trang giới hạn tốc độ và giá gói thành viên, đọc ngày 24 tháng 10 năm 2026. Mới làm quen với mô hình? Hãy bắt đầu với Kimi K3.1 Pro là gì.

Bảng giá API Kimi K3.1 Pro

Giá API Kimi K3.1 Pro là trả theo mức sử dụng, tính trên mỗi 1M token, chưa bao gồm thuế. Mỗi mô hình có năm mức giá: đầu vào, đầu ra, cache hit, và mức giá ghi cache cho mỗi trong hai thời gian sống của cache (5 phút và 1 giờ).

K3.1 Pro có giá rẻ hơn K3 một phần ba (xem hướng dẫn API Kimi K3 của chúng tôi).

Cách tính giá cache của Kimi K3.1 Pro hoạt động

Giá cache của Kimi K3.1 Pro có hai phần. Lần đầu tiên một tiền tố được xử lý, nó được tính như một lần ghi cache. Các yêu cầu sau đó tái sử dụng đúng tiền tố đó trong thời gian sống của cache sẽ được tính như một cache hit ở mức $0.20 cho mỗi 1M, bằng một phần mười giá đầu vào.

Điều gì quyết định hóa đơn của bạn:

Cache được bật tự động, với TTL mặc định là 5 phút.
Ghi cache 5 phút có giá bằng giá đầu vào ($2.00). Moonshot nói rằng "chi phí ghi đã được bao gồm trong giá đầu vào."
Ghi cache 1 giờ có giá gấp đôi: $4.00 cho mỗi 1M.
Mỗi lần hit sẽ gia hạn TTL, vốn được cố định ở lần ghi đầu tiên. Cache chỉ được chia sẻ trong tổ chức của bạn.

Đặt TTL 1 giờ trên Chat Completions hoặc Responses API:

"prompt_cache_options": {"mode": "implicit", "ttl": "1h"}

Trên Messages API tương thích với Anthropic, hãy dùng "cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"} ở cấp cao nhất.

5 phút so với 1 giờ: điểm hòa vốn

Lấy một tiền tố 1M token. Ghi cache 1 giờ tốn thêm $2.00 ($4.00 so với $2.00). Mỗi lần hit sau đó tiết kiệm $1.80 so với giá đầu vào đầy đủ ($2.00 trừ $0.20). Hai lần hit tiết kiệm $3.60, đủ bù khoản chênh lệch $2.00.

Quy tắc: nếu các yêu cầu có thể cách nhau hơn 5 phút và bạn sẽ tái sử dụng tiền tố ít nhất hai lần trong một giờ, hãy chọn 1 giờ. Nếu các yêu cầu đến vài phút một lần, cache 5 phút miễn phí sẽ tự gia hạn liên tục.

Ví dụ tính giá Kimi K3.1 Pro cụ thể

Cả hai đều dùng giá niêm yết; hãy thay bằng số token của riêng bạn.

Ví dụ 1: một prompt codebase 200K token được tái sử dụng 20 lần trong một giờ

Bạn tải một ảnh chụp repo 200K token (0,2M token) và đặt 20 câu hỏi trong một giờ, một số cách nhau hơn 5 phút. Chỉ tính phía đầu vào:

Thiết lập	Phép tính	Chi phí đầu vào
Không có hit (cache 5 phút liên tục hết hạn)	20 × 0,2M × $2.00	$8.00
Cache 1 giờ	ghi 0,2M × $4.00 = $0.80, cộng 19 hit × 0,2M × $0.20 = $0.76	$1.56
Cache 5 phút, một câu hỏi mỗi 3 phút	ghi 0,2M × $2.00 = $0.40, cộng $0.76	$1.16

Cache 1 giờ cắt chi phí đầu vào từ $8.00 xuống $1.56, tiết kiệm $6.44 (khoảng 80%). Với 2.000 token đầu ra mỗi câu trả lời, cộng thêm 40.000 × $10.00 cho mỗi 1M = $0.40 vào mỗi hàng.

Ví dụ 2: một ứng dụng chat với 1.000 yêu cầu mỗi ngày

Mỗi yêu cầu gửi 2.000 token đầu vào và nhận 500 token đầu ra, với reasoning_effort ở mức "low":

Đầu vào: 1.000 × 2.000 = 2M × $2.00 = $4.00 một ngày
Đầu ra: 1.000 × 500 = 0,5M × $10.00 = $5.00 một ngày
Tổng: $9.00 một ngày, khoảng $270 một tháng, hay $0.009 mỗi yêu cầu

Giờ hãy biến 1.500 trong số các token đầu vào đó thành một system prompt cố định. Trung bình một yêu cầu mỗi 86 giây nằm gọn trong TTL 5 phút, nên gần như mọi yêu cầu đều hit:

Đã cache: 1,5M × $0.20 = $0.30; chưa cache: 0,5M × $2.00 = $1.00
Tổng mới: $1.30 + $5.00 = $6.30 một ngày, khoảng $189 một tháng

Một lưu ý: 1.000 × 2.500 = 2,5M token một ngày vượt mức trần 1,5M mỗi ngày của Tier0, nên bạn sẽ cần Tier1.

Giá Kimi K3.1 Pro Highspeed

Giá Kimi K3.1 Pro Highspeed là mức phụ thu cố định gấp 2 lần cho đầu vào, đầu ra và ghi cache, đổi lấy thứ mà Moonshot gọi là "tốc độ gấp 2-3 lần K3.1 Pro." Cache hit vẫn ở mức $0.20.

Ví dụ 2, không cache	Đầu vào	Đầu ra	Tổng mỗi ngày
K3.1 Pro	2M × $2 = $4.00	0,5M × $10 = $5.00	$9.00
K3.1 Pro Highspeed	2M × $4 = $8.00	0,5M × $20 = $10.00	$18.00

Chi phí reasoning effort, batch và web search

Ba chi tiết mà bảng chưa thể hiện:

Token reasoning được tính vào mức sử dụng của bạn. K3.1 Pro luôn suy nghĩ; reasoning_effort nhận "low", "high" hoặc "max" (mặc định "max"), và hạ nó xuống sẽ cắt giảm lượng token sử dụng. Moonshot không nói nguyên văn rằng reasoning được tính theo giá đầu ra [VERIFY]; nếu đúng vậy, 500 token reasoning thêm mỗi yêu cầu sẽ cộng $5.00 một ngày vào Ví dụ 2.
Không có giảm giá batch cho K3.1 Pro. Batch API tính giá bằng 60% mức tiêu chuẩn nhưng chỉ hỗ trợ kimi-k2.7-code và kimi-k2.6.
Web search tính phí theo lượt gọi. /v1/tools/search và /v1/tools/fetch có giá $0.002 mỗi lần, /v1/tools/search_pro là $0.003, chỉ tính phí khi HTTP 200 với kết quả không rỗng: $2.00 cho mỗi 1.000 lượt tìm kiếm cơ bản. $web_search kiểu cũ có giá $0.005 cộng token kết quả và hiện không được khuyến nghị (giá web search).

Các yêu cầu bị ngắt bởi lỗi 429 không bị tính phí.

Nạp $1 để mở khóa và các bậc tốc độ API

K3.1 Pro "được mở khóa sau khi nạp tiền thành công (tối thiểu $1)." Khoản $1 đó mua được khoảng 500K token đầu vào hoặc 100K token đầu ra, tương đương khoảng 111 yêu cầu trong Ví dụ 2 ($1 ÷ $0.009). Tổng tiền nạp lũy kế quyết định bậc của bạn:

Bậc	Nạp lũy kế	Đồng thời	RPM	TPM	TPD
Tier0	$1	1	3	500.000	1.500.000
Tier1	$10	15	100	2.000.000	Không giới hạn
Tier2	$20	40	100	3.000.000	Không giới hạn
Tier3	$100	50	200	3.000.000	Không giới hạn
Tier4	$1.000	60	200	4.000.000	Không giới hạn
Tier5	$3.000	100	300	5.000.000	Không giới hạn

Ở mức nạp lũy kế $5 bạn nhận được voucher $5, khoản này không được tính vào bậc của bạn; liệu voucher có thanh toán được cho K3.1 Pro hay không thì không được nêu rõ [VERIFY]. Để biết các lựa chọn $0, xem cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí.

Các gói thành viên Kimi

Các gói thành viên Kimi áp dụng cho ứng dụng Kimi và Kimi Code, không áp dụng cho API. Giá theo tháng:

Gói	Thanh toán theo năm	Thanh toán theo tháng	Tiết kiệm hằng năm	Ghi chú
Adagio	$0	$0	không áp dụng	Chat K3.1 Pro, không có Kimi Code
Plus	$15	$19	$48	Kimi Code với `k3.1-pro`
Pro	$31	$39	$96	Thêm Highspeed, ngữ cảnh 1M trong Kimi Code
Max	$79	$99	$240	Ngữ cảnh lên tới 1M trong chat
Ultra	$159	$199	$480	Ngữ cảnh lên tới 1M trong chat

Tiết kiệm = (giá tháng trừ giá năm) × 12; với Ultra, $40 × 12 = $480. Số dư và khóa của API, Kimi Code và gói thành viên không thể hoán đổi cho nhau: gói thành viên không chuyển thành số dư API, và số dư API không thể mua gói thành viên.

Giá Kimi K3.1 Pro so với Claude Opus 5.5

Kimi K3.1 Pro có giá niêm yết bằng một nửa Claude Opus 5.5 ở đầu vào và đầu ra, và ngang bằng Claude Sonnet 5.5 và GPT-6.1 Sol cho tới 272K token đầu vào. Giá niêm yết cho mỗi 1M token, lấy từ giá Claude và giá OpenAI:

Mô hình	Đầu vào	Đầu ra	Đọc cache	Ví dụ 2 mỗi ngày
Kimi K3.1 Pro	$2.00	$10.00	$0.20	$9.00
Claude Opus 5.5	$4.00	$20.00	$0.20	$18.00
Claude Sonnet 5.5	$2.00	$10.00	$0.10	$9.00
GPT-6.1 Sol (tới 272K)	$2.00	$10.00	$0.10	$9.00
GPT-6 Astra (tới 272K)	$10.00	$50.00	$1.00	$45.00

Trên 272K token đầu vào, OpenAI niêm yết GPT-6.1 Sol ở mức $4 / $15 và GPT-6 Astra ở mức $20 / $75; K3.1 Pro vẫn giữ nguyên. Với một prompt 500K token cùng 5.000 token đầu ra:

K3.1 Pro: 0,5M × $2 + 0,005M × $10 = $1.00 + $0.05 = $1.05
GPT-6.1 Sol: 0,5M × $4 + 0,005M × $15 = $2.00 + $0.075 = $2.075 (nếu bậc cao hơn áp dụng cho toàn bộ yêu cầu [VERIFY])

Giá niêm yết không phải chi phí cho mỗi tác vụ: các tokenizer và độ dài reasoning khác nhau. Các benchmark của chính Moonshot so sánh K3.1 Pro với Opus 5.5 và GPT-6 Astra. Xem tổng quan Claude Opus 5.5 của chúng tôi.

Xác nhận cache hoạt động với Apidog CLI

Cache chỉ tiết kiệm tiền nếu nó hit. Trước khi mở rộng quy mô, hãy để coding agent của bạn kiểm thử điều đó. Apidog CLI cung cấp các lệnh cho Claude Code, Codex, Cursor hoặc OpenCode, và gói Miễn phí của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho agent của bạn một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create an environment for https://api.moonshot.ai/v1.
Build a test case for POST /chat/completions with model "kimi-k3.1-pro",
reasoning_effort "low", a long fixed system prompt and a short user message.
Send MOONSHOT_API_KEY as a Bearer [REDACTED]. Assert status 200 and log
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens. Validate the payload, run it
3 times and tell me whether cached_tokens rises after the first run.


Agent sẽ chạy:

bash
apidog environment create kimi-prod --project --base-url https://api.moonshot.ai/v1
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project --file case.json
apidog run --test-case --project -e -n 3 -r cli,json




Lần lặp đầu tiên sẽ ghi cache; hai lần tiếp theo sẽ báo `cached_tokens` lớn hơn không. Moonshot không nêu độ dài tiền tố tối thiểu có thể cache trên các trang chúng tôi đã đọc [VERIFY], nên hãy giữ system prompt dài. Test case cần một category ID hợp lệ (`apidog test-case category --project <projectId>` sẽ liệt kê chúng). Xem thêm trong [tham chiếu lệnh run](https://apidog.com/vi/blog/apidog-run-command-reference?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) và [Apidog CLI trong Claude Code](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-claude-code?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation).

## 5 quy tắc tiết kiệm chi phí cho Kimi K3.1 Pro

1. **Đặt nội dung ổn định lên trước**: system prompt, định nghĩa công cụ và tài liệu tham chiếu. Không để timestamp hay ID ngẫu nhiên trong tiền tố.
2. **Chọn TTL theo khoảng cách.** Khoảng cách trên 5 phút và tái sử dụng từ hai lần trở lên mỗi giờ: dùng 1 giờ.
3. **Đặt `reasoning_effort` theo từng tác vụ.** Dùng `"low"` cho các lệnh gọi đơn giản.
4. **Chỉ dùng Highspeed khi tốc độ thực sự đáng giá.** Nó nhân đôi mọi mức giá trừ cache hit.
5. **Ghi log các trường cache**: `cached_tokens` và `cache_write_tokens`, cùng `stream_options.include_usage=true` khi streaming.

Để thiết lập yêu cầu, hãy đọc [hướng dẫn API Kimi K3.1 Pro](https://apidog.com/vi/blog/kimi-k3-1-pro-api?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) và [cách sử dụng Kimi K3.1 Pro](https://apidog.com/vi/blog/how-to-use-kimi-k3-1-pro?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi.

## Câu hỏi thường gặp

### Kimi K3.1 Pro tốn bao nhiêu cho mỗi 1M token?

$2.00 đầu vào, $10.00 đầu ra và $0.20 cho cache hit. Ghi cache tốn $2.00 (5 phút) hoặc $4.00 (1 giờ).

### Kimi K3.1 Pro có được hưởng giảm giá Batch API không?

Không. Giá batch chỉ áp dụng cho `kimi-k2.7-code` và `kimi-k2.6`.

### Tôi có thể dùng gói thành viên Kimi cho các lệnh gọi API không?

Không. Kimi API, Kimi Code và gói thành viên là những sản phẩm riêng biệt với số dư và khóa riêng.

### Mức tối thiểu để bắt đầu là bao nhiêu?

Nạp $1. Khoản này mở khóa mô hình và đưa bạn vào Tier0: 3 yêu cầu mỗi phút và 1,5M token một ngày.

Hướng dẫn sử dụng Kimi K3.1 Pro

Sebastian Petrus — Mon, 26 Oct 2026 03:23:10 +0000

Hướng dẫn sử dụng Kimi K3.1 Pro

Đây là cách sử dụng Kimi K3.1 Pro theo bốn cách: trò chuyện với nó trên web hoặc ứng dụng di động Kimi, gọi kimi-k3.1-pro thông qua API tương thích OpenAI tại https://api.moonshot.ai/v1, chạy nó trong Kimi Code CLI với tư cách thành viên trả phí, hoặc trỏ Codex, Claude Code hay OpenCode đến các endpoint của Moonshot. API sẽ được mở khóa sau khi nạp tối thiểu $1 và có giá $2 cho mỗi triệu token đầu vào và $10 cho mỗi triệu token đầu ra.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Moonshot AI phát hành Kimi K3.1 Pro vào ngày 23 tháng 10 năm 2026. Đây là phiên bản được huấn luyện hậu kỳ (post-trained) của Kimi K3 với cùng thiết kế MoE 2.8T tham số (khoảng 104B tham số hoạt động), cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token, và khả năng suy luận luôn bật. Nếu bạn muốn tìm hiểu bối cảnh trước, hãy đọc Kimi K3.1 Pro là gì. Nếu bạn muốn không tốn đồng nào, hướng dẫn của chúng tôi về cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí sẽ đề cập đến các cách với chi phí $0. Mọi thông tin dưới đây đều lấy từ thông báo của Moonshot, hướng dẫn nhanh API và trang giá, được đọc vào ngày 24 tháng 10 năm 2026.

Bạn nên chọn con đường nào để dùng Kimi K3.1 Pro?

Hãy chọn theo những gì bạn đang xây dựng. Chat phù hợp cho các câu hỏi nhanh, API phù hợp cho ứng dụng, Kimi Code phù hợp cho thành viên muốn một agent mà không cần quản lý khóa, và agent của riêng bạn phù hợp cho các nhóm vốn đã làm việc trong Codex hoặc Claude Code.

Con đường	Phù hợp nhất cho	Chi phí để bắt đầu	Những gì bạn cần
Chat trên web/app Kimi	Thử prompt, tài liệu, hình ảnh	Tài khoản miễn phí	Đăng nhập
API Kimi	Ứng dụng, script, pipeline	Nạp tối thiểu $1	API key
Kimi Code CLI	Agent lập trình trên terminal	Thành viên trả phí (Plus trở lên)	`/login`
Codex, Claude Code, OpenCode	Quy trình agent hiện có của bạn	Nạp tối thiểu $1	API key + cấu hình

Sử dụng Kimi K3.1 Pro trên web và ứng dụng di động Kimi

Các ứng dụng chat là cách nhanh nhất để bắt đầu. Mở ứng dụng web Kimi hoặc ứng dụng iOS, Android hay HarmonyOS, đăng nhập bằng tài khoản miễn phí, và K3.1 Pro đã là model mặc định trong ô soạn thảo, với mức độ suy luận được đặt ở High.

Trước khi bạn đăng nhập, ô soạn thảo cũng liệt kê K2.8 Preview và Instant. Việc gửi prompt yêu cầu phải có tài khoản. Moonshot chưa công bố hạn mức tin nhắn K3.1 Pro của gói miễn phí, nên hãy coi chat như một môi trường thử nghiệm, không phải kênh sản xuất.

Kimi Work desktop 3.1.0 và các phiên bản sau (Windows và Mac chip Apple silicon) cũng chạy được model này. Trên Kimi Business và Enterprise, quản trị viên phải bật nó lên, vì mặc định nó tắt khi ra mắt.

API Kimi K3.1 Pro: lệnh gọi đầu tiên bằng Python và cURL

API Kimi K3.1 Pro tương thích với OpenAI, nên SDK openai tiêu chuẩn vẫn hoạt động khi đổi base URL. Việc thiết lập gồm ba bước:

Nạp tối thiểu $1. K3.1 Pro là model chủ lực và chỉ được mở khóa sau khi nạp tiền thành công.
Tạo một key trong bảng điều khiển API keys và xuất nó thành biến MOONSHOT_API_KEY.
Gọi model kimi-k3.1-pro (hoặc kimi-k3.1-pro-highspeed) tại https://api.moonshot.ai/v1.

Đây là ví dụ Python chính thức của Moonshot:

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI([REDACTED CREDENTIAL], base_url="https://api.moonshot.ai/v1")
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    reasoning_effort="high",
    messages=[{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}],
)
print(completion.choices[0].message.content)

Lệnh gọi tương tự bằng cURL:

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{"model": "kimi-k3.1-pro","reasoning_effort": "high","messages": [{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}]}'

Model nhận đầu vào là văn bản, hình ảnh và video (hướng dẫn nhanh có hiển thị các phần image_url và video_url) và trả về văn bản. Bạn cũng có thể thử prompt trong Playground trước khi viết code. Đối với các mẫu thời K3 vẫn còn áp dụng được, hãy xem hướng dẫn API Kimi K3 của chúng tôi.

Mức độ suy luận của Kimi K3.1 Pro: low, high hay max

reasoning_effort là một trường yêu cầu ở cấp cao nhất, quy định model suy nghĩ bao nhiêu trước khi trả lời. Nó chấp nhận các giá trị "low", "high" và "max", và mặc định là "max". Không thể tắt chế độ suy nghĩ. Không có mức "medium".

Giá trị	Khi nào nên dùng
`low`	Phân loại, trích xuất, câu trả lời ngắn khi độ trễ là quan trọng
`high`	Hầu hết công việc lập trình và phân tích
`max` (mặc định)	Các tác vụ dài hạn, gỡ lỗi khó, kế hoạch nhiều bước

Hướng dẫn về mức độ suy luận của Moonshot có đầy đủ tài liệu tham chiếu. Vì bạn trả tiền cho token đầu ra ở mức $10 mỗi triệu token, việc giảm từ max xuống low trong các lệnh gọi đơn giản là cách tiết kiệm dễ dàng nhất mà bạn có thể tìm thấy. Hãy bỏ qua temperature và top_p: hướng dẫn nhanh liệt kê chúng là cố định ở 1.0 và 0.95.

Stream phần suy luận, giữ trạng thái nhiều lượt, nhận JSON trả về

Có ba hành vi của API khiến người dùng bối rối, và mỗi hành vi đều có một quy tắc đơn giản.

Streaming. Một phản hồi được stream sẽ gửi các delta reasoning_content và content riêng biệt. Hãy hiển thị hoặc ghi log cái thứ nhất, và render cái thứ hai:

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro", reasoning_effort="low", stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain MoE routing briefly."}],
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    thinking = getattr(delta, "reasoning_content", None)
    if thinking:
        print(thinking, end="")
    if delta.content:
        print(delta.content, end="")

Nhiều lượt và gọi công cụ. Hãy gửi lại toàn bộ tin nhắn của assistant, không chỉ phần content của nó. Tài liệu của Moonshot nói rõ điều này, và điều đó đặc biệt quan trọng khi có liên quan đến các lệnh gọi công cụ:

messages.append(completion.choices[0].message)  # whole message, not .content
messages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})

tool_choice: "required" được hỗ trợ khi bạn cần model gọi một công cụ. Chế độ partial cũng hoạt động: kết thúc messages của bạn bằng một tin nhắn assistant có "partial": true và model sẽ tiếp tục nó.

Đầu ra có cấu trúc. Truyền response_format với loại json_schema và strict: true, sau đó chỉ phân tích cú pháp message.content. Không bao giờ phân tích cú pháp phần văn bản suy luận.

Kimi Code K3.1 Pro: con đường thành viên

Kimi Code là agent lập trình trên terminal của chính Moonshot, và đây là con đường không cần API key. Thay vào đó, bạn đăng nhập bằng tài khoản Kimi của mình. Đây là quyền lợi của thành viên, nên gói Adagio miễn phí không bao gồm nó.

Cài đặt và đăng nhập:

# macOS / Linux
curl -fsSL https://code.kimi.com/k chọn K3.1 Pro. Hai ID tương ứng với các cấp gói:

- `k3.1-pro`: Gói Moderato (Plus) trở lên. Gói Allegretto (Pro) trở lên mở khóa ngữ cảnh lên tới 1M.
- `k3.1-pro-highspeed`: Gói Allegretto (Pro) trở lên, sử dụng khoảng gấp 2 lần hạn mức.

Trên trang [giá thành viên](https://www.kimi.ai/membership/pricing), gói Plus là $15 một tháng khi thanh toán theo năm ($19 theo tháng) và gói Pro là $31 theo năm ($39 theo tháng). [Tài liệu Kimi Code](https://www.kimi.com/code/docs/en/) đề cập đến các lệnh, và bài [hướng dẫn Kimi Code CLI](https://apidog.com/vi/blog/kimi-code-cli?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi đi sâu hơn vào việc sử dụng hàng ngày.

![](https://assets.apidog.com/blog-next/2026/10/image-188.png)

## Kimi K3.1 Pro trong Codex

Codex giao tiếp với Kimi thông qua Responses API, và Moonshot công bố một [hướng dẫn Codex chính thức](https://platform.kimi.ai/docs/guide/codex-kimi). Thêm đoạn này vào `~/.codex/config.toml`:

toml
model = "kimi-k3.1-pro"
model_provider = "kimi"
model_context_window = 1048576

[model_providers.kimi]
name = "Kimi"
base_url = "https://api.moonshot.ai/v1"
env_key = "KIMI_API_KEY"
wire_api = "responses"


Hãy chú ý tên biến môi trường: Codex đọc `KIMI_API_KEY`, không phải `MOONSHOT_API_KEY`. Xuất key Moonshot của bạn dưới tên đó, rồi khởi động `codex` như bình thường.

## Kimi K3.1 Pro trong Claude Code

Moonshot chạy một endpoint Messages tương thích với Anthropic tại `https://api.moonshot.ai/anthropic`, nên Claude Code hoạt động mà không cần proxy. Đặt các biến vào khối `env` của `~/.claude/settings.json`:

json
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.moonshot.ai/anthropic",
[REDACTED CREDENTIAL]ONSHOT_API_KEY",
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3[1m]"
}
}


Alias này là có chủ đích. [Trang khắc phục sự cố](https://platform.kimi.ai/docs/guide/troubleshooting) của Moonshot cho biết các lệnh gọi API trực tiếp và Codex dùng `kimi-k3.1-pro`, trong khi Claude Code dùng alias tương thích `kimi-k3[1m]`. [Hướng dẫn Claude Code](https://platform.kimi.ai/docs/guide/claude-code-kimi) cũng thiết lập các biến model khác, nên hãy sao chép chúng từ đó.

Một điều cần lưu ý: các giá trị cũ trong khối `env` của file settings sẽ ghi đè các biến shell đã export. Nếu Claude Code cứ gọi một model cũ, hãy kiểm tra file đó trước tiên.

## OpenCode

OpenCode không cần file cấu hình. Chạy `opencode auth login`, chọn "Moonshot AI", dán key của bạn, rồi chọn K3.1 Pro từ danh sách model của Moonshot AI. Hướng dẫn OpenCode của Moonshot được viết cho K3, nên hãy kiểm tra và xác nhận rằng model thực sự xuất hiện trong danh sách của bạn.

## Để agent của bạn kiểm thử API Kimi bằng Apidog CLI

Khi Codex hoặc Claude Code đã chạy trên K3.1 Pro, hãy đưa chính phiên làm việc đó vào việc viết các bài kiểm thử hồi quy cho chính API Kimi. Agent của bạn viết và chạy các bài kiểm tra; bạn chỉ viết một prompt. [Apidog CLI](https://apidog.com/apidog-cli/?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) cung cấp cho nó đầu ra JSON có cấu trúc và schema, nên nó không phải đoán hình dạng của payload.

Cài đặt CLI, đăng nhập và thêm skill cho agent:

bash
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token
apidog skill install


Sau đó đưa cho agent của bạn một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project <projectId>, create an environment for https://api.moonshot.ai/v1.
Then create a test case for POST /chat/completions with model kimi-k3.1-pro and
reasoning_effort "low" that asserts status 200 and non-empty choices[0].message.content.
Run it and summarize any failures.

shell

Agent sẽ tạo môi trường, đọc schema, xác thực payload của nó, viết test case và chạy nó:

apidog environment create kimi-prod --project <projectId> --base-url https://api.moonshot.ai/v1
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <projectId> -e <envId> -r cli,json

Test case cần có một category hợp lệ, và apidog test-case category --project <projectId> sẽ liệt kê chúng. Một phản hồi 200 với câu trả lời không rỗng cũng chứng minh rằng API đã chấp nhận reasoning_effort. Thay bằng -r junit và cùng lần chạy đó sẽ đi thẳng vào CI, như bài hướng dẫn Apidog CLI CI/CD của chúng tôi đã chỉ ra. Việc thiết lập dành riêng cho agent nằm trong Apidog CLI trong Codex và Apidog CLI trong Claude Code. Gói Free của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

Ghi chú về chi phí Kimi K3.1 Pro

API được tính theo mức dùng bao nhiêu trả bấy nhiêu, không có đăng ký thuê bao, và giá chưa bao gồm thuế.

Model	Đầu vào / 1M	Đầu ra / 1M	Đầu vào đã cached / 1M
`kimi-k3.1-pro`	$2.00	$10.00	$0.20
`kimi-k3.1-pro-highspeed`	$4.00	$20.00	$0.20
`kimi-k3`	$3.00	$15.00	$0.30

K3.1 Pro rẻ hơn một phần ba so với K3 ở cả đầu vào và đầu ra. Việc cache được thực hiện tự động cho các tiền tố lặp lại, với TTL mặc định là 5 phút, và các lần cache trúng được tính ở mức $0.20. Highspeed chạy nhanh hơn 2-3 lần với giá gấp đôi.

Khoản nạp tối thiểu $1 của bạn mua được khoảng 500K token đầu vào hoặc 100K token đầu ra. Khi tổng số tiền nạp tích lũy của bạn đạt $5, bạn nhận được voucher $5, nhưng voucher không được tính vào tổng nạp tích lũy, và liệu chúng có áp dụng cho K3.1 Pro hay không thì chưa được nêu rõ. Một tài khoản $1 bắt đầu ở Tier0 trên trang giới hạn: 1 yêu cầu đồng thời, 3 RPM và 1,5M token mỗi ngày. Tier1 ở mức tích lũy $10 sẽ nâng lên 100 RPM.

Câu hỏi thường gặp

Kimi K3.1 Pro có mở trọng số không?

Chưa. Moonshot cho biết toàn bộ trọng số model sẽ được phát hành trước ngày 4 tháng 11 năm 2026. Giấy phép vẫn chưa được nêu rõ.

Sự khác biệt giữa K3.1 Pro và K3.1 Pro Highspeed là gì?

Cùng một họ model, khác về tốc độ và giá. Highspeed chạy nhanh hơn 2-3 lần và có giá $4/$20 mỗi triệu token so với $2/$10. Trong Kimi Code, nó cần gói Pro và sử dụng khoảng gấp 2 lần hạn mức.

Tôi có thể tắt chế độ suy nghĩ trong Kimi K3.1 Pro không?

Không. Chế độ suy nghĩ luôn bật. Hãy đặt reasoning_effort thành "low" để giảm token suy luận và độ trễ.

Tại sao cuộc trò chuyện nhiều lượt của tôi bị hỏng?

Có thể bạn chỉ gửi lại phần content của assistant. Hãy thêm toàn bộ đối tượng tin nhắn assistant vào lịch sử của bạn, như tài liệu của Moonshot yêu cầu cho các cuộc trò chuyện nhiều lượt và gọi công cụ.

API Kimi có miễn phí không?

Không. K3.1 Pro được mở khóa sau khi nạp tối thiểu $1. Chat miễn phí trên ứng dụng Kimi là lựa chọn $0, được đề cập trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi.

Kimi K3.1 Pro có hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M không?

Có. API hỗ trợ 1.048.576 token. Trong Kimi Code, ngữ cảnh đầy đủ 1M cần gói Allegretto (Pro) trở lên.

Cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí

Sebastian Petrus — Mon, 26 Oct 2026 03:22:34 +0000

Cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí

Nếu bạn muốn dùng Kimi K3.1 Pro miễn phí, tính đến ngày 24 tháng 10 năm 2026 chỉ có một cách đã được xác minh với chi phí $0: chat trên web và ứng dụng di động Kimi với tài khoản miễn phí, nơi K3.1 Pro đã là model mặc định. API miễn phí cho Kimi K3.1 Pro không tồn tại. API yêu cầu nạp tối thiểu $1, Kimi Code cần thành viên trả phí, và không có router bên thứ ba nào liệt kê biến thể K3.1 Pro miễn phí.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Dưới đây: mọi cách chúng tôi đã kiểm tra, chi phí của từng cách, và cách kéo dài khoản nạp $1. Mọi mức giá và giới hạn dưới đây đều lấy từ chính các trang của Moonshot AI, đọc ngày 24 tháng 10 năm 2026: trang giá thành viên, trang giá API, trang nạp tiền và giới hạn tốc độ và thông báo về K3.1 Pro.

Mới làm quen với model này? Hãy bắt đầu với Kimi K3.1 Pro là gì, rồi quay lại đây.

Kimi K3.1 Pro có miễn phí không?

Miễn phí một phần. Kimi K3.1 Pro được chat miễn phí trên web app và ứng dụng di động Kimi theo gói Adagio miễn phí, nơi nó là model mặc định. Nó không miễn phí ở bất kỳ nơi nào khác: API, Kimi Code, OpenRouter và các gateway khác đều tính phí, và trọng số mở vẫn chưa được phát hành.

Đây là những gì chúng tôi thấy vào ngày 24 tháng 10 năm 2026:

Miễn phí: chat trên web và ứng dụng Kimi theo gói Adagio ($0).
Trả phí: Kimi API (nạp tối thiểu $1), Kimi Code (thành viên trả phí), OpenRouter ($2 / $10 mỗi 1M token).
Chưa có: trọng số mở, mà Moonshot cho biết sẽ phát hành “trước ngày 4 tháng 11”.

Nếu bạn đã đọc hướng dẫn trước đây của chúng tôi về cách dùng Kimi K3 miễn phí, hãy lưu ý sự khác biệt. K3.1 Pro là một model riêng biệt, mới hơn, phát hành ngày 23 tháng 10 năm 2026, và các quy tắc truy cập API của nó nghiêm ngặt hơn.

So sánh mọi cách truy cập Kimi K3.1 Pro

Bảng này liệt kê mọi cách chúng tôi đã kiểm tra, chi phí, liệu có phải nạp tiền trước không, và liệu K3.1 Pro có thực sự khả dụng ở đó không.

Cách truy cập	Chi phí	Cần thẻ hay nạp tiền	K3.1 Pro?	Giới hạn	Đã xác minh
Kimi web chat, tài khoản miễn phí (Adagio)	$0	Cần đăng nhập; thẻ chưa được xác minh [VERIFY]	Có, model mặc định	Hạn mức tin nhắn chưa công bố [VERIFY]	2026-10-24
Ứng dụng di động Kimi, tài khoản miễn phí	$0	Cần đăng nhập	Có (được Moonshot liệt kê)	Cùng hạn mức chưa công bố [VERIFY]	2026-10-24
Kimi API	$2 đầu vào / $10 đầu ra mỗi 1M	Có, nạp tối thiểu $1	Có, sau khi nạp tiền	Tier0: 3 RPM, 1.5M token/ngày	2026-10-24
Kimi Code	Từ $15/tháng khi thanh toán theo năm (Plus)	Có, thành viên trả phí	Có, `k3.1-pro`	Hạn mức theo gói	2026-10-24
OpenRouter	$2 / $10 mỗi 1M	Sử dụng trả phí	Có, không có biến thể miễn phí	1,048,576 context	2026-10-24
OpenCode Zen	Không miễn phí cho K3.1 Pro	Sử dụng trả phí	Không có K3.1 Pro miễn phí	Không có Kimi trong danh sách miễn phí	2026-10-24
NVIDIA NIM	n/a	n/a	Không, chỉ có `kimi-k2.6` được liệt kê	n/a	2026-10-24
Tự host trọng số mở	Chi phí phần cứng	Không phí giấy phép nếu giấy phép cho phép [VERIFY]	Chưa có, dự kiến trước ngày 4 tháng 11	GPU của riêng bạn	2026-10-24

Chỉ hai hàng đầu tiên là những cách được xác nhận có chi phí $0 để truy cập K3.1 Pro hiện nay.

Cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí trên web app

Bạn có thể bắt đầu trong chưa đầy một phút:

Mở Kimi trên trình duyệt, hoặc cài ứng dụng Kimi trên iOS, Android hoặc HarmonyOS.
Kiểm tra bộ chọn model trong khung soạn thảo. Vào ngày 24 tháng 10, nó hiển thị “K3.1 Pro” là mặc định, với mức độ suy luận (thinking effort) đặt ở “High”. Các tùy chọn khác là K2.8 Preview và Instant.
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí. Bạn có thể thấy khung soạn thảo khi chưa đăng nhập, nhưng khi gửi prompt sẽ yêu cầu bạn đăng nhập.
Nhập prompt của bạn và gửi đi.

Không cần API key, không cần chọn gói.

Giới hạn của gói miễn phí Kimi K3.1 Pro

Moonshot không công bố gói miễn phí cho phép bao nhiêu tin nhắn K3.1 Pro. Trang thành viên có liệt kê các giới hạn khác của gói Adagio, nhưng không có số lượng tin nhắn K3.1 Pro. [VERIFY] Hãy coi mọi con số bạn thấy được trích dẫn ở nơi khác là chưa được xác nhận.

Những gì gói Adagio miễn phí thực sự liệt kê, theo trang thành viên ngày 24 tháng 10:

Giới hạn của Adagio (miễn phí)	Giá trị
Giá	$0
Tác vụ agent đồng thời	1
Tác vụ theo lịch	2
Dự án	2
Dung lượng lưu trữ dự án	500 MB
Kimi Code	Không bao gồm

Moonshot chỉ liệt kê context chat 1M token cho gói Max và Ultra, nên chat miễn phí không có được cửa sổ đầy đủ 1,048,576 token. K3.1 Pro Highspeed (“nhanh gấp 2-3 lần K3.1 Pro”) bắt đầu từ gói Pro.

Có API miễn phí cho Kimi K3.1 Pro không?

Không. Hướng dẫn nhanh của Moonshot nói thẳng: “Kimi K3.1 Pro là một model flagship: nó được mở khóa sau khi nạp tiền thành công (tối thiểu $1).” Bạn có thể tạo tài khoản và API key mà không cần trả tiền, nhưng các lệnh gọi tới kimi-k3.1-pro sẽ không hoạt động cho đến khi khoản nạp đầu tiên được thực hiện.

Có vài chi tiết đáng lưu ý ở đây:

Giới hạn tốc độ phụ thuộc vào khoản nạp của bạn. Tổng số tiền nạp quyết định tier của bạn. Theo trang giới hạn ngày 24 tháng 10, tài khoản $1 nằm ở Tier0: 1 request đồng thời, 3 request mỗi phút, 500,000 token mỗi phút và 1,500,000 token mỗi ngày. Tier1 bắt đầu từ tổng nạp $10 và nâng bạn lên 100 RPM không giới hạn token mỗi ngày.
Voucher $5. Khi tổng số tiền nạp của bạn đạt $5, Moonshot sẽ tặng thêm voucher $5. Voucher không được tính vào tổng số tiền nạp của bạn.
Voucher và K3.1 Pro. Hướng dẫn OpenCode chính thức của Moonshot nói rằng voucher từ xác minh người dùng mới “không thể dùng cho Kimi K3.” Nó không nói liệu quy tắc này có áp dụng cho K3.1 Pro hay không. Đừng tính toán dựa trên voucher cho đến khi bạn xác nhận được trong console của mình. [VERIFY]

Các gateway không thay đổi điều đó: OpenRouter tính cùng mức $2 / $10 và không có biến thể :free.

Để biết toàn bộ cách thiết lập trả phí, bao gồm cấu hình Codex và Claude Code, hãy đọc cách sử dụng Kimi K3.1 Pro.

Trọng số mở Kimi K3.1 Pro: tải miễn phí, nhưng chạy không miễn phí

Thông báo của Moonshot nói rằng “toàn bộ trọng số model sẽ được phát hành trước ngày 4 tháng 11.” Cho đến lúc đó không có gì để tải. Giấy phép cũng chưa được công bố, nên việc tự host có miễn phí giấy phép hay không vẫn còn bỏ ngỏ. [VERIFY]

Chi phí lớn hơn là phần cứng. K3.1 Pro chia sẻ cùng thiết kế MoE 2.8T tham số như K3 (khoảng 104B hoạt động), và trọng số K3 có dung lượng 594 GB ở định dạng MXFP4 khi ra mắt vào tháng 7. Bạn sẽ cần một server đa GPU để chứa nó, đây không phải là tài nguyên miễn phí với hầu hết mọi người.

Hướng dẫn của chúng tôi về chạy Kimi K3 cục bộ cho thấy điều đó đòi hỏi gì với K3.

Cách rẻ nhất để dùng Kimi K3.1 Pro: nạp $1

Cách trả phí rẻ nhất là nạp $1 vào Kimi API. Với mức $2 mỗi 1M token đầu vào và $10 mỗi 1M token đầu ra, $1 mua được khoảng 500K token đầu vào hoặc khoảng 100K token đầu ra. Các request thực tế pha trộn cả hai, nên kết quả của bạn nằm giữa hai con số đó.

Đây là bảng giá chính thức từ trang giá, tính trên mỗi 1M [REDACTED CREDENTIAL] Model	Đầu vào	Đầu ra	Đầu vào được cache	Ghi cache 5 phút	Ghi cache 1 giờ
`kimi-k3.1-pro`	$2.00	$10.00	$0.20	$2.00	$4.00
`kimi-k3.1-pro-highspeed`	$4.00	$20.00	$0.20	$4.00	$8.00
`kimi-k3`	$3.00	$15.00	$0.30	$3.00	$6.00

K3.1 Pro rẻ hơn K3 một phần ba ở cả đầu vào lẫn đầu ra. Ba thói quen giúp bạn kéo dài đồng tiền hơn nữa:

Tái sử dụng prefix của bạn. Cache được tự động cho các prefix lặp lại, với TTL mặc định là 5 phút. Đầu vào được cache có giá $0.20 mỗi 1M, bằng một phần mười mức giá thông thường. Giữ system prompt và context chia sẻ giống hệt nhau ở đầu mỗi request.
Đặt reasoning_effort thành "low". K3.1 Pro luôn suy luận, và mặc định là "max". Hướng dẫn về reasoning effort của Moonshot mô tả cài đặt này như một cách cân bằng giữa độ sâu suy luận, độ trễ và lượng token sử dụng. Dùng "low" cho các tác vụ đơn giản.
Dùng model tiêu chuẩn. Highspeed tăng gấp đôi giá cả đầu vào lẫn đầu ra.

Một lệnh gọi tối giản với effort thấp, phỏng theo hướng dẫn nhanh của Moonshot:

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{"model": "kimi-k3.1-pro","reasoning_effort": "low","messages": [{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}]}'

Lấy key của bạn tại console API keys sau khi nạp tiền.

Đừng đốt $1 của bạn vào những request lỗi: hãy kiểm thử với Apidog CLI

Số dư $1 không trụ được nhiều lần thử lại từ một body sai định dạng. Hãy để coding agent của bạn tạo một test case, xác thực nó, và chạy một lần. Apidog CLI cung cấp cho Claude Code, Codex, Cursor hoặc OpenCode các lệnh để làm việc đó, và gói Free của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

Cài CLI và agent skill:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó đưa cho agent của bạn một [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create an environment for https://api.moonshot.ai/v1.
Build a test case for POST /chat/completions with model "kimi-k3.1-pro",
reasoning_effort "low" and a small max_tokens. Send the key from MOONSHOT_API_KEY
as a Bearer [REDACTED]. Assert status 200 and a non-empty choices[0].message.content.
Validate the payload, then run the case once and summarize the result.


Agent đọc schema, xác thực payload, tạo case và chạy nó một lần duy nhất:




`cli-schema validate` bắt được payload sai trước khi bất cứ thứ gì chạm tới endpoint của Moonshot, nên một lỗi đánh máy không tốn gì của bạn. Test case cần một category ID hợp lệ, và `apidog test-case category --project <projectId>` liệt kê chúng. Khi case đã pass, cùng lệnh `apidog run` với `-r junit` có thể đưa vào CI; hướng dẫn [Apidog CLI trong Claude Code](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-in-claude-code?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) và [CI/CD pipeline](https://apidog.com/vi/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi trình bày chi tiết cả hai.

## Bạn nên chọn cách nào?

Chọn theo thứ bạn đang xây dựng:

- **Chat và thử nghiệm ý tưởng:** chat miễn phí trên web hoặc ứng dụng.
- **Xây dựng app hoặc agent:** API với khoản nạp $1 và `reasoning_effort` ở mức `"low"`.
- **Code cả ngày trên terminal:** thành viên Kimi Code trả phí (xem [hướng dẫn Kimi Code CLI](https://apidog.com/vi/blog/kimi-code-cli?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) của chúng tôi).
- **Phần cứng của riêng bạn:** chờ trọng số và kiểm tra giấy phép.

## Câu hỏi thường gặp

### Tôi có thể dùng Kimi K3.1 Pro miễn phí mà không cần tài khoản không?

Không. Vào ngày 24 tháng 10 năm 2026, chat web Kimi hiển thị K3.1 Pro trong bộ chọn model trước khi đăng nhập, nhưng gửi prompt yêu cầu đăng nhập bằng tài khoản miễn phí.

### Tôi được nhận bao nhiêu tin nhắn Kimi K3.1 Pro miễn phí mỗi ngày?

Moonshot không công bố con số đó. Trang thành viên liệt kê các giới hạn tác vụ, dự án và dung lượng của gói miễn phí, nhưng không có hạn mức tin nhắn K3.1 Pro. [VERIFY]

### API Kimi có gói miễn phí cho K3.1 Pro không?

Không. K3.1 Pro được mở khóa sau khi nạp thành công tối thiểu $1. Với mức $2 / $10 mỗi 1M token, số đó mua được khoảng 500K token đầu vào hoặc 100K token đầu ra.

### Kimi K3.1 Pro có miễn phí trên OpenRouter không?

Không. OpenRouter liệt kê `moonshotai/kimi-k3.1-pro` ở mức $2 đầu vào và $10 đầu ra mỗi 1M token, với context 1,048,576 token và không có biến thể miễn phí, tính đến ngày 24 tháng 10 năm 2026.

### Kimi Code có bao gồm K3.1 Pro trong gói miễn phí không?

Không. Kimi Code là quyền lợi của thành viên trả phí. Model `k3.1-pro` cần gói Plus trở lên, và context 1M đầy đủ trong Kimi Code cần gói Pro trở lên.

### Khi nào tôi có thể tự host Kimi K3.1 Pro?

Moonshot cho biết toàn bộ trọng số sẽ được phát hành trước ngày 4 tháng 11 năm 2026. Giấy phép vẫn chưa được công bố [VERIFY], và bạn vẫn phải trả tiền cho phần cứng: trọng số của K3 có dung lượng 594 GB.

Kimi K3.1 Pro API: Endpoint, gọi công cụ, bộ nhớ đệm và lỗi

Sebastian Petrus — Mon, 26 Oct 2026 03:14:53 +0000

Kimi K3.1 Pro API: Endpoint, gọi công cụ, bộ nhớ đệm và lỗi

API Kimi K3.1 Pro chạy tại https://api.moonshot.ai/v1 với các model ID kimi-k3.1-pro và kimi-k3.1-pro-highspeed. Nó hỗ trợ ba định dạng truyền tải: OpenAI Chat Completions, Responses API và Anthropic Messages, nên các SDK bạn đang dùng vẫn hoạt động chỉ với việc thay đổi base URL. Model sẽ được mở khóa sau khi nạp tối thiểu 1 đô la.

Hãy dùng thử Apidog ngay hôm nay

Đây là tài liệu tham khảo cho mã production. Đối với lần gọi đầu tiên, streaming và các thiết lập Codex hay Claude Code, hãy đọc cách sử dụng Kimi K3.1 Pro; về chi phí, xem bảng giá Kimi K3.1 Pro. Các thông tin được lấy từ hướng dẫn nhanh K3.1 Pro của Moonshot và các tài liệu được liên kết, đọc ngày 24 tháng 10 năm 2026.

Kimi K3.1 Pro Responses API, Anthropic API và Chat Completions

Moonshot cung cấp K3.1 Pro thông qua ba bề mặt API. Hãy chọn bề mặt mà thư viện client hoặc agent của bạn đã hỗ trợ; model, key và việc tính phí đều giống nhau trên cả ba.

Bề mặt	Định dạng	Endpoint	Client điển hình
Chat Completions	OpenAI	`https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions`	SDK `openai`, hầu hết các framework
Responses API	OpenAI Responses	`https://api.moonshot.ai/v1/responses`	Codex (`wire_api = "responses"`)
Messages API	Anthropic	`https://api.moonshot.ai/anthropic/v1/messages`	SDK Anthropic, Claude Code

Chúng khác nhau ở cách bạn đặt TTL của cache và nơi thông tin usage được ghi nhận (xem phần caching bên dưới). Đang chuyển từ K3? Hướng dẫn API Kimi K3 của chúng tôi vẫn còn áp dụng; K3.1 Pro là phiên bản K3 được huấn luyện hậu kỳ với cùng ngữ cảnh 1.048.576 token.

API key Kimi K3.1 Pro: mở khóa và kiểm tra quyền truy cập

Bạn cần một tài khoản đã nạp tiền và một key từ đúng sản phẩm. Bốn bước:

Nạp tối thiểu 1 đô la trên nền tảng Kimi API. K3.1 Pro là model chủ lực và chỉ được mở khóa sau khi nạp tiền thành công.
Tạo một key trong bảng điều khiển API keys và export nó thành MOONSHOT_API_KEY.
Xác nhận model hiển thị với key đó bằng GET /v1/models.
Gọi kimi-k3.1-pro từ mã nguồn.

curl https://api.moonshot.ai/v1/models \
  --header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" | grep -o '"kimi-k3.1-pro[^"]*"'

Nếu model không được liệt kê, hãy xử lý điều đó trước. Kimi API, Kimi Code và Kimi Membership là những sản phẩm riêng biệt: key của Kimi Code sẽ không hoạt động trên endpoint API, và membership không trở thành số dư API.

Các tham số request quan trọng đối với K3.1 Pro

Hầu hết các tham số OpenAI đều hoạt động như bạn mong đợi. Đây là những tham số khác biệt hoặc dễ khiến người dùng nhầm lẫn:

Tham số	Điều cần biết
`reasoning_effort`	Trường cấp cao nhất: `"low"`, `"high"` hoặc `"max"` (mặc định là `"max"`). Suy luận luôn được bật.
`thinking`	Đừng gửi nó. K3.1 Pro không hỗ trợ; hãy dùng `reasoning_effort` thay thế.
`max_completion_tokens`	Mặc định là 131072. Đầu ra tối đa là 1.048.576 trừ đi số token prompt của bạn.
`response_format`	`json_schema` với `strict: true`. Chỉ phân tích `message.content`, không bao giờ phân tích `reasoning_content`.
`partial`	Đặt `"partial": true` trên một tin nhắn assistant cuối cùng để tiếp tục từ một tiền tố.
`tool_choice`	`"required"` buộc phải có ít nhất một lệnh gọi công cụ; `"auto"` để model tự quyết định.
`prompt_cache_options`	`{"mode": "implicit", "ttl": "5m" hoặc "1h"}` trên Chat Completions và Responses.

Các token suy luận được tính vào usage của bạn, vì vậy hãy dùng "low" cho phân loại và trích xuất. Preserved Thinking luôn được bật, nên mọi tin nhắn assistant đều được trả về với reasoning_content còn nguyên vẹn (hướng dẫn về các model suy luận).

Gọi công cụ Kimi K3.1 Pro: một vòng lặp hoàn chỉnh bằng Python

Một vòng lặp công cụ production trên K3.1 Pro tuân theo bốn quy tắc từ tài liệu của Moonshot:

Buộc gọi công cụ ở lượt đầu tiên bằng tool_choice="required", sau đó chuyển sang "auto".
Thêm toàn bộ tin nhắn assistant, bao gồm cả reasoning_content và tool_calls.
Gửi một tin nhắn tool cho mỗi tool_call_id.
Giới hạn số lượt để một model bị rối không thể lặp vô hạn.

import json, os
from openai import OpenAI

client = OpenAI([REDACTED CREDENTIAL],
                base_url="https://api.moonshot.ai/v1")

TOOLS = [{"type": "function", "function": {
    "name": "get_order_status",
    "description": "Look up an order's shipping status by ID",
    "parameters": {"type": "object",
                   "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
                   "required": ["order_id"]}}}]

def get_order_status(order_id):
    return {"order_id": order_id, "status": "shipped"}

messages = [{"role": "user", "content": "Where is order A-1042?"}]
tool_choice = "required"
for _ in range(8):  # hard cap on turns
    resp = client.chat.completions.create(
        model="kimi-k3.1-pro", reasoning_effort="high",
        messages=messages, tools=TOOLS, tool_choice=tool_choice)
    msg = resp.choices[0].message
    messages.append(msg)  # whole message, not msg.content
    if not msg.tool_calls:
        print(msg.content)
        break
    for call in msg.tool_calls:
        result = get_order_status(**json.loads(call.function.arguments))
        messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": call.id,
                         "content": json.dumps(result)})
    tool_choice = "auto"

Lỗi kinh điển là thêm msg.content thay vì msg, điều này làm mất tool_calls và reasoning_content.

Gọi công cụ ở quy mô lớn với search_tools

Khi agent của bạn có hàng chục hoặc hàng trăm công cụ, đừng gửi mọi định nghĩa trong mỗi request. Thực hành tốt nhất về gọi công cụ của K3 từ Moonshot khuyến nghị luồng sau:

Khai báo một hàm search_tools (backend của bạn triển khai nó) cùng một vài công cụ cốt lõi.
Đặt tool_choice: "required" ở lượt đầu tiên để model truy xuất trước khi trả lời.
Chèn các định nghĩa công cụ khớp thông qua một tin nhắn system mang trường tools.
Để model gọi các công cụ đã nạp ở các lượt sau, với tool_choice quay lại "auto".

# after search_tools returns ["create_github_pr"]
messages.append({"role": "system",
                 "tools": [CATALOG["create_github_pr"]]})

Các định nghĩa được chèn sử dụng định dạng tools cấp cao nhất và có hiệu lực từ tin nhắn đó trở đi. Server không lưu giữ chúng, vì vậy hãy giữ tin nhắn đó trong các request sau. Việc thay đổi tool_choice hay thêm một định nghĩa đều không làm hỏng prefix cache.

Đầu vào hình ảnh và video

K3.1 Pro chấp nhận hình ảnh và video cùng với văn bản và trả về văn bản. Hãy đặt content thành một mảng các phần: một phần image_url (ví dụ trong hướng dẫn nhanh gửi một data URL base64, và lưu ý rằng URL hình ảnh công khai không được hỗ trợ) hoặc một phần video_url trỏ đến một tệp đã tải lên với ID ms://.

from pathlib import Path

video = client.files.create(file=Path("demo.mp4"), purpose="video")
content = [{"type": "video_url", "video_url": {"url": f"ms://{video.id}"}},
           {"type": "text", "text": "Summarize this video."}]

Truyền content làm tin nhắn user, và xóa tệp bằng client.files.delete(video.id) khi bạn hoàn tất.

Cache ngữ cảnh trong mã nguồn

Việc caching diễn ra tự động đối với các tiền tố lặp lại với TTL mặc định là 5 phút. Các lần trúng cache được tính phí 0,20 đô la cho mỗi triệu token so với 2,00 đô la cho đầu vào không được cache, và một lần ghi với TTL 1 giờ tốn 4,00 đô la so với 2,00 đô la cho 5 phút. Với tiền tố 1M token, TTL 1 giờ sẽ hoàn vốn sau hai lần trúng cache.

Hãy đặt nội dung ổn định lên trước (system prompt, định nghĩa công cụ, tài liệu), nội dung thay đổi ở cuối, và không có timestamp trong tiền tố. Với SDK openai, truyền TTL qua extra_body:

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "system", "content": DOCS},
              {"role": "user", "content": question}],
    extra_body={"prompt_cache_options": {"mode": "implicit", "ttl": "1h"}},
)
d = resp.usage.prompt_tokens_details
print(resp.usage.prompt_tokens, d.cached_tokens,
      getattr(d, "cache_write_tokens", 0))

API Anthropic đặt TTL bằng trường cache_control cấp cao nhất; các marker bên trong tin nhắn sẽ bị bỏ qua:

curl https://api.moonshot.ai/anthropic/v1/messages \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  --data '{"model": "kimi-k3.1-pro", "max_tokens": 256,
    "cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"},
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Việc sử dụng cache hiển thị ở đâu phụ thuộc vào bề mặt:

Bề mặt	Đọc cache	Ghi cache
Chat Completions	`usage.prompt_tokens_details.cached_tokens`	`usage.prompt_tokens_details.cache_write_tokens`
Responses	`usage.input_tokens_details.cached_tokens`	`usage.input_tokens_details.cache_write_tokens`
Messages	`usage.cache_read_input_tokens`	`usage.cache_creation_input_tokens`

Khi streaming Chat Completions, hãy đặt stream_options.include_usage=true để nhận usage trong chunk cuối cùng. Mỗi lần trúng cache sẽ gia hạn TTL, vốn được cố định ở lần ghi đầu tiên. Quy tắc đầy đủ: hướng dẫn cache ngữ cảnh.

Lỗi API Kimi K3.1 Pro và cách khắc phục

Hầu hết các lỗi rơi vào sáu dạng. Hãy kiểm tra error.type trên mọi lỗi 429, vì cách khắc phục phụ thuộc vào nó.

Triệu chứng	Nguyên nhân	Cách khắc phục
401 hoặc 404	Sai key sản phẩm, không khớp vùng, không có số dư, hoặc sai tên model	Dùng key Kimi API, kiểm tra số dư, xác nhận model trong `GET /v1/models`, xóa các biến môi trường và proxy cũ
429 `engine_overloaded_error`	Năng lực của server	Chờ theo `Retry-After`, backoff, giảm độ đồng thời. Nạp thêm tiền sẽ không giúp ích.
429 `rate_limit_reached_error`	Tổ chức của bạn đã chạm giới hạn đồng thời, RPM, TPM hoặc TPD	Giảm tốc độ hoặc nâng lên tier cao hơn
429 `exceeded_current_quota_error`	Số dư thấp, tài khoản quá hạn hoặc voucher hết hạn	Kiểm tra API số dư và nạp thêm
`finish_reason: "length"`	Đầu ra chạm `max_completion_tokens`	Tăng giới hạn hoặc tiếp tục với chế độ partial
Cùng một công cụ bị gọi lặp đi lặp lại	Bố cục tin nhắn bị hỏng	Thêm tin nhắn nguyên trạng, khớp mọi `tool_call_id`, lắp ráp đầy đủ `tool_calls` được stream, rồi thêm phát hiện lặp ở phía client

Hãy chú ý đến việc thử lại. SDK OpenAI mặc định thử lại 2 lần với lỗi kết nối, 408, 409, 429 và 5xx, nên một lệnh gọi có thể biến thành ba request đối với RPM của bạn. Ở tier thấp, hãy giảm max_retries của client và tự backoff theo error.type. Các request bị gián đoạn bởi 429 sẽ không bị tính phí.

Nếu một agent của bên thứ ba thất bại, hãy gọi API trực tiếp với cùng key, endpoint và model. Nếu cách đó hoạt động, thì công cụ chính là vấn đề. Xem trang khắc phục sự cố và mã lỗi.

Giới hạn tốc độ Kimi K3.1 Pro theo tier

Tổng số tiền nạp tích lũy của bạn quyết định tier của bạn trên trang giới hạn:

Tier	Nạp tích lũy	Độ đồng thời	RPM	TPM
Tier0	1 đô la	1	3	500.000 (1,5M mỗi ngày)
Tier1	10 đô la	15	100	2.000.000
Tier2	20 đô la	40	100	3.000.000
Tier3	100 đô la	50	200	3.000.000
Tier4	1.000 đô la	60	200	4.000.000
Tier5	3.000 đô la	100	300	5.000.000

Tier0 cho phép 3 request mỗi phút, và mỗi lượt của một vòng lặp công cụ là một request. Một lần chạy agent gồm năm lượt đã vượt quá một phút ở tier đó, vì vậy hãy dự trù 10 đô la tích lũy trước khi bạn kiểm thử agent một cách nghiêm túc.

Kiểm thử hợp đồng Kimi API với Apidog CLI

Một bài kiểm thử hợp đồng sẽ phát hiện ngày mà vòng lặp công cụ của bạn ngừng nhận lại tool_calls. Hãy để agent lập trình của bạn xây dựng nó với Apidog CLI. Cài đặt và đăng nhập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Sau đó gợi ý cho Claude Code, Codex hoặc bất kỳ agent nào bạn dùng:

In Apidog project <projectId>, create an environment for https://api.moonshot.ai/v1
and an endpoint for POST /chat/completions. Add a test case that sends model
kimi-k3.1-pro, reasoning_effort "low", one get_order_status tool and
tool_choice "required". Assert status 200 and that choices[0].message.tool_calls
is non-empty. Run it and report failures.

Agent sẽ đọc schema, xác thực payload của nó và chạy test case:

apidog environment create kimi-prod --project <projectId> --base-url https://api.moonshot.ai/v1
apidog endpoint create --project <projectId> --file ./endpoint.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <projectId> -e <envId> -r cli,json

Các test case cần một category hợp lệ; apidog test-case category --project <projectId> sẽ liệt kê chúng. Khi lần chạy đã đạt, hãy thay -r cli,json bằng -r junit cùng --out-dir và kiểm tra tương tự sẽ gác cổng CI của bạn, như hướng dẫn CI/CD của Apidog CLI của chúng tôi trình bày. Thiết lập agent nằm trong Apidog CLI trong Claude Code. Gói Miễn phí của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

Câu hỏi thường gặp

Base URL cho API Kimi K3.1 Pro là gì?

https://api.moonshot.ai/v1 cho Chat Completions và Responses API, và https://api.moonshot.ai/anthropic cho Messages API tương thích với Anthropic.

API Kimi K3.1 Pro có hỗ trợ tham số `thinking` không?

Không. Suy luận luôn được bật. Hãy kiểm soát nó bằng trường reasoning_effort cấp cao nhất ("low", "high" hoặc "max").

Tại sao tôi nhận lỗi 429 ngay sau khi nạp tiền?

Hãy đọc error.type. engine_overloaded_error là năng lực của server và việc nạp tiền sẽ không khắc phục được. rate_limit_reached_error nghĩa là các giới hạn của tier bạn, và Tier0 chỉ cho phép 3 RPM.

Làm sao để biết caching có hoạt động không?

Một trường đọc cache khác không trong usage nghĩa là có trúng cache: prompt_tokens_details.cached_tokens trên Chat Completions hoặc cache_read_input_tokens trên Messages.

Có tier miễn phí cho API Kimi K3.1 Pro không?

Không. API cần nạp tối thiểu 1 đô la. Chat miễn phí trong ứng dụng Kimi là con đường 0 đô la, được đề cập trong cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí. Để biết thông tin nền về model, xem Kimi K3.1 Pro là gì.

Kimi K3.1 Pro là gì? Tìm hiểu chi tiết

Sebastian Petrus — Mon, 26 Oct 2026 03:14:29 +0000

Kimi K3.1 Pro là mô hình flagship mới nhất của Moonshot AI, phát hành ngày 23 tháng 10 năm 2026. Đây là phiên bản được huấn luyện sau của Kimi K3 với cùng thiết kế MoE 2,8T tham số (khoảng 104B hoạt động), cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token và giá API 2 đô la đầu vào / 10 đô la đầu ra trên 1 triệu token — thấp hơn một phần ba so với K3. Moonshot cho biết toàn bộ trọng số sẽ được phát hành trước ngày 4 tháng 11.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Vậy Kimi K3.1 Pro thực tế là gì? Đó là K3 với nhiều huấn luyện sau hơn, nhắm đến lập trình tầm xa, tài chính, script mô hình hóa 3D và ít ảo giác hơn. Sau khi chọn được nó, hướng dẫn từng bước của chúng tôi về cách sử dụng Kimi K3.1 Pro sẽ đưa bạn từ khóa API đến lệnh gọi đầu tiên, còn cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí liệt kê mọi cách làm với $0.

Kimi K3.1 Pro là gì?

Kimi K3.1 Pro là mô hình đầu tiên trong dòng K3.1 của Moonshot AI. Moonshot mô tả nó là "một phiên bản được huấn luyện sau của Kimi K3, với khối lượng tính toán huấn luyện sau lớn hơn đáng kể." Nó đọc văn bản, hình ảnh và video, viết văn bản, luôn suy nghĩ trước khi trả lời, và có sẵn trong các ứng dụng của Kimi, Kimi Code và API Kimi.

Moonshot gọi nó là "mô hình trọng số mở cấp 3T có năng lực nhất của chúng tôi cho đến nay" — đây là cách định hình của nhà cung cấp. Kiến trúc không thay đổi, nên nếu bạn đã biết K3 qua bài giải thích về Kimi K3 của chúng tôi, bạn đã nắm được phần nền tảng. Huấn luyện sau đã thay đổi hành vi: lập kế hoạch tác vụ dài, sử dụng công cụ và tần suất mô hình bịa đặt thông tin.

Thông số Kimi K3.1 Pro trong nháy mắt

Thông số	Kimi K3.1 Pro
Nhà phát triển	Moonshot AI
Ngày phát hành	23 tháng 10 năm 2026
Kiến trúc	Thiết kế MoE giống K3: tổng 2,8T, khoảng 104B hoạt động
Cửa sổ ngữ cảnh	1.048.576 token
Đầu vào	Văn bản, hình ảnh, video
Đầu ra	Văn bản
Suy nghĩ	Luôn bật; `reasoning_effort` nhận `low`, `high` hoặc `max` (mặc định `max`)
ID mô hình API	`kimi-k3.1-pro`, `kimi-k3.1-pro-highspeed`
Giá API	2 đô la đầu vào / 10 đô la đầu ra trên 1 triệu token
Trọng số mở	Được hứa hẹn trước ngày 4 tháng 11 năm 2026; giấy phép chưa được nêu rõ

Kimi K3.1 Pro so với Kimi K3: những gì đã thay đổi

Kimi K3.1 Pro giữ nguyên kiến trúc của K3 và thay đổi năm điều:

Nhiều tính toán huấn luyện sau hơn. Cùng nền tảng, huấn luyện sau nặng hơn.
Giá thấp hơn. 2 đô la/10 đô la trên 1 triệu token so với 3 đô la/15 đô la của K3.
Ít ảo giác hơn. 8,3% so với 23,4% trong bài kiểm tra ảo giác khó nhất của Moonshot có dùng công cụ.
Lĩnh vực tập trung mới. Tài chính, mô hình hóa 3D và lập trình tầm xa.
Loại bỏ dữ liệu mạng. Đã gỡ khỏi huấn luyện trung gian và RL trước khi phát hành trọng số mở.

Mọi mức giá mỗi token giảm một phần ba, bao gồm đầu vào được lưu đệm (từ $0,30 xuống $0,20) và lệnh ghi đệm.

Trên Kimi Hallu Bench Hard, bài kiểm tra chấm điểm ảo giác ở cấp độ tuyên bố có dùng công cụ, K3 đạt 23,4% còn K3.1 Pro đạt 8,3%. Moonshot nhấn mạnh đây là bài kiểm tra căng thẳng, không phải tỷ lệ lỗi hàng ngày.

Trên Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon nội bộ của Moonshot, K3.1 Pro đạt 61,2% so với 55,95% của K3, với các ví dụ xây dựng trong Unity, Unreal Engine và Godot.

Tài chính thay đổi nhiều nhất. Trên bộ tài chính nội bộ của Moonshot, Mô hình hóa Tài chính tăng từ 50,4 lên 57,6, Nghiên cứu Tài chính từ 58,8 lên 70,4, và Vận hành Kinh doanh từ 8,9 lên 37 — gấp khoảng 4,2 lần điểm của K3.

Thay đổi về mạng cố ý đi theo hướng ngược lại. Trên xdev-bench-hard (pass@3), K3.1 Pro đạt 81,0%, trong khi một checkpoint nội bộ không loại bỏ dữ liệu mạng đạt 90,5%; K3 đạt 33,3%. Moonshot cho biết khả năng mạng của K3.1 Pro vẫn thua kém các mô hình độc quyền tiên tiến đã được công khai từ ba tháng trở lên.

Để xem điểm số của chính K3, hãy đọc phân tích benchmark Kimi K3 của chúng tôi.

Benchmark Kimi K3.1 Pro

Mọi con số trong phần này đến từ thông báo chính thức của Moonshot: do nhà cung cấp tự chạy và chưa được tái tạo độc lập. Đây là cách K3.1 Pro so với Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra ở những nơi Moonshot báo cáo cả ba:

Theo số liệu của Moonshot, K3.1 Pro nằm trong khoảng một điểm so với Opus 5.5 trên Terminal-Bench 4.0 và BenchCAD không công cụ, thua cả hai đối thủ trên BenchCAD có công cụ, và nằm giữa GPT-6 Astra và Opus 5.5 về ảo giác.

Moonshot báo cáo thêm một vài điểm số mà không có bộ đối thủ đầy đủ:

OfficeQA Pro v2: 64,4 — mức mà Moonshot gọi là tiên tiến nhất. Họ cũng đưa ra tuyên bố tương tự trên SpreadsheetBench v2 mà không công bố con số.
Frontier Finance: 58,6.
BenchCAD có công cụ: Claude Fable 5.1 đạt 92,6 và DeepSeek-V4.1-Flash-1017 đạt 81,6, vì vậy K3.1 Pro nhỉnh hơn Fable ở đó.

BenchCAD gắn với một tuyên bố thực tế: K3.1 Pro viết script Blender và CAD trực tiếp.

Để có góc nhìn bên thứ ba, trang mô hình Artificial Analysis chấm K3.1 Pro Chỉ số Thông minh 55, xếp hạng 4 trong 215. Họ đo được 77,1 token đầu ra mỗi giây và thời gian đến token đầu tiên 2,89 giây trên API của Kimi. Bài viết của Simon Willison lưu ý rằng Artificial Analysis đặt Opus 5.5 ở mức 58 và Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon ở mức 53. Nếu bạn đang cân nhắc mô hình flagship của Anthropic, hướng dẫn Claude Opus 5.5 của chúng tôi sẽ đề cập.

Giá Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro có giá 2 đô la trên 1 triệu token đầu vào và 10 đô la trên 1 triệu token đầu ra trên API Kimi, trả theo mức sử dụng, trước thuế. Đầu vào được lưu đệm có giá $0,20. Bạn mở khóa nó bằng cách nạp tối thiểu $1. Đây là bảng đầy đủ từ trang giá chính thức, đọc ngày 24 tháng 10 năm 2026:

Ba quy tắc định hình hóa đơn của bạn:

Bộ nhớ đệm tự động cho các tiền tố lặp lại, với TTL mặc định 5 phút. Lần truy cập đệm chỉ tính theo mức giá đệm.
Mở khóa flagship. Hướng dẫn nhanh của Moonshot nói rằng K3.1 Pro "được mở khóa sau khi nạp tiền thành công (tối thiểu $1)." Tổng số tiền nạp của bạn cũng thiết lập cấp bậc và giới hạn tốc độ của bạn.
Phiếu quà tặng. Khi tổng nạp đạt $5, bạn nhận được phiếu quà tặng $5. Liệu phiếu quà tặng có thể dùng để thanh toán cho K3.1 Pro hay không thì chưa được nêu rõ.

Với mức $2/$10, khoản nạp $1 mua được khoảng 500K token đầu vào hoặc 100K token đầu ra. OpenRouter liệt kê moonshotai/kimi-k3.1-pro ở cùng mức $2/$10 không có biến thể miễn phí, và Vercel AI Gateway khớp với mức giá đó.

Trong các ứng dụng của Kimi, gói Adagio miễn phí hiển thị K3.1 Pro là mô hình trò chuyện mặc định; hạn ngạch tin nhắn của gói miễn phí không được công bố. Kimi Code cần thành viên trả phí — trang giá thành viên bắt đầu từ Plus với $15 một tháng thanh toán hàng năm.

Kimi K3.1 Pro Highspeed

Kimi K3.1 Pro Highspeed là mô hình đồng hành nhanh hơn mà Moonshot nói chạy ở "tốc độ gấp 2-3 lần K3.1 Pro." Nó có giá gấp đôi trên API: $4 đầu vào và $20 đầu ra trên 1 triệu token, với cùng mức $0,20 cho đầu vào được lưu đệm. ID mô hình API là kimi-k3.1-pro-highspeed.

Chọn Highspeed khi độ trễ là nút thắt cổ chai, chẳng hạn như lập trình tương tác hoặc các tác nhân chuỗi nhiều lệnh gọi ngắn. Dùng mô hình tiêu chuẩn cho công việc theo lô và tài liệu dài.

Trong Kimi Code, k3.1-pro-highspeed cần gói Allegretto/Pro ($31 một tháng thanh toán hàng năm) trở lên và tiêu thụ khoảng gấp đôi hạn ngạch. Hướng dẫn Kimi Code CLI của chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết về công cụ này.

Trọng số mở Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro chưa phải là trọng số mở. Thông báo của Moonshot nói rằng "toàn bộ trọng số mô hình sẽ được phát hành trước ngày 4 tháng 11" năm 2026. Giấy phép chưa được nêu rõ, nên bạn chưa thể biết tự lưu trữ thương mại có được phép hay không.

Trọng số của K3 được phát hành ở 594 GB trong định dạng MXFP4, và K3.1 Pro sử dụng cùng kiến trúc, nên hãy mong đợi dung lượng tương tự. Hướng dẫn của chúng tôi về chạy Kimi K3 cục bộ cho thấy thực tế cần những gì.

Ai nên chọn Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro phù hợp nhất với những nhóm sau:

Các nhóm đã dùng API K3. Cùng kiến trúc, rẻ hơn một phần ba, ít ảo giác hơn trong các bài kiểm tra của Moonshot. Chuyển đổi chỉ là thay đổi ID mô hình.
Tác nhân lập trình tầm xa. Cửa sổ ngữ cảnh 1M và Terminal-Bench 4.0 gần với Opus 5.5 theo số liệu nhà cung cấp.
Công việc tài chính và bảng tính. Mức tăng nội bộ lớn nhất và tuyên bố OfficeQA Pro v2 nằm ở đây.
Quy trình 3D và trò chơi. Script Blender và CAD, cùng với các bản dựng Unity, Unreal Engine và Godot.
Các nhóm muốn tự lưu trữ sau này. Trọng số được hứa hẹn trước ngày 4 tháng 11.

Hãy tìm nơi khác nếu bạn cần tỷ lệ ảo giác thấp nhất trên biểu đồ của chính Moonshot (GPT-6 Astra đạt điểm thấp hơn), hoặc nếu nhóm bảo mật của bạn cần hỗ trợ bảo mật tấn công mạnh mẽ — điều mà Moonshot cố tình hạn chế. Không có tùy chọn không lưu trữ dữ liệu cho khách hàng API.

Kiểm thử API Kimi K3.1 Pro với Apidog CLI và tác nhân lập trình của bạn

API Kimi tương thích với OpenAI tại https://api.moonshot.ai/v1, nên kiểm thử hồi quy rất dễ thực hiện. Đừng kiểm tra phản hồi bằng tay sau mỗi thay đổi: hãy để tác nhân lập trình của bạn điều khiển Apidog CLI.

Cài đặt CLI, đăng nhập và thêm kỹ năng cho tác nhân:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Hoặc nói với tác nhân của bạn: "Đọc https://apidog.com/apidog-cli-installation-guide.md và thiết lập Apidog CLI."

Sau đó đưa cho tác nhân của bạn một lời nhắc:

In Apidog project <projectId>, create an environment for https://api.moonshot.ai/v1.
Create a test case for POST /chat/completions with model "kimi-k3.1-pro",
reasoning_effort "high", and a Bearer [REDACTED] from MOONSHOT_API_KEY. Assert status 200,
a non-empty choices[0].message.content, and a model field that contains "kimi-k3.1-pro".
Run it and summarize any failures.

Tác nhân tạo môi trường, đọc lược đồ ca kiểm thử, xác thực tải trọng của nó, viết ca kiểm thử và chạy:

apidog environment create kimi-prod --project <projectId> --base-url https://api.moonshot.ai/v1
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <projectId> -e <envId> -r cli,json

Các ca kiểm thử cần một danh mục hợp lệ, và apidog test-case category --project <projectId> liệt kê chúng. Thêm -n 5 để lặp lại lần chạy, hoặc -r junit --out-dir ./reports để cấp cho CI. Hướng dẫn Apidog CLI trong Claude Code của chúng tôi đề cập đến việc thiết lập tác nhân, và hướng dẫn đường ống CI/CD kết nối cùng một lần chạy vào mọi pull request. Gói Miễn phí của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

Câu hỏi thường gặp

Kimi K3.1 Pro có miễn phí không?

Một phần. Các ứng dụng web và di động của Kimi hiển thị K3.1 Pro là mô hình mặc định cho tài khoản miễn phí, nhưng hạn ngạch tin nhắn miễn phí không được công bố. API không miễn phí: bạn mở khóa K3.1 Pro với khoản nạp tối thiểu $1. Xem cách sử dụng Kimi K3.1 Pro miễn phí cho mọi cách với $0.

Cửa sổ ngữ cảnh của Kimi K3.1 Pro là gì?

1.048.576 token, theo trang giá của Kimi. Trong Kimi Code, ngữ cảnh 1M đầy đủ cần gói Allegretto/Pro hoặc cao hơn.

Kimi K3.1 Pro có tốt hơn Claude Opus 5.5 không?

Điều đó phụ thuộc vào tác vụ. Theo số liệu do nhà cung cấp chạy của Moonshot, Opus 5.5 dẫn trước một chút trên Terminal-Bench 4.0 (66,4% so với 65,7%) và BenchCAD, trong khi K3.1 Pro cho thấy ít ảo giác hơn trên Kimi Hallu Bench Hard. K3.1 Pro có giá $2/$10 trên 1 triệu token.

Tôi sử dụng ID mô hình nào trong API?

Sử dụng kimi-k3.1-pro, hoặc kimi-k3.1-pro-highspeed cho biến thể nhanh hơn, với URL cơ sở https://api.moonshot.ai/v1. Hướng dẫn nhanh chính thức có ví dụ Python và cURL, và reasoning_effort chấp nhận low, high hoặc max.

Khi nào trọng số Kimi K3.1 Pro sẽ được phát hành?

Moonshot nói trước ngày 4 tháng 11 năm 2026. Giấy phép chưa được công bố, vì vậy hãy kiểm tra thông báo chính thức trước khi bạn lên kế hoạch tự lưu trữ thương mại.

Top 12 API Bản đồ và Geocoding miễn phí

Sebastian Petrus — Fri, 23 Oct 2026 09:46:58 +0000

Top 12 API Bản đồ và Geocoding miễn phí

Hôm nay bạn có thể nhận API bản đồ miễn phí từ 12 nhà cung cấp, nhưng "miễn phí" mang ý nghĩa rất khác nhau. Geoapify cho bạn 3.000 yêu cầu mỗi ngày mà không cần thẻ và cho phép sử dụng thương mại. TomTom cho 20.000 lượt geocode mỗi tháng mà không cần thẻ. Google Maps cho 10.000 lượt gọi mỗi SKU mỗi tháng nhưng cần tài khoản thanh toán. Nominatim và US Census Geocoder hoàn toàn không cần khóa.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

So sánh API bản đồ miễn phí trong nháy mắt

API bản đồ miễn phí là dịch vụ bản đồ, tile hoặc geocoding mà bạn có thể gọi với chi phí $0 trong một hạn mức được công bố. Hạn mức thường được tính theo yêu cầu, theo lượt tải bản đồ hoặc theo credit, và được đặt lại hàng ngày hoặc hàng tháng. Hầu hết nhà cung cấp sẽ ngừng phục vụ, hoặc bắt đầu tính phí, khi bạn vượt qua hạn mức đó.

Nhà cung cấp	Hạn mức miễn phí (kiểm tra ngày 22-10-2026)	Cần thẻ	Sử dụng thương mại ở gói miễn phí
Google Maps Platform	10.000 lượt gọi mỗi SKU mỗi tháng	Có, tài khoản thanh toán	Có
Mapbox	50.000 lượt tải bản đồ web + 100.000 geocode tạm thời mỗi tháng	Không (giới hạn demo thấp hơn cho đến khi bạn thêm thẻ)	Có
HERE Base plan	30.000 geocode + 30.000 tile mỗi tháng	Có, phương thức thanh toán	Có
TomTom	20.000 geocode + 200.000 tile mỗi tháng	Không	Có
Esri ArcGIS Location Platform	20.000 geocode + 2.000.000 tile bản đồ nền	Chỉ khi vượt quá gói miễn phí	Có
Azure Maps	5.000 lượt tìm kiếm + 5.000 giao dịch tile bản đồ mỗi tháng	Có, để xác minh danh tính	Có
Geoapify	3.000 credit mỗi ngày	Không	Có, kèm ghi nguồn
LocationIQ	5.000 yêu cầu mỗi ngày, 2 yêu cầu mỗi giây	Không nêu rõ	Hạn chế, kèm liên kết ngược
Geocodio	2.500 lượt tra cứu mỗi ngày	Không	Không nêu rõ
MapTiler Cloud	5.000 phiên bản đồ + 100.000 yêu cầu API mỗi tháng	Không	Không, phi thương mại
OSM Nominatim	1 yêu cầu mỗi giây, không cần khóa	Không	Chỉ dùng nhẹ
US Census Geocoder	Không nêu hạn mức, 10.000 địa chỉ mỗi tệp hàng loạt	Không	Có (dịch vụ công)

Đối với các danh mục khác, xem hướng dẫn API miễn phí của chúng tôi.

API bản đồ miễn phí không cần thẻ tín dụng

Năm dịch vụ này cho phép bạn đăng ký và triển khai nguyên mẫu mà không cần nhập thông tin thanh toán.

1. Geoapify

Trang định giá của Geoapify liệt kê 3.000 credit mỗi ngày ở gói miễn phí, trong đó một lượt gọi geocoding, places hoặc routing đơn giản tốn 1 credit. Giới hạn tốc độ là 5 yêu cầu mỗi giây. Trang này ghi "Không cần thẻ tín dụng" và phần FAQ cho phép sử dụng trong sản xuất và thương mại, miễn là bạn hiển thị "Powered by Geoapify" cùng ghi nguồn dữ liệu.

Phù hợp nhất cho: ứng dụng thương mại nhỏ cần geocoding, routing và tile từ một khóa duy nhất.

2. TomTom

Trang định giá dành cho nhà phát triển của TomTom hiện tính mức sử dụng miễn phí theo tháng, không phải theo ngày. Bạn nhận được 20.000 yêu cầu geocoding và 20.000 yêu cầu reverse geocoding, cộng thêm 200.000 yêu cầu tile bản đồ mỗi tháng. Trang này ghi "không cần thẻ tín dụng."

Phù hợp nhất cho: khối lượng geocoding hàng tháng cao hơn mà không cần tài khoản thanh toán.

3. Mapbox

Định giá của Mapbox bao gồm 50.000 lượt tải bản đồ web (GL JS) và 100.000 yêu cầu geocoding tạm thời mỗi tháng. Bạn có thể đăng ký mà không cần thẻ, nhưng bạn sẽ ở chế độ "demo access" với hạn mức thấp hơn (5.000 lượt tải bản đồ và 10.000 geocode tạm thời mỗi tháng) cho đến khi bạn thêm thẻ. Geocoding vĩnh viễn, nơi bạn lưu trữ kết quả, không có gói miễn phí. Geocoding mặc định là 1.000 yêu cầu mỗi phút.

Phù hợp nhất cho: bản đồ vector chỉn chu trong ứng dụng web hoặc di động.

4. Geocodio

Geocodio cho bạn 2.500 lượt tra cứu đầu tiên mỗi ngày miễn phí trên gói trả theo mức sử dụng, và chúng không được cộng dồn. Không cần thẻ cho đến khi bạn vượt quá gói miễn phí. Phạm vi phủ sóng của gói đó chỉ gồm Mỹ, Canada và Mexico.

Phù hợp nhất cho: geocoding địa chỉ Bắc Mỹ và dọn dẹp bảng tính.

5. MapTiler Cloud

Gói miễn phí của MapTiler bao gồm 5.000 phiên bản đồ, 1.000 phiên tìm kiếm và 100.000 yêu cầu API mỗi tháng, không cần thẻ. Nó được dán nhãn cho mục đích thử nghiệm, nguyên mẫu, cá nhân hoặc phi thương mại, và logo MapTiler phải được giữ trên bản đồ.

Phù hợp nhất cho: dự án phụ và nguyên mẫu với kiểu bản đồ tùy chỉnh.

Gói miễn phí cần tài khoản thanh toán

Bốn dịch vụ tiếp theo miễn phí trong hạn mức của chúng, nhưng bạn phải liên kết thẻ hoặc phương thức thanh toán trước. Hãy đặt cảnh báo ngân sách ngay từ ngày đầu.

6. Google Maps Platform

Trang định giá của Google cấp cho mỗi SKU Essentials, bao gồm Geocoding và Dynamic Maps, 10.000 sự kiện tính phí miễn phí mỗi tháng dương lịch. Maps Embed API là không giới hạn. Bạn cần một dự án Cloud đã bật thanh toán, ngay cả với mức sử dụng miễn phí. Kết quả geocoding nằm trong giới hạn lưu đệm (có thể lưu place ID), và kết quả bạn hiển thị trên bản đồ phải nằm trên bản đồ Google.

Phù hợp nhất cho: ứng dụng cần dữ liệu địa điểm của Google và giao diện bản đồ quen thuộc. Hướng dẫn tích hợp Google Maps API của chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách thiết lập khóa.

7. HERE Base plan

Trang định giá của HERE liệt kê 30.000 giao dịch miễn phí mỗi tháng cho mỗi loại geocode và reverse geocode, autocomplete, vector tile và raster tile, với "không giới hạn giao dịch hàng ngày." Ghi chú phát hành tháng 4 năm 2025 của HERE nói rằng cần có phương thức thanh toán trong quá trình đăng ký.

Phù hợp nhất cho: nguyên mẫu logistics và đội xe sẽ phát triển thành HERE routing.

8. Esri ArcGIS Location Platform

Định giá ArcGIS Location Platform bao gồm 20.000 geocode (không lưu trữ), 2.000.000 tile bản đồ nền, 1.000 phiên bản đồ nền và 20.000 tuyến đường. Trợ giúp về thanh toán nói rằng bạn chỉ thêm phương thức thanh toán để bật trả theo mức sử dụng khi vượt quá gói miễn phí. Geocode lưu trữ không có gói miễn phí. Trang này trình bày chi phí theo tháng, nhưng không nêu rõ chu kỳ đặt lại.

Phù hợp nhất cho: ứng dụng chuyên GIS và các nhóm đã sử dụng công cụ ArcGIS.

9. Azure Maps

Định giá Azure Maps Gen2 bao gồm 5.000 giao dịch tìm kiếm miễn phí, 5.000 giao dịch tile bản đồ nền, 5.000 geolocation và 1.000 giao dịch routing mỗi tháng. FAQ về tài khoản miễn phí của Azure nói rằng đăng ký cần thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ để xác minh danh tính.

Phù hợp nhất cho: các nhóm đã dùng Azure muốn geocoding nằm trong cùng một hóa đơn.

API geocoding miễn phí không cần khóa hoặc có điều khoản hạn chế

10. LocationIQ

Gói miễn phí của LocationIQ cho phép 5.000 yêu cầu mỗi ngày với tốc độ 2 yêu cầu mỗi giây và 60 mỗi phút. Sử dụng thương mại bị "hạn chế": bạn phải thêm liên kết "Search by LocationIQ.com" hiển thị. Phản hồi có thể được lưu đệm tối đa 48 giờ.

Phù hợp nhất cho: geocoding dựa trên OpenStreetMap với khóa API thực và hỗ trợ cho trang thương mại.

11. OpenStreetMap Nominatim

Máy chủ Nominatim công cộng không cần khóa và không cần tài khoản. Chính sách sử dụng Nominatim giới hạn bạn ở 1 yêu cầu mỗi giây cho toàn bộ ứng dụng, yêu cầu User-Agent hoặc Referer nêu tên ứng dụng của bạn, cấm truy vấn autocomplete và dạng lưới, và không khuyến khích geocoding hàng loạt. Bạn phải ghi công OpenStreetMap theo giấy phép ODbL.

Một lượt gọi thử chúng tôi chạy hôm nay trả về 52.5162699, 13.3777034 cho Cổng Brandenburg:

curl -s -A "my-app/1.0 (you@example.com)" \
  "https://nominatim.openstreetmap.org/search?q=Brandenburg+Gate&format=json&limit=1"

Các tile tiêu chuẩn của OpenStreetMap tuân theo một chính sách sử dụng tile riêng: ghi công hiển thị, lưu đệm 7 ngày và không tải hàng loạt.

Phù hợp nhất cho: công cụ lưu lượng thấp và bản demo.

12. US Census Bureau Geocoder

Census Geocoder khớp địa chỉ Hoa Kỳ với tọa độ và địa lý điều tra dân số. Lượt gọi trực tiếp của chúng tôi không dùng khóa và khớp Nhà Trắng tại kinh độ -77.0352, vĩ độ 38.8987. Tệp hàng loạt chấp nhận tối đa 10.000 địa chỉ. Tài liệu không nêu giới hạn tốc độ, nên bạn hãy tự điều tiết.

curl -s "https://geocoding.geo.census.gov/geocoder/locations/onelineaddress?address=1600+Pennsylvania+Ave+NW,+Washington,+DC+20500&benchmark=Public_AR_Current&format=json"

Phù hợp nhất cho: dữ liệu địa chỉ chỉ ở Hoa Kỳ, nghiên cứu và dự án công dân.

Có thêm hai lựa chọn nữa nhưng đi kèm điều khoản chặt chẽ. Gói miễn phí của OpenCage là 2.500 yêu cầu mỗi ngày với tốc độ 1 mỗi giây, được dán nhãn chỉ để thử nghiệm. Stadia Maps cho 200.000 credit mỗi tháng nhưng không cho phép sử dụng thương mại.

Bạn nên chọn API geocoding miễn phí nào?

Hãy chọn nhà cung cấp phù hợp với ràng buộc của bạn, không phải với con số lớn nhất trong bảng:

Không cần thẻ, ứng dụng thương mại: Geoapify (3.000 mỗi ngày) hoặc TomTom (20.000 geocode mỗi tháng).
Hoàn toàn không cần khóa: Nominatim cho tra cứu toàn cầu, Census Geocoder cho địa chỉ Hoa Kỳ.
Dọn dẹp địa chỉ Hoa Kỳ hàng loạt: Geocodio (2.500 mỗi ngày) hoặc tệp hàng loạt của Census.
Bản đồ web đẹp nhất: Mapbox hoặc MapTiler, tùy thuộc vào việc bạn có dùng thương mại hay không.
Đã trả hóa đơn cloud: Google Maps trên Google Cloud, Azure Maps trên Azure.

Nếu ứng dụng của bạn cũng cần dự báo, bài tổng hợp API thời tiết của chúng tôi rất hợp với bất kỳ dịch vụ nào ở trên.

Những giới hạn quan trọng hơn cả hạn mức

Các gói miễn phí hiếm khi thất bại vì khối lượng trước tiên. Chúng thất bại vì điều khoản:

Lưu trữ: geocode tạm thời của Mapbox, geocode không lưu trữ của Esri và kết quả Stadia không thể giữ lâu dài. Lưu trữ chúng cần SKU "vĩnh viễn" trả phí.
Ghi công: Geoapify, LocationIQ, MapTiler và OpenStreetMap đều yêu cầu ghi công hiển thị.
Sử dụng thương mại: gói miễn phí của MapTiler, Stadia Maps và OpenCage không dành cho ứng dụng tạo doanh thu trong sản xuất.
Điều gì xảy ra khi đạt hạn mức: MapTiler tạm dừng dịch vụ, quyền truy cập demo của Mapbox chặn mọi API cho đến khi bạn thêm thẻ, còn Google hoặc Azure bắt đầu tính phí.

Để tác nhân lập trình của bạn kiểm thử bằng Apidog CLI

Một vòng lặp thử lại có thể đốt sạch hạn mức miễn phí một ngày trong vài phút. Hãy để tác nhân lập trình của bạn viết bài kiểm thử geocoding một lần và chạy chúng mỗi khi có thay đổi với Apidog CLI.

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

Sau đó đưa cho Claude Code, Codex hoặc Cursor một lời nhắc:

In Apidog project <id>, create an environment "geoapify" with base URL
https://api.geoapify.com and a variable GEOAPIFY_KEY. Create a test case for
GET /v1/geocode/search?text=Brandenburg Gate&[REDACTED CREDENTIAL] that asserts
status 200, at least one feature, and lat between 52.5 and 52.6. Run it once
and summarize any failures. Don't run it more than 3 times.

Tác nhân đọc schema payload, xác thực các tệp của nó và chạy ca kiểm thử:

apidog environment create geoapify --project <id> --base-url https://api.geoapify.com
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> \
  --env-var "GEOAPIFY_KEY=$GEOAPIFY_KEY" -r cli,json

Truyền khóa bằng --env-var giữ nó ngoài môi trường đã lưu. Dòng apidog run ... -r junit tương tự có thể đưa vào GitHub Actions, như được trình bày trong hướng dẫn CI/CD Apidog CLI của chúng tôi. Để có thiết lập tác nhân đầy đủ, xem Apidog CLI trong Claude Code. Gói Miễn phí của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng.

Câu hỏi thường gặp

Có API bản đồ hoàn toàn miễn phí không? Có. Nominatim, các tile tiêu chuẩn của OpenStreetMap và US Census Geocoder không cần khóa. Các quy tắc sử dụng hợp lý, như 1 yêu cầu mỗi giây trên Nominatim, giới hạn chúng cho các ứng dụng lưu lượng thấp.

API Google Maps có miễn phí không? Một phần. Mỗi SKU Essentials, bao gồm Geocoding và Dynamic Maps, nhận 10.000 lượt gọi miễn phí mỗi tháng, và Maps Embed API là không giới hạn. Bạn vẫn cần tài khoản thanh toán có thẻ.

API geocoding miễn phí nào cho phép sử dụng thương mại mà không cần thẻ? Geoapify cho phép sử dụng thương mại trên gói miễn phí với ghi công, và các yêu cầu miễn phí hàng tháng của TomTom không cần thẻ. LocationIQ cho phép sử dụng thương mại hạn chế với liên kết ngược.

Tôi có thể lưu trữ kết quả từ API geocoding miễn phí không? Thường là không. Geocoding tạm thời của Mapbox, geocode không lưu trữ của Esri và Stadia Maps giới hạn lưu trữ. OpenCage cho phép lưu trữ, nhưng gói miễn phí của nó chỉ để thử nghiệm.

API bản đồ miễn phí tốt nhất cho dự án phụ là gì? MapTiler hoặc Mapbox cho bản đồ có kiểu dáng, cộng với Nominatim hoặc Geoapify cho geocoding. Cả bốn đều hoạt động mà không cần thẻ.

Làm thế nào để tránh hóa đơn bất ngờ trên Google Maps hoặc Azure Maps? Đặt cảnh báo ngân sách và giới hạn hạn mức cho từng API trong bảng điều khiển cloud trước khi phát hành.

Gói miễn phí Gemini API năm 2026: Giới hạn, mô hình và khi nào bạn bị tính phí

Sebastian Petrus — Fri, 23 Oct 2026 09:46:22 +0000

Gói miễn phí Gemini API năm 2026: Giới hạn, mô hình và khi nào bạn bị tính phí

Bậc miễn phí của Gemini API vẫn tồn tại vào tháng 10 năm 2026, nhưng hẹp hơn trước. Bạn có thể gọi Gemini 3.8 Flash, 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, 3.1 Flash-Lite, Gemma 4 và một số mô hình âm thanh cùng embedding với $0, không cần tài khoản thanh toán. Gemini 4 Argon, các mô hình hình ảnh và mô hình video chỉ dành cho trả phí. Google không còn in số RPM và RPD theo từng mô hình trong tài liệu, và bạn chỉ bị tính phí sau khi liên kết tài khoản thanh toán và trả trước ít nhất $5.

Dùng thử Apidog ngay hôm nay

Mọi thông tin dưới đây đến từ trang định giá, trang giới hạn tốc độ, hướng dẫn thanh toán và điều khoản Gemini API của Google, đọc ngày 22 tháng 10 năm 2026. Vẫn cần khóa? Hướng dẫn của chúng tôi về cách lấy khóa Gemini API miễn phí bao gồm bước đó.

Gemini API có miễn phí không?

Có, một phần. Bậc miễn phí của Gemini API cung cấp cho mọi dự án Google AI Studio token đầu vào và đầu ra miễn phí trên các mô hình được chọn, không cần thẻ và không cần tài khoản thanh toán. Google mô tả nó là “Quyền truy cập hạn chế vào một số mô hình.” Đổi lại, Google có thể sử dụng lời nhắc và phản hồi của bạn để cải thiện sản phẩm của mình, và giới hạn tốc độ của bạn thấp hơn so với các bậc trả phí.

Ba quy tắc định hình nó:

Miễn phí là theo từng mô hình. Cột Bậc miễn phí của mỗi mô hình ghi “Miễn phí” hoặc “Không khả dụng.”
Giới hạn là theo từng dự án. Chúng áp dụng “theo dự án, không theo khóa API,” vì vậy năm khóa trong một dự án không cho bạn hạn mức gấp năm lần.
Thanh toán sẽ tắt nó đi. Một dự án được liên kết với tài khoản thanh toán thuộc bậc trả phí, và mọi token đều được đo đếm.

Những mô hình nào thuộc bậc miễn phí của Gemini API

Đây là cột Bậc miễn phí cho các yêu cầu Tiêu chuẩn vào ngày 22 tháng 10 năm 2026, kèm giá trả phí trên mỗi 1M token.

Mô hình	ID mô hình	Bậc miễn phí	Đầu vào / đầu ra trả phí
Gemini 4 Argon	`gemini-4-argon`	Không khả dụng	$2 / $10 đến hết ngày 30 tháng 11 năm 2026, sau đó $4 / $20
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	Miễn phí	$0.75 / $3.75 đến hết ngày 31 tháng 12 năm 2026, sau đó $1.50 / $7.50
Gemini 3.6 Flash	`gemini-3.6-flash`	Miễn phí	$0.75 / $3.75 đến hết ngày 31 tháng 12 năm 2026
Gemini 3.5 Flash-Lite	`gemini-3.5-flash-lite`	Miễn phí	$0.30 / $2.50
Gemini 3.1 Flash-Lite	`gemini-3.1-flash-lite`	Miễn phí	$0.25 / $1.50
Gemini 3.1 Pro Preview	`gemini-3.1-pro-preview`	Không khả dụng	$2 / $12 (lời nhắc tối đa 200K)
Gemma 4	`gemma-4-31b-it`, `gemma-4-26b-a4b-it`	Miễn phí	Không có bậc trả phí
Nano Banana 2.1 và Pro	`gemini-nano-banana-2.1`, `gemini-3-pro-image`	Không khả dụng	Chỉ trả phí
Gemini Omni Flash (video)	`gemini-omni-1.1-flash`	Không khả dụng	Chỉ trả phí

Âm thanh khá hơn: Gemini 3.8 Live, 3.8 Flash TTS, 3.5 Transcribe và Gemini Embedding 2 đều liệt kê đầu vào và đầu ra miễn phí.

Argon có ghi chú riêng trên trang định giá: “Gemini 4 Argon không khả dụng trong bậc Miễn phí.” Bài phân tích giá Gemini 4 Argon của chúng tôi bao gồm mức giá trả phí và thay đổi giá ngày 1 tháng 12.

Cũng hãy để ý các mô hình 2.5. Trang mô hình nói Google đang “giới hạn quyền truy cập vào các mô hình 2.5 đối với những người dùng đã từng sử dụng chúng tích cực trong quá khứ.” Gemini 2.5 Pro và 2.5 Flash vẫn hiển thị “Miễn phí,” nhưng một dự án mới có thể không truy cập được chúng. Google hướng công việc mới sang 3.5 Flash-Lite hoặc 3.8 Flash.

Giới hạn bậc miễn phí của Gemini API: những gì Google công bố hiện nay

Google công bố các quy tắc, không công bố các con số. Trang giới hạn tốc độ không còn có bảng RPM, TPM và RPD theo từng mô hình. Trang đó dẫn bạn đến chế độ xem giới hạn tốc độ trong Google AI Studio, nơi hiển thị các giới hạn đang hoạt động cho dự án của chính bạn.

Những gì trang đó nêu rõ:

Ba chiều: yêu cầu mỗi phút (RPM), token đầu vào mỗi phút (TPM) và yêu cầu mỗi ngày (RPD). Một số mô hình thêm token mỗi ngày hoặc hình ảnh mỗi phút.
Chỉ cần vượt một giới hạn là bạn bị chặn: “Nếu giới hạn RPM của bạn là 20, thực hiện 21 yêu cầu trong một phút sẽ dẫn đến lỗi, ngay cả khi bạn chưa vượt quá TPM hoặc các giới hạn khác.”
Đặt lại hằng ngày: Hạn mức RPD đặt lại vào nửa đêm giờ Thái Bình Dương.
Bản xem trước chặt hơn: “Giới hạn tốc độ bị hạn chế hơn đối với các mô hình thử nghiệm và xem trước.”
Không đảm bảo: “Các giới hạn tốc độ được chỉ định không được đảm bảo và dung lượng thực tế có thể thay đổi.”

Các mô hình miễn phí cũng bỏ qua một số tính năng:

Tính năng	Bậc miễn phí	Bậc trả phí
Grounding với Google Tìm kiếm	Không khả dụng (một số mô hình ghi chú rằng nó “có thể được thử nghiệm trong Google AI Studio”)	5,000 yêu cầu/tháng miễn phí trên các mô hình Gemini 3+, sau đó $14 mỗi 1,000
Batch API và Flex	Không khả dụng	Bằng một nửa giá Tiêu chuẩn trên 3.8 Flash
Bộ nhớ đệm ngữ cảnh	Miễn phí trên 3.8 Flash và 3.6 Flash; không có trên 3.5 hoặc 3.1 Flash-Lite	Được đo đếm, cộng thêm lưu trữ theo giờ

Hãy kiểm tra số liệu thực tế của bạn trong AI Studio trước khi thiết kế chính sách thử lại. Khi bạn chạm trần, API trả về 429 RESOURCE_EXHAUSTED; hướng dẫn của chúng tôi về cách sử dụng Gemini 3.8 Flash miễn phí chỉ ra cách backoff cho các mô hình Flash.

Bậc miễn phí khiến bạn trả giá bằng gì: dữ liệu của bạn

Bậc miễn phí miễn phí về đô la, không miễn phí về dữ liệu. Các điều khoản coi “hạn mức chưa thanh toán trên Gemini API” là Dịch vụ chưa thanh toán, và đối với những dịch vụ đó Google “sử dụng nội dung bạn gửi lên Dịch vụ và mọi phản hồi được tạo ra để cung cấp, cải thiện và phát triển các sản phẩm của Google.” Họ nói thêm: “các chuyên gia đánh giá là con người có thể đọc, chú thích và xử lý đầu vào và đầu ra API của bạn.”

Vì vậy, hãy giữ hồ sơ khách hàng, thông tin bí mật và mọi thứ thuộc NDA tránh xa khóa thuộc bậc miễn phí.

Hai quy tắc khu vực áp dụng ở Khu vực Kinh tế Châu Âu, Thụy Sĩ và Vương quốc Anh:

Các điều khoản dữ liệu của dịch vụ trả phí bao trùm mọi thứ ở đó, “bao gồm Google AI Studio và hạn mức chưa thanh toán trong Gemini API.”
Bạn “chỉ có thể sử dụng Dịch vụ trả phí khi cung cấp API Clients cho người dùng” ở những khu vực đó. Khóa miễn phí thì ổn cho việc thử nghiệm của riêng bạn, nhưng không dành cho một sản phẩm phục vụ những người dùng đó.

Khi nào bạn bị tính phí trên Gemini API

Bạn chỉ bị tính phí sau khi nâng cấp một dự án. Dự án thuộc bậc miễn phí không có tài khoản thanh toán, nên không có gì trên đó biến thành khoản phí. Hướng dẫn thanh toán vạch ra lộ trình:

Thiết lập thanh toán trong AI Studio. Trên trang Dự án hoặc khóa API, nhấp vào “Thiết lập thanh toán” trên dự án bạn muốn nâng cấp.
Trả trước ít nhất $5. Người dùng mới mặc định dùng Trả trước: bạn mua tín dụng (tối thiểu $5, tối đa $5,000) và mức sử dụng được trừ gần như theo thời gian thực. Một số tài khoản được cung cấp Trả sau thay vào đó.
Vào Bậc 1. Một tài khoản thanh toán đang hoạt động đưa bạn vào Bậc 1, thường là ngay lập tức, với mức trần hàng tháng $250 và giới hạn chi tiêu $10 mỗi 10 phút cuốn chiếu.
Thăng hạng bằng chi tiêu. Bậc 2 cần $100 đã trả cộng thêm 3 ngày kể từ khoản thanh toán đầu tiên (trần $2,000). Bậc 3 cần $1,000 cộng thêm 30 ngày (trần $20,000 đến $100,000+). Chi tiêu cho bất kỳ dịch vụ Google Cloud nào cũng được tính.

Những điều khiến người ta bất ngờ:

Tín dụng Google Cloud $300 không chi trả cho Gemini. “Bắt đầu từ tháng 3 năm 2026, chi phí sử dụng Gemini API được loại trừ cụ thể khỏi chương trình Dùng thử miễn phí Google Cloud $300.”
Tín dụng hết hạn. Tín dụng trả trước chưa dùng sẽ hết hạn sau 12 tháng và không được hoàn lại, trừ khi bạn chuyển sang Trả sau.
Khi về $0, mọi thứ dừng lại. “Tất cả khóa API trong tất cả dự án được liên kết với tài khoản thanh toán đó sẽ ngừng hoạt động đồng thời,” với HTTP 402 cho đến khi bạn nạp thêm.
Phần vượt mức có thể lọt qua. Việc tính phí trễ khoảng 10 phút, nên các tác vụ hàng loạt và tác nhân “có thể tiếp tục tiêu thụ tín dụng vượt quá số dư của bạn.”
Yêu cầu thất bại được miễn phí nhưng vẫn bị tính vào hạn mức. Yêu cầu 400 hoặc 500 không bị tính phí, “tuy nhiên, yêu cầu vẫn sẽ được tính vào hạn mức của bạn.”

Một cách thiết lập gọn gàng là hai dự án: một dự án miễn phí để thử nghiệm và một dự án trả phí có giới hạn chi tiêu theo dự án cho lưu lượng thật.

Thực hiện lệnh gọi Gemini API miễn phí đầu tiên

Với một khóa từ dự án thuộc bậc miễn phí, lệnh gọi REST này tới Gemini 3.8 Flash tốn $0:

export GEMINI_API_KEY="your-free-tier-key"

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "Explain HTTP 429 in one sentence."}]}]}'

Một 200 với văn bản trong candidates[0].content.parts[0].text nghĩa là bậc miễn phí đã phục vụ bạn. Đừng mong cùng một khóa trả lời cho gemini-4-argon: Argon cần một dự án trả phí. Hãy giữ khóa trong biến môi trường, đừng bao giờ đưa vào commit.

Hãy để tác nhân lập trình của bạn kiểm thử nó với Apidog CLI

Bỏ qua việc kiểm tra ID mô hình và giới hạn bằng tay. Với Apidog CLI, Claude Code, Codex, Cursor hoặc OpenCode có thể viết một ca kiểm thử cho endpoint Gemini, chạy nó với khóa miễn phí của bạn và báo cáo mọi lỗi 429.

Thiết lập một lần:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

Sau đó đưa cho tác nhân của bạn một lời nhắc:

In Apidog project <projectId>, create an environment "gemini-free" with base URL
https://generativelanguage.googleapis.com. Add a test case for
POST /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent with header
x-goog-[REDACTED CREDENTIAL] that asserts status 200 and non-empty
candidates[0].content.parts[0].text. Run it 5 times, 1 second apart, and
tell me if any run returned 429.

Tác nhân đọc schema payload, xác thực JSON của nó, rồi tạo và chạy ca kiểm thử:

apidog environment create gemini-free --project <projectId> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get test-case-create
apidog test-case category --project <projectId>
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <projectId> -e <envId> \
  --env-var "GEMINI_API_KEY=$GEMINI_API_KEY" -n 5 --delay-request 1000 -r cli,json

Giữ -n nhỏ: mỗi lần lặp đều được tính vào RPM và RPD của bạn. Cùng dòng apidog run đó với -r junit có thể đưa vào CI; bài hướng dẫn của chúng tôi về Apidog CLI trong Claude Code cho thấy toàn bộ vòng lặp. Gói Miễn phí của Apidog hỗ trợ tối đa 4 người dùng, nên một nhóm nhỏ có thể chia sẻ dự án.

Câu hỏi thường gặp

Bậc miễn phí của Gemini API có miễn phí mãi mãi không? Google không hứa hẹn ngày kết thúc. Trang định giá hiện liệt kê “Miễn phí” theo từng mô hình, và không phải mô hình nào cũng có: Argon và các mô hình hình ảnh chỉ dành cho trả phí. Hãy kiểm tra lại trang trước khi bạn lên kế hoạch dựa vào đó.

Bậc miễn phí của Gemini API có cần thẻ tín dụng không? Không. Điều kiện duy nhất của nó là “Dự án đang hoạt động hoặc bản dùng thử miễn phí.” Bạn thêm thẻ khi thiết lập thanh toán và trả trước ít nhất $5.

Giới hạn bậc miễn phí của Gemini API theo từng mô hình là gì? Google đã ngừng in chúng trong tài liệu. RPM, TPM và RPD đang hoạt động theo từng mô hình của bạn nằm trên trang giới hạn tốc độ của dự án trong AI Studio, và RPD đặt lại vào nửa đêm giờ Thái Bình Dương.

Tôi có thể sử dụng Gemini 4 Argon miễn phí qua API không? Không. “Gemini 4 Argon không khả dụng trong bậc Miễn phí.” Hướng dẫn truy cập miễn phí Gemini 4 Argon của chúng tôi bao gồm các con đường bên ngoài API.

Tín dụng Google Cloud $300 có chi trả cho các lệnh gọi Gemini API không? Không đối với các tài khoản được mở sau ngày 2 tháng 3 năm 2026. Việc sử dụng Gemini API bị loại trừ khỏi bản dùng thử miễn phí $300, mặc dù tín dụng vẫn hoạt động trên các sản phẩm Google Cloud khác.

Làm cách nào để quay lại bậc miễn phí sau khi nâng cấp? Hãy hủy liên kết dự án khỏi tài khoản thanh toán của nó. Dự án sẽ trở về bậc miễn phí và bộ mô hình thuộc bậc miễn phí của nó.