Giải thích hệ số nhóm: chọn nhóm như thế nào để tiết kiệm tiền nhất

Khi tạo ApiKey cần chọn nhóm, phí trừ thực tế = giá chính thức × hệ số nhóm. Hiện công khai 9 nhóm (ngày chụp 2026-09-27), ngoài ra còn các nhóm độc quyền như tạo ảnh (chỉ hiển thị sau khi đăng nhập Bảng điều khiển và bật quyền tương ứng):

🤖 Nhóm Claude

• claude code: 0.37x — pool tài khoản Claude-Max, giao thức Anthropic Messages gốc; không giới hạn client, mọi coding agent đều kết nối được
• Claude Max: 0.5x — pool tài khoản Claude Max $200 đã qua KYC, ổn định hơn, tỷ lệ trúng cache cao hơn; cũng không giới hạn client
• Claude-AWSB: 0.7x — kênh Amazon Bedrock, năng lực gần như full, ổn định đáng tin cậy; chọn nhóm này khi cần kênh đó

🎯 Nhóm GPT

• GPT-Azure: 0.47x — kênh chính thức Microsoft Azure, năng lực cấp tối đa, dùng được với OpenCode, DSH (DeepSeek Harness) và mọi công cụ bên thứ ba, có thể làm kênh chính cho coding nặng
• GPT-Pro: 0.11x — pool tài khoản 20X Pro, giá thấp hơn; nhóm này không tạo ảnh

🌍 Nhóm Gemini

• Gemini-aistudio: 0.28x — pool tài khoản doanh nghiệp, kênh giá rẻ, hiệu quả chi phí cao hơn; khuyên kết nối qua Cline, OpenCode và các công cụ tương tự
• Gemini-Vertex: 0.49x — kênh chính thức Google Vertex, ổn định đáng tin cậy; dùng Gemini flash thì khuyên chọn nhóm này

🚀 Grok và mô hình mã nguồn mở

• Grok: 0.55x — kênh chính thức Grok, cung cấp các mô hình dòng Grok (gồm grok-build-0.1)
• 国产模型组: 0.15x — các mô hình DeepSeek, GLM, Qwen, MiMo, Step; mô hình có hậu tố free hiện miễn phí không giới hạn số lượng và không có SLA

Chọn như thế nào?

Dùng dòng Claude thì mặc định chọn nhóm claude code (0.37x, không giới hạn client); cần độ ổn định và tỷ lệ trúng cache cao hơn thì chọn nhóm Claude Max (0.5x); cần kênh Amazon Bedrock thì chọn nhóm Claude-AWSB (0.7x); dòng GPT / Codex chọn nhóm GPT-Azure (0.47x), muốn giá thấp hơn thì chọn nhóm GPT-Pro (0.11x, không tạo ảnh); với Gemini thì tùy ngân sách chọn giữa Gemini-aistudio (0.28x, giá rẻ) và Gemini-Vertex (0.49x, chính thức ổn định); dòng Grok chọn nhóm Grok (0.55x); các mô hình trong nước như DeepSeek, GLM, Qwen, MiMo, Step chọn 国产模型组 (0.15x). Kết hợp với cách tính phí đọc cache khi trúng Prompt Caching của Anthropic, chi phí các phiên dài còn giảm thêm. Nhóm và hệ số có thể thay đổi, lấy theo Model Plaza và Bảng điều khiển nexthub.cc.