GPT-6 Astra hay GPT-6.1 Sol: đừng phí usage limit

1. Astra làm weekly limit tụt quá nhanh

ByteGrad mở đầu bằng tin OpenAI vừa ra một model mới, GPT-6.1 Sol, khoảng một tuần trước khi quay video (video đăng ngày 08/10/2026). Anh muốn nói xem chuyện đó ảnh hưởng thế nào tới các model mà mọi người đang dùng. Lý do: nếu bạn giống anh, bạn sẽ liên tục mở tab usage and billing trong app ChatGPT, vì cái limit ở đó, khi dùng Astra, tụt xuống rất nhanh.

Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), GPT-6 Astra rất tuyệt, thực sự tốt, và anh muốn dùng nó suốt. Tiếc là nó rất đắt và làm cạn weekly limit rất nhanh.

2. Reset, credits và các gói Pro

Anh nói OpenAI cũng khá hào phóng với các lần reset: anh và mọi người đã nhận được rất nhiều lần reset từ OpenAI (theo video đăng ngày 08/10/2026). Nếu bạn ở gói Pro, OpenAI đã tặng khá nhiều credits, và như có thể bạn đã thấy, giờ đây OpenAI còn có cả gói Pro 500 (tính đến 10/2026, theo lời anh). Anh nói có thể anh sẽ phải nâng cấp, nhưng tạm thời anh vẫn ở gói Pro 200 (video đăng ngày 08/10/2026).

Anh đoán OpenAI chỉ muốn bù đắp một chút, nên có thể bạn cũng đã nhận được ít credits (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Nhưng điểm chính là: ai cũng muốn dùng GPT-6 Astra mọi lúc, mà không thể, vì chi phí quá cao tới mức không kham nổi (cost prohibitive).

3. Câu hỏi của video: model nào làm daily driver

Vậy model GPT-6.1 mới có phải là lời giải? Anh nghĩ điều OpenAI đang cố làm là đưa cho người dùng một model có thể dùng mọi lúc mà vẫn rất gần mức hiệu năng của Astra (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Câu hỏi anh muốn trả lời: model này có nên là daily driver mới, model mặc định cho gần như mọi việc? Hay nên giữ Astra, có thể là Astra với thinking effort low hoặc medium để nó không cạn nhanh như vậy? Hay cứ dùng GPT-6.1 mọi lúc?

Anh sẽ đi qua vài benchmark cùng trải nghiệm chủ quan của mình, rồi đi tới một kết luận để cuối cùng biết nên dùng gì.

Anh nói rõ mình đang ở trong hệ sinh thái ChatGPT. Anh thấy các model của Anthropic cũng rất tốt, nhưng hiện tại OpenAI là bên anh trả tiền (video đăng ngày 08/10/2026). Nên câu hỏi là: trong hệ sinh thái này, nên dùng model nào?

4. Cách cũ thứ nhất: hết budget ở Work thì sang tab Chat

Trước khi GPT-6 Sol và 6.1 Sol ra mắt, anh đã phàn nàn về chuyện Astra đắt và đã đưa ra vài cách xử lý (theo video đăng ngày 08/10/2026). Cách thứ nhất: app vẫn có hai tab khác nhau. Anh không biết khi nào OpenAI sẽ bỏ chúng, nhưng tạm thời, nếu bạn hết budget ở Work hay trong Codex, bạn vẫn có thể chuyển sang tab Chat.

Theo hiểu biết của anh (video đăng ngày 08/10/2026), model chọn ở tab Chat vẫn dùng Astra và có budget riêng. Nên nếu hết usage ở Work, đừng quên rằng bạn vẫn còn một số tin nhắn để gửi ở tab Chat. Ít nhất anh hiểu là ở đó bạn có thể làm một chút research. Tab Chat không làm được mọi thứ như ở Work, nhưng bạn vẫn có thể trò chuyện.

5. Cách cũ thứ hai: Astra Ultra, fast mode và effort level

Kết luận thứ hai lúc đó, theo anh (video đăng ngày 08/10/2026): đừng dùng GPT-6 Astra Ultra. Bật thêm fast mode thì khoảng vài prompt là bạn hết budget. Vì vậy cần cẩn thận hơn với effort level.

Lợi ích của effort level (hay thinking level) thấp hơn, theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), là bạn cũng không cần tới tốc độ nữa. Với mức thinking light, model không phải đi qua tất cả các vòng suy nghĩ (thinking cycles), nên nó cũng trả lời nhanh hơn. Vậy là bạn cũng không còn cần tốc độ nữa, và như thế cũng tiết kiệm token.

Kết luận khi đó là có lẽ nên mặc định dùng Astra ở mức light hoặc medium (theo video đăng ngày 08/10/2026). Giờ có nên tiếp tục như vậy, hay chuyển sang 6.1 Sol mới? Còn có cả 6 Sol, nhưng như anh sẽ cho thấy, anh nghĩ 6.1 Sol hợp lý hơn. Nếu dùng 6.1 Sol thì chọn thinking level nào, và có còn cần fast mode nữa không?

6. Bài blog ra mắt GPT-6.1 Sol

Anh mở bài blog ra mắt của OpenAI. Anh không đi hết bài, vì có lẽ bạn đã đọc rồi, mà chỉ điểm nhanh các ý chính. OpenAI giới thiệu GPT-6.1 Sol rất nhanh sau khi ra GPT-6 Sol (theo video đăng ngày 08/10/2026). Anh nghĩ với GPT-6 Sol, OpenAI đã cố giải quyết vấn đề của Astra, model đắt tới mức gần như không kham nổi. Nhưng theo anh, GPT-6 Sol chưa giải quyết trọn vấn đề: nó rẻ hơn, nhưng anh thấy hiệu năng chưa tới.

Với GPT-6.1 Sol, anh thấy đó là một câu chuyện khác (video đăng ngày 08/10/2026). Bài blog của OpenAI ghi rằng GPT-6.1 Sol gần như ngang mức thông minh của GPT-6 Astra ở agentic coding, computer use và professional work, với giá input và output token tiêu chuẩn bằng một phần năm của Astra (bài blog trong video đăng ngày 08/10/2026).

Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), với 6.1 Sol, OpenAI đang làm điều mà ban đầu hãng đã cố làm: một model kém Astra một chút nhưng rẻ hơn rất nhiều, đến mức dùng nó hợp lý hơn rất nhiều.

7. Ba lựa chọn: Astra, Sol và Luna

Anh nói thêm: còn có GPT-6 Luna, rẻ hơn nhiều nữa và hiệu năng cũng tốt một cách bất ngờ (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Theo anh, giờ đây đó là ba lựa chọn mà có lẽ bạn sẽ muốn cân nhắc: Astra, Sol và Luna, và anh sẽ so chúng trong video.

Anh đọc thêm đoạn bài blog ghi rằng GPT-6.1 Sol mang lại một cân bằng mới giữa năng lực và chi phí cho các việc hằng ngày quan trọng, và trên một số bài đánh giá nó tiến gần hiệu năng của GPT-6 Astra với chi phí thấp hơn đáng kể (bài blog trong video đăng ngày 08/10/2026). Anh nói đó đúng là điều mọi người muốn.

8. Biểu đồ Intelligence Index và chi phí của Artificial Analysis

Trước khi xem các benchmark trong bài blog, anh mở một biểu đồ mà anh thích. Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), nhiều người đang trích dẫn biểu đồ này, của Artificial Analysis, và nhiều người có vẻ chuộng kiểu biểu đồ giúp so dễ dàng mức thông minh tổng thể của model với chi phí của nó.

Artificial Analysis có một chỉ số gọi là Artificial Analysis Intelligence Index. Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), đây về cơ bản là tổ hợp của nhiều benchmark khác nhau, như coding và các việc chuyên môn khác, gộp lại thành một con số. Anh nghĩ đó là một chỉ báo tổng thể tốt về mức thông minh của model. Đó là trục dọc. Trục ngang là chi phí, cụ thể là chi phí cho mỗi task, và trên biểu đồ có các model GPT-6 Astra cùng 6.1 Sol ở mọi thinking level.

9. Góc phần tư hấp dẫn và chuyện Astra Max, Astra High

Anh giải thích: một biểu đồ như vậy có bốn góc phần tư. Lý tưởng là model rất thông minh, tức nằm rất cao theo chiều dọc, và không đắt, tức nằm về bên trái. Vì vậy góc phần tư hấp dẫn là góc trên bên trái. Trong góc đó, anh chỉ thấy các model GPT-6.1 Sol, điều anh thấy rất thú vị vì nó rẻ hơn quá nhiều (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026).

Lấy thinking level cao nhất của 6.1 Sol, mức max: theo chiều dọc, tức về mức thông minh, nó gần như ngang 6 Astra max, chênh lệch chỉ một chút. Nếu chuyển sang GPT-6 Astra, anh chỉ được thông minh hơn một chút, nhưng chi phí vọt lên. Anh đọc trên biểu đồ: 6.1 Sol max khoảng 0,7 đô, còn 6 Astra max khoảng 3 đô, về cơ bản đắt gấp bốn lần (theo biểu đồ của Artificial Analysis trong video đăng ngày 08/10/2026). Trục ngang là log scale, nên khoảng cách thật còn lớn hơn những gì mắt thấy.

Vậy trả gấp bốn lần cho một chút thông minh hơn thì khi nào nên làm? Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), chỉ khi bạn muốn làm điều gì đó đặc biệt, khi thực sự cần vắt ra mức thông minh cao nhất có thể, mà chuyện đó không thường xuyên. Tại sao lại mặc định dùng GPT-6 Astra Max? Có lẽ bạn không làm vậy; dùng nó cho phần lớn trường hợp là không hợp lý.

Còn GPT-6 Astra High thì sao? Anh nói cũng không hẳn (video đăng ngày 08/10/2026): với GPT-6.1 Sol, anh được mức thông minh gần như ngang, ở cả mức high lẫn extra high, mà chi phí thấp hơn nhiều, nên theo anh dùng 6 Astra high nhiều là không hợp lý. Cũng chỉ khi muốn làm điều gì đặc biệt. Còn lại, anh có lẽ sẽ chọn GPT-6.1 Sol high hoặc extra high.

10. Sol High so với Astra, rồi tới mức medium và low

Quay lại biểu đồ: với GPT-6.1 Sol high, anh được mức thông minh gần như ngang, với chi phí khoảng 0,3 đô, trong khi điểm 6 Astra mà anh so cùng nằm khoảng 1,5 đô (theo biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Lại là một phần năm giá, đúng như OpenAI nói trong bài blog, 20% giá của nó, mà kết quả gần như ngang. Vì vậy anh nghĩ gần như không còn hợp lý để dùng 6 Astra ở mức extra high hay max nữa (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026).

Thinking level duy nhất mà anh đoán vẫn có thể bào chữa được là mức medium, vì Astra medium vẫn cho mức thông minh cao hơn đáng kể so với 6.1 Sol medium, dù khoảng cách ấy cũng không lớn lắm (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Theo chiều dọc trông có vẻ đáng kể, nhưng về điểm số thì về cơ bản là 48 cho Sol và 50 cho Astra (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Chỉ khoảng hai điểm trên mức 48, nên theo anh cả chỗ đó cũng còn bàn cãi được.

Anh nói ở một mức độ nào đó, vẫn có thể có lý do để dùng Astra low và Astra medium thay cho 6.1 Sol. Nhưng khoảng cách gần tới mức với gần như mọi thinking level, anh có lẽ sẽ mặc định dùng GPT-6.1 Sol, vì nó rẻ hơn rất nhiều mà mức thông minh gần như ngang (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026).

11. GPT-6 Sol và GPT-5.6 Sol so với 6.1 Sol

Nếu bạn vẫn dùng bản GPT-6 Sol ban đầu, theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), nhìn biểu đồ thì điều đó về cơ bản cũng không hợp lý: ở mỗi thinking level, anh đều tìm được một điểm 6.1 Sol rẻ hơn, và thậm chí ở thinking level thấp hơn, anh còn được kết quả tốt hơn. Nên anh nghĩ có thể quên 6 Sol đi và mặc định dùng 6.1 Sol.

Ngay cả với 6 Sol max, anh vẫn có được mức thông minh tương đương với 6.1 Sol medium, mà chi phí, anh đọc trên biểu đồ, là khoảng 20 cent so với khoảng một đô (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Vậy là anh lại trả khoảng 20% giá của Sol max mà lẽ ra được kết quả ngang. Anh nhắc thêm: medium cũng trả lời nhanh hơn vì không phải đi qua tất cả thinking cycles như mức max, nên bạn còn được lợi về tốc độ.

Anh biết nhiều người từng rất hài lòng với 5.6 Sol. Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), model đó vốn đã khá rẻ và đã là một daily driver tốt. Nhưng với GPT-5.6 Sol max, anh lại có thể có kết quả ngang, thậm chí có thể tốt hơn, với 6.1 Sol medium, mà rẻ hơn rất nhiều, gần như rẻ hơn mười lần. Anh nói 6.1 Sol đang thực sự vượt trội ở đây (video đăng ngày 08/10/2026).

12. DeepSWE và vì sao phải nhìn benchmark một cách dè dặt

Tiếp theo anh xem các benchmark trong bài blog ra mắt. Đầu tiên là DeepSWE, theo bài blog là benchmark đánh giá các task software engineering phức tạp trong codebase thật (bài blog trong video đăng ngày 08/10/2026).

Trên biểu đồ, Astra là đường màu xanh dương, nằm rất cao theo chiều dọc, tức thông minh tốt. 6.1 Sol cũng nằm cao ngang như vậy ở mọi thinking level, nhưng nằm lệch hẳn về phía chi phí thấp, nên rẻ hơn nhiều (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Anh lấy ví dụ: với GPT-6 Astra high, anh nói điểm là 73% với khoảng 4 đô; 6.1 Sol medium cho điểm tương tự với 40 cent. Anh gọi đó là một khoảng cách điên rồ (video đăng ngày 08/10/2026).

Dù vậy, theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), các benchmark này phần nào mang tính lý thuyết. Về mặt kỹ thuật, model có thể bị "bench-maxed" một chút: các công ty có thể có động cơ ưu tiên đạt điểm cao trên benchmark, nên kết quả có thể không khớp hoàn toàn với các task thực tế mà riêng bạn phải làm.

Anh chỉ ra một kết quả lạ trên biểu đồ này: mức thinking high cho điểm cao hơn mức extra high (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Nghĩ nhiều hơn mà kết quả lại kém hơn, anh thấy khá lạ. Vì vậy theo anh, phải nhìn benchmark với chút dè dặt, nhưng anh vẫn nghĩ đó là điểm khởi đầu tốt.

13. AutomationBench: Astra có trần cao hơn ở việc chuyên môn

Benchmark tiếp theo anh xem là AutomationBench, đo xem agent có hoàn thành đúng các business workflow nhiều bước hay không; anh nói đây là kiểu task professional work nhiều hơn (video đăng ngày 08/10/2026).

Ở đây GPT-6 Astra có trần rất cao với loại việc này. Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), đây là biểu đồ cho thấy 6 Astra vẫn có chỗ đứng quan trọng trong professional work: nếu bạn cần vắt ra mức thông minh cao nhất, bạn có trần cao hơn, đi được xa hơn với 6 Astra, và ở mức max bạn có thể đạt điểm rất cao.

GPT-6.1 Sol có trần thấp hơn ở benchmark này, nó chỉ có lợi thế chi phí rất lớn (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Ví dụ, GPT-6.1 Sol high cho kết quả xấp xỉ 6 Astra medium mà rẻ hơn khoảng năm lần. Nhưng nếu bạn kẹt ở một task công việc thật khó hay phức tạp, anh nghĩ ở đây Astra thể hiện được thế mạnh. Trong trường hợp đó, ít nhất với benchmark này, tức các business workflow nhiều bước, bạn có thể muốn chuyển model nếu 6.1 Sol không làm xong việc.

14. Computer use: OSWorld 2.0

Computer use cũng rất quan trọng; anh nghĩ đây sẽ là một use case lớn của các model này (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Kết quả là câu chuyện tương tự: với GPT-6 Astra bạn có trần cao hơn một chút, dù chủ yếu là ở mức max. Ngoài chỗ đó ra, theo anh, 6.1 Sol lại cho kết quả rất tốt ở computer use.

Anh chỉ vào biểu đồ: 6 Astra mức high ngang khoảng điểm Max đang được trỏ, mà Max thì lại rẻ hơn rất nhiều, khoảng năm lần (biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026). Và 6.1 Sol mức high cũng không thua xa về mức thông minh.

15. Terminal-Bench Science: khoảng cách rõ hơn

Benchmark cuối anh xem là Terminal-Bench Science, một benchmark liên quan tới khoa học. Ở đây 6 Astra lại có trần cao hơn, và lần này khoảng cách rõ rệt hơn các benchmark trước (theo biểu đồ trong video đăng ngày 08/10/2026).

Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), với một số use case cụ thể, bạn có thể thực sự muốn giữ 6 Astra vì muốn có mức thông minh cao nhất, và dùng 6 Astra ở đây là hợp lý vì nó có trần cao hơn đáng kể. 6.1 Sol rẻ hơn nhiều, nhưng bạn mất đi một phần thông minh. Nên 6.1 Sol không phải lựa chọn hiển nhiên cho mọi ngành hay mọi use case.

16. Daily driver của anh: 6.1 Sol mức high

Nhìn chung các benchmark, anh thấy GPT-6.1 Sol cho kết quả rất tốt (theo anh, video đăng ngày 08/10/2026). Với phần lớn task, anh muốn có mức thông minh đáng kể, nên hiện anh đang dùng 6.1 Sol với effort level high làm daily driver (tính đến video đăng ngày 08/10/2026).

Nói một cách chủ quan, cho tới lúc quay video, khi làm một số việc coding, một số việc chuyên môn khác, cả bookkeeping và vài việc khác, anh thấy rất ổn với nó (video đăng ngày 08/10/2026). Đó là daily driver hiện tại của anh, và anh nghĩ mặc định dùng nó là hợp lý.

17. Fast mode có đáng không

Lựa chọn còn lại là fast mode: có nên bật nó không? Theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), ở mức high, model đi qua nhiều thinking cycles hơn nên mất lâu hơn mới có kết quả. Đó là lợi ích của thinking level thấp: có kết quả nhanh hơn để lặp nhanh hơn. Còn bật fast mode thì sẽ tốn usage nhiều hơn.

Vì vậy anh hỏi ChatGPT. Câu anh gõ:

How much more usage is fast mode when i eg use gpt 6.1 sol high 1.5x speed

Theo câu trả lời này (demo trong video đăng ngày 08/10/2026), fast mode dùng khoảng 2,5 lần usage; anh nói vậy là anh tăng hơn gấp đôi lượng usage tiêu tốn khi bật fast mode. Câu trả lời còn ghi: một task bình thường dùng 1% allowance thì ở fast mode sẽ dùng khoảng 2,5%, như vậy làm được khoảng 40% số task tương đương; và nhãn tốc độ 1.5× tách biệt với hệ số usage. Anh nói đó là một chi phí đáng kể, và anh đang nói về gói subscription mà anh dùng.

Dù vậy, theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), như thế vẫn rẻ hơn đáng kể so với dùng 6 Astra. Anh cũng hỏi chuyện đó: nếu dùng 6.1 Sol bình thường thì trung bình được hiệu năng tương tự với khoảng 20% giá, tức rẻ hơn năm lần. Nhưng nếu bật fast mode cho 6.1 Sol thì còn rẻ hơn Astra bao nhiêu? Câu anh gõ:

So if GPT 6.1 Sol, on average, is like 20% of the price of GPT 6 Astra, but if I use 6.1 Sol on Fastbot, how much cheaper is it still than Astra?

Anh tóm lại câu trả lời: tính theo subscription, 6.1 Sol ở thinking level high có bật fast mode dùng khoảng một nửa usage của 6 Astra, vẫn là một khoản tiết kiệm đáng kể (demo trong video đăng ngày 08/10/2026). Nên có lẽ anh sẽ bật fast mode.

Anh nói có thể có người cho rằng như vậy hơi quá tay. Nhưng theo anh (video đăng ngày 08/10/2026), có kết quả nhanh hơn mang lại nhiều lợi ích vì bạn lặp nhanh hơn, và thời gian là tiền bạc, nên anh nghĩ bật fast mode là hợp lý. Anh nói đây là một điểm mà mọi người thực sự có thể có ý kiến khác.

Đó là daily driver hiện tại của anh, setup mặc định khi chọn model (tính đến video đăng ngày 08/10/2026). Anh cảm ơn mọi người đã xem.