Không phải tất cả các mô hình ChatGPT đều có khả năng như nhau, và việc chọn sai có thể dẫn đến kết quả chậm trễ, hiệu suất kém, và tệ hơn là “ảo giác” của AI. May mắn thay, OpenAI đã dành thời gian để hướng dẫn chúng ta cách chọn mô hình tốt nhất cho từng nhiệm vụ, làm rõ khi nào nên sử dụng từng phiên bản ChatGPT để tối ưu hiệu quả.
Tại Sao Việc Chọn Đúng Mô Hình ChatGPT Lại Quan Trọng?
Kể từ khi ra mắt ChatGPT vào năm 2022, OpenAI ban đầu chỉ có một mô hình duy nhất. Kể từ đó, công ty đã định kỳ giới thiệu các phiên bản mới, khiến việc theo kịp trở nên khó khăn ngay cả đối với những người thường xuyên theo dõi tin tức công nghệ. Nếu bạn cảm thấy tên các mô hình AI khá khó hiểu, bạn không đơn độc.
Tính đến tháng 5 năm 2025, ChatGPT đã có nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ riêng biệt. Thật dễ dàng để cho rằng mô hình mới nhất hoặc mạnh nhất luôn là lựa chọn tốt nhất, nhưng điều đó không nhất thiết đúng. Việc chọn đúng mô hình ChatGPT không chỉ là về tốc độ hay sức mạnh; đó là về việc khớp điểm mạnh của mô hình với nhiệm vụ cụ thể. Sử dụng đúng mô hình cho công việc đang thực hiện có thể cải thiện đáng kể tốc độ, chất lượng và mức độ liên quan của kết quả bạn nhận được.
Ngược lại, việc sử dụng sai mô hình có thể dẫn đến các phản hồi chung chung và lãng phí tài nguyên, đặc biệt đối với các mô hình có giới hạn yêu cầu nghiêm ngặt. Chẳng hạn, mô hình o1 Pro Mode của ChatGPT, được thiết kế cho các tác vụ tư duy phức tạp, nhưng lại có giới hạn sử dụng chỉ năm yêu cầu mỗi tháng. Việc sử dụng nó để tạo hình ảnh theo phong cách Studio Ghibli trong ChatGPT sẽ không phải là cách sử dụng tối ưu khả năng của nó.
Khi Nào Nên Sử Dụng Từng Mô Hình OpenAI?
Minh họa các mô hình ChatGPT của OpenAI và tùy chọn lựa chọn
Với việc OpenAI liên tục phát hành các mô hình AI mới, việc lựa chọn một mô hình phù hợp cho nhiệm vụ của bạn có thể cảm thấy khó khăn. Đó là lý do tại sao giải thích của OpenAI về thời điểm sử dụng từng mô hình rất hữu ích: cho dù giải quyết các vấn đề kỹ thuật, tiến hành nghiên cứu phức tạp hay lập kế hoạch chiến lược, bạn sẽ luôn đưa ra lựa chọn đúng đắn.
GPT-4o: Trợ Lý Đa Nhiệm Hàng Ngày
GPT-4o là mô hình lý tưởng cho các tác vụ hàng ngày, với tốc độ phản hồi nhanh và đủ mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu thông thường. Bạn có thể sử dụng nó để hoàn thành các công việc như tóm tắt các bài viết dài hoặc ghi chú cuộc họp, soạn thảo email, động não ý tưởng, đọc và sửa lỗi báo cáo, cùng nhiều công việc khác.
Mô hình này cũng có khả năng đa phương thức (multimodal), cho phép bạn tạo hình ảnh. Đầu vào của nó có thể bao gồm văn bản, tài liệu, âm thanh và video, thậm chí hỗ trợ phân tích video trực tiếp. Đây là lựa chọn khởi đầu tốt nhất nếu bạn muốn một trợ lý đáng tin cậy, đa năng cho các công việc hàng ngày.
GPT-4.5: Đối Tác Sáng Tạo và Giao Tiếp
OpenAI đã ra mắt ChatGPT 4.5 vào tháng 2 năm 2025, và đây hiện là mô hình được khuyến nghị cho các tác vụ sáng tạo. Nó vượt trội vì được tối ưu hóa để thực hiện tốt nhất các nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo giống con người. Nếu bạn cần giao tiếp với các cá nhân hoặc nhóm, đây là lựa chọn tốt nhất.
Các thuộc tính chính làm cho mô hình này hoàn hảo cho giao tiếp bao gồm trí tuệ cảm xúc, khả năng giao tiếp rõ ràng và trực giác giống con người. Nó lý tưởng để viết các bài đăng hấp dẫn, giao tiếp đồng cảm và động não ý tưởng. Vì vậy, nếu bạn muốn soạn thảo nội dung marketing cho sản phẩm mới nhất của công ty phù hợp với giọng điệu thương hiệu của mình, GPT-4.5 là lựa chọn lý tưởng.
OpenAI o4-mini: Hỗ Trợ Kỹ Thuật Nhanh Chóng
OpenAI o4-mini được xây dựng để ưu tiên tốc độ. Tuy nhiên, tốc độ đó cũng có cái giá của nó. Không giống như các đối tác lớn hơn, nó có thể không đi sâu vào chi tiết khi được giao một nhiệm vụ phức tạp. Mô hình này chủ yếu nổi trội trong việc xử lý các tác vụ kỹ thuật nhanh chóng, đơn giản. Vì lý do này, o4-mini là mô hình lý tưởng cho các tác vụ kỹ thuật cơ bản mà câu trả lời không cần nhiều sự phức tạp.
Đối với sinh viên, đây là mô hình nên chọn khi bạn cần trợ giúp bài tập về nhà liên quan đến STEM không đòi hỏi lập luận sâu sắc. Đối với các lập trình viên, OpenAI o4-mini là mô hình bạn sử dụng khi cần sửa lỗi code đơn giản, những lỗi bạn thường tìm thấy trên Stack Overflow.
OpenAI o4-mini-high: Chuyên Gia Kỹ Thuật Chuyên Sâu
Nếu bạn cần trợ giúp về các chủ đề kỹ thuật nâng cao hơn hoặc các vấn đề nằm ngoài phạm vi của o4-mini, o4-mini-high là câu trả lời. Hãy sử dụng nó cho các chủ đề về lập trình nâng cao, toán học và khoa học. Tuy nhiên, nó sẽ mất nhiều thời gian hơn một chút để phản hồi so với o4-mini. Bù lại, bạn sẽ nhận được chất lượng và độ sâu trong đầu ra của nó.
Vì vậy, nếu bạn cần độ sâu và độ chính xác từ ChatGPT về các chủ đề kỹ thuật nâng cao, hãy sử dụng mô hình này. Ví dụ, bạn có thể sử dụng mô hình này để giải quyết các bài toán phức tạp hoặc để nhận được giải thích chi tiết về các thuật toán khoa học máy tính phức tạp.
OpenAI o3: “Ngựa Ô” Chiến Lược
Ảnh chụp màn hình giao diện ChatGPT khi chọn sử dụng mô hình OpenAI o3 cho các tác vụ phức tạp
OpenAI o3 cũng được xây dựng để xử lý sự phức tạp. Nó tiếp nối những gì o4-mini-high đã làm và nâng tầm bằng cách giải quyết các tác vụ không chỉ phức tạp mà còn liên quan đến nhiều bước.
Bạn có thể sử dụng o3 để thực hiện phân tích đa bước trên một tập dữ liệu, phát triển chiến lược mở rộng kinh doanh bằng cách phân tích động lực thị trường và đối thủ cạnh tranh, hoặc xem xét nhật ký hệ thống từ nhiều microservice để tìm chiến lược tối ưu hóa.
OpenAI o1 Pro Mode: Bộ Óc Phân Tích Chuyên Sâu
Nếu bạn làm việc trong các ngành công nghiệp tiên tiến, o1 Pro Mode là mô hình bạn nên sử dụng. Nó chắc chắn không được đánh giá cao về tốc độ, nhưng đó là thiết kế có chủ đích. Mô hình này chủ yếu nhắm mục tiêu đến các ngành công nghiệp có rủi ro cao và các tác vụ đòi hỏi phân tích chi tiết, nơi mà sai lầm có thể gây ra hậu quả đắt đỏ, chẳng hạn như trong tài chính, luật và chăm sóc sức khỏe.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng OpenAI o1 Pro Mode để thiết kế các thuật toán dự báo tài chính và tạo tài liệu chính sách.
Đừng sử dụng một mô hình ChatGPT duy nhất cho mọi nhiệm vụ. Mặc dù mô hình mới nhất có vẻ là giải pháp “một kích cỡ phù hợp cho tất cả” để giải quyết mọi loại nhiệm vụ, nhưng các hướng dẫn trên cho thấy rằng không có mô hình nào xuất sắc trong mọi lĩnh vực. Hãy chọn một mô hình dựa trên loại nhiệm vụ bạn đang thực hiện, điều này tất nhiên sẽ thay đổi theo thời gian.
