Kỷ nguyên "tối đa hóa token" đã kết thúc: Lượng token sử dụng trên OpenRouter chững lại

Trong nhiều tháng qua, cộng đồng phát triển AI đã quen với một chỉ số tăng trưởng gần như theo đường thẳng đứng: số lượng token mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xử lý qua nền tảng định tuyến OpenRouter. Nhưng theo dữ liệu bảng xếp hạng mới nhất, đà tăng đó dường như đã chững lại — một dấu hiệu đáng chú ý về cách thị trường AI đang thay đổi.

Điều gì đang diễn ra trên OpenRouter?

OpenRouter là nền tảng trung gian cho phép hàng triệu nhà phát triển truy cập vào hàng trăm mô hình AI thông qua một API duy nhất. Nhờ vậy, dữ liệu sử dụng của nền tảng này trở thành một trong những thước đo minh bạch nhất về nhu cầu thực tế đối với các mô hình AI trên toàn cầu.

Bảng xếp hạng của OpenRouter hiện theo dõi lượng token theo ngày, tuần và tháng, phân tách cả mô hình mở (open-weight) và mô hình đóng (closed-weight). Các biến thể của cùng một mô hình — chẳng hạn bản miễn phí và bản trả phí — được xếp hạng riêng biệt.

Điểm quan trọng: dữ liệu này chỉ đo lưu lượng được định tuyến qua OpenRouter, không đo số người dùng hay số tiền chi tiêu. Vì các mô hình khác nhau về độ dài câu trả lời và cách token hóa, một con số token cao hơn chỉ phản ánh mức độ sử dụng chứ không nói lên mô hình nào tốt hơn.

Vì sao tăng trưởng token chững lại?

Sự chững lại này không nhất thiết đồng nghĩa với việc nhu cầu AI giảm. Có vài cách lý giải hợp lý:

• Tối ưu hóa hiệu quả: Các nhà phát triển đang chuyển từ việc "nhồi" thật nhiều token vào ngữ cảnh sang thiết kế prompt gọn gàng hơn, dùng kỹ thuật RAG (truy xuất tăng cường) để chỉ nạp những thông tin thực sự cần thiết.
• Mô hình nhỏ và rẻ hơn: Các mô hình nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ đang được ưa chuộng cho nhiều tác vụ, giúp giảm lượng token tiêu thụ cho cùng một khối lượng công việc.
• Bão hòa ở nhóm người dùng sớm: Làn sóng thử nghiệm ban đầu đã qua, giờ là giai đoạn tối ưu chi phí thực tế.
• Chi phí hạ nhiệt: Khi giá token giảm, tổng chi tiêu có thể vẫn tăng trong khi lượng token không còn bùng nổ như trước.

Mô hình mở đang chiếm ưu thế

Một điểm đáng chú ý trong dữ liệu là thị phần yêu cầu văn bản. Trong tuần bắt đầu từ ngày 12/10/2026, DeepSeek dẫn đầu với 24,4% tổng số yêu cầu trên OpenRouter. Đây là minh chứng rõ ràng cho sức hút của các mô hình mở, đặc biệt là từ các phòng lab Trung Quốc, trong cộng đồng phát triển toàn cầu.

Dữ liệu xếp hạng của OpenRouter được cấp phép theo CC BY 4.0, cho phép tái sử dụng và công bố lại kèm ghi nguồn.

Ý nghĩa với nhà phát triển và doanh nghiệp Việt Nam

Với cộng đồng công nghệ Việt Nam, xu hướng này mang lại vài hàm ý thực tiễn:

• Cơ hội với mô hình mở: Việc các mô hình open-weight chiếm thị phần lớn cho thấy doanh nghiệp Việt có thể tự triển khai hoặc tinh chỉnh mô hình với chi phí hợp lý, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào API đóng.
• Tối ưu chi phí là ưu tiên: Khi lượng token không còn là thước đo thành công, các startup nên tập trung vào kiến trúc tiết kiệm — chọn mô hình phù hợp với từng tác vụ thay vì dùng mô hình lớn nhất cho mọi việc.
• Đo lường đúng thứ quan trọng: Token không phải là người dùng, cũng không phải doanh thu. Các đội ngũ nên xây dựng bộ chỉ số riêng đo giá trị thực tế mang lại cho khách hàng.

Bức tranh lớn hơn

Việc "token-maxxing" — chạy đua tối đa hóa lượng token xử lý — đi đến hồi kết phản ánh một bước chuyển quan trọng của ngành AI: từ giai đoạn phô diễn sức mạnh thô sang giai đoạn tối ưu hóa giá trị thực. Các bảng xếp hạng như của OpenRouter, dù hữu ích, chỉ là một phần của câu chuyện — chúng không đo độ chính xác, khả năng suy luận hay hiệu quả thực tế của mô hình.

Đối với các nhà phát triển, thông điệp rất rõ ràng: thời điểm của những con số ấn tượng đã qua, giờ là lúc của những giải pháp thông minh, tiết kiệm và phù hợp với nhu cầu thực tế.