Mô hình nền tảng là mô hình AI có mục đích chung được đào tạo trước trên một lượng dữ liệu khổng lồ. Nó đề cập đến các mô hình đóng vai trò là nền tảng có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như GPT, Claude và Gemini.
Mô hình nền tảng là thuật ngữ chung chỉ các mô hình AI có mục đích chung được đào tạo trước về một lượng lớn văn bản, hình ảnh và mã. Đây là khái niệm được Stanford HAI đặt tên vào năm 2021. LLM (Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) và mô hình tạo hình ảnh là những ví dụ điển hình và đặc điểm lớn nhất của chúng là khi một mô hình đã được đào tạo, nó có thể được sử dụng cho các mục đích cụ thể thông qua tinh chỉnh hoặc RAG. Vì nó rẻ hơn đáng kể về chi phí và thời gian so với việc xây dựng một mô hình chuyên dụng từ đầu nên nó đã trở thành đơn vị triển khai AI cơ bản kể từ năm 2026.
Theo ước tính của thị trường, chi phí sử dụng API là khoảng 2,50 USD cho đầu vào / 10 USD cho đầu ra (giá mỗi triệu mã thông báo) cho loại GPT-4o. Claude Sonnet 4 có hiệu năng tương tự và rẻ hơn một chút, trong khi Gemini 2.5 Pro có lợi thế hơn trong bối cảnh dài hạn. Một cạm bẫy thường bị bỏ qua trong lĩnh vực này là sự khác biệt về độ chính xác của tiếng Nhật và các mô hình được đào tạo riêng cho tiếng Anh có xu hướng tạo ra kết quả không chính xác do các sắc thái tinh vi trong ngôn ngữ kính ngữ và cách diễn đạt giữa các dòng. Hãy đảm bảo thực hiện so sánh điểm chuẩn bằng cách sử dụng các mẫu tiếng Nhật trước khi áp dụng nó vào các tài liệu kinh doanh.
Trong báo cáo hoạt động thực tế của ReviewAI, trong nhiều trường hợp, bước ngoặt lớn trong chi phí hàng tháng là ``Sử dụng cái nào - API trực tiếp, proxy hoặc trình bao bọc SaaS'' thay vì ``Chọn mô hình cơ sở hạ tầng nào?'' Quy trình tiêu chuẩn trong lĩnh vực này ban đầu là dùng thử giao diện người dùng trò chuyện của ChatGPT/Claude, sau đó chuyển sang xây dựng RAG hoặc tinh chỉnh khi cần cộng tác với dữ liệu nội bộ.