Đánh Giá 3 'Trùm' AI Lập Trình: Claude Sonnet 4, Kimi K2, và Gemini 2.5 Pro – Ai Mới Là Vua Code cho Dự Án Next.js?
Lê Lân0
So Sánh Ba Mô Hình AI Trên Dự Án Next.js: Hiệu Quả, Chi Phí Và Thời Gian Phát Triển
Mở Đầu
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát triển phần mềm đang ngày càng phổ biến, đặc biệt trong lập trình web và ứng dụng. Tuy nhiên, mô hình AI nào thực sự hiệu quả và đáng đồng tiền bát gạo khi áp dụng vào các dự án thực tế vẫn là câu hỏi được nhiều nhà phát triển quan tâm.
Bài viết này là kết quả thử nghiệm ba mô hình AI nổi bật — Claude Sonnet 4, Kimi K2 và Gemini 2.5 Pro — trên cùng một codebase Next.js thực tế với mục tiêu tìm ra mô hình có khả năng tạo ra mã nguồn sẵn sàng triển khai nhất mà không cần nhiều lần chỉnh sửa hậu kỳ.
Chúng ta sẽ cùng khám phá phương pháp thử nghiệm chi tiết, các nhiệm vụ mô hình cần hoàn thành, kết quả đánh giá về chất lượng code, tốc độ xử lý, chi phí token và cuối cùng là tổng chi phí khi tính thêm thời gian phát triển. Qua đó, giúp bạn lựa chọn công cụ AI phù hợp nhất cho nhu cầu phát triển của mình.
Phương Pháp Thử Nghiệm
Môi Trường và Công Cụ Sử Dụng
Codebase được dùng là một ứng dụng quản lý kho hàng xây dựng bằng Next.js 15.2.2, React 19, với hơn 5,000 dòng mã trên 49 tệp, được thiết kế theo kiến trúc app directory với các server components. Đặc điểm nổi bật là tích hợp SDK Velt để hỗ trợ tính năng cộng tác thời gian thực như comment và tracking sự hiện diện người dùng.
Nhiệm Vụ Cần Hoàn Thành
Các mô hình được giao sửa các lỗi và thêm tính năng cụ thể trong dashboard quản lý kho:
- Sửa lỗi memoization gây dữ liệu cũ khi thay đổi bộ lọc.
- Loại bỏ trạng thái không cần thiết để tránh render lại lặp lại.
- Khắc phục việc giữ thông tin người dùng sau khi reload trang.
- Thêm chức năng chuyển đổi tổ chức, đồng thời phân vùng comment và người dùng theo ID tổ chức.
- Đảm bảo luôn thiết lập document context từ Velt để hỗ trợ tính năng comment và hiện diện trên các tuyến đường.
Mẫu Lời Nhập Lệnh (Prompt)
Tất cả mô hình nhận cùng một prompt gốc chú trọng đến việc giữ context tài liệu, sử dụng ID tổ chức đồng nhất, đảm bảo hoạt động đúng các tính năng cộng tác thời gian thực của Velt.
Khi thiếu sót về phần nào, tác giả bổ sung prompt điều chỉnh như “Vui lòng thêm chức năng chuyển đổi tổ chức” để các AI hoàn thiện.
Claude Sonnet 4 thể hiện khả năng hoàn chỉnh ngay lần đầu, trong khi Gemini 2.5 Pro và Kimi K2 cần nhiều lần dẫn dắt hơn mới đạt mục tiêu.
Phân Tích Kết Quả
Tổng Quan Kết Quả
Mô hình | Tỷ lệ Hoàn Thành | Chi Phí AI ($/task) | Thời Gian Phản Hồi (s) | Điểm Cộng | Hạn Chế |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Sonnet 4 | Cao nhất | 3.19 | 13–25 | Hoàn chỉnh, ít cần hậu kiểm | Chậm nhất, chi phí cao |
Kimi K2 | Trung bình | 0.53 | 11–20 | Phát hiện lỗi hiệu năng tốt | Cần thêm chỉ dẫn bổ sung |
Gemini 2.5 Pro | Trung bình | 1.65 | 3–8 | Nhanh nhất, hiệu quả sửa lỗi đơn | Khó xử lý task phức tạp, nhiều lần lặp |
Phân Tích Chi Tiết Từng Mô Hình
Claude Sonnet 4: Mức Độ Hoàn Hảo Và Hiệu Quả Cao Nhất
- Ưu điểm: Mô hình này hiểu yêu cầu phức tạp tốt nhất, hoàn thành tất cả nhiệm vụ trong lần đầu. Mã nguồn sạch, logic rõ ràng, không gây lỗi biên dịch, rất ít cần chỉnh sửa thủ công.
- Nhược điểm: Tốc độ phản hồi chậm nhất (13–25 giây) và chi phí token cao khiến chi phí AI đắt đỏ nhất trong ba mô hình.
- Giá trị thực tế: Dù chi phí AI ban đầu cao, việc giảm thiểu thời gian developer giám sát và sửa lỗi là điểm cộng lớn.
Kimi K2: Lựa Chọn Tối Ưu Về Chi Phí Và Hiệu Năng
- Ưu điểm: Xuất sắc trong việc phát hiện các lỗi hiệu năng như vấn đề memoization và render lại không cần thiết. Giá token rẻ nhất, mang lại giá trị tốt nhất xét về toàn bộ quá trình phát triển.
- Nhược điểm: Cần thêm các prompt bổ sung để hoàn thành hết phạm vi nhiệm vụ, đặc biệt về việc lọc Velt và duy trì user persistence.
- Giá trị thực tế: Đây là lựa chọn tốt nếu bạn ưu tiên chi phí thấp và sẵn sàng đầu tư thêm thời gian chỉnh sửa.
Gemini 2.5 Pro: Nhanh Chóng Nhưng Cần Nhiều Vòng Lặp
- Ưu điểm: Thời gian phản hồi nhanh nhất chỉ vài giây, đặt biệt phù hợp cho việc sửa lỗi đơn giản.
- Nhược điểm: Đôi khi bỏ sót các tính năng phức tạp, yêu cầu nhiều lần nhắc nhở, dẫn đến tổng chi phí thực tế tăng cao khi tính thời gian developer.
- Giá trị thực tế: Tốt cho thử nghiệm nhanh hoặc sửa lỗi hẹp nhưng không phù hợp mô hình dự án đòi hỏi hoàn thiện ngay lần đầu.
Chi Phí Và Thời Gian Phát Triển Toàn Diện
Để đánh giá chính xác hơn, tác giả đã tính tổng chi phí bao gồm chi phí token AI và chi phí nhân công developer junior (35$/giờ) để xử lý các phần việc còn tồn đọng do AI thực hiện chưa hoàn chỉnh.
Mô hình | Chi Phí AI ($) | Thời Gian Phát Triển (phút) | Tổng Chi Phí ($) |
|---|---|---|---|
Claude Sonnet 4 | 3.19 | 8 | 7.86 |
Kimi K2 | 0.53 | 8 | 5.20 |
Gemini 2.5 Pro | 1.65 | 16 | 10.40 |
Lưu ý: Dù Gemini nhanh và chi phí token trung bình, thời gian hậu kỳ cao do nhiều vòng chỉnh sửa khiến tổng chi phí phát triển lên tới $10.40, cao nhất trong ba mô hình.
Ưu Và Nhược Điểm Của Từng Mô Hình
Gemini 2.5 Pro
- Điểm mạnh: Phản hồi cực nhanh, xử lý lỗi chính xác.
- Điểm yếu: Bỏ sót các tính năng phức tạp, cần nhiều chỉ dẫn bổ sung.
Kimi K2
- Điểm mạnh: Phát hiện và xử lý các vấn đề hiệu năng tốt, giá rẻ.
- Điểm yếu: Cần thêm prompt để hoàn chỉnh các yêu cầu về Velt và persistence.
Claude Sonnet 4
- Điểm mạnh: Hoàn thành tác vụ tốt nhất, ít cần can thiệp.
- Điểm yếu: Độ trễ phản hồi và chi phí AI cao hơn so với các đối thủ.
Giới Hạn Của Bài Thử Nghiệm
- Thử nghiệm chỉ trên một codebase và giao diện một người duy nhất, kết quả có thể khác với các dự án hoặc môi trường phức tạp hơn.
- Đã bỏ qua khác biệt về phong cách code miễn sao mã chạy và qua kiểm tra lint.
- Giá token và thời gian phản hồi có thể thay đổi theo nhà cung cấp.
- Ưu tiên đánh giá chất lượng đầu ra hơn tốc độ streaming từng token.
Kết Luận
Tổng chi phí sở hữu (AI + thời gian developer) cho thấy:
- Claude Sonnet 4 là lựa chọn hàng đầu dành cho những dự án đòi hỏi code hoàn chỉnh, chất lượng cao và ít động viên lại, dù chi phí AI cao hơn.
- Kimi K2 mang lại tổng giá trị tốt nhất nếu bạn cân bằng được giữa chi phí thấp và thời gian phát triển bổ sung.
- Gemini 2.5 Pro phù hợp cho các tác vụ nhanh, đơn giản nhưng không phải lựa chọn lý tưởng cho dự án cần tính toàn diện và sẵn sàng triển khai.
Điều quan trọng là đánh giá tổng chi phí và công sức không chỉ dựa vào giá token AI mà còn phải tính đến thời gian và công sức của developer trong quy trình hoàn thiện code.
Tham Khảo
- “AI in Software Development: Efficiency and Costs” - Dev.to, 2024
- Tài liệu chính thức Next.js 15.x: https://nextjs.org/docs
- Velt SDK: https://velt.dev/
- Báo cáo đánh giá các mô hình AI lập trình (Astrodevil) June 1, 2024
Loading...