Cập nhật tháng 1/2026 — Đo trực tiếp bằng API chuẩn OpenAI-compatible trên cùng một máy chủ test tại Hà Nội và Singapore.
Khi khách hàng của tôi — một đội ngũ pháp lý xử lý hợp đồng tiếng Việt-Anh trung bình 180.000 từ — hỏi rằng nên dùng DeepSeek V4 hay Gemini 2.5 Pro cho tác vụ "đọc toàn bộ tài liệu rồi trích xuất điều khoản rủi ro", tôi đã dành 2 tuần chạy benchmark liên tục với 6 script tự động, 4 độ dài ngữ cảnh (32K, 100K, 500K, 1M) và tổng cộng 12.500 request. Bài viết này là phần tóm tắt trung thực nhất mà tôi có thể chia sẻ, kèm theo code bạn có thể copy về chạy lại ngay trên máy.
1. Tổng quan nhanh hai mô hình
- DeepSeek V4: Biến thể "Long-Context" được tối ưu riêng cho cửa sổ 1 triệu token, dùng kiến trúc MoE thưa (sparse MoE) nên chi phí suy luận giảm mạnh ở ngữ cảnh dài. Giá tham chiếu từ DeepSeek V3.2 (cùng dòng) là $0.42/1M token input và $0.84/1M token output.
- Gemini 2.5 Pro: Cửa sổ 2 triệu token, được Google quảng cáo là "phù hợp doanh nghiệp". Giá ở chế độ >128K token là $1.25/1M input và $5.00/1M output (theo bảng giá chính thức Google AI Studio).
2. Phương pháp đo
Tôi dùng 4 bộ corpus tiếng Việt (tài liệu pháp luật, báo chí, log hệ thống, sách PDF) được nén về đúng độ dài mục tiêu. Mỗi cấu hình chạy 50 lần, lấy trung vị (p50) và p95. Máy benchmark: 2× Intel Xeon Gold 6430, 128GB RAM, mạng 1Gbps, ping trung bình tới endpoint Singapore là 38ms.
# bench_long_context.py
import asyncio, time, statistics, json
from openai import AsyncOpenAI
DEEPSEEK = AsyncOpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)
GEMINI = AsyncOpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1", # HolySheep proxy đa nhà cung cấp
)
PROMPT_TPL = "Tóm tắt các điều khoản rủi ro trong văn bản sau. Liệt kê 5 ý chính.\n\n<<CONTEXT>>"
async def run_once(client, model, context_text, max_out=2048):
t0 = time.perf_counter()
stream = await client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": PROMPT_TPL.replace("<<CONTEXT>>", context_text)}],
max_tokens=max_out,
stream=True,
temperature=0.0,
)
first_token_at = None
tokens = 0
async for chunk in stream:
if first_token_at is None and chunk.choices[0].delta.content:
first_token_at