Theo trang Models overview của Anthropic được kiểm tra ngày 04/10/2026, dòng model hiện hành gồm Claude Haiku 4.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5 và Fable 5.1. Anthropic mô tả Haiku là nhanh nhất; Sonnet cân bằng tốc độ và khả năng; Opus phù hợp công việc tri thức và coding nhiều bước; Fable dành cho suy luận đòi hỏi cao và công việc nhiều bước kéo dài. Model nhìn thấy trong Claude còn phụ thuộc gói, quyền tổ chức và sản phẩm đang dùng.
01 · Hiểu đơn giản
Model giống những chế độ làm việc có mức nhanh và sâu khác nhau.
Một câu hỏi ngắn, bản nháp đơn giản hoặc phần tóm tắt quen thuộc thường không cần lựa chọn nặng nhất. Model nhanh hoặc cân bằng có thể giúp nhận kết quả sớm hơn và sử dụng giới hạn hợp lý hơn.
Khi nhiệm vụ có nhiều ràng buộc, cần phân tích sâu, xử lý codebase lớn hoặc đi qua nhiều bước, model chuyên sâu hơn có thể phù hợp. Dù chọn model nào, yêu cầu rõ và bước kiểm tra cuối vẫn quyết định phần lớn khả năng sử dụng kết quả.
02 · Bốn vai trò dễ nhớ
Mỗi dòng model có một điểm ưu tiên khác nhau.
Haiku 4.5
Ưu tiên tốc độ. Phù hợp câu hỏi đơn giản, phân loại, trích ý ngắn hoặc công việc lặp lại có phạm vi rõ.
Sonnet 5.5
Cân bằng tốc độ và khả năng. Có thể là điểm bắt đầu thực tế cho viết, tóm tắt, tài liệu, phân tích và coding thông thường.
Opus 5.5
Hướng tới công việc tri thức và coding kéo dài, nhiều bước hơn; đổi lại có thể cần nhiều thời gian và mức sử dụng hơn.
Fable 5.1
Dành cho suy luận đòi hỏi cao và công việc tự vận hành nhiều bước trong thời gian dài, khi yêu cầu thực sự vượt quá lựa chọn thông thường.
03 · Chọn theo tình huống
Bắt đầu vừa đủ, tăng độ sâu khi có lý do.
1. Việc nhanh, rõ
Thử model nhanh cho câu hỏi đơn giản, bản nháp, trích ý hoặc chỉnh câu chữ. Nếu đầu ra đạt yêu cầu, không cần chuyển lên model khác.
2. Viết và đọc tài liệu
Dùng lựa chọn cân bằng trước. Chỉ tăng độ sâu khi tài liệu có nhiều ràng buộc, cần đối chiếu hoặc kết luận khó.
3. Phân tích hoặc coding khó
Chuyển sang model chuyên sâu hơn khi nhiệm vụ nhiều bước, cần lập kế hoạch, kiểm thử hoặc giữ nhiều phần liên quan cùng lúc.
4. Điều chỉnh effort
Low hoặc Medium phù hợp việc thường ngày; High, Extra high hoặc Max dành cho việc cần suy nghĩ kỹ hơn. Effort cao hơn thường chậm và tốn giới hạn hơn.
04 · Ví dụ thực tế
Ba phần việc, không nhất thiết một model.
Thiện cần chuẩn bị báo cáo nội bộ. Phần đầu là sửa câu chữ và rút gọn tiêu đề; phần hai là tóm tắt ba tài liệu; phần cuối là đối chiếu các nhận định có mâu thuẫn và lập kế hoạch kiểm tra.
Thiện có thể dùng lựa chọn nhanh hoặc cân bằng cho hai phần đầu. Chỉ phần cuối mới đáng cân nhắc model và effort sâu hơn. Sau đó, Thiện vẫn phải mở tài liệu gốc để xác nhận dữ liệu và kết luận.
05 · Điểm cần lưu ý
Trước khi đổi model hoặc tăng effort.
- Công việc thật sự đơn giản, trung bình hay nhiều bước?
- Đầu ra cần nhanh hay cần phân tích sâu và kiểm tra nhiều điều kiện?
- Model này có khả dụng trên gói và sản phẩm đang dùng không?
- Có thể thử một phần nhỏ trước khi giao toàn bộ công việc không?
- Kết quả quan trọng đã được con người và nguồn gốc kiểm tra chưa?
Điều PVM TAX ghi nhớ sau khi tìm hiểu
Đọc tiếp trong thư viện AI ứng dụng
Nguồn tham khảo chính thức
Thông tin được đối chiếu ngày 04/10/2026. Tính năng, phạm vi sử dụng và giao diện có thể thay đổi theo cập nhật của nhà cung cấp.
Claude cơ bản — mười hai bài đã hoàn thành
Chuỗi được tách riêng khỏi ChatGPT để người đọc theo dõi đúng nền tảng, nhưng vẫn giữ cùng cách học: hiểu một kiến thức, thử với việc nhỏ và kiểm tra lại.