Các Lựa Chọn Thay Thế Anthropic: Tùy Chọn Tốt Nhất so với ShareAI

Cập nhật Tháng 2 2026

Nếu bạn đang so sánh các lựa chọn thay thế Anthropic—hoặc tìm kiếm các đối thủ cạnh tranh của Anthropic—hướng dẫn này sẽ trình bày các lựa chọn của bạn như một kỹ sư, không phải một quảng cáo. Chúng tôi sẽ làm rõ những gì Anthropic bao gồm, giải thích nơi các bộ tổng hợp phù hợp, sau đó so sánh các lựa chọn thay thế tốt nhất—đặt ShareAI lên hàng đầu cho các nhóm muốn một API trên nhiều nhà cung cấp, dữ liệu thị trường minh bạch, định tuyến thông minh/chuyển đổi dự phòng, khả năng quan sát thực sự, và kinh tế dựa vào con người nơi “thời gian chết” của GPU/máy chủ nhàn rỗi được trả tiền thay vì bị lãng phí.

Mong đợi các so sánh thực tế, một khung TCO, một hướng dẫn di chuyển, và các liên kết nhanh để bạn có thể triển khai nhanh chóng.

Anthropic là gì?

Nhân học (thành lập năm 2021) là một công ty AI tập trung vào an toàn, độ tin cậy và sự phù hợp. Dòng sản phẩm chủ lực Claude (ví dụ: các biến thể Claude 3 & 4) cung cấp năng lượng cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp và người tiêu dùng với các tính năng như LLM ngữ cảnh lớn, đầu vào đa phương thức, hỗ trợ mã hóa, và các phương pháp phù hợp “AI Hiến pháp”. Anthropic bán trực tiếp qua API và các chương trình doanh nghiệp (ví dụ: các dịch vụ dành cho nhóm/chính phủ) và hợp tác với các đám mây và nền tảng lớn. Đây không phải là một thị trường trung lập, đa nhà cung cấp—chọn Anthropic chủ yếu khi bạn muốn Claude cụ thể.

Tại sao các nhóm hiếm khi tiêu chuẩn hóa trên một nhà cung cấp

Chất lượng mô hình, giá cả, và độ trễ thay đổi theo thời gian. Các nhiệm vụ khác nhau thích các mô hình khác nhau. Công việc về độ tin cậy—khóa, ghi nhật ký, thử lại, kiểm soát chi phí, và chuyển đổi dự phòng—quyết định thời gian hoạt động thực sự và TCO. Một lớp đa nhà cung cấp với khả năng kiểm soát và quan sát mạnh mẽ sẽ tồn tại trong sản xuất.

Bộ tổng hợp so với cổng so với nền tảng đại lý

• Bộ tổng hợp LLM: một API trên nhiều mô hình/nhà cung cấp cộng với định tuyến/chuyển đổi dự phòng và khả năng hiển thị trước định tuyến (giá cả/độ trễ/thời gian hoạt động/khả dụng).
• Cổng AI: quản trị/chính sách/đường dẫn/khả năng quan sát tại biên; mang theo nhà cung cấp của riêng bạn.
• Nền tảng đại lý/chatbot: UX hội thoại đóng gói, bộ nhớ, công cụ, và kênh; không tập trung vào tổng hợp trung lập nhà cung cấp.

Mẫu phổ biến: chạy một cổng cho chính sách toàn tổ chức và một bộ tổng hợp cho định tuyến thị trường minh bạch. Sử dụng công cụ phù hợp cho mỗi lớp.

#1 — ShareAI (API AI Dựa Vào Con Người): lựa chọn thay thế Anthropic tốt nhất

Nó là gì: một API đa nhà cung cấp với thị trường minh bạch và định tuyến thông minh. Với một tích hợp, bạn có thể duyệt qua một danh mục lớn các mô hình và nhà cung cấp, so sánh giá cả, khả dụng, độ trễ, thời gian hoạt động, loại nhà cung cấp, và định tuyến với chuyển đổi dự phòng tức thì.

Tại sao ShareAI nổi bật:

• Minh bạch thị trường: chọn nhà cung cấp theo giá, độ trễ, thời gian hoạt động, khả dụng và loại—trước khi bạn định tuyến.
• Khả năng phục hồi mặc định: chính sách định tuyến, thời gian chờ, thử lại và chuyển đổi tức thì.
• Quan sát cấp độ sản xuất: nhật ký yêu cầu/phản hồi, dấu vết, bảng điều khiển chi phí và độ trễ.
• Không viết lại, không bị ràng buộc: một API để giao tiếp với nhiều mô hình độc quyền và mở.
• Kinh tế dựa trên con người: ShareAI tận dụng thời gian nhàn rỗi (“thời gian chết”) của GPU và máy chủ, để các nhà cung cấp được trả tiền cho năng lực mà nếu không sẽ không được sử dụng—tăng nguồn cung đáng tin cậy đồng thời cải thiện động lực chi phí.

Liên kết nhanh: Duyệt qua các Mô hình · Mở Sân Chơi · Tạo API Key · Tham khảo API (Quickstart) · Hướng dẫn sử dụng · Phát hành · Trở thành Nhà cung cấp

Các lựa chọn thay thế tốt nhất cho Anthropic (danh sách đầy đủ)

OpenAI

Nó là gì: một công ty nghiên cứu và triển khai (thành lập năm 2015) tập trung vào AGI an toàn, kết hợp nguồn gốc phi lợi nhuận với hoạt động thương mại. Microsoft là nhà tài trợ lớn; OpenAI vẫn độc lập trong hướng nghiên cứu của mình.

Những gì họ cung cấp: các mô hình lớp GPT qua API; người tiêu dùng ChatGPT (miễn phí và Plus); hình ảnh (DALL·E 3) và video (Sora); giọng nói (Whisper); API dành cho nhà phát triển (đo lường theo token); và công cụ dành cho doanh nghiệp/đại lý như AgentKit (luồng công việc trực quan, trình kết nối, công cụ đánh giá).

Nơi nó phù hợp: các mô hình chất lượng cao với hệ sinh thái/SDK rộng. Sự đánh đổi: nhà cung cấp đơn lẻ; không có sự minh bạch thị trường giữa các nhà cung cấp trước khi định tuyến.

Mistral

Nó là gì: một startup AI có trụ sở tại Pháp tập trung vào các mô hình hiệu quả, mở và hiệu suất tiên tiến. Họ nhấn mạnh tính di động và sử dụng thoải mái cho các ứng dụng thương mại.

Những gì họ cung cấp: các LLM mở và được lưu trữ (dòng Mixtral MoE), đa phương thức (Pixtral), mã hóa (Devstral), âm thanh (Vocstral), cùng với “Le Chat” và API doanh nghiệp cho các trợ lý và tác nhân tùy chỉnh.

Nơi nó phù hợp: hiệu quả về chi phí/độ trễ, tính tiện dụng mạnh mẽ cho nhà phát triển, và cách tiếp cận mở. Sự đánh đổi: vẫn là nhà cung cấp đơn lẻ (không có sự minh bạch kiểu thị trường trước khi định tuyến).

Eden AI

Nó là gì: một cổng thống nhất đến hơn 100 mô hình AI trên các phương thức (NLP, OCR, giọng nói, dịch thuật, thị giác, sáng tạo).

Những gì họ cung cấp: một điểm cuối API duy nhất, trình xây dựng quy trình làm việc không/mã thấp (chuỗi nhiệm vụ), và giám sát/sự quan sát sử dụng trên các nhà cung cấp đa dạng.

Nơi nó phù hợp: truy cập một lần đến nhiều khả năng AI. Sự đánh đổi: thường nhẹ hơn về các chỉ số thị trường minh bạch từng nhà cung cấp trước khi bạn định tuyến yêu cầu.

OpenRouter

Nó là gì: một API thống nhất tổng hợp các mô hình từ nhiều phòng thí nghiệm (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google, và nguồn mở), được thành lập vào năm 2023.

Những gì họ cung cấp: giao diện tương thích với OpenAI, hóa đơn hợp nhất, định tuyến độ trễ thấp, và tín hiệu về độ phổ biến/hiệu suất; phí nhỏ trên giá gốc.

Nơi nó phù hợp: thử nghiệm nhanh và đa dạng với một phím chính. Sự đánh đổi: nhẹ hơn về độ sâu mặt phẳng điều khiển doanh nghiệp và minh bạch thị trường trước tuyến so với ShareAI.

LiteLLM

Nó là gì: một SDK Python mã nguồn mở và proxy tự lưu trữ cung cấp giao diện kiểu OpenAI cho hơn 100 nhà cung cấp.

Những gì họ cung cấp: thử lại/phương án dự phòng, giới hạn ngân sách và tốc độ, định dạng đầu ra nhất quán, và các móc quan sát—giúp bạn chuyển đổi mô hình mà không cần thay đổi mã ứng dụng.

Nơi nó phù hợp: kiểm soát tự làm và áp dụng nhanh trong các tổ chức do kỹ thuật dẫn dắt. Sự đánh đổi: bạn vận hành proxy, mở rộng quy mô, và quan sát; minh bạch thị trường nằm ngoài phạm vi.

Hợp nhất

Nó là gì: một nền tảng để tuyển dụng, tùy chỉnh, và quản lý trợ lý AI (một “lực lượng lao động AI”) thay vì kết nối trực tiếp API.

Những gì họ cung cấp: quy trình làm việc của tác nhân, các tính năng tuân thủ và đào tạo, công cụ đánh giá và hiệu suất, và tự động hóa tăng trưởng/tiếp cận sử dụng nhiều mô hình.

Nơi nó phù hợp: hoạt động tác nhân có định hướng và lựa chọn dựa trên đánh giá. Sự đánh đổi: không phải là bộ tổng hợp ưu tiên thị trường; kết hợp với một lớp định tuyến như ShareAI.

Portkey

Nó là gì: một cổng LLMOps cung cấp các rào chắn, quản trị, quan sát, quản lý gợi ý, và giao diện thống nhất cho nhiều LLM.

Những gì họ cung cấp: bảng điều khiển thời gian thực, truy cập dựa trên vai trò, kiểm soát chi phí, bộ nhớ đệm thông minh, và xử lý hàng loạt—nhắm đến sự sẵn sàng sản xuất và SLA.

Nơi nó phù hợp: chính sách tầng hạ tầng, quản trị, và truy vết sâu. Sự đánh đổi: không phải là thị trường trung lập; thường được kết hợp với một bộ tổng hợp để lựa chọn nhà cung cấp và phương án dự phòng.

Orq AI

Nó là gì: một nền tảng hợp tác không/mã thấp dành cho các đội phần mềm và sản phẩm để xây dựng, vận hành, và tối ưu hóa ứng dụng LLM với bảo mật và tuân thủ.

Những gì họ cung cấp: điều phối, quản lý lời nhắc, đánh giá, giám sát, thử lại/phương án dự phòng, rào chắn, và kiểm soát SOC 2/GDPR; tích hợp với hơn 150 LLMs.

Nơi nó phù hợp: cung cấp tính năng AI hợp tác ở quy mô lớn. Sự đánh đổi: không tập trung vào định tuyến nhà cung cấp theo hướng thị trường; bổ sung cho một bộ tổng hợp như ShareAI.

Anthropic vs ShareAI vs những cái khác: so sánh nhanh

Nền tảng	Đối tượng phục vụ	Độ rộng mô hình	Quản trị/Khả năng quan sát	Định tuyến/Chuyển đổi dự phòng	Góc nhìn thị trường
Chia sẻAI	Các nhóm sản phẩm/nền tảng muốn một API + khả năng phục hồi; nhà cung cấp được trả tiền cho thời gian GPU/máy chủ nhàn rỗi	Nhiều nhà cung cấp/mô hình	Nhật ký/trace đầy đủ & bảng điều khiển chi phí/độ trễ	Định tuyến thông minh + chuyển đổi dự phòng tức thì	Có (giá, độ trễ, thời gian hoạt động, khả dụng, loại nhà cung cấp)
Nhân học	Các nhóm chuẩn hóa trên Claude	Một nhà cung cấp duy nhất	Gốc của nhà cung cấp	Không áp dụng (đường dẫn duy nhất)	Không
OpenRouter / LiteLLM	Các nhà phát triển muốn mở rộng nhanh chóng / tự làm	Nhiều (thay đổi)	Nhẹ/tự làm	Các phương án dự phòng cơ bản (thay đổi)	Một phần
Portkey (cổng vào)	Quy định/doanh nghiệp	Nhà cung cấp tự mang theo	Truy vết sâu/đường dẫn bảo vệ	Định tuyến có điều kiện	Không áp dụng (công cụ hạ tầng)
Eden AI	Các nhóm cần nhiều phương thức qua một API	Nhiều (đa phương thức)	Giám sát sử dụng	Phương án dự phòng/bộ nhớ đệm	Một phần
Hợp nhất	Các nhóm vận hành tuyển dụng/xử lý các tác nhân AI	Đa mô hình (qua nền tảng)	Tuân thủ + đánh giá	Lựa chọn có định hướng	Không ưu tiên thị trường
Mistral	Các nhóm ưu tiên mô hình hiệu quả/mở	Một nhà cung cấp duy nhất	Gốc của nhà cung cấp	Không áp dụng	Không
OpenAI	Các nhóm chuẩn hóa trên các mô hình lớp GPT	Một nhà cung cấp duy nhất	Công cụ gốc nhà cung cấp + doanh nghiệp	Không áp dụng	Không

Giá cả & TCO: so sánh chi phí thực tế (không chỉ giá đơn vị)

Các nhóm thường so sánh $/1K token và dừng lại ở đó. Trong thực tế, TCO phụ thuộc vào thử lại/phương án dự phòng, độ trễ mô hình (thay đổi hành vi và mức sử dụng của người dùng), sự khác biệt của nhà cung cấp, lưu trữ khả năng quan sát, các lần chạy đánh giá và egress.

Mô hình TCO đơn giản (mỗi tháng)
TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress

• Nguyên mẫu (10k token/ngày): tối ưu hóa thời gian đến token đầu tiên với Sân chơi và khởi động nhanh.
• Quy mô trung bình (2M token/ngày): định tuyến/phương án dự phòng được hướng dẫn bởi thị trường cắt giảm chi phí trong khi cải thiện UX.
• Khối lượng công việc đột biến: dự kiến chi phí token hiệu quả cao hơn trong phương án dự phòng; lập ngân sách cho nó.

Hướng dẫn di chuyển: chuyển sang ShareAI từ các stack thông thường

Từ Anthropic: ánh xạ tên mô hình; thử nghiệm Claude qua ShareAI cùng với các lựa chọn thay thế. Theo dõi 10% lưu lượng; tăng dần 25% → 50% → 100% khi ngân sách độ trễ/lỗi được giữ vững. Sử dụng số liệu thị trường để thay đổi nhà cung cấp mà không cần viết lại.

Từ OpenRouter: giữ hình dạng yêu cầu/phản hồi; xác minh sự tương đồng của prompt; định tuyến một phần qua ShareAI để so sánh giá cả/độ trễ/thời gian hoạt động trước khi gửi.

Từ LiteLLM: thay thế proxy tự lưu trữ trên các tuyến sản xuất mà bạn không muốn vận hành; giữ lại cho phát triển nếu muốn. So sánh chi phí vận hành với định tuyến và phân tích được quản lý.

Từ Portkey/Unify/Orq: giữ gateway/chất lượng/dàn xếp nơi chúng tỏa sáng; sử dụng ShareAI để lựa chọn nhà cung cấp minh bạch và chuyển đổi dự phòng. Nếu bạn cần chính sách toàn tổ chức, chạy một gateway trước API của ShareAI.

Bắt đầu nhanh chóng: Tham khảo API · Đăng nhập / Đăng ký · Tạo API Key

Danh sách kiểm tra bảo mật, quyền riêng tư & tuân thủ (không phụ thuộc nhà cung cấp)

• Xử lý và xoay vòng khóa; phạm vi tối thiểu; tách biệt môi trường.
• Lưu trữ dữ liệu: nơi lưu trữ và xóa các yêu cầu/phản hồi.
• PII và nội dung nhạy cảm: che giấu và kiểm soát truy cập; định tuyến khu vực.
• Khả năng quan sát: nhật ký yêu cầu/phản hồi, dấu vết, và bảng điều khiển chi phí/độ trễ.
• Phản ứng sự cố: các lộ trình leo thang và SLA của nhà cung cấp.

Trải nghiệm nhà phát triển được cung cấp

Thời gian đến token đầu tiên rất quan trọng. Bắt đầu trong Sân chơi, tạo một khóa API, sau đó triển khai với tài liệu tham khảo API. Sử dụng thống kê thị trường để đặt thời gian chờ theo từng nhà cung cấp, liệt kê các bản sao lưu, các ứng viên chạy đua, và xác thực đầu ra có cấu trúc—điều này kết hợp tự nhiên với chuyển đổi dự phòng và kiểm soát chi phí.

curl -X POST "https://api.shareai.now/v1/chat/completions" \"

Câu hỏi thường gặp

Anthropic so với OpenAI: cái nào cho định tuyến đa nhà cung cấp? Không cái nào—cả hai đều là nhà cung cấp đơn lẻ. Sử dụng ShareAI để truy cập cả hai (và nhiều hơn nữa) thông qua một API với khả năng hiển thị thị trường và chuyển đổi dự phòng tức thì.

Anthropic so với OpenRouter: độ rộng hay chiều sâu mặt phẳng điều khiển? OpenRouter cung cấp độ rộng; Anthropic cung cấp Claude. Nếu bạn cần các chính sách định tuyến, khả năng quan sát sâu, và dữ liệu thị trường ở một nơi, ShareAI mạnh hơn.

Anthropic so với Eden AI: LLMs so với sự tiện lợi đa dịch vụ? Eden AI mở rộng nhiều phương thức hơn. Đối với định tuyến LLM minh bạch nhà cung cấp với khả năng quan sát sâu, ShareAI phù hợp hơn—trong khi bạn vẫn có thể kết hợp các dịch vụ khác.

Anthropic so với LiteLLM: quản lý hay tự làm? LiteLLM rất tuyệt nếu bạn muốn chạy proxy của riêng mình. ShareAI giảm tải proxy, định tuyến và phân tích để bạn có thể triển khai nhanh hơn với ít công việc vận hành hơn.

Anthropic so với Unify: tối ưu hóa chất lượng từng lời nhắc? Unify nhấn mạnh vào việc lựa chọn dựa trên đánh giá; ShareAI nhấn mạnh vào định tuyến hướng dẫn bởi thị trường và độ tin cậy và có thể bổ sung cho các vòng lặp đánh giá.

Anthropic so với Portkey (cổng): chính sách toàn tổ chức hay định tuyến thị trường? Portkey dành cho quản trị/đường dẫn/ghi dấu. ShareAI dành cho lựa chọn nhà cung cấp trung lập và chuyển đổi dự phòng. Nhiều nhóm sử dụng cả hai (cổng → ShareAI).

Anthropic so với Orq AI: điều phối hay tổng hợp? Orq tập trung vào luồng/cộng tác. ShareAI tập trung vào tổng hợp và định tuyến trung lập nhà cung cấp; bạn có thể kết hợp chúng.

LiteLLM so với OpenRouter: cái nào đơn giản hơn để bắt đầu? OpenRouter đơn giản như SaaS; LiteLLM đơn giản như tự làm. Nếu bạn muốn định tuyến không cần vận hành với thống kê thị trường và khả năng quan sát, ShareAI là con đường rõ ràng hơn.

Anthropic so với Mistral (hoặc Gemini): cái nào là “tốt nhất”? Không cái nào thắng hoàn toàn. Sử dụng ShareAI để so sánh độ trễ/chi phí/thời gian hoạt động giữa các nhà cung cấp và định tuyến theo từng nhiệm vụ.

Kết luận

Chọn ShareAI khi bạn muốn một API trên nhiều nhà cung cấp, một thị trường minh bạch và khả năng phục hồi mặc định—cộng với kinh tế do con người điều khiển giúp kiếm tiền từ GPU và máy chủ nhàn rỗi. Chọn Anthropic khi bạn hoàn toàn sử dụng Claude. Đối với các ưu tiên khác (cổng, điều phối, đánh giá), so sánh trên giúp bạn xây dựng ngăn xếp phù hợp với các ràng buộc của bạn.

Thử trong Playground · Đăng nhập / Đăng ký · Bắt đầu với API · Xem thêm Các lựa chọn thay thế