Câu trả lời chia thành hai phần, vì hóa đơn cũng vậy. Dòng chi phí nền tảng thực sự có thể bằng không: Sharkly miễn phí cho tổ chức tối đa 5 người và không bán token model. Dòng chi phí model thì không thể bằng không đối với một Crew vẫn làm việc trong khi bạn bận việc khác. Trong ba model mà các lab ra mắt ngày 22/09/2026, đúng một model có đường dùng miễn phí, đó là GPT-6 Luna dành cho người dùng Free và Go trong ứng dụng ChatGPT desktop, và ứng dụng desktop là một chỗ ngồi dành cho con người chứ không phải thông tin xác thực để một lượt chạy sử dụng. Miễn phí để điều phối, vài xu để thực thi, và không có gì trong cả hai miễn phí để duyệt.
Chi phí của một Crew có hai dòng mà người ta thường gộp làm một: dòng chỗ ngồi cho nền tảng nơi công việc được giao, theo dõi và nghiệm thu, và dòng token cho Runtime thực thi. Chúng thay đổi độc lập với nhau. Dòng chỗ ngồi là mức giá công bố mà bạn đọc được ngay hôm nay. Dòng token thì biến động, nó thuộc về các tài khoản nhà cung cấp của chính bạn, và vào ngày 22/09/2026 nó đã giảm mạnh.
Tóm tắt nhanh
Dòng chỗ ngồi của Sharkly là $0 cho tối đa 5 người và $7 mỗi người dùng mỗi tháng khi thanh toán theo năm nếu vượt mức đó, với việc dùng model theo hình thức mang khóa riêng (bring-your-own-key). Ở dòng model, GPT-6 Luna miễn phí cho người dùng Free và Go trong ứng dụng ChatGPT desktop, GPT-6 Sol không miễn phí, và Claude Opus 5.5 hoàn toàn không có trên Claude Free. Quyền sử dụng trên desktop không thể khởi động một lượt chạy không người trực. Con đường thực sự tiết kiệm là API: Luna ở mức $0.10 và $0.50 mỗi triệu token, Sol ở mức $2 và $10, đọc input từ cache được giảm 90%. Không điều nào trong số đó đụng đến dòng duy nhất chưa từng có gói miễn phí, đó là con người nghiệm thu công việc.
Dòng chỗ ngồi: miễn phí trên nền tảng nghĩa là gì
Bảng giá của Sharkly chỉ có một biến số, đó là số lượng người. Free là $0 cho tổ chức tối đa 5 người. Team là $7 mỗi người dùng mỗi tháng khi thanh toán theo năm cho tổ chức lớn hơn mức đó. Self-hosted được báo giá theo từng trường hợp. Free và Team là cùng một sản phẩm, nên gói không giới hạn tính năng.
Điểm quan trọng đối với một Crew: khách, Agent, Crew, Computer và Runtime không chiếm chỗ ngồi. Một chỗ ngồi là một người trong tổ chức. Thêm Agent thứ sáu, Computer thứ hai hay Runtime thứ ba đều không làm thay đổi dòng chỗ ngồi. Thêm một đồng nghiệp thứ sáu thì có.
Hai lưu ý trung thực. Sharkly hiện miễn phí sử dụng và con số Team là giá chỗ ngồi đã công bố, nên cách nói chính xác hiện tại là miễn phí, chứ không phải miễn phí mãi mãi. Và Sharkly không bán token: một lượt chạy sẽ tính phí vào gói Claude Code, Codex hoặc API đã gắn với Runtime thực thi nó. Đó là lý do hai dòng ở đây vẫn tách biệt, và cũng là lý do không phần nào trong kinh tế học model bên dưới phụ thuộc vào việc bạn định tuyến qua nền tảng nào. Cơ chế gói: Giải thích bảng giá Sharkly.
Dòng token: những model mới nào bạn có thể dùng miễn phí
| Model | Đường miễn phí | Điều mà đường đó không phải | Điểm vào trả phí |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | Người dùng Free và Go, trong ứng dụng ChatGPT desktop | Chưa có trong Chat, và không phải khóa API | API gpt-6-luna, $0.10 / $0.50 mỗi 1M |
| GPT-6 Sol | Không có | Chỉ dành cho Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu, trong ChatGPT Work và Codex | API gpt-6-sol, $2 / $10 mỗi 1M |
| Claude Opus 5.5 | Không có. Claude Free chỉ có Sonnet và Haiku | Claude Code được bao gồm trong các gói trả phí, không có ở Free | Pro ở mức $17/tháng khi trả theo năm ($200 trả trước) hoặc $20/tháng; Max từ $100/tháng; API claude-opus-5-5, $4 / $20 mỗi 1M |
Hai trong ba câu trả lời là không, và câu thứ ba có kèm một điều kiện quyết định tất cả.
Quyền sử dụng trên desktop không phải khóa API
Đây là điểm khác biệt mà hầu hết các bài tổng hợp về gói miễn phí bỏ qua, và nó chính là điều quyết định liệu một model miễn phí có hữu ích cho một Crew hay không.
Sharkly tách biệt các vai trò: Agent định nghĩa cách công việc nên được xử lý, Computer cung cấp máy chủ, Runtime thực hiện phiên làm việc thực tế, và Task vẫn là bản ghi chung. Một lượt chạy bắt đầu khi một Task có Agent sẵn sàng đến được một Computer có Runtime khả dụng, và Runtime đó xác thực bằng gói đăng ký hoặc khóa API đã cấu hình trong công cụ trên Computer đó.
Quyền sử dụng ChatGPT desktop miễn phí không phải là một trong những thông tin xác thực đó. Nó là một người đăng nhập vào ứng dụng trên laptop của chính họ, và gõ phím. Không có gì trong đó gắn với một Runtime, và không có gì trong đó khởi chạy khi chủ nhân đang ngủ. Một model miễn phí trong ứng dụng desktop cho bạn một model để đánh giá. Nó không cho một Crew thứ gì đó để chạy.
Đường miễn phí vẫn đáng dùng, nên đây là cặp quyết định.
Hãy dùng quyền sử dụng desktop miễn phí khi có người hiện diện và câu hỏi thiên về phán đoán: model lý luận về codebase của bạn như thế nào, một hướng tiếp cận có vững trước khi bạn dồn một Sprint vào nó hay không, model có thuộc quy tắc định tuyến của bạn hay không. Đó là một buổi chiều đánh giá thực sự mà không tốn chi phí.
Hãy dùng gói đăng ký trả phí hoặc khóa API khi lượt chạy phải bắt đầu mà không cần bạn. Task xếp hàng, phân công qua đêm, bất cứ thứ gì mà đồng đội kích hoạt trong khi bạn đang họp. Những lượt chạy diễn ra khi bạn vắng mặt cần thông tin xác thực, chứ không phải quyền sử dụng.
Một lưu ý khi lập kế hoạch: OpenAI nói rằng các model này chưa có trên Chat. Một đường miễn phí chỉ tồn tại trên một bề mặt hôm nay có thể chuyển sang bề mặt khác vào tháng sau, đó là lý do nên viết quy tắc định tuyến ra giấy thay vì thiết kế quy trình xoay quanh gói nào tình cờ miễn phí trong quý này.
Con đường tiết kiệm thực sự vận hành được một Crew
| Model Runtime | Input / output mỗi 1M | Đòn bẩy cache | Đòn bẩy khác |
|---|---|---|---|
gpt-6-luna |
$0.10 / $0.50 | Giảm 90% khi đọc input từ cache | Tỷ lệ trúng cache mặc định cao hơn, bảng điều khiển cache, công cụ chẩn đoán |
gpt-6-sol |
$2 / $10 | Giảm 90% khi đọc input từ cache | Điểm ngắt cache tường minh |
claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | Đọc từ cache $0.20, ghi vào cache $5 | Batch API giảm 50%; chế độ nhanh là $8 / $40, nên tránh |
OpenAI mô tả Sol và Luna rẻ hơn 50% so với giá khuyến mãi của GPT-5.6. Từ giới hạn đó là cách nói của chính OpenAI và nó quan trọng: phép so sánh được thực hiện với mức giá khuyến mãi, chứ không phải giá niêm yết.
Dù sao thì cache mới là đòn bẩy lớn hơn. GPT-6 nâng tỷ lệ trúng cache mặc định, giảm 90% khi đọc input từ cache, cung cấp bảng điều khiển cache và công cụ chẩn đoán, và không còn vô hiệu hóa cache khi bạn thay đổi mức độ lý luận hay tính khả dụng của công cụ. GitHub báo cáo số prompt token cần xử lý mới giảm hơn 50% trên hàng tỷ yêu cầu. Opus 5.5 đọc input từ cache ở mức $0.20 so với $4 cho input tiêu chuẩn. Với một Crew đọc đi đọc lại cùng một repository cả ngày, hóa đơn được quyết định ở đó, chứ không phải ở mức giá tiêu đề.
Một tuần thực sự tốn bao nhiêu
OpenAI đã công bố một con số có thể quy ra ngân sách: Sol ở mức lý luận cực cao đạt 33.2% trên AutomationBench 1.0.6 với $0.27 mỗi task. Theo cách tính của chúng tôi, một Crew hoàn thành 40 task như vậy trong một tuần tốn khoảng $11 cho dòng model. Repository của bạn không phải AutomationBench và con số của bạn sẽ khác, nhưng ở quy mô một nhóm nhỏ, dòng model giờ chỉ còn là sai số làm tròn so với một giờ công kỹ sư.
Những so sánh đằng sau nó: Sol ở mức cực cao đánh bại Claude Opus 5 ở mức lý luận tối đa với chỉ 9% chi phí mỗi task của Opus 5, và Luna ở mức tối đa đạt 66.6% trên DeepSWE 1.1 với chi phí mỗi task thấp hơn 93% so với Opus 5. Có một điều chỉnh áp dụng cho tất cả. Mốc so sánh của OpenAI xuyên suốt là Opus 5, bởi vì Anthropic đã ra mắt Opus 5.5 ở mức $4 và $20 chỉ vài giờ sau khi bài đó được đăng, thấp hơn 20% so với mức $5 và $25 của Opus 5 và rẻ hơn 40% khi vận hành. Không lab nào benchmark model hiện tại của đối phương, nên hãy coi cả hai bảng là mang tính định hướng và chọn dựa trên mỗi Runtime dùng để làm gì, chứ không phải dựa trên bảng xếp hạng.
Về đầu bên kia của dải chi phí: OpenAI báo cáo chi tiêu trung vị của các nhà nghiên cứu của chính họ cho coding agent là trên $600 một ngày, với phân vị thứ 90 là $7,000. Không có gì ngăn một Crew chi tiêu như vậy ngoài một quy tắc định tuyến được viết ra và một mức trần đã thống nhất, đó là quyết định quản lý chứ không phải một gói bạn đi mua. Nếu chi tiêu đã trải rộng trên nhiều công cụ, theo dõi chi phí qua các agent nên được làm trước mọi so sánh giá.
Nơi gói miễn phí hết hữu ích
Cộng hai dòng lại ở quy mô nhỏ thì tổng chi phí thực sự nhỏ: $0 tiền chỗ ngồi cho tối đa 5 người, vài chục đô một tuần tiền token ở các gói rẻ. Không dòng nào chứa bước đắt đỏ.
Agent nghiên cứu, thực thi, kiểm thử và báo cáo. Con người định hướng, cấp quyền và nghiệm thu kết quả. Việc nghiệm thu không có gói miễn phí, không có gói rẻ và không có giảm giá, và nó tăng theo số người chứ không theo số đô. Con người duyệt là điểm nghẽn bất kể Runtime tính phí bao nhiêu. Miễn phí cho 5 người và $0.10 mỗi triệu token input khiến việc khởi động mười lượt chạy chiều nay trở nên rẻ; chúng không làm cho việc đọc mười kết quả tối nay rẻ hơn chút nào. Điều mà lớp quản lý thay đổi không phải là giá của một lượt chạy mà là nơi nó dừng lại: thực thi, điểm nghẽn, kết quả và thảo luận tiếp theo đều quay về Task, nên ngữ cảnh, tiến độ, điểm nghẽn, kết quả và việc duyệt của con người luôn hiển thị từ yêu cầu đến phát hành, và công việc đang chờ một người trở thành một con số thay vì một cảm giác mơ hồ vào thứ Sáu.
Dòng chưa từng miễn phí
Miễn phí và rẻ giờ là hai câu hỏi khác nhau. Câu hỏi về nền tảng có câu trả lời đã công bố: $0 cho tối đa 5 người, $7 mỗi người dùng mỗi tháng khi thanh toán theo năm nếu vượt mức đó, khóa và gói đăng ký là của riêng bạn. Câu hỏi về model có câu trả lời nhỏ hơn những gì tiêu đề gợi ý, bởi vì một đường miễn phí chạy qua một ứng dụng desktop mà không lượt chạy không người trực nào dùng được, còn hai đường kia thì không tồn tại.
Kết luận hữu ích không phải là chọn gói nào. Mà là hóa đơn model đã không còn là thứ giới hạn lượng công việc Crew của bạn phát hành, và không có gì mà cả hai lab ra mắt ngày 22/09/2026 đọc diff thay bạn.
Nếu bạn đang chạy nhiều coding agent, Sharkly cho bạn một nơi để thấy Runtime nào tạo ra kết quả nào, nó đính kèm bằng chứng gì, và bao nhiêu phần đang nằm trước mặt một người ngay lúc này. Kết nối một Computer, tạo một Agent, và giao cho nó một việc nhàm chán. Với năm người trở xuống, phần đó không tốn gì.
