Jan AI so với LM Studio: mô hình cục bộ, quyền riêng tư và API key của riêng bạn

Jan AI và LM Studio không còn là hai ứng dụng có thể so sánh trực tiếp, và bất kỳ bài so sánh nào trong năm 2026 không nói rõ điều đó đều trả lời sai cả câu hỏi về giá lẫn API. Jan Desktop là một ứng dụng Apache-2.0 miễn phí duy nhất. LM Studio hiện là hai sản phẩm desktop: LM Studio (Classic), hiện ở phiên bản 0.4.25, là trình quản lý mô hình cục bộ miễn phí và máy chủ tương thích với OpenAI mà tên gọi này vốn luôn đề cập đến; và LM Studio Bionic, một ứng dụng agent riêng được công bố ngày 16 tháng 7 năm 2026 với các gói $0, $20 và $100. Mọi bài so sánh của bên thứ ba hiện đang xếp hạng cho truy vấn này đều được viết trước khi tách thành hai sản phẩm.

Câu trả lời ngắn gọn. Nếu bạn muốn một cửa sổ desktop duy nhất chạy mô hình cục bộ và kết nối tới mô hình được lưu trữ bằng khóa riêng của mình, Jan Desktop là ứng dụng thực hiện điều đó first-party — Settings > Model Providers > Add Provider nhận một base URL và một khóa. Nếu bạn muốn trình quản lý mô hình cục bộ mạnh hơn và một máy chủ mà phần mềm khác có thể gọi, LM Studio (Classic) là công cụ tốt hơn và không tốn phí, kể cả khi sử dụng tại nơi làm việc. Không ứng dụng LM Studio nào ghi nhận một trường base URL tổng quát cho endpoint bên thứ ba; changelog của Classic có liệt kê chế độ “enterprise internal network model endpoint” không được ghi nhận, sẽ nói ở bên dưới.

Một điểm cần phân biệt trước khi đi vào chi tiết, vì kết quả tìm kiếm trộn lẫn hai cái tên: Jan, ứng dụng AI cục bộ tại jan.ai do Menlo Research xây dựng, không phải Janitor AI, trang chat nhập vai. Và “Jan API key” thường không phải là khóa bạn mua — Jan không bán gì. Hãy xem FAQ để biết cụm từ đó gần như luôn có nghĩa gì.

Bạn nên chọn công cụ nào

Quyết định vẫn giống nhau dù bạn tìm kiếm Jan vs LM Studio hay LM Studio vs Jan, vì nó phụ thuộc vào một câu hỏi: ứng dụng có cần truy cập một mô hình mà bạn trả tiền cho nơi khác không? Hãy đọc từ trên xuống bảng này và dừng ở hàng đầu tiên mô tả đúng bạn. Bảng được sắp xếp theo mức độ quyết định của khác biệt, không phải theo số lượng tính năng.

Hai điều không phải là khác biệt, dù xuất hiện trong các bài so sánh cũ. Cả hai đều chạy các tệp mô hình có trọng số mở trên phần cứng của bạn — trình tải xuống tích hợp của LM Studio tải “bất kỳ mô hình nào được hỗ trợ từ Hugging Face”, còn tài liệu của Jan nêu llama.cpp và MLX là các engine cục bộ — vì vậy các trọng số bạn đã có không bị bỏ lại khi chuyển đổi. Việc di chuyển chỉ là trỏ ứng dụng đến các tệp trên ổ đĩa và nhập lại khóa, không phải xuất sang định dạng độc quyền. Cả hai cũng đều miễn phí khi sử dụng tại nơi làm việc: Jan theo giấy phép của mình, còn Classic theo chính sách ngày 8 tháng 7 năm 2025 của nhà cung cấp, trong đó nêu rằng không cần điền biểu mẫu hoặc liên hệ trước.

Phần cứng: một ngưỡng tối thiểu được công bố, không phải hai

Phần này cố ý chỉ có một cột. LM Studio công bố trang yêu cầu hệ thống; tài liệu máy tính của Jan không có nội dung tương đương — khi kiểm tra cho bài viết này, không tìm thấy trang yêu cầu phần cứng hoặc hệ thống nào trong mục điều hướng tài liệu của họ. Vì vậy không có con số tương ứng của Jan để in ra, và bịa ra một con số sẽ là lời nói dối dễ dàng nhất trên trang này.

Hãy xem đây là hướng dẫn cho cả hai ứng dụng thay vì cho riêng một ứng dụng. Vì cả hai đều tải cùng các tệp mô hình có trọng số mở, yếu tố giới hạn là mô hình bạn chọn và lượng bộ nhớ nó cần, không phải trình khởi chạy bạn đã mở. Thay vào đó, Jan xử lý theo từng mô hình: hướng dẫn bắt đầu nhanh cho biết mỗi mô hình trong Hub “hiển thị liệu nó có phù hợp với phần cứng của bạn hay không, để bạn có thể chọn một mô hình mà máy có thể chạy thoải mái” — một bước kiểm tra lúc tải xuống thay vì một bảng để đọc trước.

Cả hai đều cung cấp máy chủ cục bộ — và đó là ý nghĩa của “khóa API Jan”

Câu hỏi về Jan được tìm kiếm nhiều nhất có một câu trả lời rất bình thường. Máy chủ API cục bộ của Jan được khởi động từ Settings > Local API Server, mặc định dùng cổng 1337, và cung cấp http://127.0.0.1:1337/v1/chat/completions. Khóa API là chuỗi do bạn tự đặt: “Set any string (e.g., a-secure-password)”, được gửi trong tiêu đề Authorization: Bearer. Theo mặc định, máy chủ liên kết với 127.0.0.1, vì vậy không có gì trên mạng của bạn truy cập được vào nó cho đến khi bạn thay đổi thiết lập đó.

LM Studio (Classic) thực hiện cùng nhiệm vụ trên một cổng khác. Tài liệu máy chủ mô tả việc cung cấp các mô hình cục bộ “either on localhost or on the network”, còn thiết lập máy chủ liệt kê Server Port có thể cấu hình, công tắc “Allow other devices on the same local network to access the API server” và tùy chọn “Require Authentication”, yêu cầu máy khách “provide a valid API token via the Authorization header”. Trang tương thích OpenAI nêu URL cơ sở mặc định là http://localhost:1234/v1.

Hãy chú ý đến hướng đi. Ở chế độ này, cả hai ứng dụng đều cung cấp một API tương thích OpenAI; không ứng dụng nào đang sử dụng một API như vậy. Điều đó ngược lại với nội dung của phần tiếp theo, và đánh đồng hai điều này là sai lầm phổ biến nhất trong phép so sánh này. Nếu bạn muốn mô hình trong đó một máy chủ cục bộ và một gateway được lưu trữ nằm phía sau cùng một client, tài liệu về endpoint cục bộ trình bày chính xác cấu trúc đó.

Điều thực sự rời khỏi máy của bạn

Trang quyền riêng tư của Jan nêu “Zero data collection until you say so”, giới hạn phân tích chọn tham gia ở người dùng đang hoạt động và việc lưu giữ dựa trên một ID ngẫu nhiên được xử lý qua PostHog EU, đồng thời nói rõ về trường hợp đám mây: các mô hình đám mây “need to see your messages to work. That's between you and them - Jan just makes the introduction.” Kể từ v0.8.4, thông tin xác thực nhà cung cấp đã được chuyển khỏi localStorage của webview vào kho backend, với các bí mật trong kho khóa của hệ điều hành, và được di chuyển tự động ở lần khởi chạy đầu tiên.

Có một khoảng trống đáng được nêu rõ thay vì lướt qua. Bản phát hành đó cũng bổ sung các công cụ web_search và web_fetch tích hợp sẵn, “được hỗ trợ bởi một plugin native tauri-plugin-websearch”, nhưng changelog không cho biết nhà cung cấp tìm kiếm nào vận hành chúng, có cần khóa hay không, hoặc máy chủ của ai nhìn thấy truy vấn. Trang quyền riêng tư của Jan cũng không đề cập đến tìm kiếm web. Nếu lý do bạn chạy một ứng dụng cục bộ là để các truy vấn ở lại cục bộ, hãy xem những công cụ này là công cụ nối mạng cho đến khi nhà cung cấp ghi rõ điều ngược lại trong tài liệu.

Ở phía LM Studio, đường đi của dữ liệu hoàn toàn phụ thuộc vào nguồn mô hình bạn chọn trong Bionic. Tài liệu về credit nêu rằng “Local models and remote LM Link models do not consume credits and do not require billing set up”, còn các mô hình Cloud chạy trên Secure Cloud theo cách gọi của LM Studio — một dịch vụ được trang doanh nghiệp của nhà cung cấp mô tả là “US-based Zero Data Retention (ZDR) cloud”. Đó là mô tả của chính nhà cung cấp về đám mây của họ, không phải một kết luận độc lập. Remote nghĩa là LM Link đến một thiết bị khác của bạn, vì vậy việc suy luận được chuyển đi nhưng cuộc trò chuyện vẫn ở nơi bạn đang nhập.

Chi phí của từng sản phẩm

Mỗi hàng dưới đây đều nêu tên sản phẩm, vì một câu chỉ nói “LM Studio” giờ đây sẽ sai đối với một trong hai ứng dụng.

Giá được đọc từ lmstudio.ai/pricing, trang tải xuống và jan.ai vào ngày 19 tháng 9 năm 2026. Dòng phiên âm đó thuộc gói Free của Bionic và chạy trên thiết bị của người dùng; Kunavo không cung cấp mô hình chuyển giọng nói thành văn bản hoặc embedding, vì vậy không có nội dung nào trong hàng đó tương đương với Kunavo.

Hai cảnh báo. Thứ nhất, một số trang bên thứ ba công bố mức phí trên mỗi token và bảng cấp bậc cho suy luận đám mây của LM Studio. Trang giá chính thức của nhà cung cấp không công bố mức phí trên mỗi token cũng như hạn mức đi kèm, và chỉ nói rằng “Cloud credits cover usage beyond the allowance included with your plan”. Bất kỳ con số cụ thể nào bạn tìm thấy ở nơi khác đều không được lấy từ lmstudio.ai. Thứ hai, câu chuyện về gói nhóm thực sự chưa được giải quyết: cùng một trang cung cấp thanh toán tập trung qua một tổ chức, đồng thời nói “Subscription plans for teams coming soon”, đây là điều khác với gói “Teams” mà bài đăng ngày 8 tháng 7 năm 2025 nói sẽ ra mắt sau đó trong cùng tháng. Hãy xác nhận khi thanh toán trước khi lập ngân sách cho một suất người dùng.

Trỏ một trong hai ứng dụng đến API được lưu trữ

Đây là điểm bất đối xứng thực sự và đáng được phát biểu chính xác thay vì nói “LM Studio không thể làm điều đó”.

Jan Desktop có một phương thức bên thứ nhất mà không bị giới hạn bởi gói. Tài liệu endpoint tùy chỉnh đặt tính năng này tại Settings > Model Providers > Add Provider, với bộ chọn định dạng cung cấp “OpenAI-compatible” hoặc “Anthropic-compatible” — tùy chọn thứ hai được bổ sung trong v0.8.1, ngày 29 tháng 5 năm 2026 — cùng ba trường: tên nhà cung cấp, URL cơ sở và khóa API.

Hàng cuối cùng đó là điểm gây vướng mắc mà mọi người gặp phải rồi đổ lỗi cho endpoint. Jan không thăm dò nhà cung cấp của bạn để xác định khả năng; một mô hình mới thêm sẽ tắt công cụ và vision, và bạn phải thiết lập chúng cho từng mô hình trong cấu hình của nó. Trước khi dán bất kỳ thứ gì, chỉ cần một lệnh để xác nhận endpoint trả lời yêu cầu mà Jan sẽ gửi trong quá trình khám phá:

# Does the endpoint answer the request Jan's auto-discovery makes?
curl https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $KUNAVO_API_KEY"

# Base URL to paste into Jan: https://api.kunavo.com/v1
# Dropping the /v1 is the documented way to get a 404.

Hãy nói rõ đây là gì: một quy trình được suy ra từ tài liệu đã công bố của Jan và các endpoint của Kunavo, không phải một bài kiểm tra tương thích. Jan chưa được kiểm thử lúc chạy với api.kunavo.com ở đây, vì vậy hãy giữ sẵn một tuyến hoạt động trong khi thử. Tùy chọn Anthropic-compatible được cố ý để trống — tài liệu của Jan mô tả định dạng nhưng không nói Jan có nối đường dẫn Messages vào URL cơ sở của bạn hay không, và một hậu tố đoán mò chỉ tạo ra lỗi 404 trong ứng dụng của bạn. Nếu bạn muốn giao thức Messages, hãy đọc tài liệu URL cơ sở Anthropic và tự kiểm thử.

Không ứng dụng LM Studio nào tài liệu hóa trường đó. Classic lấy mô hình từ Hugging Face và chạy cục bộ; tài liệu ứng dụng không có thiết lập URL cơ sở hoặc khóa nhà cung cấp cho dịch vụ bên thứ ba. Lối thoát duy nhất được tài liệu hóa là hệ thống plugin chính thức: một generator là “a replacement for local LLMs”, “useful for implementing adapters for external models, such as using a remote LM Studio instance or other online models”, và plugin chứa một generator như vậy “will show up in the model dropdown and act as a model”. Cơ chế là chính thức; các adapter sử dụng nó do cộng đồng xuất bản, vì vậy con đường này đồng nghĩa với việc giao khóa API của bạn cho một plugin bên thứ ba. Hãy tự đánh giá sự đánh đổi đó.

Bionic hoàn toàn không có lối mở này. Tài liệu mô hình liệt kê chính xác ba nguồn — Cloud (được lưu trữ, cần tài khoản và credit), Local (trên thiết bị) và Remote (một thiết bị khác của bạn qua LM Link) — không có URL cơ sở tùy chỉnh và không có khóa người dùng. Tính mở rộng được tài liệu riêng của Bionic nêu là skills, dạy các hành động có thể lặp lại thay vì cung cấp backend mô hình. Một lưu ý cho câu trả lời “không” tuyệt đối: mục changelog 0.4.20 của LM Studio liệt kê “Support for enterprise internal network model endpoint”, vì vậy một chế độ endpoint không phải Hugging Face thực sự tồn tại trong Classic. Không tìm thấy trang tài liệu nào cho bài viết này mô tả cách cấu hình hoặc ai có thể bật nó, nên hãy xem đó là tính năng có thật nhưng chưa được tài liệu hóa, không phải một con đường bạn có thể lập kế hoạch dựa vào.

Cách thực sự hoạt động với LM Studio là làm theo chiều ngược lại: duy trì Classic phục vụ tại localhost:1234/v1 và để ứng dụng khách gọi API lựa chọn giữa địa chỉ đó và một cổng API cho từng tác vụ. Hướng dẫn về API tương thích với OpenAI trình bày cách chuyển đổi đó; còn nếu bạn đang so sánh các giao diện trò chuyện thay vì môi trường chạy cục bộ, AnythingLLM so với Open WebUI và LibreChat so với Open WebUI trình bày hai giao diện nhận URL cơ sở theo cách tương tự như Jan.

Một ước tính minh họa nếu bạn thêm một mô hình được lưu trữ

Đây là phép tính token minh họa, không phải chi phí đo được và không phải mức trần hóa đơn. Giả sử một tháng trò chuyện trên máy tính ở mức nhẹ: 300 tin nhắn, mỗi tin gửi khoảng 3.000 token đầu vào sau khi toàn bộ cuộc trò chuyện đến thời điểm đó được gửi lại, và nhận 600 token đầu ra — tổng cộng 900.000 token đầu vào và 180.000 token đầu ra. Cột nặng là cùng cấu trúc đó nhưng với khối lượng gấp năm lần. Mức giá là giá catalog Kunavo hiện hành trên mỗi triệu token.

Theo các giả định này, hàng nặng nhất đạt $18,90, thấp hơn Bionic+ ở mức $20 mỗi tháng. Đây là cách đọc thực sự của các con số này nhưng rất giới hạn. Nó đúng với kiểu sử dụng này, bốn mô hình này và các mức giá này, đồng thời đặt một hóa đơn tính theo mức sử dụng cạnh một gói cũng bao gồm các tính năng sản phẩm và các mô hình mở được LM Studio lưu trữ mà Kunavo không cung cấp. Token tính theo mức sử dụng chỉ mua token: chi phí tăng theo những gì bạn gửi, cả chiều lên lẫn chiều xuống. Và mức giá niêm yết thấp hơn không đồng nghĩa với tổng chi phí thấp hơn — một mô hình cần ba lần thử cho một tác vụ có thể tốn hơn một mô hình làm đúng ngay lần đầu, vì vậy hãy chọn mô hình rẻ nhất hoàn thành công việc của bạn thay vì hàng có giá rẻ nhất. Tối ưu chi phí AI trình bày phương pháp đó.

Số tiền trong catalog của Kunavo là mức sàn thanh toán chứ không phải mức trần: khi upstream báo phí, hóa đơn là giá trị lớn hơn giữa chi phí trong catalog và chi phí upstream nhân với mức markup áp dụng. Phí bộ nhớ đệm và công cụ bên ngoài nằm ngoài ví dụ này. Mức nạp tối thiểu là $10 tín dụng trả trước, đây là mức tối thiểu để nạp tiền chứ không phải phí cho một tác vụ hay gói đăng ký — cùng phép tính đó đủ cho khoảng 7 tháng sử dụng nhẹ của cuộc trò chuyện Claude Haiku 4.5 trong khoản này, đây là ước tính từ các giả định ở trên và không đảm bảo số dư sẽ tồn tại bao lâu. Xem chi tiết thanh toán.

So sánh tính năng nhanh

Hai hàng cần chú thích. Việc Classic có thể trò chuyện với các mô hình đám mây được LM Studio lưu trữ hay không thực sự chưa rõ — không có trang tài liệu nào xác nhận theo hướng nào, vì vậy ô này ghi “chưa được tài liệu hóa” thay vì “không”. Hai hàng phiên bản được đọc từ các changelog LM Studio riêng biệt — một cho Classic, một cho Bionic — cả hai đều thay đổi nhanh hơn trang này, vì vậy hãy xem chúng là phiên bản hiện tại tại thời điểm kiểm tra chứ không phải phiên bản bạn sẽ được cung cấp.

Nếu bạn quyết định gắn một khóa được lưu trữ

Kunavo không công bố trang tích hợp riêng cho Jan, vì vậy cách trung thực là dùng quy trình chung: tạo khóa, trỏ nhà cung cấp tùy chỉnh của Jan đến https://api.kunavo.com/v1, để quá trình khám phá điền danh sách mô hình, rồi bật công cụ hoặc vision thủ công cho từng mô hình. Bắt đầu tại hướng dẫn bắt đầu nhanh để lấy khóa và URL cơ sở, và tạo tài khoản Kunavo khi bạn sẵn sàng nạp tiền. Giữ mô hình cục bộ được cấu hình song song — lý do ngay từ đầu để chạy Jan hoặc LM Studio là đường dẫn ngoại tuyến vẫn khả dụng khi đường dẫn được lưu trữ không đáng để trả phí.

Câu hỏi thường gặp

Các trang của nhà cung cấp, tài liệu và changelog được tải vào ngày 19 tháng 9 và kiểm tra lại ngày 21 tháng 9 năm 2026: trang chủ, hướng dẫn bắt đầu nhanh, endpoint tùy chỉnh, máy chủ API, quyền riêng tư và changelog của jan.ai, cùng tệp LICENSE trong janhq/jan; giá, tải xuống, doanh nghiệp, điều khoản, changelog Classic và Bionic, yêu cầu hệ thống, tải mô hình, tài liệu ứng dụng, mô hình và credit Bionic, plugin generator, máy chủ và thiết lập máy chủ, khả năng tương thích OpenAI, không giao diện và các trang miễn phí cho công việc của lmstudio.ai; cùng API GitHub cho janhq/jan và tổ chức lmstudio-ai. Số phiên bản và số sao là những gì các trang đó hiển thị vào ngày sau. Không thực hiện kiểm thử lúc chạy của ứng dụng nào với Kunavo, và mọi con số đô la được tính trên trang này đều là phép tính token minh họa theo mức giá catalog hiện hành.