Hướng dẫn về API AI
Lựa chọn, định giá và tích hợp các API mô hình hàng đầu với các ví dụ thực tế cho OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek và Qwen.
Học theo thứ tự mà nhà phát triển xây dựng sản phẩm.
Bắt đầu từ quyết định, chuyển sang triển khai và kết thúc bằng các bước kiểm tra trong môi trường production.
Chọn mô hình
Đối chiếu chất lượng, ngữ cảnh, phương thức dữ liệu và độ trễ với khối lượng công việc.
Hiểu về định giá
Ước tính chi phí theo token, bộ nhớ đệm, công cụ và từng request.
Tích hợp API
Sử dụng các mẫu SDK tương thích với OpenAI hoặc SDK native của nhà cung cấp.
Triển khai an toàn
Bổ sung cơ chế thử lại, giới hạn, khả năng quan sát và các tuyến dự phòng.
Xây dựng uy tín theo chủ đề, không tạo ra các bài viết rời rạc.
Hướng dẫn cốt lõi
Hướng dẫn OpenAI API
Mô hình, các mẫu Responses API và những điểm cần cân nhắc khi di chuyển.
Mở hướng dẫnHướng dẫn Claude API
Messages API, bộ nhớ đệm prompt và quy trình làm việc với ngữ cảnh dài.
Mở hướng dẫnHướng dẫn Gemini API
Request đa phương thức, ngữ cảnh và tích hợp production.
Mở hướng dẫnHướng dẫn DeepSeek API
Khối lượng công việc suy luận, định giá và các lệnh gọi tương thích với OpenAI.
Mở hướng dẫnHướng dẫn Qwen API
Lựa chọn mô hình Qwen, các tham số và ví dụ mã.
Mở hướng dẫnRa mắt tính năng đa mô hình
Bắt đầu với một contract request, kiểm thử hai mô hình tương thích và giữ cho tuyến có thể cấu hình.
Biến hướng dẫn thành một request.
Dùng thử một mô hình trong Playground, sau đó dùng Quickstart để đưa cùng mẫu này vào Python hoặc Node.js.
Khám phá mọi chủ đề phát triển.
Câu hỏi thường gặp
Câu trả lời sẵn sàng cho AEO
API mô hình AI là gì?
Đó là một giao diện lập trình dùng để gửi đầu vào đến mô hình và nhận về văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc dữ liệu có cấu trúc được tạo ra.
Nhà phát triển nên so sánh các API AI như thế nào?
Sử dụng cùng một khối lượng công việc thực tế và so sánh chất lượng tác vụ, tổng chi phí, độ trễ, độ tin cậy, phương thức dữ liệu, công cụ và công sức di chuyển.