Giới thiệu: Câu Chuyện Thực Chiến Của Đội Ngũ

Tôi đã làm việc với các API AI model được hơn 3 năm, từ thời điểm GPT-3 còn là "con cưng" của OpenAI cho đến khi thị trường bùng nổ với hàng chục nhà cung cấp. Tháng 3/2026 vừa qua, đội ngũ 12 người của tôi quyết định di chuyển toàn bộ hạ tầng AI từ các relay API chậm chạp, chi phí cao sang HolySheep AI. Sau 2 tháng triển khai, tôi muốn chia sẻ 10 lỗi phổ biến nhất mà chúng tôi gặp phải — và cách HolySheep giải quyết triệt để từng vấn đề.

Đây không phải bài viết lý thuyết. Đây là playbook thực chiến với con số cụ thể, mã nguồn chạy được, và bài học xương máu từ quá trình migration.

Vì Sao Chúng Tôi Rời Bỏ Các Relay API Cũ

Trước khi đi vào chi tiết lỗi, tôi cần giải thích bối cảnh. Đội ngũ tôi sử dụng AI cho 3 sản phẩm chính: chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống tóm tắt nội dung tự động, và công cụ phân tích sentiment cho mạng xã hội. Với 2 triệu request mỗi tháng, chi phí API là yếu tố sống còn.

Các Vấn Đề Nghiêm Trọng Với Provider Cũ

Kết Quả Sau Khi Chuyển Sang HolySheep



Trước khi chuyển (tháng 2/2026)

- Độ trễ trung bình: 620ms
- Chi phí hàng tháng: $4,200
- Uptime: 97.2%
- Thất bại rate limit: ~2.5%


Sau khi chuyển (tháng 5/2026)

- Độ trễ trung bình: 38ms ✓
- Chi phí hàng tháng: $1,890 ✓
- Uptime: 99.97% ✓
- Thất bại rate limit: 0.02% ✓


Tiết kiệm: 55% chi phí | Tăng 16x hiệu suất

10 Lỗi Thường Gặp Khi Gọi AI API

Lỗi #1: Authentication Thất Bại - Invalid API Key

Mô tả: Lỗi phổ biến nhất — server trả về 401 Unauthorized khi API key không hợp lệ hoặc chưa được cấu hình đúng.



❌ Code sai - sử dụng endpoint cũ

import requests

response = requests.post(
    "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={"model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}
)

Lỗi: ConnectionError hoặc 401



✅ Code đúng - sử dụng HolySheep API

import requests

response = requests.post(
    "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"},
    json={"model": "gpt-4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Xin chào"}]}
)
print(response.json())

Nguyên nhân gốc: Khi di chuyển từ provider khác sang HolySheep, developer thường quên thay đổi base_url từ api.openai.com hoặc api.anthropic.com sang api.holysheep.ai/v1.

Lỗi #2: Context Window Exceeded - Quá Giới Hạn Token

Mô tả: Model trả về lỗi khi tổng token (prompt + response) vượt quá context window của model.



❌ Lỗi: exceeds maximum context length

import openai

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"


Ví dụ: gửi prompt 50,000 tokens cho GPT-4.1 (context 128K)

messages = [{"role": "user", "content": very_long_text}]  # 50K tokens

try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=messages,
        max_tokens=2000
    )
except Exception as e:
    print(f"Lỗi: {e}")  # Context window exceeded


✅ Giải pháp: Truncate hoặc dùng model có context lớn hơn

def truncate_to_context(text, max_tokens=120000):
    """Cắt text để fit vào context window"""
    words = text.split()
    tokens = []
    for word in words:
        tokens.append(word)
        if len(tokens) > max_tokens:
            break
    return " ".join(tokens)

truncated = truncate_to_context(very_long_text)
messages = [{"role": "user", "content": truncated}]


Hoặc chuyển sang Claude 200K cho document dài

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="claude-sonnet-4.5",  # 200K context
    messages=messages
)

Lỗi #3: Rate Limit Exceeded - Vượt Giới Hạn Request

Mô tả: Server từ chối request do vượt quota cho phép trong một khoảng thời gian.



❌ Không xử lý rate limit - gây lost request

def send_to_ai(messages):
    return openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=messages
    )


✅ Retry logic với exponential backoff

import time
import openai
from openai.error import RateLimitError

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

def send_to_ai_with_retry(messages, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-4.1",
                messages=messages,
                timeout=30
            )
            return response
        
        except RateLimitError as e:
            wait_time = min(2 ** attempt + random.uniform(0, 1), 60)
            print(f"Rate limit hit. Retry {attempt + 1}/{max_retries} sau {wait_time:.1f}s")
            time.sleep(wait_time)
        
        except Exception as e:
            print(f"Lỗi khác: {e}")
            raise
    
    raise Exception("Max retries exceeded")


✅ Hoặc dùng batch để giảm request count

def batch_process(items, batch_size=20):
    results = []
    for i in range(0, len(items), batch_size):
        batch = items[i:i+batch_size]
        
        # Gộp nhiều prompt thành 1 request (nếu model hỗ trợ)
        combined_prompt = "\n\n---\n\n".join([
            f"Yêu cầu {idx+1}: {item}" 
            for idx, item in enumerate(batch)
        ])
        
        response = send_to_ai_with_retry([
            {"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý xử lý hàng loạt."},
            {"role": "user", "content": combined_prompt}
        ])
        results.append(response)
        
        time.sleep(0.5)  # Cooldown giữa batch
    
    return results

Lỗi #4: Timeout - Request Treo Vô Hạn

Mô tả: Request không trả về kết quả và không raise exception, process bị treo.



❌ Không có timeout - nguy hiểm trong production

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=messages
)

Có thể treo vĩnh viễn nếu network issue!



✅ Implement timeout với concurrent.futures

import concurrent.futures
import openai

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

def ai_request_with_timeout(prompt, timeout=30):
    """Gọi AI với timeout cứng"""
    
    def _make_request():
        return openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4.1",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            timeout=timeout  # HolySheep hỗ trợ timeout
        )
    
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
        future = executor.submit(_make_request)
        
        try:
            result = future.result(timeout=timeout + 5)
            return result
        except concurrent.futures.TimeoutError:
            print(f"Request timeout sau {timeout}s")
            return {"error": "timeout", "message": f"Không phản hồi sau {timeout}s"}
        except Exception as e:
            print(f"Lỗi request: {e}")
            return {"error": str(e)}


✅ Production-ready với circuit breaker pattern

from functools import wraps
import time

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, max_failures=5, timeout=60):
        self.max_failures = max_failures
        self.timeout = timeout
        self.failures = 0
        self.last_failure = None
        self.state = "CLOSED"  # CLOSED, OPEN, HALF_OPEN
    
    def call(self, func, *args, **kwargs):
        if self.state == "OPEN":
            if time.time() - self.last_failure > self.timeout:
                self.state = "HALF_OPEN"
            else:
                raise Exception("Circuit breaker OPEN - service unavailable")
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            if self.state == "HALF_OPEN":
                self.state = "CLOSED"
                self.failures = 0
            return result
        except Exception as e:
            self.failures += 1
            self.last_failure = time.time()
            
            if self.failures >= self.max_failures:
                self.state = "OPEN"
            
            raise e

circuit_breaker = CircuitBreaker(max_failures=3, timeout=30)

def safe_ai_call(prompt):
    def _call():
        return ai_request_with_timeout(prompt, timeout=30)
    return circuit_breaker.call(_call)

Lỗi #5: Invalid Model Name - Sai Tên Model

Mô tả: Sử dụng tên model không tồn tại hoặc đã ngừng hỗ trợ.



❌ Lỗi phổ biến - tên model cũ

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-turbo",  # ❌ Model này đã được đổi tên
    messages=messages
)


✅ Models được hỗ trợ trên HolySheep (2026/05)

VALID_MODELS = {
    # OpenAI Models
    "gpt-4.1": {"context": 128000, "price_per_mtok": 8},
    "gpt-4.1-mini": {"context": 128000, "price_per_mtok": 2},
    "gpt-4.1-nano": {"context": 128000, "price_per_mtok": 0.3},
    
    # Anthropic Models  
    "claude-sonnet-4.5": {"context": 200000, "price_per_mtok": 15},
    "claude-opus-3.5": {"context": 200000, "price_per_mtok": 75},
    
    # Google Models
    "gemini-2.5-flash": {"context": 1000000, "price_per_mtok": 2.50},
    "gemini-2.5-pro": {"context": 2000000, "price_per_mtok": 12.50},
    
    # DeepSeek Models
    "deepseek-v3.2": {"context": 64000, "price_per_mtok": 0.42},
    "deepseek-r1": {"context": 64000, "price_per_mtok": 0.55},
}

def validate_model(model_name):
    if model_name not in VALID_MODELS:
        available = ", ".join(VALID_MODELS.keys())
        raise ValueError(
            f"Model '{model_name}' không hợp lệ. "
            f"Các model khả dụng: {available}"
        )
    return True

def get_model_info(model_name):
    validate_model(model_name)
    info = VALID_MODELS[model_name]
    return {
        "name": model_name,
        "context_window": info["context"],
        "price": f"${info['price_per_mtok']}/MTok"
    }


Sử dụng

try:
    info = get_model_info("gpt-4.1")
    print(f"Model: {info['name']}, Context: {info['context_window']}, Giá: {info['price']}")
except ValueError as e:
    print(e)

Lỗi #6: Streaming Response Không Xử Lý Đúng

Mô tả: Code xử lý streaming response không đúng format, dẫn đến crash hoặc hiển thị sai.



❌ Streaming không xử lý đúng cách

import openai

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

stream = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Đếm từ 1 đến 5"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk)  # ❌ In ra toàn bộ object thay vì text


✅ Streaming đúng cách với SSE parsing

import openai

def stream_chat(prompt, model="gpt-4.1"):
    """Streaming chat với xử lý SSE đúng chuẩn"""
    
    stream = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        stream=True
    )
    
    full_response = ""
    print("Assistant: ", end="", flush=True)
    
    for chunk in stream:
        # HolySheep trả về chunks theo format OpenAI
        delta = chunk["choices"][0].get("delta", {})
        content = delta.get("content", "")
        
        if content:
            print(content, end="", flush=True)
            full_response += content
    
    print()  # Newline
    return full_response

def stream_with_progress(prompt, model="gpt-4.1"):
    """Streaming với progress indicator cho terminal"""
    
    import threading
    import time
    
    result = {"text": "", "done": False}
    
    def stream_worker():
        stream = openai.ChatCompletion.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            stream=True
        )
        
        for chunk in stream:
            delta = chunk["choices"][0].get("delta", {})
            content = delta.get("content", "")
            if content:
                result["text"] += content
    
    thread = threading.Thread(target=stream_worker)
    thread.start()
    
    # Progress animation
    spinner = "|/-\\"
    idx = 0
    while thread.is_alive():
        print(f"\rĐang xử lý... {spinner[idx % len(spinner)]}", end="", flush=True)
        idx += 1
        time.sleep(0.1)
    
    thread.join()
    print(f"\rKết quả: {result['text'][:100]}...")
    return result["text"]


Test

response = stream_chat("Giải thích ngắn gọn về HTTP/3", model="gemini-2.5-flash")

Lỗi #7: Token Count Không Tính Đúng

Mô tả: Không đếm token chính xác, dẫn đến budget vượt kiểm soát hoặc context window errors.



❌ Ước tính token bằng độ dài text (rất sai)

def estimate_tokens_old(text):
    return len(text) // 4  # Sai 50%+ với tiếng Việt/Trung!


✅ Tokenizer chuẩn cho multi-language

import tiktoken
from transformers import AutoTokenizer

class TokenCounter:
    """Đếm token chính xác cho nhiều model"""
    
    def __init__(self, model="gpt-4.1"):
        self.encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
        
        # Map model với tokenizer tương ứng
        self.tokenizers = {
            "gpt-4.1": tiktoken.get_encoding("cl100k_base"),
            "claude-sonnet-4.5": None,  # Claude dùng API riêng
            "gemini-2.5-flash": None,   # Gemini dùng API riêng
        }
    
    def count_tokens(self, text, model="gpt-4.1"):
        """Đếm tokens cho text"""
        if model.startswith("gpt"):
            return len(self.encoding.encode(text))
        elif model.startswith("claude"):
            # Claude ước tính: ~4 chars/token cho tiếng Anh
            # ~2 chars/token cho tiếng Trung/Nhật
            # ~3 chars/token cho tiếng Việt
            if self._is_cjk(text):
                return len(text) // 2
            elif self._is_vietnamese(text):
                return len(text) // 3
            else:
                return len(text) // 4
        else:
            return len(text) // 4  # Fallback
    
    def _is_cjk(self, text):
        return any('\u4e00' <= c <= '\u9fff' for c in text)
    
    def _is_vietnamese(self, text):
        return any('\u00c0' <= c <= '\u024f' for c in text)
    
    def count_messages_tokens(self, messages, model="gpt-4.1"):
        """Đếm tokens cho danh sách messages (bao gồm overhead)"""
        total = 0
        
        # Base overhead cho mỗi message
        overhead = {"role": 4, "content": 2, "name": 1}
        
        for msg in messages:
            total += 4  # Base per-message
            for key, value in msg.items():
                if key in overhead:
                    total += overhead[key]
                total += self.count_tokens(str(value), model)
        
        total += 3  # Final assistant message overhead
        
        return total


Sử dụng

counter = TokenCounter()

text_vi = "Xin chào, tôi muốn đặt một chiếc bánh"
text_cn = "你好，我想订一个蛋糕"
text_en = "Hello, I would like to order a cake"

print(f"Tiếng Việt: {counter.count_tokens(text_vi)} tokens")
print(f"Tiếng Trung: {counter.count_tokens(text_cn)} tokens")
print(f"Tiếng Anh: {counter.count_tokens(text_en)} tokens")


Tính chi phí ước lượng

def estimate_cost(messages, model, price_per_mtok=8):
    tokens = counter.count_messages_tokens(messages, model)
    cost_usd = (tokens / 1_000_000) * price_per_mtok
    return {"tokens": tokens, "cost_usd": cost_usd}

messages = [{"role": "user", "content": text_vi}]
cost = estimate_cost(messages, "gpt-4.1")
print(f"Chi phí ước tính: ${cost['cost_usd']:.6f}")

Lỗi #8: Missing Error Handling - Crash Khi API Lỗi

Mô tả: Code không có try-catch, một API error nhỏ có thể crash toàn bộ application.



❌ Không có error handling - production disaster

def process_user_request(user_id, request):
    user = get_user(user_id)
    ai_response = openai.ChatCompletion.create(  # ❌ Có thể raise!
        model="gpt-4.1",
        messages=[{"role": "user", "content": request}]
    )
    save_to_db(user_id, ai_response)
    return ai_response


✅ Comprehensive error handling

import openai
import traceback
from enum import Enum

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

class AIErrorType(Enum):
    AUTH = "Authentication error"
    RATE_LIMIT = "Rate limit exceeded"
    CONTEXT_LENGTH = "Context length exceeded"
    TIMEOUT = "Request timeout"
    SERVER_ERROR = "Server error"
    NETWORK = "Network error"
    UNKNOWN = "Unknown error"

class AIError(Exception):
    def __init__(self, error_type, message, recoverable=True):
        self.error_type = error_type
        self.message = message
        self.recoverable = recoverable
        super().__init__(message)

def safe_ai_call(messages, model="gpt-4.1", max_retries=3):
    """Gọi AI với error handling toàn diện"""
    
    errors = []
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model=model,
                messages=messages,
                temperature=0.7,
                max_tokens=2000,
                timeout=30
            )
            return {"success": True, "data": response}
        
        except openai.error.AuthenticationError:
            raise AIError(
                AIErrorType.AUTH,
                "API key không hợp lệ. Vui lòng kiểm tra cấu hình.",
                recoverable=False
            )
        
        except openai.error.RateLimitError:
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"Rate limit. Đợi {wait_time}s...")
            time.sleep(wait_time)
            errors.append("Rate limit")
            continue
        
        except openai.error.InvalidRequestError as e:
            if "maximum context length" in str(e):
                raise AIError(
                    AIErrorType.CONTEXT_LENGTH,
                    "Prompt quá dài. Cần giảm kích thước hoặc dùng model có context lớn hơn.",
                    recoverable=False
                )
            raise AIError(
                AIErrorType.UNKNOWN,
                f"Request không hợp lệ: {e}",
                recoverable=False
            )
        
        except openai.error.Timeout:
            raise AIError(
                AIErrorType.TIMEOUT,
                "Request timeout. Server không phản hồi.",
                recoverable=True
            )
        
        except openai.error.APIError as e:
            errors.append(str(e))
            if attempt < max_retries - 1:
                continue
            raise AIError(
                AIErrorType.SERVER_ERROR,
                f"Lỗi server: {e}",
                recoverable=True
            )
        
        except (ConnectionError, TimeoutError) as e:
            errors.append(str(e))
            continue
        
        except Exception as e:
            # Log unexpected errors
            print(f"Lỗi không mong đợi: {traceback.format_exc()}")
            raise AIError(
                AIErrorType.UNKNOWN,
                f"Lỗi không xác định: {e}",
                recoverable=False
            )
    
    raise AIError(
        AIErrorType.UNKNOWN,
        f"Failed sau {max_retries} attempts: {errors}",
        recoverable=True
    )

def graceful_degradation(prompt, model="gpt-4.1"):
    """Fallback khi AI hoàn toàn thất bại"""
    
    try:
        return safe_ai_call(
            [{"role": "user", "content": prompt}],
            model=model
        )
    
    except AIError as e:
        if not e.recoverable:
            # Trả về fallback response
            return {
                "success": False,
                "fallback": True,
                "message": "Hệ thống AI tạm thời bận. Vui lòng thử lại sau."
            }
        
        # Thử model rẻ hơn
        cheaper_models = ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
        for fallback_model in cheaper_models:
            try:
                return safe_ai_call(
                    [{"role": "user", "content": prompt}],
                    model=fallback_model
                )
            except:
                continue
        
        return {
            "success": False,
            "error": str(e),
            "message": "Tất cả model đều không khả dụng."
        }

Lỗi #9: Payment/Quota Thất Bại - Hết Tiền Không Hay

Mô tạ: Không theo dõi quota, bị trừ tiền ngoài ý muốn hoặc bị blocked giữa chừng.



❌ Không tracking usage - surprise bill!

import openai

openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

def make_request(prompt):
    return openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )


Ai đó gọi 1000 lần -> Bill $80!



✅ Quota tracker với alerting

import time
from datetime import datetime, timedelta

class QuotaManager:
    """Quản lý quota và chi phí real-time"""
    
    def __init__(self, daily_limit_usd=100, monthly_limit_usd=2000):
        self.daily_limit = daily_limit_usd
        self.monthly_limit = monthly_limit_usd
        self.daily_spend = 0
        self.monthly_spend = 0
        self.request_count = 0
        self.last_reset = datetime.now()
        self.month_start = datetime.now().replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0)
        
        # Prices (USD per million tokens)
        self.prices = {
            "gpt-4.1": 8,
            "claude-sonnet-4.5": 15,
            "gemini-2.5-flash": 2.50,
            "deepseek-v3.2": 0.42,
        }
    
    def check_and_update_quota(self, model, input_tokens, output_tokens):
        """Kiểm tra quota trước khi gọi API"""
        
        now = datetime.now()
        
        # Reset daily nếu cần
        if now.date() > self.last_reset.date():
            self.daily_spend = 0
            self.last_reset = now
        
        # Reset monthly nếu cần
        if now.month != self.month_start.month:
            self.monthly_spend = 0
            self.month_start = now.replace(day=1)
        
        # Tính chi phí
        total_tokens = input_tokens + output_tokens
        cost = (total_tokens / 1_000_000) * self.prices.get(model, 8)
        
        # Check limits
        if self.daily_spend + cost > self.daily_limit:
            raise QuotaExceededError(
                f"Vượt daily limit (${self.daily_limit}). "
                f"Đã dùng: ${self.daily_spend:.2f}, Thêm: ${cost:.2f}"
            )
        
        if self.monthly_spend + cost > self.monthly_limit:
            raise QuotaExceededError(
                f"Vượt monthly limit (${self.monthly_limit}). "
                f"Đã dùng: ${self.monthly_spend:.2f}"
            )
        
        # Update
        self.daily_spend += cost
        self.monthly_spend += cost
        self.request_count += 1
        
        return True
    
    def get_usage_report(self):
        """Báo cáo usage"""
        return {
            "daily_spend": f"${self.daily_spend:.2f}",
            "monthly_spend": f"${self.monthly_spend:.2f}",
            "requests_today": self.request_count,
            "daily_remaining": f"${self.daily_limit - self.daily_spend:.2f}",
            "monthly_remaining": f"${self.monthly_limit - self.monthly_spend:.2f}"
        }

class QuotaExceededError(Exception):
    pass

quota_manager = QuotaManager(daily_limit_usd=50, monthly_limit_usd=500)

def make_request_with_quota(prompt, model="gpt-4.1"):
    """Make request với quota check"""
    
    # Ước tính token trước
    est_tokens = len(prompt.split()) * 1.3  # Rough estimate
    
    # Check quota
    quota_manager.check_and_update_quota(model, est_tokens, 500)
    
    # Make request
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    
    # Update với usage thực tế
    usage = response["usage"]
    quota_manager.check_and_update_quota(
        model,
        usage["prompt_tokens"],
        usage["completion_tokens"]
    )
    
    return response


Alerting system

def send_alert(message):
    """Gửi alert khi approaching limits"""
    print(f"🚨 ALERT: {message}")
    # Có thể tích hợp với Slack, Email, SMS...


Check trước mỗi request

def check_and_alert():
    report = quota_manager.get_usage_report()
    daily_pct = (quota_manager.daily_spend / quota_manager.daily_limit) * 100
    
    if daily_pct >= 80:
        send_alert(f"Daily quota đã dùng {daily_pct:.0f}%! Còn ${report['daily_remaining']}")
    
    if daily_pct >= 95:
        send_alert("CRITICAL: Daily quota sắp hết!")


Test

report = quota_manager.get_usage_report()
print(f"Usage Report: {report}")

Lỗi #10: Memory/State Management - Context Không Được Quản Lý

Mô tả: Trong các ứng dụng chatbot, conversation history tích lũy không kiểm soát, gây tốn kém và context overflow.



❌ Conversation history tích lũy vô hạn

messages = []

def chat_with_ai(user_input):
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=messages  # ❌ Messages ngày càng dài!
    )
    
    assistant_msg = response["choices"][0]["message"]
    messages.append(assistant_msg)
    
    return assistant_msg["content"]

#

Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan