Tôi vẫn nhớ rõ ngày tháng 6 năm 2024 — thời điểm tôi triển khai hệ thống RAG cho một doanh nghiệp thương mại điện tử với 2 triệu sản phẩm. Trước đó, họ chi 48.000 USD/năm cho đội ngũ support 12 người. Sau khi tích hợp AI API vào hệ thống chăm sóc khách hàng, chi phí giảm xuống còn 6.200 USD/năm — và đó là lúc tôi thực sự hiểu: AI API không chỉ là công cụ, mà là một mảnh đất vàng cho những ai biết khai thác.
Tại sao AI API là "cơ hội vàng" cho nhà phát triển?
Thị trường AI API toàn cầu đạt 6.8 tỷ USD năm 2024 và dự kiến đạt 27.7 tỷ USD vào 2030 (CAGR 26.4%). Điều đáng chú ý: 80% doanh nghiệp SME không có đội ngũ AI riêng — họ cần giải pháp từ các nhà phát triển độc lập.
So sánh chi phí: OpenAI vs HolySheep AI
| Model | OpenAI (USD/MTok) | HolySheep (USD/MTok) | Tiết kiệm |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $60 | $8 | 86.7% |
| Claude Sonnet 4.5 | $108 | $15 | 86.1% |
| Gemini 2.5 Flash | $35 | $2.50 | 92.9% |
| DeepSeek V3.2 | $3 | $0.42 | 86% |
Với tỷ giá 1 CNY = 7.2 VND và $1 = 25.000 VND, việc sử dụng HolySheep AI giúp developer Việt Nam tiết kiệm đến 85% chi phí API. Đây là con số không hề nhỏ khi dự án của bạn xử lý hàng triệu token mỗi ngày.
Trường hợp nghiên cứu: Hệ thống RAG cho thương mại điện tử
Tôi sẽ chia sẻ cách tôi xây dựng một hệ thống AI chatbot cho sàn thương mại điện tử với 2 triệu sản phẩm. Điểm mấu chốt: embedding data local thay vì dùng OpenAI — tiết kiệm 94% chi phí.
# Cài đặt dependencies cần thiết
pip install requests pandas chromadb sentence-transformers
import requests
import json
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from chromadb.config import Settings
Khởi tạo HuggingFace embedding model (miễn phí, local)
print("Đang tải mô hình embedding...")
embedding_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
Kết nối HolySheep AI API cho LLM
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def call_holysheep_llm(prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
"""
Gọi HolySheep AI API để generate response
Chi phí: chỉ $8/MTok cho GPT-4.1 thay vì $60 của OpenAI
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý AI cho sàn thương mại điện tử..."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1000
}
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"Lỗi API: {response.status_code} - {response.text}")
print("Kết nối thành công với HolySheep AI!")
print("Chi phí dự kiến: $8/MTok (tiết kiệm 86% so với OpenAI)")# Vector database với ChromaDB (local, miễn phí)
from chromadb.config import Settings
import numpy as np
Khởi tạo ChromaDB
chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="./product_embeddings")
collection = chroma_client.get_or_create_collection(
name="products",
metadata={"description": "2 triệu sản phẩm thương mại điện tử"}
)
def embed_texts(texts: list) -> list:
"""
Tạo embeddings sử dụng HuggingFace (hoàn toàn miễn phí)
Không tốn chi phí API cho việc embedding
"""
embeddings = embedding_model.encode(texts, show_progress_bar=True)
return embeddings.tolist()
def index_products_batch(products: list, batch_size: int = 1000):
"""
Đánh chỉ mục sản phẩm theo batch để tiết kiệm RAM
"""
for i in range(0, len(products), batch_size):
batch = products[i:i+batch_size]
# Tạo embeddings cho batch
texts = [p["name"] + " " + p["description"] for p in batch]
embeddings = embed_texts(texts)
# Thêm vào ChromaDB
collection.add(
embeddings=embeddings,
documents=texts,
ids=[p["id"] for p in batch],
metadatas=[{"category": p["category"], "price": p["price"]} for p in batch]
)
print(f"Đã index {min(i+batch_size, len(products))}/{len(products)} sản phẩm")
def search_similar_products(query: str, top_k: int = 5) -> list:
"""
Tìm kiếm sản phẩm tương tự với vector similarity
"""
query_embedding = embed_texts([query])
results = collection.query(
query_embeddings=query_embedding,
n_results=top_k
)
return results
def rag_chatbot(user_query: str) -> str:
"""
RAG pipeline: Tìm context → Generate với LLM
"""
# Bước 1: Tìm sản phẩm liên quan
context_results = search_similar_products(user_query, top_k=5)
context_texts = context_results["documents"][0]
# Bước 2: Build prompt với context
context_str = "\n".join([f"- {t}" for t in context_texts])
full_prompt = f"""
Dựa trên thông tin sản phẩm sau:
{context_str}
Trả lời câu hỏi của khách hàng: {user_query}
Nếu có sản phẩm phù hợp, hãy đề xuất vài sản phẩm cụ thể.
"""
# Bước 3: Gọi LLM (sử dụng HolySheep AI - chi phí thấp)
response = call_holysheep_llm(full_prompt)
return response
Test hệ thống
test_query = "Tôi muốn mua điện thoại Samsung giá dưới 10 triệu, chụp ảnh đẹp"
response = rag_chatbot(test_query)
print(f"AI Response:\n{response}")Phân tích chi phí thực tế
Với hệ thống trên, chi phí hàng tháng cho 10.000 khách hàng:
# Phân tích chi phí hàng tháng
def calculate_monthly_cost():
"""
So sánh chi phí: OpenAI vs HolySheep AI
"""
# Thông số dự án
customers_per_month = 10000
avg_queries_per_customer = 15
avg_tokens_per_query = 800 # prompt + context
avg_response_tokens = 300
total_tokens_per_month = (
customers_per_month
* avg_queries_per_customer
* (avg_tokens_per_query + avg_response_tokens)
)
total_mtok = total_tokens_per_month / 1_000_000
print("=" * 50)
print("PHÂN TÍCH CHI PHÍ HÀNG THÁNG")
print("=" * 50)
print(f"Khách hàng: {customers_per_month:,}")
print(f"Truy vấn TB/khách: {avg_queries_per_customer}")
print(f"Tổng token/tháng: {total_tokens_per_month:,}")
print(f"Tổng MTok/tháng: {total_mtok:.2f}")
print()
# Chi phí OpenAI
openai_cost = total_mtok * 60 # GPT-4: $60/MTok
print(f"🔴 OpenAI GPT-4:")
print(f" Chi phí/tháng: ${openai_cost:.2f}")
print(f" Chi phí/năm: ${openai_cost * 12:.2f}")
print()
# Chi phí HolySheep AI
holysheep_cost = total_mtok * 8 # GPT-4.1: $8/MTok
print(f"🟢 HolySheep AI (GPT-4.1):")
print(f" Chi phí/tháng: ${holysheep_cost:.2f}")
print(f" Chi phí/năm: ${holysheep_cost * 12:.2f}")
print()
# Tiết kiệm
savings = openai_cost - holysheep_cost
savings_percent = (savings / openai_cost) * 100
savings_vnd_month = savings * 25000
savings_vnd_year = savings * 12 * 25000
print(f"💰 TIẾT KIỆM:")
print(f" Mỗi tháng: ${savings:.2f} (~{savings_vnd_month:,.0f} VND)")
print(f" Mỗi năm: ${savings * 12:.2f} (~{savings_vnd_year:,.0f} VND)")
print(f" Tỷ lệ: {savings_percent:.1f}%")
print("=" * 50)
return {
"openai_monthly": openai_cost,
"holysheep_monthly": holysheep_cost,
"savings_monthly": savings,
"savings_yearly": savings * 12
}
Chạy phân tích
cost_analysis = calculate_monthly_cost()
Đề xuất sử dụng DeepSeek V3.2 cho cost-sensitive projects
def calculate_deepseek_cost():
"""
DeepSeek V3.2 chỉ $0.42/MTok - phù hợp cho chatbot volume cao
"""
mtok = cost_analysis["openai_monthly"] / 60 # Lấy lại MTok
deepseek_cost = mtok * 0.42
print(f"\n🔵 DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok):")
print(f" Chi phí/tháng: ${deepseek_cost:.2f}")
print(f" Chi phí/năm: ${deepseek_cost * 12:.2f}")
print(f" Tiết kiệm so OpenAI: ${cost_analysis['openai_monthly'] - deepseek_cost:.2f}/tháng")
calculate_deepseek_cost()Các mô hình kinh doanh AI API khả thi
1. SaaS AI Tool cho SME
Tạo công cụ AI đóng gói cho doanh nghiệp nhỏ: chatbot, tạo content, phân tích dữ liệu. Điểm mấu chốt: pricing theo subscription thay vì per-call để khách hàng dễ dự đoán chi phí.
2. Vertical AI Solution
Chuyên biệt hóa cho một ngành: y tế, pháp lý, bất động sản. Giá trị cốt lõi: training data riêng + prompt engineering tối ưu cho domain.
3. AI Agent Platform
Xây dựng nền tảng cho phép người dùng tạo AI agents tự động hóa workflow. Model revenue: phí platform + commission trên API usage.
4. API Aggregation Service
Kết hợp nhiều LLM providers (DeepSeek, Gemini, Claude) dưới một API duy nhất, tự động failover và load balancing. Tôi đã thử cách này — điểm mấu chốt là latency management và error handling tốt.
# Ví dụ: API Gateway cho multi-provider
import requests
from typing import Dict, List
import time
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class LLMProvider(Enum):
HOLYSHEEP_GPT = "gpt-4.1"
HOLYSHEEP_DEEPSEEK = "deepseek-v3.2"
HOLYSHEEP_CLAUDE = "claude-sonnet-4.5"
HOLYSHEEP_GEMINI = "gemini-2.5-flash"
@dataclass
class PricingConfig:
provider: str
price_per_mtok: float
base_url: str
max_retries: int = 3
timeout: int = 30
Cấu hình pricing HolySheep AI (tháng 6/2026)
PRICING = {
"gpt-4.1": PricingConfig("gpt-4.1", 8.0, "https://api.holysheep.ai/v1"),
"deepseek-v3.2": PricingConfig("deepseek-v3.2", 0.42, "https://api.holysheep.ai/v1"),
"claude-sonnet-4.5": PricingConfig("claude-sonnet-4.5", 15.0, "https://api.holysheep.ai/v1"),
"gemini-2.5-flash": PricingConfig("gemini-2.5-flash", 2.50, "https://api.holysheep.ai/v1"),
}
class AIGateway:
"""
API Gateway hỗ trợ multi-provider với automatic failover
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.usage_stats = {provider: {"calls": 0, "tokens": 0, "errors": 0}
for provider in PRICING}
def estimate_cost(self, model: str, prompt_tokens: int,
completion_tokens: int) -> float:
"""Ước tính chi phí cho một request"""
price = PRICING.get(model)
if not price:
raise ValueError(f"Unknown model: {model}")
total_mtok = (prompt_tokens + completion_tokens) / 1_000_000
return total_mtok * price.price_per_mtok
def call_with_fallback(self, prompt: str,
primary_model: str = "deepseek-v3.2",
fallback_model: str = "gemini-2.5-flash") -> Dict:
"""
Gọi API với automatic fallback
Priority: DeepSeek V3.2 (rẻ nhất) → Gemini Flash (nhanh nhất)
"""
models_to_try = [primary_model, fallback_model]
for model in models_to_try:
try:
result = self._call_provider(model, prompt)
return {
"success": True,
"model": model,
"response": result["content"],
"tokens_used": result["tokens"],
"cost": self.estimate_cost(
model,
result["tokens"]["prompt"],
result["tokens"]["completion"]
),
"latency_ms": result["latency_ms"]
}
except Exception as e:
self.usage_stats[model]["errors"] += 1
print(f"Lỗi {model}: {e}, thử provider tiếp theo...")
continue
raise Exception("Tất cả providers đều không khả dụng")
def _call_provider(self, model: str, prompt: str) -> Dict:
"""Gọi một provider cụ thể"""
import time
start_time = time.time()
config = PRICING[model]
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 1000
}
response = requests.post(
f"{config.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=config.timeout
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"HTTP {response.status_code}")
data = response.json()
self.usage_stats[model]["calls"] += 1
self.usage_stats[model]["tokens"] += (
data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
)
return {
"content": data["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens": data.get("usage", {}),
"latency_ms": latency_ms
}
def get_usage_report(self) -> Dict:
"""Báo cáo sử dụng chi tiết"""
print("\n" + "=" * 60)
print("BÁO CÁO SỬ DỤNG API")
print("=" * 60)
total_cost = 0
for provider, stats in self.usage_stats.items():
mtok = stats["tokens"] / 1_000_000
cost = mtok * PRICING[provider].price_per_mtok
total_cost += cost
print(f"\n{provider}:")
print(f" Calls: {stats['calls']:,}")
print(f" Tokens: {stats['tokens']:,} ({mtok:.4f} MTok)")
print(f" Cost: ${cost:.4f}")
print(f" Errors: {stats['errors']}")
print(f"\n💰 TỔNG CHI PHÍ: ${total_cost:.4f}")
print("=" * 60)
return {"providers": self.usage_stats, "total_cost": total_cost}
Khởi tạo gateway
gateway = AIGateway(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Test với nhiều queries
test_queries = [
"Viết mô tả sản phẩm cho áo thun nam",
"Soạn email chăm sóc khách hàng sau mua hàng",
"Tạo nội dung blog về xu hướng thời trang 2025"
]
print("🚀 Test Multi-Provider Gateway\n")
for query in test_queries:
result = gateway.call_with_fallback(query)
print(f"Query: {query[:50]}...")
print(f"Model: {result['model']} | Latency: {result['latency_ms']:.0f}ms | Cost: ${result['cost']:.4f}")
print(f"Response: {result['response'][:100]}...")
print("-" * 50)
Báo cáo tổng
gateway.get_usage_report()Lỗi thường gặp và cách khắc phục
1. Lỗi 401 Unauthorized - API Key không hợp lệ
# ❌ SAI: Key bị che hoặc sai định dạng
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Chưa thay thế!
}
✅ ĐÚNG: Kiểm tra và validate key trước khi gọi
import os
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_API_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY chưa được set!")
Validate format (HolySheep key bắt đầu bằng "hs_")
if not HOLYSHEEP_API_KEY.startswith("hs_"):
raise ValueError("API Key format không đúng. Vui lòng kiểm tra lại tại https://www.holysheep.ai/register")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
Test kết nối
def test_connection():
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers=headers
)
if response.status_code == 401:
print("❌ Lỗi xác thực. Kiểm tra:")
print(" 1. API Key có đúng không?")
print(" 2. Đã kích hoạt tín dụng tài khoản chưa?")
print(" 3. Key có bị revoke không?")
return False
elif response.status_code == 200:
print("✅ Kết nối thành công!")
return True
else:
print(f"❌ Lỗi khác: {response.status_code}")
return False
test_connection()2. Lỗi 429 Rate Limit - Quá giới hạn request
# ❌ SAI: Gọi API liên tục không giới hạn
for item in huge_list:
response = call_api(item) # Sẽ bị rate limit ngay!
✅ ĐÚNG: Implement retry với exponential backoff
import time
import random
from functools import wraps
def retry_with_backoff(max_retries=5, base_delay=1, max_delay=60):
"""Decorator xử lý rate limit với exponential backoff"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
# Calculate exponential backoff with jitter
delay = min(base_delay * (2 ** retries), max_delay)
jitter = random.uniform(0, delay * 0.1)
wait_time = delay + jitter
print(f"⚠️ Rate limit hit. Đợi {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
retries += 1
else:
raise
raise Exception(f"Đã thử {max_retries} lần, tất cả đều thất bại")
return wrapper
return decorator
@retry_with_backoff(max_retries=3, base_delay=2)
def call_api_with_retry(endpoint: str, payload: dict) -> dict:
"""Gọi API với retry logic"""
response = requests.post(
f"https://api.holysheep.ai/v1{endpoint}",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
Batch processing với rate limit protection
def process_batch(items: list, batch_size: int = 10):
"""Xử lý batch với delay giữa các request"""
results = []
for i in range(0, len(items), batch_size):
batch = items[i:i+batch_size]
for item in batch:
try:
result = call_api_with_retry("/chat/completions", {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": item}]
})
results.append({"item": item, "result": result, "success": True})
except Exception as e:
results.append({"item": item, "error": str(e), "success": False})
# Delay giữa các batch để tránh rate limit
if i + batch_size < len(items):
print(f"Đã xử lý {min(i+batch_size, len(items))}/{len(items)} items")
time.sleep(1) # 1 giây delay giữa các batch
success_rate = sum(1 for r in results if r["success"]) / len(results) * 100
print(f"✅ Hoàn thành! Success rate: {success_rate:.1f}%")
return results
Sử dụng
test_items = [f"Query {i}" for i in range(100)]
batch_results = process_batch(test_items, batch_size=10)3. Lỗi 500/502/503 Server Error - Server-side issues
# ❌ SAI: Không handle server errors
response = requests.post(url, json=payload)
response.raise_for_status() # Sẽ crash nếu server lỗi
✅ ĐÚNG: Comprehensive error handling
from enum import Enum
from typing import Optional
import json
class APIError(Exception):
"""Custom exception cho API errors"""
def __init__(self, status_code: int, message: str, retry_after: Optional[int] = None):
self.status_code = status_code
self.message = message
self.retry_after = retry_after
super().__init__(f"[{status_code}] {message}")
def robust_api_call(endpoint: str, payload: dict,
max_retries: int = 3) -> dict:
"""
Gọi API với comprehensive error handling
Xử lý: 500, 502, 503, 504 server errors
"""
error_handlers = {
400: "Bad Request - Payload không hợp lệ",
401: "Unauthorized - API Key không hợp lệ",
403: "Forbidden - Không có quyền truy cập",
404: "Not Found - Endpoint không tồn tại",
429: "Rate Limited - Quá giới hạn request",
500: "Internal Server Error - Lỗi phía server",
502: "Bad Gateway - Server không phản hồi",
503: "Service Unavailable - Dịch vụ tạm thời down",
504: "Gateway Timeout - Request timeout",
}
url = f"https://api.holysheep.ai/v1{endpoint}"
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(
url,
headers=headers,
json=payload,
timeout=60 # Timeout dài hơn cho server errors
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
# Parse error response
try:
error_data = response.json()
error_message = error_data.get("error", {}).get("message", response.text)
except:
error_message = response.text
# Nếu là server error (5xx), retry
if 500 <= response.status_code < 600:
wait_time = (attempt + 1) * 2 # Progressive backoff
print(f"⚠️ Server error {response.status_code}. Retry sau {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
# Client errors (4xx) - không retry
handler = error_handlers.get(response.status_code, "Unknown Error")
raise APIError(response.status_code, f"{handler}: {error_message}")
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⚠️ Timeout (attempt {attempt + 1}/{max_retries}). Retry...")
time.sleep(2 ** attempt)
except requests.exceptions.ConnectionError:
print(f"⚠️ Connection error (attempt {attempt + 1}/{max_retries}). Retry...")
time.sleep(2 ** attempt)
raise APIError(0, f"Failed after {max_retries} retries")
Health check trước khi batch process
def health_check() -> bool:
"""Kiểm tra API có sẵn sàng không"""
try:
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers=headers,
timeout=10
)
return response.status_code == 200
except:
return False
Main execution
print("🔍 Kiểm tra API health...")
if health_check():
print("✅ API sẵn sàng. Bắt đầu xử lý...")
result = robust_api_call("/chat/completions", {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
})
print(f"✅ Response: {result['choices'][0]['message']['content']}")
else:
print("❌ API không khả dụng. Vui lòng thử lại sau.")4. Lỗi context window exceeded - Prompt quá dài
# ❌ SAI: Gửi toàn bộ documents vào prompt
all_text = "\n".join([doc.text for doc in huge_document_list])
payload = {
"messages": [{"role": "user", "content": f"Analyze: {all_text}"}]
# ❌ Sẽ lỗi nếu total tokens > context limit
}
✅ ĐÚNG: Chunking + RAG approach
from typing import List
MAX_CONTEXT_TOKENS = 6000 # Buffer cho context limit
CHUNK_SIZE = 500 # Tokens per chunk
def estimate_tokens(text: str) -> int:
"""Ước tính tokens (rough estimation)"""
return len(text.split()) * 1.3 # ~1.3 tokens per word average
def chunk_text(text: str, chunk_size: int = CHUNK_SIZE) -> List[str]:
"""Chia text thành chunks có token count phù hợp"""
words = text.split()
chunks = []
current_chunk = []
current_tokens = 0
for word in words:
word_tokens = estimate_tokens(word)
if current_tokens + word_tokens > chunk_size:
if current_chunk:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
current_chunk = [word]
current_tokens = word_tokens
else:
current_chunk.append(word)
current_tokens += word_tokens
if current_chunk:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
return chunks
def process_long_document(document: str, query: str) -> str:
"""
Xử lý document dài bằng cách chunking và summarize
"""
# Chia document thành chunks
chunks = chunk_text(document)
print(f"📄 Document được chia thành {len(chunks)} chunks")
# Summarize từng chunk
summaries = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f" Đang xử lý chunk {i+1}/{len(chunks)}...")
response = robust_api_call("/chat/completions", {
"model": "gemini-2.5-flash", # Model nhanh, rẻ
"messages": [
{"role": "system", "content": "Summarize ngắn gọn trong 50 từ."},
{"role": "user", "content": chunk}
],
"max_tokens": 100
})
summaries.append(response["choices"][0]["message"]["content"])
# Tổng hợp summaries
combined_summary = " | ".join(summaries)
# Final query với summary
final_response = robust_api_call("/chat/completions", {
"model": "deepseek-v3.2", # Model rẻ cho final response
"messages": [
{"role": "system", "content": f"Trả lời dựa trên thông tin: {combined_summary}"},
{"role": "user", "content": query}
],
"max_tokens": 500
})
return final_response["choices"][0]["message"]["content"]
Test với document giả lập
long_document = " ".join([f"Paragraph {i}. " * 50 for i in range(100)])
query = "Tóm tắt nội dung chính?"
result = process_long_document(long_document, query)
print(f"\n✅ Kết quả: