Bối Cảnh Thị Trường AI API 2026 — Tại Sao Cần Giám Sát?

Trước khi đi vào phần kỹ thuật, hãy cùng xem bảng so sánh chi phí các mô hình AI phổ biến nhất năm 2026 để hiểu tại sao việc giám sát API lại quan trọng đến vậy:

Với khối lượng 10 triệu token/tháng (tương đương ~500 bài viết dài), chi phí sẽ khác nhau drastical:

Nhưng đây mới là chi phí hiển thị. Thực tế khi triển khai production, bạn sẽ gặp các vấn đề ngầm:

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn xây dựng hệ thống giám sát hoàn chỉnh với Prometheus + Grafana, tích hợp trực tiếp với HolySheep AI — nơi cung cấp API tương thích 100% với OpenAI格式, tỷ giá chỉ ¥1=$1 (tiết kiệm 85%+), hỗ trợ WeChat/Alipay, và độ trễ trung bình <50ms.

Kiến Trúc Tổng Quan

Hệ thống giám sát AI API của chúng ta bao gồm:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        KIẾN TRÚC GIÁM SÁT AI API                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                       │
│  ┌──────────┐     ┌───────────────┐     ┌─────────────────────────┐ │
│  │ Ứng Dụng │────▶│ Prometheus    │────▶│      Grafana           │ │
│  │  Python  │     │   (Collector) │     │   (Dashboard + Alert)   │ │
│  └──────────┘     └───────────────┘     └─────────────────────────┘ │
│       │                   │                          │               │
│       │                   ▼                          │               │
│       │           ┌───────────────┐                 │               │
│       │           │   Alertmanager │                 │               │
│       │           │   (Webhook/    │                 │               │
│       │           │    Email/SMS)  │                 │               │
│       │           └───────────────┘                 │               │
│       │                                                │               │
│       ▼                                                ▼               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    HolySheep AI API                               │ │
│  │              https://api.holysheep.ai/v1                          │ │
│  │         GPT-4.1 $8 | Claude $15 | Gemini $2.5 | DeepSeek $0.42   │ │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Cài Đặt Môi Trường

Trước tiên, cài đặt các thư viện cần thiết cho Python client:

pip install prometheus-client openai httpx python-dotenv prometheus-flask-exporter

Triển Khai Prometheus Exporter Cho AI API

Đây là phần cốt lõi — chúng ta cần tạo một exporter để thu thập metrics từ mọi request đến AI API:

#!/usr/bin/env python3
"""
AI API Prometheus Exporter
Thu thập metrics từ HolySheep AI API
Giá 2026: GPT-4.1 $8/MTok | Claude $15/MTok | Gemini $2.5/MTok | DeepSeek $0.42/MTok
"""

import time
import logging
from functools import wraps
from typing import Dict, Any, Optional
from datetime import datetime

from flask import Flask, request, Response
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, generate_latest, CONTENT_TYPE_LATEST
from openai import OpenAI


Cấu hình logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

app = Flask(__name__)


============================================


CẤU HÌNH HOLYSHEEP AI - THAY THẾ KEY CỦA BẠN


============================================

HOLYSHEEP_CONFIG = {
    "base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",  # KHÔNG dùng api.openai.com
    "api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # Thay bằng key thực tế
    "default_model": "gpt-4.1"
}


============================================


PROMETHEUS METRICS DEFINITIONS


============================================



Counter cho số lượng request theo model và status

REQUEST_COUNTER = Counter(
    'ai_api_requests_total',
    'Tổng số request AI API',
    ['model', 'status', 'error_type']
)


Histogram cho độ trễ (đơn vị: giây)

LATENCY_HISTOGRAM = Histogram(
    'ai_api_request_duration_seconds',
    'Độ trễ request AI API',
    ['model', 'endpoint'],
    buckets=[0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0]
)


Histogram cho token usage

TOKEN_USAGE_HISTOGRAM = Histogram(
    'ai_api_tokens_used',
    'Số token đã sử dụng',
    ['model', 'token_type'],  # token_type: prompt/completion
    buckets=[100, 500, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000]
)


Gauge cho chi phí tích lũy

COST_GAHPAGE = Gauge(
    'ai_api_total_cost_usd',
    'Tổng chi phí USD (tính theo giá 2026)',
    ['model']
)


Gauge cho rate limit

RATE_LIMIT_GAUGE = Gauge(
    'ai_api_rate_limit_remaining',
    'Số request còn lại trong rate limit window',
    ['model']
)


Gauge cho số request đang xử lý

IN_PROGRESS_GAUGE = Gauge(
    'ai_api_requests_in_progress',
    'Số request đang xử lý',
    ['model']
)


============================================


BẢNG GIÁ 2026 (USD per Million Tokens)


============================================

MODEL_PRICING_2026 = {
    # OpenAI Models
    "gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00},
    "gpt-4.1-turbo": {"input": 10.00, "output": 30.00},
    
    # Anthropic Models  
    "claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00},
    "claude-opus-4": {"input": 15.00, "output": 75.00},
    
    # Google Models
    "gemini-2.5-flash": {"input": 0.35, "output": 2.50},
    "gemini-2.0-pro": {"input": 1.25, "output": 10.00},
    
    # DeepSeek Models (Giá rẻ nhất!)
    "deepseek-v3.2": {"input": 0.10, "output": 0.42},
    "deepseek-coder-v3": {"input": 0.14, "output": 0.56},
}


============================================


AI CLIENT WRAPPER


============================================

class AIMonitoredClient:
    """Wrapper cho OpenAI client với khả năng giám sát"""
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.client = OpenAI(
            base_url=config["base_url"],
            api_key=config["api_key"],
            timeout=30.0,
            max_retries=2
        )
        self.default_model = config.get("default_model", "gpt-4.1")
        
    def calculate_cost(self, model: str, prompt_tokens: int, completion_tokens: int) -> float:
        """Tính chi phí theo giá 2026"""
        if model not in MODEL_PRICING_2026:
            logger.warning(f"Model {model} không có trong bảng giá, sử dụng giá mặc định")
            return 0.0
            
        pricing = MODEL_PRICING_2026[model]
        input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
        output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
        
        return input_cost + output_cost
    
    def chat_completions_create(
        self,
        model: str,
        messages: list,
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: Optional[int] = None,
        **kwargs
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Gọi chat completions với giám sát đầy đủ"""
        
        model = model or self.default_model
        start_time = time.time()
        IN_PROGRESS_GAUGE.labels(model=model).inc()
        
        try:
            # Gọi API
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
                temperature=temperature,
                max_tokens=max_tokens,
                **kwargs
            )
            
            # Tính toán metrics
            duration = time.time() - start_time
            prompt_tokens = response.usage.prompt_tokens
            completion_tokens = response.usage.completion_tokens
            total_tokens = response.usage.total_tokens
            
            # Cập nhật metrics
            REQUEST_COUNTER.labels(model=model, status="success", error_type="none").inc()
            LATENCY_HISTOGRAM.labels(model=model, endpoint="chat/completions").observe(duration)
            TOKEN_USAGE_HISTOGRAM.labels(model=model, token_type="prompt").observe(prompt_tokens)
            TOKEN_USAGE_HISTOGRAM.labels(model=model, token_type="completion").observe(completion_tokens)
            
            # Cập nhật chi phí
            cost = self.calculate_cost(model, prompt_tokens, completion_tokens)
            COST_GAHPAGE.labels(model=model).inc(cost)
            
            # Log chi tiết
            logger.info(
                f"[{model}] Success | "
                f"Latency: {duration*1000:.1f}ms | "
                f"Tokens: {prompt_tokens}+{completion_tokens}={total_tokens} | "
                f"Cost: ${cost:.6f}"
            )
            
            return {
                "status": "success",
                "model": model,
                "response": response,
                "metrics": {
                    "latency_ms": duration * 1000,
                    "prompt_tokens": prompt_tokens,
                    "completion_tokens": completion_tokens,
                    "total_tokens": total_tokens,
                    "cost_usd": cost
                }
            }
            
        except Exception as e:
            duration = time.time() - start_time
            error_type = type(e).__name__
            
            REQUEST_COUNTER.labels(model=model, status="error", error_type=error_type).inc()
            LATENCY_HISTOGRAM.labels(model=model, endpoint="chat/completions").observe(duration)
            
            logger.error(f"[{model}] Error: {error_type} - {str(e)}")
            
            return {
                "status": "error",
                "model": model,
                "error": str(e),
                "error_type": error_type,
                "metrics": {
                    "latency_ms": duration * 1000
                }
            }
            
        finally:
            IN_PROGRESS_GAUGE.labels(model=model).dec()



Khởi tạo client

ai_client = AIMonitoredClient(HOLYSHEEP_CONFIG)


============================================


FLASK ENDPOINTS


============================================


@app.route('/health')
def health():
    """Health check endpoint"""
    return {"status": "healthy", "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()}

@app.route('/metrics')
def metrics():
    """Prometheus metrics endpoint"""
    return Response(generate_latest(), mimetype=CONTENT_TYPE_LATEST)

@app.route('/api/v1/chat', methods=['POST'])
def chat():
    """Chat API endpoint với monitoring"""
    data = request.get_json()
    
    model = data.get('model', HOLYSHEEP_CONFIG['default_model'])
    messages = data.get('messages', [])
    
    result = ai_client.chat_completions_create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=data.get('temperature', 0.7),
        max_tokens=data.get('max_tokens')
    )
    
    return result


============================================


MAIN


============================================

if __name__ == '__main__':
    logger.info("=" * 60)
    logger.info("AI API Prometheus Exporter Started")
    logger.info(f"Base URL: {HOLYSHEEP_CONFIG['base_url']}")
    logger.info(f"Default Model: {HOLYSHEEP_CONFIG['default_model']}")
    logger.info("Pricing 2026:")
    for model, price in MODEL_PRICING_2026.items():
        logger.info(f"  - {model}: ${price['input']}/MTok in, ${price['output']}/MTok out")
    logger.info("=" * 60)
    
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=False)

Cấu Hình Prometheus

Tạo file cấu hình Prometheus để thu thập metrics từ exporter:

# prometheus.yml

Cấu hình Prometheus cho AI API Monitoring


global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - alertmanager:9093

rule_files:
  - "ai_api_alerts.yml"

scrape_configs:
  # AI API Exporter (Flask app ở trên)
  - job_name: 'ai-api-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['ai-api-exporter:8000']
    metrics_path: /metrics
    scrape_interval: 10s

  # Prometheus self-monitoring
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # Node Exporter (system metrics)
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']


Remote Write (nếu dùng Prometheus Remote Write)

remote_write:
  - url: http://remote-storage:9200/write
    queue_config:
      capacity: 10000
      max_shards: 5
      min_shards: 1

Cấu Hình Alerting Rules

# ai_api_alerts.yml

Alert rules cho AI API Monitoring


groups:
  - name: ai_api_latency
    interval: 30s
    rules:
      # Alert khi latency trung bình > 2 giây
      - alert: AIAPIHighLatency
        expr: histogram_quantile(0.95, rate(ai_api_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 2
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "AI API Latency cao"
          description: "P95 latency của {{ $labels.model }} là {{ $value }}s"

      # Alert khi latency > 10 giây
      - alert: AIAPICriticalLatency
        expr: histogram_quantile(0.99, rate(ai_api_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 10
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "AI API Latency nghiêm trọng"
          description: "P99 latency của {{ $labels.model }} là {{ $value }}s. Cần kiểm tra ngay!"

  - name: ai_api_cost
    interval: 60s
    rules:
      # Alert khi chi phí vượt ngưỡng
      - alert: AIAPIBudgetWarning
        expr: ai_api_total_cost_usd > 100
        for: 1h
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Chi phí AI API gần đạt ngưỡng"
          description: "Model {{ $labels.model }} đã tiêu tốn ${{ $value }}"

      # Alert khi chi phí tăng đột biến
      - alert: AIAPICostSpike
        expr: rate(ai_api_total_cost_usd[1h]) > rate(ai_api_total_cost_usd[24h]) * 3
        for: 30m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Chi phí AI API tăng đột biến"
          description: "Chi phí tăng 3x so với trung bình 24h"

  - name: ai_api_errors
    interval: 30s
    rules:
      # Alert khi error rate > 1%
      - alert: AIAPIHighErrorRate
        expr: |
          sum(rate(ai_api_requests_total{status="error"}[5m])) by (model)
          / 
          sum(rate(ai_api_requests_total[5m])) by (model)
          > 0.01
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "AI API Error Rate cao"
          description: "Model {{ $labels.model }} có error rate {{ $value | humanizePercentage }}"

      # Alert khi error rate > 5%
      - alert: AIAPICriticalErrorRate
        expr: |
          sum(rate(ai_api_requests_total{status="error"}[5m])) by (model)
          / 
          sum(rate(ai_api_requests_total[5m])) by (model)
          > 0.05
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "AI API Error Rate nghiêm trọng"
          description: "Model {{ $labels.model }} có error rate {{ $value | humanizePercentage }}. API có thể down!"

  - name: ai_api_tokens
    interval: 60s
    rules:
      # Alert khi token usage bất thường
      - alert: AIAPITokenUsageSpike
        expr: |
          sum(rate(ai_api_tokens_used_sum[1h])) by (model, token_type)
          > 
          avg_over_time(sum(rate(ai_api_tokens_used_sum[24h])) by (model, token_type)[7d:1h]) * 5
        for: 30m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Token usage bất thường"
          description: "Model {{ $labels.model }} ({{ $labels.token_type }}) sử dụng gấp 5x trung bình"

  - name: ai_api_rate_limit
    interval: 15s
    rules:
      # Alert khi rate limit sắp hết
      - alert: AIAPIRateLimitLow
        expr: ai_api_rate_limit_remaining < 10
        for: 1m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "AI API Rate Limit thấp"
          description: "Model {{ $labels.model }} chỉ còn {{ $value }} request"

Dashboard Grafana

Import dashboard JSON này vào Grafana để có cái nhìn tổng quan:

{
  "dashboard": {
    "title": "AI API Monitoring Dashboard - HolySheep AI",
    "uid": "ai-api-monitoring",
    "timezone": "browser",
    "panels": [
      {
        "title": "Request Rate (Tổng số request/phút)",
        "type": "graph",
        "gridPos": {"x": 0, "y": 0, "w": 12, "h": 8},
        "targets": [
          {
            "expr": "sum(rate(ai_api_requests_total[1m])) by (model)",
            "legendFormat": "{{model}}"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Latency P50/P95/P99",
        "type": "graph",
        "gridPos": {"x": 12, "y": 0, "w": 12, "h": 8},
        "targets": [
          {
            "expr": "histogram_quantile(0.50, rate(ai_api_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
            "legendFormat": "P50"
          },
          {
            "expr": "histogram_quantile(0.95, rate(ai_api_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
            "legendFormat": "P95"
          },
          {
            "expr": "histogram_quantile(0.99, rate(ai_api_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
            "legendFormat": "P99"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Chi Phí Theo Model (USD)",
        "type": "stat",
        "gridPos": {"x": 0, "y": 8, "w": 8, "h": 4},
        "targets": [
          {
            "expr": "ai_api_total_cost_usd",
            "legendFormat": "{{model}}"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Error Rate",
        "type": "graph",
        "gridPos": {"x": 8, "y": 8, "w": 8, "h": 4},
        "targets": [
          {
            "expr": "sum(rate(ai_api_requests_total{status='error'}[5m])) by (model) / sum(rate(ai_api_requests_total[5m])) by (model)"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Token Usage (Tổng hợp)",
        "type": "graph",
        "gridPos": {"x": 16, "y": 8, "w": 8, "h": 4},
        "targets": [
          {
            "expr": "sum(increase(ai_api_tokens_used[24h])) by (model, token_type)"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "So Sánh Chi Phí 10M Token/Tháng",
        "type": "table",
        "gridPos": {"x": 0, "y": 12, "w": 24, "h": 6},
        "targets": [
          {
            "expr": "10 * on(model) group_left() ai_api_total_cost_usd",
            "format": "table"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Script Test Hoàn Chỉnh

Script Python để test toàn bộ hệ thống và so sánh chi phí:

#!/usr/bin/env python3
"""
AI API Stress Test & Cost Comparison
So sánh chi phí thực tế giữa các provider
Giá 2026: GPT-4.1 $8 | Claude $15 | Gemini $2.5 | DeepSeek $0.42
"""

import asyncio
import time
import statistics
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass

from openai import OpenAI


============================================


CẤU HÌNH


============================================

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"  # KHÔNG dùng api.openai.com!


Các model cần test (sử dụng HolySheep AI với giá 2026)

MODELS_TO_TEST = [
    {
        "id": "deepseek-v3.2",
        "name": "DeepSeek V3.2",
        "input_price": 0.10,   # $/MTok
        "output_price": 0.42,  # $/MTok
        "description": "Giá rẻ nhất, phù hợp cho production"
    },
    {
        "id": "gemini-2.5-flash",
        "name": "Gemini 2.5 Flash", 
        "input_price": 0.35,
        "output_price": 2.50,
        "description": "Cân bằng chi phí và chất lượng"
    },
    {
        "id": "gpt-4.1",
        "name": "GPT-4.1",
        "input_price": 2.00,
        "output_price": 8.00,
        "description": "Chất lượng cao, chi phí cao"
    },
    {
        "id": "claude-sonnet-4.5",
        "name": "Claude Sonnet 4.5",
        "input_price": 3.00,
        "output_price": 15.00,
        "description": "Mô hình mạnh nhất, chi phí cao nhất"
    },
]

@dataclass
class RequestResult:
    """Kết quả một request"""
    model: str
    success: bool
    latency_ms: float
    prompt_tokens: int
    completion_tokens: int
    error: str = ""

@dataclass
class ModelStats:
    """Thống kê cho một model"""
    model_id: str
    model_name: str
    total_requests: int
    successful_requests: int
    failed_requests: int
    latencies: List[float]
    total_prompt_tokens: int
    total_completion_tokens: int
    errors: List[str]
    
    @property
    def success_rate(self) -> float:
        return self.successful_requests / self.total_requests * 100
    
    @property
    def avg_latency(self) -> float:
        return statistics.mean(self.latencies) if self.latencies else 0
    
    @property
    def p95_latency(self) -> float:
        if not self.latencies:
            return 0
        sorted_latencies = sorted(self.latencies)
        index = int(len(sorted_latencies) * 0.95)
        return sorted_latencies[index]
    
    @property
    def total_cost(self) -> float:
        # Đã được tính dựa trên giá thực từ model config
        return 0.0  # Sẽ được set sau

class AIAPITester:
    """Test và benchmark AI API"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(
            base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
            api_key=api_key,
            timeout=30.0
        )
        self.results: Dict[str, List[RequestResult]] = {}
        
    async def test_single_request(
        self, 
        model_id: str, 
        prompt: str
    ) -> RequestResult:
        """Thực hiện một request đơn lẻ"""
        start_time = time.time()
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=model_id,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý AI hữu ích."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=0.7,
                max_tokens=500
            )
            
            latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
            
            return RequestResult(
                model=model_id,
                success=True,
                latency_ms=latency_ms,
                prompt_tokens=response.usage.prompt_tokens,
                completion_tokens=response.usage.completion_tokens
            )
            
        except Exception as e:
            latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
            return RequestResult(
                model=model_id,
                success=False,
                latency_ms=latency_ms,
                prompt_tokens=0,
                completion_tokens=0,
                error=str(e)
            )
    
    async def run_model_benchmark(
        self, 
        model_id: str, 
        num_requests: int = 10,
        concurrent: int = 3
    ) -> ModelStats:
        """Benchmark một model cụ thể"""
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"Testing: {model_id}")
        print(f"Số request: {num_requests}, Concurrent: {concurrent}")
        print('='*60)
        
        prompts = [
            "Giải thích về machine learning trong 3 câu",
            "Viết một đoạn code Python đơn giản",
            "So sánh SQL và NoSQL database",
            "Định nghĩa của AI là gì?",
            "Cách tối ưu hóa React performance",
        ]
        
        results: List[RequestResult] = []
        
        for i in range(num_requests):
            prompt = prompts[i % len(prompts)]
            result = await self.test_single_request(model_id, prompt)
            results.append(result)
            
            status = "✓" if result.success else "✗"
            print(f"  Request {i+1}/{num_requests}: {status} "
                  f"Latency: {result.latency_ms:.1f}ms "
                  f"Tokens: {result.prompt_tokens}+{result.completion_tokens}")
            
            # Delay nhẹ để tránh rate limit
            if i < num_requests - 1:
                await asyncio.sleep(0.5)
        
        # Tính toán statistics
        successful = [r for r in results if r.success]
        failed = [r for r in results if not r.success]
        
        stats = ModelStats(
            model_id=model_id,
            model_name=model_id,
            total_requests=len(results),
            successful_requests=len(successful),
            failed_requests=len(failed),
            latencies=[r.latency_ms for r in successful],
            total_prompt_tokens=sum(r.prompt_tokens for r in successful),
            total_completion_tokens=sum(r.completion_tokens for r in successful),
            errors=[r.error for r in failed]
        )
        
        return stats
    
    def calculate_cost(
        self, 
        stats: ModelStats, 
        model_config: Dict[str, Any]
    ) -> float:
        """Tính chi phí dựa trên giá 2026"""
        input_cost = (stats.total_prompt_tokens / 1_000_000) * model_config["input_price"]
        output_cost = (stats.total_completion_tokens / 1_000_000) * model_config["output_price"]
        return input_cost + output_cost
    
    def estimate_monthly_cost(
        self, 
        model_config: Dict[str, Any],
        monthly_tokens: int = 10_000_000  # 10M tokens/month
    ) -> float:
        """Ước tính chi phí hàng tháng cho 10M tokens"""
        # Giả định 30% input, 70% output
        input_tokens = int(monthly_tokens * 0.3)
        output_tokens = int(monthly_tokens * 0.7)
        
        input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * model_config["input_price"]
        output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * model_config["output_price"]
        
        return input_cost + output_cost

async def main():
    """Main function"""
    print("="*70)
    print("       AI API BENCHMARK & COST COMPARISON TOOL")
    print("       Powered by HolySheep AI")
    print("="*70)
    print(f"\nBase URL: {HOLYSHEEP_BASE_URL}")
    print(f"Tỷ giá: ¥1 = $1 (Tiết kiệm 85%+ so với provider khác)")
    print("\nBẢNG GIÁ 2026 (USD per Million Tokens):")
    print("-"*50)

Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan