Giới Thiệu: Tại Sao Y Học Chính Xác Cần AI?

Trong 5 năm kinh nghiệm triển khai hệ thống AI cho các bệnh viện và phòng khám, tôi đã chứng kiến sự chuyển đổi ngoạn mục từ phương pháp điều trị "một kích cỡ cho tất cả" sang liệu pháp cá nhân hóa dựa trên dữ liệu. Y học chính xác (Precision Medicine) đòi hỏi xử lý khối lượng genomic data khổng lồ, phân tích hình ảnh y khoa phức tạp, và đưa ra quyết định lâm sàng trong thời gian thực.

Bảng So Sánh Chi Phí API AI

Trước khi đi sâu vào kỹ thuật, hãy cùng xem bảng so sánh chi phí để bạn hiểu rõ lợi ích tài chính khi triển khai AI trong y học chính xác:

Tiêu chí HolySheep AI API chính thức Dịch vụ Relay khác
Tỷ giá ¥1 = $1 (85%+ tiết kiệm) $1 = $1 $1 = $0.85-0.95
Thanh toán WeChat/Alipay/Visa Visa/Mastercard Hạn chế
Độ trễ trung bình <50ms 80-200ms 100-300ms
Tín dụng miễn phí Có (khi đăng ký) Không Ít khi
GPT-4.1 $8/MTok $60/MTok $15-30/MTok
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok $45/MTok $25-40/MTok
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok $2.50/MTok $1-2/MTok

Với môi trường y tế cạnh tranh hiện nay, việc lựa chọn đúng nhà cung cấp API có thể tiết kiệm hàng nghìn đô la mỗi tháng. Đăng ký tại đây để nhận ngay tín dụng miễn phí và trải nghiệm chênh lệch độ trễ.

Kiến Trúc Hệ Thống AI Y Học Chính Xác

Để triển khai AI trong y học chính xác một cách hiệu quả, bạn cần xây dựng kiến trúc tổng thể bao gồm các thành phần chính sau:

Triển Khai Mô Hình Phân Tích Genomic

Việc phân tích genomic data đòi hỏi xử lý chuỗi DNA dài với độ chính xác cao. Dưới đây là ví dụ triển khai sử dụng HolySheep API để phân tích variant calling và đưa ra khuyến nghị điều trị:

import requests
import json
from typing import List, Dict, Optional

class GenomicAnalyzer:
    """
    Hệ thống phân tích Genomic cho Y học Chính xác
    Sử dụng HolySheep AI API - độ trễ <50ms, chi phí thấp
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def analyze_variants(self, variants: List[Dict]) -> Dict:
        """
        Phân tích các biến thể di truyền và đề xuất phác đồ điều trị
        
        Args:
            variants: Danh sách các variant từ sequencing data
            
        Returns:
            Dictionary chứa phân tích và khuyến nghị điều trị
        """
        prompt = self._build_genomic_prompt(variants)
        
        # Gọi DeepSeek V3.2 cho phân tích genomic - chi phí chỉ $0.42/MTok
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json={
                "model": "deepseek-chat",
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": self._genomic_system_prompt()},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                "temperature": 0.3,  # Low temperature cho medical accuracy
                "max_tokens": 2048
            },
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
        
        result = response.json()
        return self._parse_analysis(result['choices'][0]['message']['content'])
    
    def _genomic_system_prompt(self) -> str:
        return """Bạn là chuyên gia phân tích genomic trong y học chính xác.
Cung cấp phân tích chi tiết về các biến thể di truyền, đánh giá pathogenicity,
và đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa dựa trên evidence-based medicine.
Luôn đề cập mức độ tin cậy của khuyến nghị."""
    
    def _build_genomic_prompt(self, variants: List[Dict]) -> str:
        variants_text = "\n".join([
            f"- Gene: {v.get('gene')}, Position: {v.get('position')}, "
            f"Variant: {v.get('variant')}, Allele Frequency: {v.get('af')}"
            for v in variants
        ])
        
        return f"""Phân tích các biến thể di truyền sau cho bệnh nhân:

{variants_text}

Đối với mỗi variant, cung cấp:
1. Pathogenicity classification (Pathogenic/Likely pathogenic/Benign/VUS)
2. Drug response implications
3. Clinical significance
4. Recommended follow-up tests"""

    def _parse_analysis(self, content: str) -> Dict:
        # Parse kết quả từ AI response
        return {
            "analysis": content,
            "actionable_variants": [],
            "treatment_recommendations": []
        }
    
    def generate_patient_report(self, patient_data: Dict, analysis: Dict) -> str:
        """
        Tạo báo cáo bệnh nhân từ kết quả phân tích
        Sử dụng Claude Sonnet 4.5 cho chất lượng ngôn ngữ y khoa - $15/MTok
        """
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json={
                "model": "claude-3-5-sonnet",
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "Bạn là bác sĩ chuyên khoa di truyền, viết báo cáo bệnh nhân dễ hiểu."},
                    {"role": "user", "content": f"Tạo báo cáo cho bệnh nhân:\n\n{json.dumps(patient_data)}\n\nKết quả phân tích:\n{analysis['analysis']}"}
                ],
                "temperature": 0.5
            }
        )
        return response.json()['choices'][0]['message']['content']



Sử dụng

analyzer = GenomicAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

variants = [
    {"gene": "BRCA1", "position": "chr17:41245432", "variant": "c.68_69delAG", "af": 0.52},
    {"gene": "TP53", "position": "chr17:7578402", "variant": "c.743G>A", "af": 0.38}
]

result = analyzer.analyze_variants(variants)
print(f"Phân tích hoàn tất: {len(result['actionable_variants'])} variants có thể hành động")

Hệ Thống Hỗ Trợ Chẩn Đoán Hình Ảnh Y Khoa

Với các mô hình AI vision, việc phân tích X-ray, MRI, CT scan đòi hỏi độ chính xác cao và thời gian phản hồi nhanh. Dưới đây là kiến trúc xử lý image-based diagnosis:

import base64
import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image
from typing import Tuple, List

class MedicalImageAnalyzer:
    """
    Hệ thống phân tích hình ảnh y khoa sử dụng GPT-4.1 vision
    Chi phí hiệu quả với HolySheep: $8/MTok vs $60/MTok chính thức
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def encode_image(self, image_path: str) -> str:
        """Mã hóa ảnh sang base64"""
        with Image.open(image_path) as img:
            # Resize nếu ảnh quá lớn để tiết kiệm chi phí
            if max(img.size) > 2048:
                img.thumbnail((2048, 2048))
            
            buffer = BytesIO()
            img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
            return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()
    
    def analyze_chest_xray(self, image_path: str, clinical_context: str) -> dict:
        """
        Phân tích X-quang ngực với context lâm sàng
        
        Returns:
            Dictionary chứa findings, differential diagnosis, và urgency level
        """
        image_b64 = self.encode_image(image_path)
        
        payload = {
            "model": "gpt-4-turbo",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": f"""Phân tích X-quang ngực này cho bệnh nhân với thông tin lâm sàng:
{clinical_context}

Cung cấp structured report với:
1. Technical Quality (adequacy của image)
2. Key Findings (những bất thường chính)
3. Critical Findings (cần báo cáo ngay)
4. Differential Diagnoses (chuẩn đoán phân biệt)
5. Recommended next steps

Format output as JSON."""
                        },
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"
                            }
                        }
                    ]
                }
            ],
            "temperature": 0.2,  # Low temperature cho consistency
            "max_tokens": 1500
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json=payload,
            timeout=45
        )
        
        return self._parse_medical_report(response.json())
    
    def analyze_mri_brain(self, image_paths: List[str], findings: str) -> dict:
        """
        Phân tích MRI não với multi-sequence input
        Sử dụng Gemini 2.5 Flash cho chi phí tối ưu: $2.50/MTok
        """
        content = []
        
        for idx, path in enumerate(image_paths):
            image_b64 = self.encode_image(path)
            content.append({
                "type": "text",
                "text": f"Sequence {idx+1}:"
            })
            content.append({
                "type": "image_url",
                "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}
            })
        
        content.append({
            "type": "text",
            "text": f"""Analyze brain MRI with following clinical notes:
{findings}

Provide:
1. Study quality and technical adequacy
2. Intracranial findings (parenchyma, ventricles, extra-axial spaces)
3. Critical/urgent findings
4. Structured report in JSON format"""
        })
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "gemini-pro-vision",
                "messages": [{"role": "user", "content": content}],
                "temperature": 0.1,
                "max_tokens": 2000
            }
        )
        
        return response.json()
    
    def _parse_medical_report(self, response: dict) -> dict:
        """Parse và validate medical report"""
        try:
            content = response['choices'][0]['message']['content']
            return {
                "status": "success",
                "report": content,
                "model_used": "gpt-4-turbo",
                "cost_estimate": "~$0.02"  # Ước tính chi phí
            }
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}



Demo sử dụng

analyzer = MedicalImageAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


Phân tích X-quang

clinical_context = """
Nam, 65 tuổi, ho kéo dài 3 tuần, có tiền sử hút thuốc 30 năm.
Khám: ran 2 đáy phổi, SpO2 94%.
"""
result = analyzer.analyze_chest_xray("chest_xray.jpg", clinical_context)
print(f"Urgency: {result.get('urgency', 'Normal')}")

Tích Hợp EHR và Clinical Decision Support

Để hoàn thiện hệ thống, cần tích hợp AI với Electronic Health Records và tạo giao diện hỗ trợ quyết định lâm sàng thời gian thực:

import time
from datetime import datetime
from typing import Optional

class ClinicalDecisionSupport:
    """
    Hệ thống CDSS - Clinical Decision Support System
    Tích hợp đa nguồn dữ liệu với AI inference
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.model_costs = {
            "gpt-4-turbo": 8.0,      # $/MTok
            "claude-3-5-sonnet": 15.0,
            "gemini-pro": 2.50,
            "deepseek-chat": 0.42    # Rẻ nhất cho basic tasks
        }
        self.total_cost = 0.0
        self.total_tokens = 0
    
    def comprehensive_patient_analysis(
        self, 
        patient_id: str,
        ehr_data: dict,
        lab_results: dict,
        genomic_variants: Optional[list] = None
    ) -> dict:
        """
        Phân tích toàn diện bệnh nhân kết hợp đa nguồn dữ liệu
        """
        start_time = time.time()
        
        # Bước 1: Tạo patient summary bằng DeepSeek (chi phí thấp)
        summary = self._generate_patient_summary(ehr_data, lab_results)
        
        # Bước 2: Risk stratification bằng Gemini
        risk_level = self._assess_risk_level(summary)
        
        # Bước 3: Treatment recommendations bằng Claude
        if genomic_variants:
            treatment_plan = self._generate_personalized_treatment(
                summary, genomic_variants
            )
        else:
            treatment_plan = self._generate_standard_treatment(summary)
        
        # Bước 4: Drug interaction check
        drug_alerts = self._check_drug_interactions(
            treatment_plan.get("medications", [])
        )
        
        processing_time = time.time() - start_time
        
        return {
            "patient_id": patient_id,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "risk_assessment": risk_level,
            "treatment_plan": treatment_plan,
            "drug_alerts": drug_alerts,
            "processing_time_ms": round(processing_time * 1000, 2),
            "cost_breakdown": {
                "total_cost_usd": round(self.total_cost, 4),
                "total_tokens": self.total_tokens
            }
        }
    
    def _generate_patient_summary(self, ehr: dict, labs: dict) -> str:
        """Tạo patient summary - sử dụng DeepSeek V3.2 cho chi phí tối ưu"""
        prompt = f"""Tạo patient summary từ dữ liệu EHR và lab results:

EHR Data:
- Chief Complaint: {ehr.get('chief_complaint')}
- Medical History: {', '.join(ehr.get('history', []))}
- Vitals: BP {ehr.get('vitals', {}).get('bp')}, HR {ehr.get('vitals', {}).get('hr')}

Lab Results:
{self._format_labs(labs)}

Format thành concise clinical summary."""
        
        response = self._call_model(
            "deepseek-chat", 
            prompt,
            system="You are a clinical documentation specialist."
        )
        return response
    
    def _assess_risk_level(self, summary: str) -> dict:
        """Risk stratification - Gemini 2.5 Flash cho cân bằng cost/quality"""
        prompt = f"""Assess patient risk level based on summary:

{summary}

Classify risk as: LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
Provide reasoning and recommend monitoring frequency."""
        
        response = self._call_model(
            "gemini-pro",
            prompt,
            system="You are an experienced physician specializing in risk assessment."
        )
        
        return {
            "level": "HIGH",  # Parse từ response
            "reasoning": response,
            "monitoring": "Daily follow-up recommended"
        }
    
    def _generate_personalized_treatment(self, summary: str, variants: list) -> dict:
        """Genomic-guided treatment - Claude cho medical expertise cao nhất"""
        prompt = f"""Based on patient summary and genomic variants:

Summary: {summary}
Genomic Variants: {variants}

Generate personalized treatment plan including:
1. Pharmacogenomic recommendations
2. Standard treatment protocol
3. Monitoring parameters
4. Follow-up schedule

Consider drug-gene interactions."""
        
        response = self._call_model(
            "claude-3-5-sonnet",
            prompt,
            system="You are a clinical pharmacologist specializing in precision medicine."
        )
        
        return {"plan": response, "medications": [], "personalized": True}
    
    def _generate_standard_treatment(self, summary: str) -> dict:
        """Standard treatment protocol"""
        prompt = f"""Based on clinical summary, provide standard treatment:

{summary}

Generate evidence-based treatment protocol."""
        
        return {"plan": summary, "medications": [], "personalized": False}
    
    def _check_drug_interactions(self, medications: list) -> list:
        """Kiểm tra tương tác thuốc"""
        if not medications:
            return []
        
        prompt = f"""Check drug interactions for: {', '.join(medications)}
        
List any significant interactions with severity level (Minor/Moderate/Severe)."""
        
        response = self._call_model(
            "deepseek-chat",
            prompt,
            system="You are a clinical pharmacist."
        )
        
        return [{"drug_pair": "example", "severity": "Moderate", "description": response}]
    
    def _call_model(self, model: str, prompt: str, system: str = "") -> str:
        """Wrapper gọi HolySheep API với tracking chi phí"""
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        if system:
            messages.insert(0, {"role": "system", "content": system})
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": model,
                "messages": messages,
                "temperature": 0.3,
                "max_tokens": 1000
            }
        )
        
        result = response.json()
        
        # Track usage
        if 'usage' in result:
            tokens = result['usage']['total_tokens']
            cost = (tokens / 1_000_000) * self.model_costs.get(model, 1.0)
            self.total_tokens += tokens
            self.total_cost += cost
        
        return result['choices'][0]['message']['content']
    
    def _format_labs(self, labs: dict) -> str:
        """Format lab results cho prompt"""
        return "\n".join([
            f"- {k}: {v} {'(H)' if isinstance(v, (int, float)) and v > 100 else ''}"
            for k, v in labs.items()
        ])



Sử dụng CDSS

cdss = ClinicalDecisionSupport(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

patient_data = {
    "ehr": {
        "chief_complaint": "Mệt mỏi, khó thở khi gắng sức",
        "history": ["Type 2 Diabetes", "Hypertension", "Hyperlipidemia"],
        "vitals": {"bp": "145/92", "hr": "88", "temp": "37.2"}
    },
    "labs": {
        "HbA1c": 8.5,
        "Creatinine": 1.3,
        "eGFR": 62,
        "LDL": 165
    },
    "genomic": [
        {"gene": "SLCO1B1", "variant": "*5/*5", "implication": "Statin sensitivity"}
    ]
}

decision = cdss.comprehensive_patient_analysis(
    patient_id="PT-2026-001",
    **patient_data
)

print(f"Rủi ro: {decision['risk_assessment']['level']}")
print(f"Thời gian xử lý: {decision['processing_time_ms']}ms")
print(f"Chi phí: ${decision['cost_breakdown']['total_cost_usd']}")

Xây Dựng Pipeline Xử Lý Batch

Đối với nghiên cứu lâm sàng hoặc screening population, cần xử lý hàng loạt với chi phí tối ưu:

import asyncio
import aiohttp
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
import json

@dataclass
class ProcessingJob:
    patient_id: str
    data_type: str  # 'genomic', 'imaging', 'clinical'
    payload: dict

class BatchMedicalProcessor:
    """
    Batch processor cho medical AI workloads
    Tối ưu chi phí với HolySheep pricing: tiết kiệm 85%+ vs API chính thức
    """
    
    def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.max_concurrent = max_concurrent
        self.results = []
    
    async def process_batch_async(
        self, 
        jobs: List[ProcessingJob]
    ) -> List[Dict]:
        """
        Xử lý batch async với concurrency control
        Chi phí: DeepSeek V3.2 chỉ $0.42/MTok cho standard tasks
        """
        connector = aiohttp.TCPConnector(limit=self.max_concurrent)
        async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
            tasks = [
                self._process_single_job(session, job)
                for job in jobs
            ]
            return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    
    async def _process_single_job(
        self, 
        session: aiohttp.ClientSession,
        job: ProcessingJob
    ) -> dict:
        """Xử lý từng job riêng lẻ"""
        
        if job.data_type == 'genomic':
            result = await self._process_genomic(session, job)
        elif job.data_type == 'imaging':
            result = await self._process_imaging(session, job)
        else:
            result = await self._process_clinical(session, job)
        
        return {
            "patient_id": job.patient_id,
            "status": "completed",
            "result": result
        }
    
    async def _process_genomic(
        self, 
        session: aiohttp.ClientSession,
        job: ProcessingJob
    ) -> str:
        """Xử lý genomic data - sử dụng DeepSeek cho cost efficiency"""
        prompt = f"""Analyze genomic variants for patient {job.patient_id}:

Variants: {json.dumps(job.payload.get('variants', []))}

Provide variant interpretation and clinical recommendations."""

        return await self._call_api_async(session, "deepseek-chat", prompt)
    
    async def _process_imaging(
        self, 
        session: aiohttp.ClientSession,
        job: ProcessingJob
    ) -> str:
        """Xử lý imaging - sử dụng Gemini cho cost/quality balance"""
        prompt = f"""Analyze medical image for patient {job.patient_id}:

Image Type: {job.payload.get('modality')}
Clinical Context: {job.payload.get('context')}

Provide structured findings."""

        return await self._call_api_async(session, "gemini-pro", prompt)
    
    async def _process_clinical(
        self, 
        session: aiohttp.ClientSession,
        job: ProcessingJob
    ) -> str:
        """Xử lý clinical notes - sử dụng DeepSeek"""
        prompt = f"""Extract structured data from clinical notes:

Patient ID: {job.patient_id}
Notes: {job.payload.get('notes')}

Extract: diagnoses, medications, allergies, care plan."""

        return await self._call_api_async(session, "deepseek-chat", prompt)
    
    async def _call_api_async(
        self,
        session: aiohttp.ClientSession,
        model: str,
        prompt: str
    ) -> str:
        """Gọi HolySheep API async"""
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 800
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        async with session.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            json=payload,
            headers=headers,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
        ) as response:
            result = await response.json()
            return result['choices'][0]['message']['content']
    
    def estimate_batch_cost(self, jobs: List[ProcessingJob]) -> dict:
        """
        Ước tính chi phí batch trước khi chạy
        So sánh HolySheep vs Official pricing
        """
        model_map = {
            'genomic': ('deepseek-chat', 0.42),
            'imaging': ('gemini-pro', 2.50),
            'clinical': ('deepseek-chat', 0.42)
        }
        
        # Ước tính tokens trung bình
        avg_tokens = {
            'genomic': 1500,
            'imaging': 1200,
            'clinical': 800
        }
        
        holy_cost = 0
        official_cost = 0
        
        for job in jobs:
            model, price = model_map[job.data_type]
            tokens = avg_tokens[job.data_type]
            
            holy_cost += (tokens / 1_000_000) * price
            official_cost += (tokens / 1_000_000) * price * 5  # ~5x difference
        
        return {
            "total_jobs": len(jobs),
            "holy_sheep_cost_usd": round(holy_cost, 2),
            "official_cost_usd": round(official_cost, 2),
            "savings_usd": round(official_cost - holy_cost, 2),
            "savings_percent": round((1 - holy_cost/official_cost) * 100, 1)
        }



Demo usage

async def main():
    processor = BatchMedicalProcessor(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        max_concurrent=5
    )
    
    # Tạo batch jobs
    jobs = [
        ProcessingJob(
            patient_id=f"PT-{i:04d}",
            data_type="genomic" if i % 3 == 0 else "clinical",
            payload={"variants": [], "notes": "Sample clinical data"}
        )
        for i in range(100)
    ]
    
    # Ước tính chi phí
    estimate = processor.estimate_batch_cost(jobs)
    print(f"Ước tính chi phí cho {estimate['total_jobs']} jobs:")
    print(f"  HolySheep: ${estimate['holy_sheep_cost_usd']}")
    print(f"  Official: ${estimate['official_cost_usd']}")
    print(f"  Tiết kiệm: ${estimate['savings_usd']} ({estimate['savings_percent']}%)")
    
    # Chạy batch
    results = await processor.process_batch_async(jobs)
    
    success = sum(1 for r in results if isinstance(r, dict) and r.get('status') == 'completed')
    print(f"Hoàn thành: {success}/{len(jobs)}")

asyncio.run(main())

Monitoring và Cost Optimization

Để tối ưu chi phí trong môi trường production, cần thiết lập hệ thống monitoring và alerting:

import time
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta

class APICostMonitor:
    """
    Giám sát chi phí và performance cho medical AI workloads
    Tích hợp với HolySheep dashboard
    """
    
    def __init__(self):
        self.usage_stats = defaultdict(lambda: {
            'requests': 0,
            'tokens': 0,
            'errors': 0,
            'latencies': [],
            'cost': 0.0
        })
        self.model_pricing = {
            "gpt-4-turbo": 8.0,
            "claude-3-5-sonnet": 15.0,
            "gemini-pro": 2.50,
            "gemini-pro-vision": 2.50,
            "deepseek-chat": 0.42
        }
    
    def log_request(
        self, 
        model: str, 
        tokens_used: int, 
        latency_ms: float,
        error: bool = False
    ):
        """Log request metrics"""
        stats = self.usage_stats[model]
        stats['requests

Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan