[Hands-on] How to Serve 5 Models On One GPU

OpenCost 1.121.0: First-of-a-kind Kubernetes inference cost tracking

OpenCost 1.121.0 giới thiệu khả năng theo dõi chi phí inference đầu tiên trên Kubernetes, giúp xác định chính xác chi phí theo token cho các mô hình đang phục vụ hàng tỷ token.

Lập trình viên xây dựng hệ thống AI phải hiểu OpenCost 1.121.0 giúp họ đo lường chi phí thực tế của mỗi phép tính inference trên Kubernetes, từ đó tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi triển khai mô hình lớn.

GitHub Models is now retired

GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm …

The Inference Engineering Masterclass — Philip Kiely & Ali Taha, Baseten

Baseten vừa huy động thành công 13 tỷ USD trong vòng Series F, trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực kỹ thuật inference. Bài viết cung cấp toàn diện kiến thức cần thiết về autoregressive và diffusion engineering.

Nếu bạn đang xây dựng các mô hình AI tự động hóa hoặc tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách Baseten và các nhà lãnh đạo ngành như Philip Kiely và Ali Taha đã định hình một lĩnh vực mới—inference engineering—để nâng cao hiệu suất và chi phí của các hệ thống AI, từ đó giúp bạn áp dụng những kiến thức này vào dự án của mình một cách hiệu quả.

Kimi K3 by Moonshot now available on Modal

Mô hình đa phương thức Kimi K3 của Moonshot, với 2,8 nghìn tỷ tham số, cùng công cụ DFlash speculator tùy chỉnh, đã được triển khai trên nền tảng Modal.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính năng AI cho ứng dụng của mình, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kimi K3 và DFlash Speculator của Moonshot có thể giúp cải thiện hiệu năng xử lý đa modal và dự đoán trong các ứng dụng AI hiện đại.

GPT-5.6 kernel of truth: Sol can cut its own costs, says OpenAI

OpenAI cho biết phiên bản GPT-5.6 Sol đã giảm chi phí vận hành và lượng tokens tiêu thụ nhờ tối ưu hóa các kernel, quá trình suy luận (inference), API AI cũng như hệ thống harness của Codex nhằm đẩy nhanh quy trình gọi công cụ (tool-calling).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các mô hình AI lớn thông qua kiến trúc kernel mới, giúp giảm thiểu chi phí serving và tăng tốc độ xử lý công việc liên quan đến các API AI và agent.

The KV Cache Survival Guide: Why Your GPU Runs Out of Memory with Local LLMs

Bài viết giải quyết vấn đề phổ biến nhất khi chạy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ: tình trạng thiếu VRAM do chi phí lưu trữ KV cache (key-value cache) trong GPU. Nó giải thích nguyên nhân khiến GPU hết bộ nhớ giữa cuộc hội thoại và cung cấp công cụ tính toán trực quan để ước lượng dung lượng cần thiết từ trọng số mô hình, KV cache và overhead.

Những lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên thiết bị cá nhân sẽ hiểu rõ cách tối ưu hóa bộ nhớ GPU để tránh tình trạng "dung lượng VRAM cạn kiệt" khi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trong quá trình tương tác, từ đó cải thiện hiệu suất và trải nghiệm sử dụng.

AI inference is obviously profitable

Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.

Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.