#ai-gateway

Introducing ai_decide: make fast decisions on your governed data

Trong bối cảnh ngày càng nhiều tổ chức phải xử lý lượng lớn dữ liệu có quản trị, ai_decide được phát triển để giải quyết bài toán ra quyết định nhanh. Công cụ này tận dụng Large Language Models (LLMs) cùng các framework như LangChain và LlamaIndex để phân tích và trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu. Hệ quả là thời gian ra quyết định được rút ngắn đáng kể, với một số trường hợp báo cáo giảm tới 70% thời gian xử lý so với phương pháp thủ công. Điều đáng học hỏi là cách kết hợp giữa LLMs và hệ thống quản trị dữ liệu hiện có mà vẫn đảm bảo bảo mật và tính nhất quán thông tin.

ai_decide giúp lập trình viên đưa ra quyết định nhanh chóng trên dữ liệu được quản trị, tăng hiệu quả phát triển ứng dụng AI.

Ringg’s AI agents resolve up to 65% of customer calls with OpenAI

Ringg đã triển khai các AI agents sử dụng công nghệ GPT-5.6 để xử lý cuộc gọi khách hàng qua nhiều kênh như voice, chat, WhatsApp và web, đạt tỷ lệ giải quyết lên đến 65%. Nhờ sử dụng GPT-5.6, Ringg giảm được 90% chi phí so với việc sử dụng GPT-4.1. Sự kết hợp giữa công nghệ AI mới nhất và khả năng đa ngôn ngữ giúp giải quyết số lượng lớn yêu cầu khách hàng hiệu quả. Lập trình viên nên cân nhắc bài gốc để hiểu rõ cách triển khai kiến trúc system và các technical challenges khi nâng cấp từ GPT-4.1 lên GPT-5.6 trong môi trường production thực tế.

Bài này tiết lộ cách Ringg dùng GPT-5.6 để giải quyết 65% cuộc gọi khách hàng với chi phí thấp hơn 90% so với GPT-4.1.

The Pulse: tech companies move to open AI models

Nhiều công ty công nghệ như Uber, Pinterest, Stripe, Coinbase, Ramp và AT&T đang chuyển đổi sang các open AI models để giảm chi phí đáng kể. Việc áp dụng model routing cho phép họ lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho từng tác vụ, thay vì phụ thuộc vào các proprietary models đắt đỏ. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm chi phí AI lên đến 70% so với sử dụng độc quyền. Các lập trình viên nên tham khảo bài viết để hiểu rõ cách triển khai model routing và lựa chọn các open-source models phù hợp với nhu cầu cụ thể.

Đọc bài này để biết cách các công ty hàng như Uber, Pinterest tiết kiệm chi phí AI bằng cách chuyển sang mô hình mở và routing thông minh.

Optimizing LLM Inference Costs in Multi-Agent Systems with Adaptive Model Routing

Bối cảnh là chi phí inference cho Large Language Models (LLMs) đang trở thành thách thức lớn trong hệ thống multi-agent. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng static model assignment - phân bổ mô hình cố định cho các task - dẫn đến lãng phí tài nguyên. Hệ quả là nghiên cứu đề xuất adaptive model routing giúp giảm 67% chi phí inference bằng cách lựa chọn LLM phù hợp nhất cho từng task cụ thể. Điều đáng học là phương án này không chỉ giảm cost mà vẫn giữ được hiệu suất nhờ tận dụng strengths của các mô hình khác nhau như GPT-4, LLaMA 2 hay Mixtral.

Bài viết này giúp lập trình viên giảm chi phí inference và tăng hiệu năng hệ thống LLM đa tác vụ bằng cách lựa chọn mô hình thông minh.

I Tested GhostCLI’s “Claude” Models. Here’s Why I Don’t Trust the Labels

GhostCLI quảng cáo mô hình Claude của mình với các nhãn Fable 5.1, Opus 5 và Fable 5, đồng thời cam kết sử dụng không giới hạn. Khi kiểm tra thực tế, ba mô hình này cho kết quả gần như identical trong các tác vụ tạo mã và trả lời câu hỏi, cho thấy sự khác biệt về hiệu suất thực tế rất nhỏ. Điều này khiến người dùng dễ nhầm lẫn rằng họ đang truy cập vào các phiên bản có khả năng khác nhau rõ rệt. Vì vậy, sự tin tưởng vào nhãn sản phẩm có thể dẫn đến lựa chọn không phù hợp và lãng phí thời gian đánh giá. Bài học là luôn tự benchmark mô hình trước khi dựa vào các nhãn nhà cung cấp để đánh giá khả năng thực sự.

Bài tiết lộ sự tương đồng đáng lo ngại giữa các mô hình GhostCLI được quảng cáo khác nhau, cảnh giác người dùng về tính minh bạch trong đặt tên và nhãn hiệu AI.

LLM Cost Optimization Techniques: A Production Playbook

Bối cảnh là nhu cầu tối ưu chi phí LLM trong sản xuất khi chi phí token ngày càng tăng. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ 6 yếu tố chính: caching (tái sử dụng kết quả), model routing (chọn mô hình phù hợp), prompt compression (nén prompt), batching (gửi nhiều request cùng lúc), architecture choices (lựa kiến trúc), và token FinOps (quản lý chi phí token). Hệ quả là tiết kiệm tới 80% chi phí token nếu áp dụng đúng kỹ thuật, đặc biệt với các hệ thống có lưu lượng 100K+ request/ngày. Điều đáng học là cần ưu tiên caching (tỷ lệ cache hit 30-50%) trước khi tối ưu model routing (chọn giữa Llama 3 8B, Mistral 7B, hoặc phi thương mại như TinyLlama).

Bài này giúp lập trình viên tìm hiểu cách tiết kiệm chi phí hiệu quả khi triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn trong sản xuất, từ cách lưu trữ dữ liệu đến tối ưu hóa quy trình thực thi, giúp giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

GLM-5.3 vs. GPT-5.6 Sol on DeepSWE: Cost, Coding, and Routing

Nghiên cứu thực hiện 904 lần rollout trên bộ dữ liệu DeepSWE để so sánh hai mô hình GLM-5.3 và GPT-5.6 Sol. Kết quả cho thấy GPT-5.6 Sol vượt GLM-5.3 khoảng 3,7 điểm về pass@1, cho thấy khả năng giải đúng ở lần thử đầu tiên tốt hơn. Ngược lại, GLM-5.3 đạt pass@4 cao hơn trong khi chi phí chỉ khoảng một nửa so với Sol, nhờ hiệu suất ổn định ở nhiều lần thử. Khi áp dụng chiến lược cascade ưu tiên GLM-5.3 trước rồi mới gọi Sol nếu cần, tổng pass đạt tới 85,9%. Điều này cho thấy việc cân bằng giữa hiệu suất single‑shot và chi phí multi‑attempt có thể tối ưu được bằng cách sắp xếp thứ tự gọi mô hình phù hợp.

Bài này cung cấp dữ liệu thực tế so sánh hiệu suất và chi phí giữa hai mô hình AI hàng đầu, giúp lập trình viên đưa ra lựa chọn tối ưu cho dự án của mình.

How agents can delegate better

Nghiên cứu mới chỉ ra rằng việc delegation giữa các agent không chỉ là giao task mà còn đòi hỏi thông minh trong quá trình đàm phán thích ứng. Các agent cần thống nhất về các quy tắc nghiêm ngặt, thiết lập hợp đồng và đặt ra các biện pháp bảo mật như guardrails để đảm bảo sự Coordinated. Quá trình này dựa trên khả năng học và điều chỉnh linh hoạt của agent trong môi trường thay đổi. Khi các yếu tố trên được đáp ứng, delegation trở nên hiệu quả hơn, giảm xung đột và tăng độ tin cậy của workflow. Nghiên cứu đưa ra bốn nguyên tắc cụ thể mà các nhà phát triển có thể áp dụng để cải thiện cách agent chia sẻ trách nhiệm trong hệ thống của mình.

Bài viết này giúp lập trình viên cải thiện kỹ năng giao tiếp và hợp tác hiệu quả thông qua việc áp dụng các nguyên tắc đàm phán thích ứng và thiết lập quy trình rõ ràng khi làm việc với nhóm.

DeepSeek V4 Pro now runs updated weights on AI Gateway

DeepSeek V4 Pro trên Vercel AI Gateway đã cập nhật weights mặc định, các yêu cầu hiện tại tự động sử dụng phiên bản mới mà không cần thay đổi code, trong khi model ID cũ vẫn giữ nguyên phiên bản cũ.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa quy trình triển khai mô hình AI mới nhất mà không cần thay đổi mã, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc cập nhật và deploy.

SarangAI: The Unified Smart AI Router and Terminal CLI for 200+ Models

SarangAI: The Unified Smart AI Router and Terminal CLI for 200+ Models Managing multiple AI providers often results in API key fragmentation, disparate rate limits, and fragile codebase integrations …

Routing Subagents to the Right Model

Routing Subagents to the Right Model A Claude Code hook that picks a model for every subagent, the three times I changed my mind about how it should fail, and the free model on my laptop that beat …

TypeSafe AI Releases Jev: A Decision-Only Model That Returns Typed Probabilities Instead of Text

TypeSafe AI, do cựu nhà nghiên cứu OpenAI Diogo Almeida thành lập, vừa công bố Jev - mô hình quyết định tạo ra typed outputs thay vì văn bản bản. Jev đánh giá các input song song, cung cấp xác suất có kiểu type thay cho text. Mô hình này vượt trội về tốc độ so với các LLM truyền thống, xử lý 100,000 token/giây. Đáng học hỏi: Jev chứng minh hướng tiếp cận tập trung vào output type thay vì text generation tối ưu hiệu suất cho các ứng dụng cần xác suất chính xác.

Jev mang lại giải pháp quyết định hiệu quả với xác suất được định kiểu rõ ràng thay vì văn bản mơ hồ.

Identify AI model overuse with User Insights

AI Gateway User Insights now adds task, model, turn, and user categories to help teams understand AI adoption and make better model decisions. This is available free to AI Gateway users.

What is Jev? How System One models could change AI agents : fireup.pro

In mid-September 2026 TypeSafe AI released Jev, and within a week LangChain had published two guides on using it inside agents. Most developers have heard the name. Fewer know why you’d call a separate „decision model” when GPT or Claude can already answer „is this ticket urgent?”. This post explains it. What is Jev? Jev […]

Route every Claude Code message to the right model with Jev

Jev-router sử dụng model Jev (System One) để phân loại và định tuyến mỗi message từ Claude Code đến model Claude phù hợp chi phí chỉ một phần cent cho mỗi lần. Giải pháp này tận dụng khả năng quyết định của Jev System One để chọn model tối ưu cho từng request cụ thể. Cơ chế routing giúp giảm đáng kể chi phí vận hành so với việc gửi tất cả message đến model lớn hơn. Đây là ví dụ thực tế về việc tối ưu hóa chi phí AI bằng cách phân tầng xử lý thông minh với các model chuyên biệt.

jev-router giúp tiết kiệm chi phí bằng cách tự động định tuyến mỗi tin nhắn Claude Code đến mô hình Claude phù hợp nhất với chi phí chỉ bằng một phần trăm đô la.

Introducing Convex AI Gateway: get to the model call

Call AI models from your Convex app without setting up provider accounts, managing API keys, or stitching together another billing dashboard.

A new kind of AI model from a ChatGPT inventor is thrilling developers

Jev, a new kind of AI model, is showing developers a cheaper and faster path to software intelligence.

15 Techniques to lower the cost of AI

Chi phí AI đang tăng nhanh, đặc biệt khi sử dụng các API lớn như GPT-4. Để tiết kiệm, bạn có thể implement smart harnesses để quản lý hiệu quả requests, sử dụng multi-model routing để chọn model phù hợp nhất cho từng task. Self-hosting open-weight models như Llama hay Mistune giúp giảm dependency vào API đắt đỏ, kết hợp với prompt caching và training SLM (Small Language Models) sẽ tối ưu hóa chi phí đáng kể. Các kỹ thuật này cho thấy việc cân bằng giữa hiệu năng và chi phí là hoàn toàn khả thi trong thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên tiết kiệm chi phí AI bằng cách áp dụng các kỹ thuật hiện đại như multi-model routing và prompt caching.

How Delphi ships 100 times a day with its Python backend on Vercel

Delphi builds digital minds on Vercel. See how a 10-person team moved its Python backend from AWS to Vercel, ships 100+ times a day behind feature flags, and runs durable agents, queues, and AI Gateway without dedicated infrastructure.

API gateway vs AI gateway: Where AI governance meets execution

AI gateways extend API gateway principles to govern model access, prompt inspection, and agent tool use at runtime.

How Smart Model Routing Can Cut LLM Costs by 10X

Cost reduction isn’t a given. It also depends on the types of requests the application receives, the price difference between models, and how well the routing system performs. In this article, we are going to look at various aspects

The five important tools for controlling AI costs

Các large language models là công cụ tuyệt vời nhưng chi phí vận hành có thể rất cao. Nguyên nhân chính là do các mô hình cần tài nguyên tính toán lớn với giá $0.002/1K tokens cho GPT-3.5 và $0.06/1K tokens cho GPT-4. Hệ quả là nhiều doanh nghiệp đối mặt với hóa đơn cloud computing bất ngờ và vượt ngân sách. Điều đáng học là các công cụ như prompt engineering, model distillation, và caching giúp giảm tới 70% chi phí mà vẫn giữ hiệu suất. Việc tối ưu hóa inference pipeline và chọn model phù hợp cho từng use case cụ thể là chìa khóa kiểm soát chi phí AI.

Bài này cung cấp năm công cụ quan trọng giúp lập trình viên kiểm soát chi phí sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn.

Comparing token economics across 42 AI models

We ran the same workload through all models listed in Neon AI Gateway and compared total costs, accuracy, and time to completion

Spotify’s Backstage Portal cut my Claude Code token usage by 90%

Spotify Backstage Portal giảm 90% lượng token Claude Code sử dụng. Nguyên nhân chính là do AI coding agent dành phần lớn thời gian cho I/O thay vì tư duy. Spotify đã tối ưu hóa giao diện và hệ thống hoạt động trong Backstage để giảm thiểu các thao tác I/O không cần thiết. Điều này cho thấy việc tối ưu hóa giao diện người dùng có thể tạo ra hiệu quả vượt trội hơn chỉ tập trung vào cải thiện model AI. Bạn đọc nên tìm hiểu để áp dụng các nguyên lý tương tự vào công cụ AI coding của mình.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách giảm đáng kể chi phí token khi sử dụng AI coding agent bằng cách tập trung vào I/O thay vì thinking.

Set per-user budgets on AI Gateway

AI Gateway budgets now support a user scope. Cap what an individual team member spends through the gateway, alongside team, project, and API key budgets.

MiniMax H3 and H3 Max are 50% off on AI Gateway

MiniMax H3 và H3 Max đang được giảm giá 50% trên Vercel AI Gateway đến ngày 13 tháng 9. Đây là mức giảm giá trực tiếp cho cả hai model video generation này mà không yêu cầu thay đổi model ID. Nếu bạn đã đang gửi request đến các model này, hệ thống sẽ tự động áp dụng giảm giá mà không cần điều chỉnh mã. Cơ hội tiết kiệm chi phí xử lý video generation này rất hữu ích cho các dự án đang sử dụng MiniMax H3/H3 Max trên Vercel AI Gateway.

Lập trình viên nên đọc bài này để tận dụng ngay chương trình giảm giá 50% cho mô hình MiniMax H3 và H3 Max trên Vercel AI Gateway.

Replit’s new default: Auto mode picks the best model for each task

As Stripe, Cursor and Ramp all bet big on model routing, Replit makes automatic model selection the default for every user

Aperture GA: model tokens, MCP controls, Projects, and custom permissions

Aperture’s GA release offers built-in tokens, Tailscale MCP endpoints, chat Projects, and fine-grained tool permissions.

Latest AI developments 2026: Models, agentic AI, infrastructure

Năm 2026 chứng kiến những bước tiến mới trong AI với các mô hình tiên phong (frontier models), AI tác nhân (agentic AI) được triển khai sản xuất, thay đổi cơ sở hạ tầng cùng những rủi ro bảo mật đáng chú ý. Bài viết giúp bạn cập nhật những xu hướng công nghệ thực sự ảnh hưởng đến lộ trình phát triển.

Một lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách ứng dụng các mô hình AI tiên tiến và hệ thống agentic trong dự án thực tế, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và bảo vệ ứng dụng khỏi các rủi ro mới trong ngành công nghệ AI năm 2026.

LLMs belong in your backend

LLMs nên được triển khai ở backend nhờ AI Gateway, cung cấp khả năng suy luận (inference) quy mô Databricks cho các nhánh Neon.

Làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không phải chỉ là công việc của frontend, backend cần tối ưu hóa hiệu suất và chi phí để xử lý các yêu cầu AI phức tạp mà không phải phụ thuộc vào các dịch vụ cloud đắt tiền.

Inside the Vercel intern experience

Vercel giới thiệu các thực tập sinh mùa đông 2026 và chia sẻ cách họ triển khai các tính năng sản phẩm trên CDN, v0, cơ sở hạ tầng tài chính, AI Gateway cùng nhiều dự án khác.

Một lập trình viên muốn khám phá cách thực hiện các dự án sản phẩm thực tế từ việc phát triển đến triển khai trên Vercel, từ CDN đến AI Gateway, để học hỏi kinh nghiệm triển khai nhanh chóng và hiệu quả trong môi trường sản xuất.

API Gateways, AI Gateways, and MCP Gateways: Are Enterprises About to Pay Twice Again?

Doanh nghiệp cần chuẩn bị hạ tầng API hiện có cho các cổng AI, cổng MCP và hoạt động điều khiển bởi agent, nhằm tránh chi trả nhiều lần cho cùng một dịch vụ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và mở rộng kiến trúc API hiện tại của doanh nghiệp để hỗ trợ các giải pháp AI, MCP (Multi-Channel Platform) và hệ thống vận hành tự động bằng cách kết hợp các công nghệ mới mà không cần thay đổi toàn bộ hệ thống.