Patching at Fleet Scale, Twice: How DigitalOcean Closed Januscape and the AMD Safe RET Issue Without Customer Impact

Choosing an Inference Provider for AI Agents: Latency, Tool Calling, and Cost per Task

So sánh các provider inference AI dựa trên độ trễ, khả năng tool calling, độ tin cậy và chi phí trên mỗi tác vụ hoàn thành để chọn provider phù hợp cho tác vụ của bạn.

Bài viết này giúp bạn chọn nhà cung cấp dịch vụ AI inference tối ưu nhất cho tác vụ cụ thể của mình dựa trên độ trễ, khả năng gọi công cụ và chi phí hiệu quả.

Making an AI Agent Feel Fast on Serverless Inference

Bài viết hướng dẫn cách xây dựng một AI agent và giảm độ trễ trên serverless inference bằng cách điều chỉnh thời gian đến token đầu tiên, chạy song song các tool calls, và biết khi nào nên chuyển đổi môi trường.

Nếu bạn là lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên nền tảng serverless, bài viết này sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất cho AI agent của mình bằng cách giảm thời gian phản hồi và khai thác các kỹ thuật hiệu quả như chạy gọi công cụ song song và điều chỉnh thời gian đầu tiên token.

Upcoming GPU Pricing Updates

Từ ngày 1/8/2026, giá của một số GPU sẽ được cập nhật nhằm đáp ứng nhu cầu cao về sức mạnh GPU tiên tiến và mở rộng khả năng truy cập điện toán hiệu năng cao cho khách hàng.

Lập trình viên nên theo dõi cập nhật giá GPU để tối ưu hóa chi phí cho dự án AI, game hoặc rendering chuyên nghiệp mà không bị bất ngờ về biến động giá.

Choosing the Right Model for Your Inference Use Case

Lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí và chất lượng của GenAI, chứ không phải cơ sở hạ tầng hay tinh chỉnh prompt. Bài viết đề xuất phương pháp đánh giá lặp lại: xác định ngưỡng độ chính xác tối thiểu cho tác vụ, sau đó tìm mô hình nhỏ nhất vượt qua ngưỡng đó. Kết quả benchmark cho thấy DeepSeek V4 Flash cung cấp chất lượng dịch thuật ngang bằng Claude Sonnet 4.6 nhưng chi phí đầu vào thấp hơn 27 lần; độ dài đầu ra (verbosity) có thể triệt tiêu lợi thế giá thành của các mô hình như GLM-5.2 và Qwen3-32B. Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh không nên phụ thuộc hoàn toàn vào benchmark công khai do tình trạng bão hòa (MMLU) hay nhiễm dữ liệu (SWE-bench), mà nên đánh giá trên dữ liệu riêng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lãng phí chi phí và thời gian trong AI inference bằng cách chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu thực tế của dự án, từ đó tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất.

I Deployed a .NET App to DigitalOcean with Dokploy

Hướng dẫn từng bước triển khai ứng dụng .NET 10 Web API và React lên droplet DigitalOcean bằng Dokploy, tích hợp Postgres, Valkey, Cloudflare R2 cùng SSL.

Nếu bạn đang tìm cách triển khai ứng dụng .NET với React nhanh chóng và tự động hóa trên cloud với chi phí thấp, Dokploy sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc cấu hình cơ sở dữ liệu, cache và SSL.

The GPU Is Not Your Time-to-First-Token Bottleneck

Thời gian đến token đầu tiên (TTFT) thường không phải do GPU gây ra mà phụ thuộc vào các yếu tố như hàng đợi, tokenization, KV cache hay mạng. Bài viết chỉ ra nguyên nhân thực sự và cách khắc phục chúng.

Một lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất thực tế của mô hình LLMs, vì nó giải thích chi tiết những yếu tố ngoài GPU—như chuỗi xử lý, token hóa, cache KV, và mạng—đang làm chậm thời gian đầu tiên token, giúp họ xây dựng ứng dụng nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Outperforming Fable 5 at half the price: meet model synthesis, a new server-side tool on DigitalOcean Inference Engine

Model synthesis, a new server-side tool on DigitalOcean Inference Engine, runs a model configuration you can define, tests in parallel, and has a synthesizer model review that output.

How to Switch from the OpenAI API to DigitalOcean's Serverless Inference

Learn how to switch from OpenAI API to DigitalOcean’s Serverless Inference, what migrates, and what doesn’t. Migrate your code today.