Tác giả: Aayush Mittal
Được xuất bản 1 ngày trước vào ngày 19 tháng 9, 2024

Cuộc đua để thống trị lĩnh vực AI doanh nghiệp đang gia tăng tốc độ với một số tin tức đáng chú ý gần đây.

ChatGPT của OpenAI hiện có hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, tăng từ 100 triệu chỉ một năm trước. Sự tăng trưởng đáng kinh ngạc này cho thấy sự phụ thuộc ngày càng lớn vào các công cụ AI trong môi trường doanh nghiệp cho các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung và cung cấp thông tin kinh doanh.

Cùng lúc đó, Anthropic đã ra mắt Claude Enterprise, được thiết kế để cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT Enterprise. Với khả năng xử lý ngữ cảnh lên tới 500.000 token—lớn hơn 15 lần so với hầu hết các đối thủ—Claude Enterprise giờ đây có thể xử lý các tập dữ liệu lớn trong một lần, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho việc phân tích tài liệu phức tạp và quy trình làm việc kỹ thuật. Động thái này đưa Anthropic vào tầm ngắm của các công ty Fortune 500 đang tìm kiếm các khả năng AI tiên tiến với các tính năng bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ.

Trong thị trường đang phát triển này, các công ty hiện có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết để tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào cơ sở hạ tầng của mình. Cho dù bạn đang tận dụng GPT-4 mạnh mẽ của OpenAI hay thiết kế đạo đức của Claude, việc lựa chọn API LLM có thể định hình lại tương lai của doanh nghiệp bạn. Hãy cùng khám phá các lựa chọn hàng đầu và tác động của chúng đến AI doanh nghiệp.

Tại sao API LLM Quan Trọng Đối Với Doanh Nghiệp

API LLM cho phép các doanh nghiệp truy cập các khả năng AI tiên tiến mà không cần phải xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng phức tạp. Những API này giúp các công ty tích hợp khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo ngôn ngữ, và các tính năng điều khiển bởi AI khác vào ứng dụng của họ, nâng cao hiệu suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và mở ra những cơ hội mới trong tự động hóa.

Lợi Ích Chính Của API LLM

• Khả năng mở rộng: Dễ dàng mở rộng quy mô sử dụng để đáp ứng nhu cầu khối lượng công việc ở cấp độ doanh nghiệp.
• Tiết kiệm chi phí: Tránh chi phí đào tạo và duy trì các mô hình riêng bằng cách tận dụng các API có sẵn.
• Tùy chỉnh: Tinh chỉnh mô hình cho các nhu cầu cụ thể trong khi vẫn sử dụng các tính năng mặc định.
• Dễ tích hợp: Tích hợp nhanh chóng với các ứng dụng hiện có thông qua API RESTful, SDK, và hỗ trợ cơ sở hạ tầng đám mây.

1. OpenAI API

OpenAI API tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực AI doanh nghiệp, đặc biệt với việc ra mắt GPT-4o, phiên bản tiên tiến hơn và tiết kiệm chi phí của GPT-4. Hiện nay, các mô hình của OpenAI được sử dụng rộng rãi với hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, và 92% các công ty Fortune 500 tận dụng công cụ của OpenAI cho nhiều ứng dụng doanh nghiệp.

Tính năng chính

• Mô hình tiên tiến: Với khả năng truy cập GPT-4 và GPT-3.5-turbo, các mô hình này có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp như tóm tắt dữ liệu, AI hội thoại và giải quyết vấn đề nâng cao.
• Khả năng đa phương thức: GPT-4o giới thiệu khả năng xử lý hình ảnh, cho phép các doanh nghiệp xử lý hình ảnh và văn bản đồng thời.
• Giá linh hoạt theo token: Giá của OpenAI dựa trên việc sử dụng token, cung cấp các lựa chọn cho yêu cầu thời gian thực hoặc API Batch, giúp giảm giá lên tới 50% cho các tác vụ được xử lý trong vòng 24 giờ.

Cập nhật mới

• GPT-4o: Nhanh hơn và hiệu quả hơn so với phiên bản trước, hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 128K token—lý tưởng cho các doanh nghiệp xử lý tập dữ liệu lớn.
• GPT-4o Mini: Phiên bản chi phí thấp hơn của GPT-4o với khả năng xử lý hình ảnh và quy mô nhỏ hơn, mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
• Code Interpreter: Tính năng này, hiện là một phần của GPT-4, cho phép thực thi mã Python theo thời gian thực, phù hợp với các nhu cầu doanh nghiệp như phân tích dữ liệu, trực quan hóa, và tự động hóa.

Giá (tính đến năm 2024)

Mô hình	Giá Token Đầu vào	Giá Token Đầu ra	Giảm giá API Batch
GPT-4o	$5.00 / 1 triệu token	$15.00 / 1 triệu token	Giảm giá 50% cho API Batch
GPT-4o Mini	$0.15 / 1 triệu token	$0.60 / 1 triệu token	Giảm giá 50% cho API Batch
GPT-3.5 Turbo	$3.00 / 1 triệu token	$6.00 / 1 triệu token	Không có

API Batch mang lại giải pháp tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp khối lượng lớn, giảm đáng kể chi phí token khi các tác vụ có thể được xử lý không đồng bộ.

Ứng dụng

• Tạo nội dung: Tự động hóa việc sản xuất nội dung cho tiếp thị, tài liệu kỹ thuật, hoặc quản lý mạng xã hội.
• AI hội thoại: Phát triển chatbot thông minh có thể xử lý cả các câu hỏi dịch vụ khách hàng và các nhiệm vụ phức tạp, theo từng lĩnh vực.
• Trích xuất và phân tích dữ liệu: Tóm tắt các báo cáo lớn hoặc trích xuất các thông tin quan trọng từ tập dữ liệu bằng khả năng suy luận nâng cao của GPT-4.

Bảo mật và quyền riêng tư

• Tuân thủ cấp doanh nghiệp: ChatGPT Enterprise cung cấp tuân thủ SOC 2 Type 2, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu ở quy mô lớn.
• GPT tùy chỉnh: Các doanh nghiệp có thể xây dựng quy trình làm việc tùy chỉnh và tích hợp dữ liệu độc quyền vào các mô hình, với cam kết rằng không có dữ liệu khách hàng nào được sử dụng cho việc đào tạo mô hình.

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI cung cấp một nền tảng toàn diện cho cả việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy, với PaLM 2 của Google và dòng Gemini mới ra mắt. Với khả năng tích hợp mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng đám mây của Google, Vertex AI cho phép vận hành dữ liệu liền mạch và khả năng mở rộng ở cấp độ doanh nghiệp.

Tính năng chính

• Mô hình Gemini: Cung cấp khả năng đa phương thức, Gemini có thể xử lý văn bản, hình ảnh, và thậm chí cả video, giúp nó trở nên cực kỳ linh hoạt cho các ứng dụng doanh nghiệp.
• Giải thích mô hình: Các công cụ đánh giá mô hình tích hợp đảm bảo tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc, rất quan trọng cho các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ.
• Tích hợp với hệ sinh thái Google: Vertex AI hoạt động một cách tự nhiên với các dịch vụ khác của Google Cloud như BigQuery, giúp phân tích dữ liệu và triển khai dễ dàng.

Cập nhật mới

• Gemini 1.5: Bản cập nhật mới nhất trong dòng Gemini với khả năng hiểu ngữ cảnh được cải thiện và khả năng tạo tăng cường (RAG – Retrieval-Augmented Generation), cho phép các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc của họ để cải thiện đầu ra mô hình.
• Model Garden: Tính năng này cho phép các doanh nghiệp lựa chọn từ hơn 150 mô hình, bao gồm mô hình của Google, mô hình của bên thứ ba, và các giải pháp mã nguồn mở như LLaMA 3.1.

Giá (tính đến năm 2024)

Mô hình	Giá Token Đầu vào (<= 128K ngữ cảnh)	Giá Token Đầu ra (<= 128K ngữ cảnh)	Giá Token Đầu vào/Đầu ra (> 128K ngữ cảnh)
Gemini 1.5 Flash	$0.00001875 / 1K ký tự	$0.000075 / 1K ký tự	$0.0000375 / 1K ký tự
Gemini 1.5 Pro	$0.00125 / 1K ký tự	$0.00375 / 1K ký tự	$0.0025 / 1K ký tự

Vertex AI cung cấp kiểm soát chi tiết về giá với việc tính phí theo ký tự, giúp linh hoạt cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô.

Ứng dụng

• AI tài liệu: Tự động hóa quy trình xử lý tài liệu trong các ngành như ngân hàng và chăm sóc sức khỏe.
• Thương mại điện tử: Sử dụng AI khám phá cho các tính năng tìm kiếm, duyệt, và đề xuất cá nhân hóa, cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• AI trung tâm liên lạc: Kích hoạt các tương tác ngôn ngữ tự nhiên giữa các đại lý ảo và khách hàng, nâng cao hiệu quả dịch vụ.

Bảo mật và quyền riêng tư

• Chủ quyền dữ liệu: Google cam kết rằng dữ liệu của khách hàng không được sử dụng để đào tạo mô hình và cung cấp các công cụ quản lý và quyền riêng tư mạnh mẽ để đảm bảo tuân thủ theo khu vực.
• Bộ lọc an toàn tích hợp: Vertex AI bao gồm các công cụ cho việc kiểm duyệt và lọc nội dung, đảm bảo sự an toàn và phù hợp ở cấp độ doanh nghiệp.

3. Cohere

Cohere tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cung cấp các giải pháp mở rộng cho doanh nghiệp, với khả năng xử lý dữ liệu an toàn và riêng tư. Đây là một đối thủ mạnh trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nổi bật với các mô hình xuất sắc trong cả nhiệm vụ truy xuất thông tin và tạo văn bản.

Tính năng chính

• Mô hình Command R và Command R+: Các mô hình này được tối ưu hóa cho việc tạo tăng cường truy xuất (RAG) và các nhiệm vụ liên quan đến ngữ cảnh dài. Điều này cho phép doanh nghiệp làm việc với các tài liệu và tập dữ liệu lớn, phù hợp cho các nhiệm vụ như nghiên cứu, tạo báo cáo, hoặc quản lý tương tác với khách hàng.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Các mô hình của Cohere được huấn luyện bằng nhiều ngôn ngữ bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha và nhiều ngôn ngữ khác, giúp cải thiện hiệu suất trong các tác vụ ngôn ngữ đa dạng.
• Triển khai riêng tư: Cohere nhấn mạnh về bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp các tùy chọn triển khai trên đám mây hoặc triển khai riêng tư, rất lý tưởng cho các doanh nghiệp quan tâm đến chủ quyền dữ liệu.

Giá cả

• Command R: $0.15 cho 1 triệu token đầu vào, $0.60 cho 1 triệu token đầu ra.
• Command R+: $2.50 cho 1 triệu token đầu vào, $10.00 cho 1 triệu token đầu ra.
• Rerank: $2.00 cho 1K lượt tìm kiếm, tối ưu hóa cho các hệ thống tìm kiếm và truy xuất thông tin.
• Embed: $0.10 cho 1 triệu token trong các nhiệm vụ nhúng.

Cập nhật mới

• Tích hợp với Amazon Bedrock: Các mô hình của Cohere, bao gồm Command R và Command R+, hiện có sẵn trên Amazon Bedrock, giúp các tổ chức dễ dàng triển khai các mô hình này ở quy mô lớn thông qua hạ tầng AWS.

4. Amazon Bedrock

Amazon Bedrock cung cấp một nền tảng được quản lý hoàn toàn để truy cập nhiều mô hình nền tảng, bao gồm các mô hình từ Anthropic, Cohere, AI21 Labs, và Meta. Điều này cho phép người dùng dễ dàng thử nghiệm và triển khai các mô hình, tận dụng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của AWS.

Tính năng chính

• API đa mô hình: Bedrock hỗ trợ nhiều mô hình nền tảng như Claude, Cohere, và Jurassic-2, biến nó thành một nền tảng đa dạng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
• Triển khai không máy chủ: Người dùng có thể triển khai các mô hình AI mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng, với Bedrock chịu trách nhiệm về việc mở rộng quy mô và cung cấp tài nguyên.
• Tùy chỉnh tinh chỉnh: Bedrock cho phép doanh nghiệp tinh chỉnh các mô hình dựa trên các tập dữ liệu độc quyền, giúp tối ưu hóa mô hình cho các nhiệm vụ kinh doanh cụ thể.

Giá cả

• Claude: Bắt đầu từ $0.00163 cho mỗi 1,000 token đầu vào và $0.00551 cho mỗi 1,000 token đầu ra.
• Cohere Command Light: $0.30 cho mỗi 1 triệu token đầu vào, $0.60 cho mỗi 1 triệu token đầu ra.
• Amazon Titan: $0.0003 cho mỗi 1,000 token đầu vào, với mức giá cao hơn cho token đầu ra.

5. API Claude của Anthropic

Claude của Anthropic được công nhận rộng rãi về phát triển AI đạo đức, cung cấp khả năng hiểu ngữ cảnh và lập luận cao, với trọng tâm là giảm thiểu thiên kiến và các đầu ra có hại. Dòng sản phẩm Claude đã trở thành lựa chọn phổ biến cho các ngành cần giải pháp AI đáng tin cậy và an toàn.

Tính năng chính

• Cửa sổ ngữ cảnh lớn: Claude 3.0 hỗ trợ lên đến 200,000 token, khiến nó trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp xử lý nội dung dài như hợp đồng, tài liệu pháp lý và báo cáo nghiên cứu.
• Gợi ý hệ thống và gọi hàm: Claude 3 giới thiệu các tính năng gợi ý hệ thống mới và hỗ trợ gọi hàm, cho phép tích hợp với các API bên ngoài để tự động hóa quy trình làm việc.

Giá cả

• Claude Instant: $0.00163 cho mỗi 1,000 token đầu vào, $0.00551 cho mỗi 1,000 token đầu ra.
• Claude 3: Giá cả dao động cao hơn dựa trên độ phức tạp của mô hình và các trường hợp sử dụng, nhưng giá cụ thể cho doanh nghiệp có sẵn theo yêu cầu.

Cập nhật gần đây

• Claude 3.0: Được nâng cấp với cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và khả năng lập luận cải tiến, Claude 3 đã giảm tỷ lệ ảo giác xuống 50% và ngày càng được áp dụng nhiều hơn trong các ngành công nghiệp như pháp lý, tài chính và dịch vụ khách hàng.

Cách Chọn API LLM Doanh Nghiệp Phù Hợp

Việc chọn API phù hợp cho doanh nghiệp của bạn liên quan đến việc đánh giá một số yếu tố:

Hiệu suất

• API hoạt động như thế nào trong các nhiệm vụ quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn (ví dụ: dịch thuật, tóm tắt)?

Chi phí

• Đánh giá các mô hình định giá dựa trên token để hiểu rõ tác động về chi phí.

An ninh và Tuân thủ

• Nhà cung cấp API có tuân thủ các quy định liên quan (GDPR, HIPAA, SOC2) không?

Khả năng Tích hợp Hệ sinh thái

• API tích hợp tốt như thế nào với cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của bạn (AWS, Google Cloud, Azure)?

Tùy chọn Tùy chỉnh

• API có cung cấp tùy chỉnh cho các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp không?

Triển Khai API LLM trong Ứng Dụng Doanh Nghiệp

Thực hành tốt nhất

• Kỹ thuật Gợi ý: Tạo các gợi ý chính xác để hướng dẫn đầu ra của mô hình một cách hiệu quả.
• Xác thực Đầu ra: Triển khai các lớp xác thực để đảm bảo nội dung phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Tối ưu hóa API: Sử dụng các kỹ thuật như lưu trữ tạm thời để giảm chi phí và cải thiện thời gian phản hồi.

Cân nhắc An ninh

• Bảo mật Dữ liệu: Đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm được xử lý an toàn trong các tương tác với API.
• Quản trị: Thiết lập các chính sách quản trị rõ ràng cho việc xem xét và triển khai đầu ra AI.

Giám sát và Đánh giá Liên tục

• Cập nhật Thường xuyên: Theo dõi hiệu suất API liên tục và áp dụng các cập nhật mới nhất.
• Con Người trong Quy trình: Đối với các quyết định quan trọng, nên có sự giám sát của con người để xem xét nội dung do AI tạo ra.

Kết luận

Tương lai của các ứng dụng doanh nghiệp ngày càng gắn liền với các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách lựa chọn và triển khai cẩn thận các API LLM từ OpenAI, Google, Microsoft, Amazon và Anthropic, các doanh nghiệp có thể mở khóa cơ hội chưa từng có cho đổi mới, tự động hóa và hiệu quả.

Việc thường xuyên đánh giá bối cảnh API và cập nhật thông tin về các công nghệ mới nổi sẽ đảm bảo doanh nghiệp của bạn duy trì tính cạnh tranh trong một thế giới ngày càng dựa vào AI. Hãy tuân theo các thực hành tốt nhất mới nhất, tập trung vào an ninh và liên tục tối ưu hóa ứng dụng của bạn để đạt được giá trị tối đa từ các mô hình ngôn ngữ lớn.