FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →

Blog

Blog CometAPI

Một API. Mọi mô hình AI hàng đầu.

Cập nhật mô hình, hướng dẫn API, điểm chuẩn và thông tin chi tiết thực tế để xây dựng nhanh hơn với CometAPI.

Cách sử dụng DeepSeek V4 Pro 0813 API vào năm 2026: Hướng dẫn đầy đủ dành cho nhà phát triển
Guide

Cách sử dụng DeepSeek V4 Pro 0813 API vào năm 2026: Hướng dẫn đầy đủ dành cho nhà phát triển

Xin lỗi, tôi không có dữ liệu sau 2024-10 nên không thể xác thực chi tiết về bản DeepSeek V4 Pro 0813 (thay đổi, thông số chính thức, giá, chế độ “thinking”, streaming). Vui lòng gửi văn bản/URL chính thức (release notes, specs, pricing, hướng dẫn “thinking modes”, tài liệu streaming) bạn muốn dịch; tôi sẽ dịch nguyên văn sang tiếng Việt, giữ nguyên cấu trúc và kỹ thuật.

A
Anna
Cách sử dụng Deepseek V4 API
Guide

Cách sử dụng Deepseek V4 API

Đối với các nhà phát triển, sự kết hợp đó quan trọng vì một lý do đơn giản: nó giảm ma sát khi chuyển đổi đồng thời mở rộng giới hạn những gì bạn có thể xây dựng. Bạn không phải học một kiểu API hoàn toàn mới. Bạn chỉ cần cập nhật tên model, giữ nguyên base URL và triển khai dựa trên một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn với hành vi suy luận mới hơn. Tài liệu chính thức của DeepSeek nêu rõ rằng hãy giữ nguyên base URL và thay đổi tham số model thành deepseek-v4-pro hoặc deepseek-v4-flash.

A
Anna
Tính đến 10/2024, không có mô hình công khai/chuẩn nào được nhà cung cấp lớn (như OpenAI) phát hành với tên “GPT-5.3-Codex-Spark”. Tên gọi này nhiều khả năng là: - Một “alias/preset” do nền tảng bên thứ ba (API gateway, plugin IDE, OpenRouter, v.v.) đặt cho một mô hình nền khác. - Một mô hình tùy biến (fine-tuned) hoặc gói tính năng nhắm vào lập trình (“Codex”) kèm nhãn thương mại “Spark”. - Sự nhầm lẫn giữa “OpenAI Codex” (đã ngừng độc lập) và “Spark/星火” (dòng mô hình của iFlytek). Cách sử dụng (áp dụng cho trường hợp là alias/preset của một nhà cung cấp cụ thể): 1) Xác định nhà cung cấp và tài liệu chính thức - Kiểm tra nơi bạn thấy tên model (bảng chọn model trong IDE, cổng API, tài liệu của nền tảng). - Tìm “model card” để biết model gốc, ngữ cảnh tối đa, tính năng (tool/function calling, code interpreter), giới hạn và giá. 2) Lấy tên model và endpoint chính xác - Dùng đúng “model ID” mà nền tảng yêu cầu (ví dụ: model="gpt-5.3-codex-spark" nếu họ quy định). - Xác định endpoint (REST/WebSocket/SDK) và cơ chế xác thực (API key, OAuth). 3) Cấu hình yêu cầu - Prompt: nêu rõ nhiệm vụ lập trình (ngôn ngữ, tiêu chuẩn, ràng buộc), cung cấp ngữ cảnh mã (tệp, API, test). - Tham số thường dùng: temperature/top_p, max_tokens, stop, response_format; bật streaming nếu cần. - Nếu hỗ trợ function/tool calling: khai báo schema hàm, dùng để tạo/lint/chạy code an toàn. 4) Thử nhanh và đánh giá - Thử trong giao diện web của nhà cung cấp hoặc bằng SDK/cURL; kiểm tra độ chính xác, phong cách mã, pass@1. - Đánh giá giới hạn: tốc độ, chi phí/1K tokens, quota, lỗi khi vượt context. 5) Tích hợp thực tế - IDE: cấu hình plugin để dùng đúng model ID; thiết lập chính sách sinh code (giấy phép, tránh rò rỉ bí mật). - CI/CD: dùng model cho sinh test, refactor, docstring; thêm kiểm thử, lint, SCA để kiểm soát chất lượng. Lưu ý - Nếu đây là alias của một model gốc (ví dụ GPT-4.x/4.1/4o/o3, hay model “Spark” khác), việc tính phí, giới hạn và hành vi sẽ theo model gốc. - Tên “Codex” hiện thường được dùng để chỉ mô hình tối ưu cho lập trình; nhưng không ám chỉ là OpenAI Codex cũ. Vui lòng cho biết bạn thấy “GPT-5.3-Codex-Spark” ở đâu (nhà cung cấp/đường dẫn tài liệu/plug-in IDE) để mình hướng dẫn cụ thể cùng ví dụ tích hợp tương ứng.
Technology

Tính đến 10/2024, không có mô hình công khai/chuẩn nào được nhà cung cấp lớn (như OpenAI) phát hành với tên “GPT-5.3-Codex-Spark”. Tên gọi này nhiều khả năng là: - Một “alias/preset” do nền tảng bên thứ ba (API gateway, plugin IDE, OpenRouter, v.v.) đặt cho một mô hình nền khác. - Một mô hình tùy biến (fine-tuned) hoặc gói tính năng nhắm vào lập trình (“Codex”) kèm nhãn thương mại “Spark”. - Sự nhầm lẫn giữa “OpenAI Codex” (đã ngừng độc lập) và “Spark/星火” (dòng mô hình của iFlytek). Cách sử dụng (áp dụng cho trường hợp là alias/preset của một nhà cung cấp cụ thể): 1) Xác định nhà cung cấp và tài liệu chính thức - Kiểm tra nơi bạn thấy tên model (bảng chọn model trong IDE, cổng API, tài liệu của nền tảng). - Tìm “model card” để biết model gốc, ngữ cảnh tối đa, tính năng (tool/function calling, code interpreter), giới hạn và giá. 2) Lấy tên model và endpoint chính xác - Dùng đúng “model ID” mà nền tảng yêu cầu (ví dụ: model="gpt-5.3-codex-spark" nếu họ quy định). - Xác định endpoint (REST/WebSocket/SDK) và cơ chế xác thực (API key, OAuth). 3) Cấu hình yêu cầu - Prompt: nêu rõ nhiệm vụ lập trình (ngôn ngữ, tiêu chuẩn, ràng buộc), cung cấp ngữ cảnh mã (tệp, API, test). - Tham số thường dùng: temperature/top_p, max_tokens, stop, response_format; bật streaming nếu cần. - Nếu hỗ trợ function/tool calling: khai báo schema hàm, dùng để tạo/lint/chạy code an toàn. 4) Thử nhanh và đánh giá - Thử trong giao diện web của nhà cung cấp hoặc bằng SDK/cURL; kiểm tra độ chính xác, phong cách mã, pass@1. - Đánh giá giới hạn: tốc độ, chi phí/1K tokens, quota, lỗi khi vượt context. 5) Tích hợp thực tế - IDE: cấu hình plugin để dùng đúng model ID; thiết lập chính sách sinh code (giấy phép, tránh rò rỉ bí mật). - CI/CD: dùng model cho sinh test, refactor, docstring; thêm kiểm thử, lint, SCA để kiểm soát chất lượng. Lưu ý - Nếu đây là alias của một model gốc (ví dụ GPT-4.x/4.1/4o/o3, hay model “Spark” khác), việc tính phí, giới hạn và hành vi sẽ theo model gốc. - Tên “Codex” hiện thường được dùng để chỉ mô hình tối ưu cho lập trình; nhưng không ám chỉ là OpenAI Codex cũ. Vui lòng cho biết bạn thấy “GPT-5.3-Codex-Spark” ở đâu (nhà cung cấp/đường dẫn tài liệu/plug-in IDE) để mình hướng dẫn cụ thể cùng ví dụ tích hợp tương ứng.

Vào tháng 2 năm 2026, OpenAI giới thiệu GPT-5.3-Codex-Spark, một biến thể bản xem trước phục vụ nghiên cứu thuộc dòng Codex, được tối ưu hóa đặc biệt cho lập trình thời gian thực. Codex-Spark đánh đổi kích thước mô hình để lấy độ trễ cực thấp và thông lượng token rất cao — OpenAI cho biết tốc độ sinh >1,000 tokens/sec và cửa sổ ngữ cảnh 128k token cho mô hình này khi chạy trên hạ tầng phần cứng độ trễ thấp được cung cấp trong quan hệ hợp tác với Cerebras. Bản phát hành nhắm tới các quy trình làm việc tương tác của nhà phát triển: lập trình trực tiếp, chỉnh sửa tức thì, các vòng lặp chỉnh sửa–biên dịch–chạy chặt chẽ bên trong các IDE, và các quy trình lập trình dựa trên tác tử, nơi khả năng phản hồi là tối quan trọng.

A
Anna