Khi mọi người hỏi "ChatGPT có thể xem video không?", họ có ý muốn nói đến những điều khác nhau: họ có muốn một trợ lý trò chuyện để phát trực tuyến và tham dự trực quan đến một đoạn clip như con người sẽ làm, hoặc đến phân tích và tóm tắt Nội dung (cảnh tượng, lời nói, dấu thời gian, hành động)? Câu trả lời ngắn gọn là: có — nhưng với những lưu ý quan trọng. Các biến thể ChatGPT hiện đại và các dịch vụ đồng hành đã đạt được khả năng đa phương thức cho phép chúng diễn giải các khung hình và âm thanh từ video, chấp nhận đầu vào màn hình/video trực tiếp trong một số ứng dụng nhất định và tạo tóm tắt hoặc chú thích — nhưng họ thường thực hiện điều này bằng cách xử lý video như một chuỗi hình ảnh tĩnh + âm thanh (hoặc bằng cách tích hợp với các API hỗ trợ video), chứ không phải bằng cách "phát" tệp như bạn hoặc tôi muốn.
Liệu ChatGPT có thể xem một tệp video theo đúng cách mà con người vẫn làm không?
Về mặt kỹ thuật, "xem" video có nghĩa là gì?
Đối với con người, việc quan sát diễn ra liên tục: mắt tiếp nhận luồng chuyển động, tai tiếp nhận âm thanh, não bộ tích hợp các tín hiệu thời gian. Đối với các hệ thống dựa trên LLM hiện tại như ChatGPT, "quan sát" thường được triển khai dưới dạng xử lý các đầu vào có cấu trúc bắt nguồn từ video — ví dụ: một chuỗi các khung hình được trích xuất (hình ảnh), một bản ghi âm thanh, và tùy chọn siêu dữ liệu như dấu thời gian hoặc đầu ra phát hiện đối tượng. Sau đó, các mô hình có thể suy luận dựa trên chuỗi đó để trả lời các câu hỏi, tạo tóm tắt hoặc tạo dấu thời gian. Tóm lại: ChatGPT không truyền phát các khung hình theo thời gian thực như vỏ não thị giác làm; nó tiếp nhận các biểu diễn của những khung hình đó (hình ảnh + văn bản) và lý do về chúng.
Những tính năng nào đã có trong các sản phẩm ChatGPT
OpenAI đã triển khai một số cải tiến đa phương thức: dòng GPT-4/GPT-4o đã cải thiện khả năng hiểu thị giác và âm thanh, và ứng dụng di động ChatGPT đã có thêm tính năng điều khiển chia sẻ màn hình và video (đặc biệt là ở chế độ thoại/trò chuyện) cho phép trợ lý "nhìn thấy" camera trực tiếp hoặc nội dung màn hình trong suốt phiên làm việc. Hiệu quả thực tế: bạn có thể cho ChatGPT xem nội dung trên màn hình điện thoại hoặc chia sẻ video trực tiếp để được hỗ trợ theo ngữ cảnh trong trải nghiệm di động được hỗ trợ. Để phân tích video phong phú hơn (tóm tắt ở cấp độ tệp, dấu thời gian), các quy trình công việc công khai hiện tại thường dựa vào việc trích xuất khung hình/bản ghi và đưa chúng vào một mô hình đa phương thức hoặc sử dụng các công thức API kết hợp xử lý thị giác + giọng nói.
ChatGPT phân tích video như thế nào?
Đường ống dựa trên khung hình so với mô hình video gốc
Hai cách tiếp cận phổ biến giúp hiểu video ngày nay:
- Đường ống dựa trên khung (phổ biến nhất) — Chia video thành các khung hình đại diện (khung hình chính hoặc khung hình mẫu), phiên âm đoạn âm thanh (chuyển giọng nói thành văn bản) và gửi khung hình + bản ghi đến một mô hình đa phương thức. Mô hình này sẽ xử lý hình ảnh và văn bản để tạo ra tóm tắt, chú thích hoặc câu trả lời. Phương pháp này linh hoạt và tương thích với nhiều LLM và mô hình thị giác; nó là cơ sở cho nhiều hướng dẫn đã xuất bản và ví dụ API.
- Các mô hình nhận biết video gốc (mới nổi và chuyên biệt) — Một số hệ thống (và mô hình nghiên cứu) hoạt động trực tiếp trên các đặc điểm không gian-thời gian và có thể thực hiện suy luận thời gian và phân tích chuyển động mà không cần đầu vào từng khung hình cụ thể. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và mô hình đa phương thức thế hệ tiếp theo đang ngày càng bổ sung các API chấp nhận video gốc và trả về kết quả có cấu trúc. Ví dụ, Gemini của Google cung cấp các điểm cuối hiểu video rõ ràng trong bộ API của mình.
Các bước xử lý điển hình
Quy trình sản xuất cho phép ChatGPT "xem" video thường trông như thế này:
Hậu xử lý: Tổng hợp câu trả lời, đính kèm dấu thời gian, tạo tóm tắt hoặc tạo đầu ra có cấu trúc (ví dụ: danh sách hành động, dấu thời gian của trang chiếu).
Ăn: Tải video lên hoặc cung cấp liên kết.
Tiền xử lý: Trích xuất âm thanh và tạo bản ghi (kiểu Whisper hoặc ASR khác), các khung hình mẫu (ví dụ: 1 khung hình mỗi giây hoặc phát hiện khung hình chính) và tùy chọn chạy phát hiện đối tượng/người trên các khung hình.
Lắp ráp ngữ cảnh: Ghép nối bản ghi với dấu thời gian khung hình, tạo các khối có kích thước phù hợp với cửa sổ ngữ cảnh của mô hình.
Đầu vào mô hình: Gửi khung hình (dưới dạng hình ảnh) và văn bản đã phiên âm đến điểm cuối GPT đa phương thức hoặc trình bày chúng bên trong cuộc trò chuyện ChatGPT (chia sẻ màn hình trên thiết bị di động hoặc thông qua API).
Có tính năng ChatGPT “gốc” nào có thể xem video (tải lên tệp/liên kết YouTube) không?
Có tích hợp sẵn “Video Insights” hoặc plugin ChatGPT không?
Có và không. OpenAI và các nhà phát triển bên thứ ba đã giới thiệu các công cụ theo phong cách "Video Insights" và GPT cộng đồng cho phép người dùng dán liên kết YouTube hoặc tải lên tệp video; về cơ bản, các công cụ này thực hiện quy trình được mô tả ở trên (ASR + lấy mẫu khung hình + suy luận đa phương thức). Bản thân giao diện trò chuyện cốt lõi của ChatGPT trước đây không chấp nhận phát lại .mp4 thô làm đầu vào mà người dùng có thể "phát" cho trợ lý; thay vào đó, nó chấp nhận các tập tin và tích hợp công cụ của bên thứ ba hoặc công cụ tích hợp để thực hiện quá trình xử lý trước.
Hạn chế của quy trình làm việc dựa trên liên kết hoặc tải tệp lên
- Chiều dài và chi phí — video dài tạo ra bản ghi dài và nhiều khung hình; giới hạn mã thông báo và chi phí tính toán buộc phải tóm tắt, lấy mẫu hoặc phân đoạn.
- Sắc thái thời gian — các khung lấy mẫu mất đi động lực chuyển động (dòng quang học, cử chỉ tinh tế), do đó các phương pháp chỉ dựa trên khung có thể bỏ lỡ các tín hiệu phụ thuộc vào thời gian.
- Chất lượng phụ thuộc vào quá trình xử lý trước — Độ chính xác của bản ghi (ASR) và lựa chọn khung hình ảnh hưởng mạnh mẽ đến kết quả đầu ra của mô hình. Nếu ASR nghe nhầm các thuật ngữ chính, bản tóm tắt của LLM sẽ bị sai. Hướng dẫn cộng đồng liên tục nhấn mạnh việc lựa chọn đoạn trích cẩn thận.
Công thức thực tế: ba quy trình làm việc bạn có thể sử dụng ngay bây giờ
Công thức 1 — Tóm tắt nhanh bài giảng trên YouTube (dành cho người không phải nhà phát triển)
- Nhận bản ghi của YouTube (phụ đề tự động của YouTube hoặc bản ghi của bên thứ ba).
- Dán bản ghi chép vào ChatGPT và yêu cầu tóm tắt theo dấu thời gian hoặc phân tích từng chương.
- Tùy chọn cung cấp một vài ảnh chụp màn hình (khung hình chính) để minh họa trực quan (trang trình bày hoặc sơ đồ).
Điều này mang lại bản tóm tắt nhanh chóng, chính xác phù hợp cho ghi chú học tập. ()
Công thức 2 — Lập chỉ mục video cho thư viện phương tiện (phương pháp dành cho nhà phát triển)
- Trích xuất hàng loạt khung hình (mỗi N giây hoặc phát hiện khung hình chính).
- Chạy OCR và phát hiện đối tượng trên khung hình; chạy chuyển giọng nói thành văn bản cho âm thanh.
- Tạo siêu dữ liệu có cấu trúc (tên người nói, đối tượng được phát hiện, chủ đề theo dấu thời gian).
- Đưa siêu dữ liệu + khung hình đã chọn + bản ghi vào GPT có khả năng hiển thị để lập chỉ mục cuối cùng và gắn thẻ ngôn ngữ tự nhiên.
Công thức 3 — Khả năng truy cập (tạo mô tả âm thanh và văn bản thay thế)
- Trích xuất các khung hình ở đầu chương.
- Sử dụng GPT Vision để tạo mô tả trực quan ngắn gọn cho từng khung hình.
- Ghép nối mô tả với bản ghi âm để tạo nội dung trợ năng phong phú cho người dùng khiếm thị.
Các công cụ và API hỗ trợ
Bộ phát hiện FFmpeg & khung hình chính — để trích xuất khung hình tự động và phát hiện thay đổi cảnh.
Điểm cuối đa phương thức OpenAI / công thức nấu ăn — cung cấp các ví dụ về cách sử dụng đầu vào khung hình và tạo chú thích tường thuật hoặc lồng tiếng.
API video của nhà cung cấp đám mây (Google Gemini thông qua Vertex AI) — chấp nhận đầu vào video gốc và tạo đầu ra có cấu trúc; hữu ích nếu bạn muốn có giải pháp được quản lý.
Dịch vụ phiên âm — Whisper, ASR trên nền tảng đám mây (Google Speech-to-Text, Azure, AWS Transcribe) để có bản ghi chính xác và có dấu thời gian.
Kết luận — một phán quyết thực tế
ChatGPT có thể xem video không? Chưa giống con người lắm - nhưng đủ hiệu quả cho nhiều nhiệm vụ thực tế. Phương pháp thực tế hiện nay là kết hợp: sử dụng bản ghi để ghi lại giọng nói, khung hình mẫu để ghi lại hình ảnh, và kết hợp chúng với các công cụ phát hiện chuyên biệt trước khi chuyển dữ liệu đã được tinh lọc cho một GPT đa phương thức. Phương pháp này vốn đã rất mạnh mẽ cho việc tóm tắt, lập chỉ mục, khả năng truy cập và nhiều tác vụ sản xuất nội dung. Trong khi đó, các cải tiến về nghiên cứu và sản phẩm (bao gồm dòng GPT-4o của OpenAI và các mô hình video cạnh tranh) đang dần thu hẹp khoảng cách hướng tới khả năng hiểu video phong phú và liên tục hơn — nhưng hiện tại, kết quả tốt nhất đến từ các quy trình được cân nhắc kỹ lưỡng, chứ không phải một nút "xem" đơn lẻ.
Bắt đầu
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Các nhà phát triển có thể truy cập GPT-5, GPT-4.1, O3-Nghiên cứu sâu, o3-Chuyên nghiệp v.v. thông qua CometAPI, phiên bản mô hình mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.