Cách thêm Claude vào một Alexa skill

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Cách thêm Claude vào một Alexa skill

Các trợ lý giọng nói ngày càng được vận hành bởi các mô hình ngôn ngữ lớn. Nếu bạn muốn đưa API Claude của Anthropic vào một kỹ năng Alexa mà bạn đang duy trì hoặc xây dựng, hướng dẫn này sẽ giúp bạn nắm được kiến trúc thực tiễn, các mẫu mã cụ thể và những cân nhắc vận hành bạn cần — từ thử nghiệm nhanh (proof-of-concept) đến kỹ năng đạt chuẩn sản xuất.

CometAPI là một cổng tổng hợp API cung cấp một bề mặt hợp nhất, tương thích OpenAI cho hàng trăm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm họ Claude của Anthropic (Sonnet, Opus và các biến thể liên quan). Thay vì gọi trực tiếp API của Anthropic, khách hàng có thể gọi các endpoint của CometAPI và chọn model Claude theo tên; CometAPI xử lý định tuyến model, tổng hợp thanh toán và, trong nhiều trường hợp, đơn giản hóa bề mặt xác thực và tham số.

Từ góc độ kỹ năng Alexa, thêm một model Claude qua CometAPI mang lại ba lợi ích thực tiễn: (1) truy cập nhanh các bản phát hành Claude mới nhất (các biến thể Sonnet/Opus) mà không cần viết lại mã phía khách khi tên model thay đổi; (2) một bề mặt REST phong cách OpenAI mà nhiều SDK đã hỗ trợ; và (3) phân tích tập trung về mức sử dụng, giới hạn lưu lượng và các gói giá dễ quản lý hơn so với nhiều hợp đồng trực tiếp với nhà cung cấp.

Claude là gì và vì sao bạn nên thêm vào kỹ năng Alexa?

Claude là họ mô hình ngôn ngữ lớn và API hội thoại (Messages API) của Anthropic mà nhà phát triển có thể gọi từ ứng dụng của mình. Các model Claude (gần đây được cập nhật trong series Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) cung cấp khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên chất lượng cao, suy luận và năng lực agent chuyên biệt. Tích hợp Claude vào kỹ năng Alexa cho phép bạn thay thế hoặc tăng cường các phản hồi dựa trên quy tắc bằng một “bộ não” hội thoại do LLM dẫn dắt có thể tóm tắt, suy luận, cá nhân hóa hoặc hoạt động như một “agent” cho các tác vụ phức tạp.

Những thành phần nào trao đổi với nhau?

Ở mức cao, mô hình tích hợp khá đơn giản: thiết bị Alexa (Echo) gửi đầu vào giọng nói tới backend kỹ năng Alexa (kỹ năng của bạn). Backend của bạn — thường là một hàm AWS Lambda hoặc dịch vụ HTTPS — chuyển đổi ý định của người dùng thành một prompt văn bản và gọi API Claude. Phản hồi của Claude sau đó được chuyển thành giọng nói (SSML) và trả về cho Alexa để phát. Tùy chọn, bạn có thể dùng streaming, phản hồi từng bước (progressive responses), hoặc các mẫu Agent/Tool để làm trải nghiệm nhanh nhạy và mạnh mẽ hơn.

Vì sao chọn Claude?

Claude cung cấp một Messages API hiện đại (REST + SDK) và hỗ trợ phản hồi streaming (SSE), hỗ trợ tools/Agent (Agent Skills & Model Context Protocol), cùng các cấp model với hồ sơ chi phí/hiệu năng khác nhau — rất phù hợp cho các trải nghiệm hội thoại hoặc agentic phức tạp trên giọng nói. Hãy dùng Claude nếu bạn cần một model chú trọng an toàn, có bộ công cụ để kết nối dữ liệu bên ngoài và hành vi streaming giúp giảm độ trễ cảm nhận.

Nên kiến trúc kỹ năng Alexa dùng Claude qua CometAPI như thế nào?

Có những kiến trúc cấp cao nào khả thi?

Có hai mẫu cấp sản xuất mà bạn nên cân nhắc:

1. Trực tiếp Lambda → CometAPI
Một kỹ năng Alexa (thường dùng một hàm AWS Lambda làm backend) gọi endpoint REST của CometAPI đồng bộ cho mỗi lượt người dùng. Lambda xây dựng payload chat completion/messages, chuyển tiếp tới CometAPI và trả về văn bản của model cho Alexa để TTS/SSML. Mẫu này đơn giản và hoạt động tốt với lưu lượng thấp đến trung bình và các proof-of-concept. Nó giảm thiểu số lượng thành phần và do đó giảm điểm lỗi, nhưng đặt logic giới hạn tốc độ và retry trong Lambda.

2. Skill → Dịch vụ backend → CometAPI (khuyến nghị cho sản xuất)
Kỹ năng Alexa chuyển tiếp yêu cầu tới một dịch vụ backend chuyên dụng (chạy trên Fargate/ECS, EKS hoặc một cụm EC2 autoscaling). Dịch vụ đó chịu trách nhiệm:

  • trạng thái hội thoại, cửa sổ ngữ cảnh và tóm tắt;
  • tính toán token/chi phí và caching;
  • retry, backoff và circuit-breaking;
  • lọc an toàn đầu vào/đầu ra và khử PII;
  • streaming/phản hồi từng phần (nếu hỗ trợ) và cập nhật tiến độ tới Alexa.

Mẫu này tập trung các mối quan tâm xuyên suốt và cho phép logic định tuyến model (ví dụ: chọn Claude Opus cho suy luận phức tạp, Sonnet cho câu trả lời ngắn). Đây là cách tiếp cận được khuyến nghị cho các nhóm kỳ vọng tăng trưởng, yêu cầu tuân thủ, hoặc telemetry phức tạp.

Vòng đời giọng nói của Alexa ánh xạ như thế nào tới một cuộc gọi Claude qua CometAPI?

  1. Người dùng nói → thiết bị Alexa thực hiện ASR và gửi IntentRequest tới kỹ năng của bạn (Lambda hoặc webhook).
  2. Kỹ năng của bạn trích xuất văn bản và ngữ cảnh phiên (locale, khả năng thiết bị, các opt-in của người dùng).
  3. Mã của bạn chuẩn bị prompt (system + các lượt hội thoại + lượt người dùng). Với giọng nói, ưu tiên một hướng dẫn hệ thống ngắn để hạn chế độ dài.
  4. Dịch vụ của bạn gọi CometAPI — hoặc endpoint chat/completions tương thích OpenAI hoặc endpoint messages chuyên biệt của CometAPI — chọn model Claude mục tiêu. Backend nhận về phản hồi dạng văn bản hoặc có cấu trúc.
  5. Kỹ năng của bạn chuyển văn bản thành SSML/thẻ (cards) và trả về phản hồi Alexa. Với câu trả lời dài, cung cấp phần nói ngắn và đẩy toàn bộ nội dung vào ứng dụng Alexa dưới dạng card.
  6. Giám sát & tính chi phí: liên kết ID yêu cầu Alexa với các ID yêu cầu CometAPI và số liệu sử dụng token của model để quan sát.

Các bước cụ thể để triển khai Claude trong một kỹ năng Alexa (end-to-end) là gì?

Dưới đây là hướng dẫn từng bước thực tế kèm một ví dụ handler Node.js Lambda để bạn bắt đầu.

Bước 1 — Tạo kỹ năng Alexa và mô hình tương tác

  1. Trong Alexa Developer Console: tạo kỹ năng Custom.

  2. Định nghĩa

    Intents

    (ví dụ,

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) và các câu nói mẫu. Ví dụ:

    • các câu nói của OpenChatIntent: “bắt đầu trò chuyện”, “hỏi Claude”, “trò chuyện với AI”.

  3. Đặt Endpoint tới ARN AWS Lambda của bạn (hoặc endpoint HTTPS). Lưu và build mô hình. Xem Alexa REST APIs và tài liệu để được hướng dẫn đầy đủ.

Bước 2 — Triển khai backend Lambda

Luồng cấp cao bên trong Lambda:

  1. Nhận yêu cầu Alexa (JSON).
  2. Trích xuất câu nói của người dùng và dữ liệu phiên.
  3. Tùy chọn gửi phản hồi tiến độ (progressive response) tới Alexa (để người dùng nghe “Đang suy nghĩ…”) trong khi bạn gọi Claude.
  4. Gọi Claude (qua Anthropic REST API hoặc Bedrock). Dùng streaming nếu bạn muốn phản hồi từng phần.
  5. Chuyển phản hồi của Claude sang định dạng đầu ra của Alexa (khuyến nghị SSML).
  6. Trả về đối tượng phản hồi alexa.

Dưới đây là một ví dụ Node.js ngắn gọn (vì dễ đọc nên chúng tôi chỉ minh họa một cách — gọi trực tiếp REST Claude; trong sản xuất hãy chuyển bí mật vào Secrets Manager và thêm xử lý lỗi/caching). Ví dụ dùng cú pháp kiểu node-fetch (có sẵn trong runtime Node 18+) và Claude API của CometAPI.

/* code block left unchanged as per instruction */

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
// 1. Parse Alexa request
const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

// 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
// (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

// 3. Build Claude payload
const claudePayload = {
model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant for an Alexa skill. Keep responses brief and spoken-friendly." },
{ role: "user", content: userUtterance }
],
max_tokens_to_sample: 800
};

// 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
},
body: JSON.stringify(claudePayload),
timeout: 20000 // be mindful of latency; Alexa has timeouts
});

if (!resp.ok) {
console.error('Claude API error', await resp.text());
return buildAlexaResponse("Sorry, I'm having trouble reaching the assistant right now. Please try again later.");
}

const claudeJson = await resp.json();
// The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

// 5. Convert to SSML (shorten if needed)
const ssml = <speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>;

// 6. Return Alexa response
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({
version: "1.0",
response: {
outputSpeech: {
type: "SSML",
ssml
},
shouldEndSession: false
}
})
};
};

function buildAlexaResponse(text) {
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({
version: "1.0",
response: {
outputSpeech: { type: "PlainText", text },
shouldEndSession: true
}
})
};
}

function sanitizeForSSML(text) {
return text.replace(/&/g, '&').replace(/</g, '<').replace(/>/g, '>');
}

function extractTextFromClaude(json) {
// implement mapping from Claude API response to string
if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
return json.output.map(o => o.content).join("\n");
}
return (json?.completion || '') + '';
}


> Lưu ý: Các trường và tên endpoint thực tế của Claude API có thể khác (tài liệu Anthropic trình bày `messages` APIs và các chế độ streaming). Luôn tham khảo tài liệu Claude mới nhất để biết chính xác các trường payload và hỗ trợ streaming. 

### Bước 3 — (Tùy chọn nhưng khuyến nghị) Dùng streaming để tăng cảm nhận tốc độ

- Vì sao streaming? Streaming cho phép Alexa bắt đầu phát một phần nội dung khi model vẫn đang tạo. Điều này giảm độ trễ cảm nhận và cải thiện cảm giác hội thoại. Claude hỗ trợ phản hồi streaming (SSE hoặc websocket) và có “tool streaming chi tiết” cho các thao tác phức tạp. Triển khai streaming cần một kênh bất đồng bộ: Alexa Progressive Response + truyền chunk tới client hoặc một relay SSE tới Lambda của bạn, hoặc tốt hơn là dùng một dịch vụ trung gian có thể đẩy các chunk tới thiết bị. 
- Lưu ý: Nền tảng Alexa áp đặt các quy tắc thời gian và directive riêng. Mẫu phổ biến là gửi directive Progressive Response sớm, sau đó khi model hoàn tất, cung cấp đầu ra giọng nói cuối cùng. Streaming thời gian thực vào thiết bị Alexa bị hạn chế bởi mô hình directive của Alexa, vì vậy hãy mô phỏng streaming bằng cách gửi các phản hồi tiến độ thường xuyên rồi trả về phản hồi cuối cùng.

### Bước 4 — Ánh xạ đầu ra Claude sang UX giọng nói của Alexa

- Giữ câu trả lời ngắn và thân thiện với giọng nói: Claude có thể tạo văn bản dài — hãy biến đổi hoặc cắt bớt để tránh đoạn nói dài. Dùng thẻ SSML (ngắt, nhấn mạnh) để cải thiện ngữ điệu.
- Xử lý ngữ cảnh đa lượt: Bảo toàn cửa sổ ngữ cảnh ngắn (ID người dùng/lịch sử hội thoại) nhưng tránh lưu mọi câu nói trên máy chủ trừ khi cần thiết. Dùng session attributes hoặc bộ nhớ ngắn hạn (DynamoDB với TTL) cho các câu hỏi tiếp theo.
- Luồng lỗi và dự phòng: Nếu Claude lỗi hoặc trả về nội dung không an toàn, hãy có thông điệp dự phòng an toàn (“Tôi không thể giúp với điều đó”) và đường dẫn báo cáo/ghi log để phân tích.

------

## Bảo mật thông tin xác thực và bảo vệ dữ liệu người dùng như thế nào?

### Lưu khóa API và bí mật ở đâu?

- AWS Secrets Manager là kho lưu trữ khuyến nghị trong sản xuất cho khóa CometAPI và mọi thông tin xác thực bên thứ ba khác. Cấp cho Lambda hoặc dịch vụ backend của bạn một vai trò IAM với chính sách hẹp chỉ cho phép đọc bí mật cần thiết. Xoay vòng khóa theo lịch và dùng xoay vòng tự động nếu được hỗ trợ.
- Không nhúng khóa vào mã nguồn hoặc kho công khai. Nếu bạn dùng biến môi trường cho bản mẫu nhanh, đảm bảo quản lý bí mật trong CI/CD thay thế các giá trị đó trong pipeline build. 

### Tránh gửi PII và dữ liệu giọng nói nhạy cảm như thế nào?

- Khử hoặc ẩn danh mọi thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trước khi gửi văn bản tới CometAPI. Loại bỏ tên, địa chỉ, số tài khoản và bất kỳ dữ liệu nào bạn không muốn lộ.
- Hỏi ý kiến/đồng thuận khi kỹ năng cần xử lý dữ liệu cá nhân nhạy cảm hoặc khi dùng tính năng hồ sơ cá nhân (theo chính sách Alexa).
- Lưu trữ & nhật ký: gắn thẻ log và trace để quy trình kiểm toán có thể xóa đầu vào model theo yêu cầu; triển khai thời hạn lưu trữ phù hợp với chính sách quyền riêng tư của bạn.

## Quản lý độ trễ và trải nghiệm người dùng Alexa như thế nào?

### Vì sao phản hồi tiến độ và timeout quan trọng?

Alexa kỳ vọng nhận phản hồi từ kỹ năng của bạn trong khoảng **8 giây** với hầu hết giao diện; nếu backend (và cuộc gọi model) vượt quá khung này, bạn phải dùng Progressive Response API để giữ người dùng tương tác. Phản hồi tiến độ cho người dùng biết kỹ năng đang hoạt động (ví dụ: “xin chờ trong giây lát”) — cải thiện đáng kể cảm nhận độ trễ với tương tác giọng nói. Hãy gửi phản hồi tiến độ ngay sau khi nhận intent và trước cuộc gọi LLM dài.

### Có thể stream đầu ra model tới Alexa không?

CometAPI và một số biến thể Claude hỗ trợ primitive streaming (token hoặc event streaming). Tuy nhiên, thiết bị Alexa không hỗ trợ phát giọng nói liên tục theo từng token như các UI web. Cách thực tế là:

- Dùng phản hồi tiến độ để phát các thông điệp trung gian ngắn trong khi tạo câu trả lời đầy đủ.
- Nếu backend của bạn nhận token streaming từ model, hãy đệm và chỉ đưa ra câu hoàn chỉnh hoặc đoạn văn ở khoảng thời gian đều đặn (ví dụ: mỗi 800–1200 ms) dưới dạng phản hồi tiến độ, và phát TTS hợp nhất cuối cùng khi sẵn sàng. Việc này tránh giọng nói rời rạc hoặc máy móc và tôn trọng mô hình phản hồi của Alexa.

### Thiết kế prompt thân thiện với giọng nói

Giới hạn độ dài ngay ở mức prompt. Dùng hướng dẫn hệ thống như:

> “Bạn là một trợ lý giọng nói Alexa cô đọng. Cung cấp câu trả lời nói không quá 30 từ và một card với phần tóm tắt dài hơn cho ứng dụng Alexa.”

Với đầu ra có cấu trúc, yêu cầu model trả về JSON với các trường `speech` và `card`. Phân tích các đầu ra này ở phía server và ánh xạ `speech` sang SSML, `card` sang card trong ứng dụng Alexa. Điều này giảm bất ngờ và cải thiện chất lượng TTS.

## Tôi có thể stream phản hồi Claude tới Alexa để người dùng nghe văn bản khi đang được tạo không?

### Claude có hỗ trợ streaming không, và Alexa xử lý thế nào?

Claude hỗ trợ streaming qua Server-Sent Events (SSE) khi bạn đặt `stream:true` trên Messages API — điều này cho phép backend nhận token theo từng phần. Tuy nhiên, mô hình phát của thiết bị Alexa không chấp nhận giọng nói theo từng token trực tiếp từ backend của bạn. Mẫu thực tế là:

1. Dùng streaming Claude trên backend để bắt đầu nhận phản hồi khi vẫn đang được tạo.
2. Trong khi backend nhận các chunk streaming, gửi một hoặc nhiều phản hồi tiến độ của Alexa để người dùng nghe “Tôi đang xử lý việc đó” hoặc thông điệp ngắn trung gian.
3. Khi backend có một chunk hữu ích (hoặc câu trả lời đầy đủ), tổng hợp chunk (SSML) và phản hồi. Với câu trả lời rất dài, cân nhắc chia thành các phần dễ nghe (và điều chỉnh `shouldEndSession` phù hợp). 

**Ràng buộc quan trọng:** phản hồi tiến độ hữu ích nhưng không mở rộng tối đa thời gian xử lý; Alexa vẫn kỳ vọng một phản hồi tổng thể trong giới hạn cho phép. Streaming có thể giảm thời gian chờ backend và cải thiện UX, nhưng bạn phải thiết kế theo mô hình thời gian của Alexa.

## Thực hành kỹ thuật và UX được khuyến nghị?

### Thiết kế hội thoại

- Giữ câu trả lời nói ngắn — người dùng Alexa thích sự cô đọng.
- Dùng SSML để kiểm soát nhịp và ngắt.
- Nếu model có thể đặt câu hỏi làm rõ, thiết kế một tập nhỏ các câu hỏi tiếp theo để đối thoại tự nhiên.

### Chế độ lỗi và timeout

- Cung cấp phương án dự phòng khi Claude chậm/không khả dụng.
- Nếu cuộc gọi LLM thất bại, dùng nội dung dựng sẵn hoặc lời xin lỗi ngắn và đề nghị thử lại sau.
- Theo dõi lỗi và phản hồi người dùng để cải tiến nhanh.

### Kiểm thử

- Kiểm thử đơn vị các intent với Alexa Test Simulator và Virtual Alexa.
- Kiểm thử tải backend cho số lượng cuộc gọi đồng thời kỳ vọng và các phiên giọng nói kéo dài.

### Những sai sót phổ biến cần tránh?

1. Chặn cửa sổ thời gian của Alexa — đừng vượt quá giới hạn thời gian; dùng phản hồi tiến độ và stream một cách thông minh.
2. Rò rỉ bí mật — không bao giờ ghi log khóa API hoặc nhúng vào mã phía khách; dùng Secrets Manager. 
3. Sử dụng token quá mức — lịch sử hội thoại dài và prompt dài làm tăng chi phí; cắt bớt và tóm tắt. 
4. Không phù hợp chính sách — gửi dữ liệu nhạy cảm tới LLM bên thứ ba mà không có sự đồng ý rõ ràng hoặc kiểm tra chính sách.

## Ví dụ prompt thực tế và mẹo kỹ thuật prompt cho giọng nói Alexa

### Dùng hướng dẫn hệ thống ngắn để phù hợp giọng nói

Ví dụ: `"Bạn là một trợ lý giọng nói Alexa lịch sự, cô đọng. Giữ câu trả lời nói khoảng 30 từ; đề nghị gửi tóm tắt dài hơn tới ứng dụng Alexa."`

### Kiểm soát độ dài và định dạng cho SSML

Yêu cầu Claude trả về đầu ra trong một số câu ngắn hoặc dưới dạng JSON với các trường `speech` và `card`. Sau đó chuyển `speech` thành SSML và `card` thành card của kỹ năng trong ứng dụng Alexa. Ví dụ hậu tố prompt: `"Trả về một đối tượng JSON với các trường: 'speech' (ngắn, cho TTS), 'card' (văn bản dài hơn cho ứng dụng Alexa). Không bao gồm bất kỳ văn bản bổ sung nào."` Phân tích đầu ra có cấu trúc giúp giảm mơ hồ.

### Nhắc cho câu hỏi tiếp theo và gợi ý

Khuyến khích Claude kết thúc bằng một câu hỏi khi phù hợp: `"Bạn có muốn tôi gửi bản tóm tắt này tới ứng dụng Alexa của bạn không?"` Điều đó giúp tương tác giọng nói tự nhiên và dễ khám phá hơn.

## Có lựa chọn no-code hoặc low-code không?

Có — các nền tảng tích hợp như Zapier và AppyPie cung cấp connector để liên kết trigger Alexa với hành động Claude nếu bạn muốn tự động hóa nhanh hoặc mẫu thử mà không cần viết mã dịch vụ. Những công cụ đó phù hợp với luồng đơn giản nhưng sẽ không mang lại độ trễ thấp hoặc khả năng kiểm soát bảo mật như backend tùy chỉnh. 

[Trong các giải pháp low-code như Zapier, CometAPI](https://apidoc.cometapi.com/zapier) cũng có thể hỗ trợ nhà phát triển.

## Kết luận: 

Tích hợp Claude của CometAPI vào kỹ năng Alexa là một con đường hấp dẫn để nhanh chóng truy cập các LLM đẳng cấp Anthropic với một tích hợp tương thích OpenAI duy nhất. Việc di chuyển kỹ thuật khá thẳng thắn cho các nhóm đã quen với API chat/completion, và mô hình tổng hợp của CometAPI tăng tốc thử nghiệm.

Nhà phát triển có thể truy cập Claude API thông qua CometAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của [CometAPI](https://www.cometapi.com/) trong [Playground](https://www.cometapi.com/console/playground) và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, hãy đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy được khóa API. [Com](https://www.cometapi.com/)[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)[tAPI](https://www.cometapi.com/) cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng bắt đầu?→ [Dùng thử miễn phí Claude APIs](https://api.cometapi.com/login)!
Đọc thêm

500+ Mô hình trong Một API

Giảm giá lên đến 20%