Không cần KYC — không ID, không selfie, không giấy tờ. Thanh toán bằng crypto: BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC
Ngôn ngữ: Tiếng Việt
Lấy khóa API

Thuật ngữ · 32 mục

Thuật ngữ LLM API

Những từ bạn gặp khi chọn và thanh toán cho một API của language model, được giải thích trong một hai câu và gắn với cách LLMwithCrypto hoạt động.

Cập nhật lần cuối: · 5 phút đọc

Trả lời nhanh

Các thuật ngữ chính của LLM API nghĩa là gì?

Một LLM API gửi văn bản đến một language model và trả về câu trả lời dưới dạng dữ liệu. Bạn trả tiền theo token, một vài ký tự văn bản, được tính riêng cho input và output. Các model open-weight có thể được chạy bởi bất kỳ ai mà giấy phép của nó cho phép. LLMwithCrypto cung cấp 12 model trong số đó qua định dạng chat tương thích OpenAI, tính giá theo triệu token tính đến ngày 23 tháng 10 năm 2026. 32 thuật ngữ dưới đây giải thích phần còn lại.

Thuật ngữ về model

LLM

Large language model: một mạng nơ-ron được huấn luyện trên lượng lớn văn bản để dự đoán token tiếp theo, nhờ đó nó có thể trả lời, tóm tắt, dịch hoặc viết code.

Model open-weight

Một model mà các tham số đã huấn luyện được công bố, để người khác có thể chạy nó trên phần cứng của riêng họ. Họ được phép làm gì với nó phụ thuộc vào giấy phép của nó.

Model đóng

Một model chỉ nhà sản xuất của nó cung cấp, như GPT, Claude, Gemini hay Grok. Truy cập đi qua nhà sản xuất hoặc các đối tác mà họ chấp thuận.

Giấy phép model

Các điều khoản mà theo đó open weights được công bố: Apache 2.0 và MIT cho phép cung cấp dịch vụ thương mại; giấy phép cộng đồng Llama thêm các điều kiện như chính sách sử dụng và thông báo “Built with Llama”.

Tham số

Các con số bên trong một model. “120b” nghĩa là khoảng 120 tỷ; nhiều tham số hơn thường nghĩa là mạnh hơn và tốn kém hơn để chạy.

Mixture of experts (MoE)

Một thiết kế trong đó chỉ một phần của model xử lý mỗi token. Trong “Qwen3 235B A22B”, có 235 tỷ tham số và khoảng 22 tỷ tham số hoạt động cho mỗi token.

Model reasoning

Một mô hình được huấn luyện để xử lý vấn đề từng bước trước khi trả lời, chẳng hạn như DeepSeek R1. Mô hình thường tốn nhiều token đầu ra hơn cho mỗi câu trả lời.

Lượng tử hóa

Lưu trữ các con số của mô hình với ít bit hơn để mô hình chạy với ít bộ nhớ hơn. Cách này có thể làm giảm chất lượng một chút; các nhà cung cấp không phải lúc nào cũng cho biết họ phục vụ với độ chính xác nào.

Cửa sổ ngữ cảnh

Số token tối đa mà một mô hình có thể nhận vào cùng lúc, gồm cả prompt và câu trả lời. Các mô hình của chúng tôi có cửa sổ từ 128K đến 1M token.

Điều khoản API

API tương thích OpenAI

Một API chấp nhận cùng định dạng yêu cầu và phản hồi như của OpenAI, nên các SDK và công cụ được xây dựng trên đó vẫn hoạt động sau khi đổi base URL.

Base URL

Địa chỉ mà một SDK gửi yêu cầu đến. Với LLMwithCrypto, đó là https://llmwithcrypto.com/api/v1.

Chat completions

Định dạng yêu cầu của OpenAI với một danh sách các message (system, user, assistant) và câu trả lời từ mô hình. Endpoint chính của chúng tôi là https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions.

khóa API

Một chuỗi bí mật xác định tài khoản của bạn trong mỗi lần gọi, được gửi dưới dạng Bearer token. Hãy giữ nó trong một biến môi trường, không bao giờ để trong code.

Streaming

Nhận câu trả lời theo từng token ngay khi được tạo ra, thông qua server-sent events, thay vì chờ toàn bộ phản hồi.

Tool calling

Cho phép mô hình yêu cầu code của bạn chạy một function, với các đối số ở định dạng JSON, rồi dùng kết quả đó. Còn được gọi là function calling.

Đầu ra JSON

Yêu cầu mô hình trả lời bằng JSON hợp lệ, được thiết lập qua response_format trên các mô hình hỗ trợ.

Rate limit

Số yêu cầu hoặc token mà một tài khoản có thể gửi mỗi phút. Giới hạn của chúng tôi được hiển thị trong dashboard và có thể tăng theo yêu cầu.

System prompt

Message đầu tiên của một cuộc hội thoại, thiết lập vai trò và quy tắc của mô hình cho phần còn lại của cuộc hội thoại.

Điều khoản về giá

Token

Đơn vị mà mô hình đọc và viết: một từ hoặc một phần của từ. Trong tiếng Anh, 1.000 token tương đương khoảng 750 từ.

Token đầu vào và đầu ra

Token đầu vào là những gì bạn gửi, token đầu ra là những gì mô hình viết. Token đầu ra thường có giá cao hơn mỗi token.

Giá trên 1M token

Cách các API mô hình báo giá: chi phí của một triệu token đầu vào hoặc đầu ra. Một lần gọi chỉ tốn một phần nhỏ của mức đó.

Tokenizer

Quy tắc mà một mô hình dùng để cắt văn bản thành các token. Cùng một đoạn văn bản được tính ra số token khác nhau trên các mô hình khác nhau.

Giá trung vị của các nhà cung cấp

Giá trị giữa của các mức giá mà các nhà cung cấp công khai niêm yết cho cùng một mô hình. Giá của chúng tôi thấp hơn mức đó 5%.

Đầu vào lưu cache

Một khoản giảm giá mà một số nhà cung cấp áp dụng khi phần đầu của prompt được lặp lại. Chúng tôi chưa cung cấp khoản này.

Gói credit

Credit API trả trước được mua theo mệnh giá từ số dư của bạn; credit dùng được cho bất kỳ mô hình nào và không bao giờ hết hạn.

Điều khoản thanh toán

KYC

Know your customer: các bước kiểm tra giấy tờ tùy thân hoặc giấy tờ công ty trước khi có thể sử dụng một dịch vụ. LLMwithCrypto không thực hiện các bước này.

TRC-20

Tiêu chuẩn token của mạng Tron. USDT trên TRC-20 thường có chi phí gửi thấp nhất với một khoản tiền nhỏ.

ERC-20

Tiêu chuẩn token của Ethereum, được dùng cho USDT và USDC trên mạng này. Phí mạng có thể cao với các giao dịch nhỏ.

Phí mạng

Khoản phí mà blockchain thu để xử lý giao dịch của bạn, do người gửi trả cho mạng, không phải cho chúng tôi.

Xác nhận

Một block được thêm vào sau giao dịch của bạn. Chúng tôi cộng tiền nạp khi mạng của giao dịch đó đã có đủ số xác nhận cần thiết.

Số tiền nạp tối thiểu

Số tiền nhỏ nhất bạn có thể nạp vào số dư: 25 US$.

Số dư

Số tiền đô-la trong tài khoản của bạn sau khi nạp, dùng để mua các gói credit.

DeepSeek V4 Pro từ $1.254 trên 1M token đầu vào · không cần KYC

Lấy khóa API