Mình đang xây một sản phẩm là llmgate.app, mục tiêu là giúp mọi người dùng AI với chi phí thấp hơn đáng kể so với mức giá phổ biến trên thị trường.
Khi nhìn thấy giá rẻ, phản ứng đầu tiên của nhiều người thường là: “Rẻ vậy có ổn không, hay là hàng giả cầy?” Mình nghĩ đây là một nghi ngờ hoàn toàn hợp lý, nên muốn chia sẻ rõ hơn cách bên mình tối ưu chi phí.
Hiện tại, giá trên app đang rẻ hơn khoảng 20 lần so với giá gốc trong một số trường hợp. Lý do chủ yếu đến từ vài yếu tố:
Mình có sẵn một lượng API credit đầu vào giá tốt, nên có lợi thế về chi phí.
Ngoài ra, mình cũng có nguồn account Plus/Pro khá lớn, giúp tối ưu thêm phần vận hành.
Ở tầng kỹ thuật, bên mình có xử lý prompt cache và semantic cache. Khi lượng user và request đủ lớn, riêng phần này có thể tiết kiệm khoảng 5–10% token.
Bên cạnh đó còn có thêm một số tối ưu khác về routing, xử lý request và hạ tầng để giảm chi phí đầu ra.
Mình chia sẻ bài này không phải để tranh luận chuyện “rẻ là tốt” hay “đắt là uy tín”, mà chỉ muốn đưa ra một góc nhìn: Không phải sản phẩm giá thấp nào cũng là hàng kém chất lượng. Trong nhiều trường hợp, giá rẻ đến từ việc có nguồn lực đầu vào tốt hơn và biết tối ưu hệ thống tốt hơn.
Mình cũng rất muốn nghe thêm ý kiến từ mọi người, đặc biệt là những anh em đang build các sản phẩm AI tương tự:
Theo mọi người, mức giá rẻ thường khiến user mất niềm tin ở điểm nào nhất?
Khi build một AI product, đâu là phần tối ưu chi phí hiệu quả nhất: hạ tầng, caching, model routing hay nguồn cung đầu vào?
Với một sản phẩm kiểu này, mình nên làm gì để người dùng yên tâm hơn về độ minh bạch?
Ai muốn trải nghiệm thử thì có thể vào xem sản phẩm ở đây: llmgate.app.
Nếu có góp ý thẳng về sản phẩm, UX, pricing hay độ tin cậy, mình rất sẵn sàng lắng nghe.
