# Những câu hỏi mà các công ty thường đặt ra trước khi bắt đầu một dự án thí điểm. > Câu hỏi thường gặp về quyền truy cập mô hình ChinaAPI, giá ưu đãi cho chương trình thí điểm, các mô hình AI Trung Quốc hiện có, Seedance, GLM, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Wan và Qwen Image. - Canonical page: https://chinaapi.ai/vi/faq/ - Human-readable page: https://chinaapi.ai/vi/faq/ - Live pricing: https://dash.chinaapi.ai/pricing?lang=vi&utm_source=chinaapi&utm_medium=markdown&utm_campaign=faq Hướng dẫn thực tiễn về phạm vi phủ sóng mô hình, định giá thí điểm, tiêu chuẩn đủ điều kiện và lựa chọn khối lượng công việc đầu tiên. ## ChinaAPI có thể giúp đánh giá những mô hình AI nào của Trung Quốc? Phạm vi hỗ trợ có thể bao gồm GLM, Qwen, DeepSeek , Kimi và MiniMax cho các tác vụ LLM , Qwen Image và Wan cho việc tạo ảnh, và Seedance, Hailuo và Kling cho việc tạo video, tùy thuộc vào tính khả dụng, trường hợp sử dụng và khối lượng sử dụng đủ điều kiện. ## ChinaAPI chỉ dành cho các nhà phát triển thôi sao? Không. Người mua đầu tiên thường là chủ doanh nghiệp, người đứng đầu công ty, người phụ trách sản phẩm, đội ngũ tiếp thị, công ty ứng dụng AI hoặc nhà tích hợp hệ thống cần tiếp cận mô hình chi phí thấp hơn hoặc năng lực sản xuất sáng tạo. ## Chính sách giá dành cho phi công hoạt động như thế nào? ChinaAPI bắt đầu bằng việc tìm hiểu khối lượng công việc, chi phí hiện tại, mức sử dụng hàng tháng dự kiến, dòng sản phẩm mục tiêu và thời gian triển khai thương mại. Mức giá tốt hơn thường yêu cầu mức sử dụng cam kết đáng kể. ## Tại sao giá cả không được công bố? Mức giá phụ thuộc vào dòng sản phẩm, hình thức khối lượng công việc và cam kết về dung lượng. Một con số công khai duy nhất sẽ định giá sai hầu hết các khối lượng công việc, vì vậy các nhóm đủ điều kiện sẽ nhận được báo giá cụ thể cho mức sử dụng riêng của họ. ## Liệu các công ty có thể thử nghiệm trước khi đưa ra quyết định cuối cùng? Đúng vậy. Chương trình thí điểm được thiết kế để đánh giá quy mô nhỏ trước khi mở rộng sang hình thức định giá dựa trên số lượng. ## Có thể thanh toán bằng thẻ trực tuyến không? Hiện tại, chúng tôi không hỗ trợ thanh toán thẻ trực tuyến. Để nạp tiền, vui lòng yêu cầu mã đổi thưởng thông qua trang web của chúng tôi. [solution@ chinaapi .ai](mailto:solution@chinaapi.ai), [Telegram](https://t.me/chinaapiai), hoặc [WhatsApp](https://wa.me/qr/F6P7VJTMRXQTM1)Sau đó, hãy đổi nó trong ví trên bảng điều khiển. ## Chúng ta có cần thành lập công ty hoặc hiện diện tại Trung Quốc không? Không. ChinaAPI cung cấp quyền truy cập cho các nhóm quốc tế. Việc tích hợp diễn ra thông qua các API tiêu chuẩn từ cơ sở hạ tầng hiện có của bạn, không cần đến bất kỳ thực thể địa phương nào. ## Liệu các mô hình của Trung Quốc có thực sự giúp giảm chi phí API của OpenAI hay Claude? Thông thường, điều này chỉ áp dụng cho những khối lượng công việc phù hợp. Việc tiết kiệm chi phí đến từ việc định tuyến các tác vụ phù hợp đến các dòng sản phẩm có chi phí thấp hơn thay vì thay thế toàn bộ cuộc gọi cùng một lúc, vì vậy mỗi khối lượng công việc cần được đánh giá riêng. ## Liệu chúng ta có thể đánh giá nhiều mô hình thông qua một phép tích hợp duy nhất không? Đúng vậy. Các chương trình thử nghiệm có thể được thiết kế để so sánh các dòng mô hình cạnh nhau trên cùng một khối lượng công việc, và đường dẫn tích hợp là OpenAI-compatible , vì vậy việc chuyển đổi mô hình không yêu cầu phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống. ## Khối lượng công việc nào là điểm khởi đầu tốt nhất? Đối với LLMs : RAG , tự động hóa hỗ trợ khách hàng, SaaS suy luận và các công cụ nội bộ. Đối với các nhóm sáng tạo: video sản phẩm, các biến thể quảng cáo, ý tưởng nội dung mạng xã hội và chỉnh sửa hình ảnh hoặc video số lượng lớn. ## Chúng ta nên gửi thông tin gì trước tiên? Thông tin về công ty, quốc gia, bộ mô hình hiện tại, chi phí AI hàng tháng, khối lượng dự kiến, trường hợp sử dụng mục tiêu, các nhóm mô hình ưa thích và liệu email, WhatsApp hay Telegram là phương thức liên lạc tốt nhất. --- Markdown twin of https://chinaapi.ai/vi/faq/ — generated from its canonical HTML by scripts/gen_localization_release.py. Full site reference: https://chinaapi.ai/llms-full.txt