AI hay gặpBốn trục cân nhắc, và trục nào cũng phải đo trên bối cảnh Việt Nam thay vì tin số liệu global:
1. Chất lượng tiếng Việt — benchmark công bố chủ yếu đo English; chất lượng tiếng Việt giữa các model chênh rõ (từ vựng, văn phong, hiểu ngữ cảnh địa phương). Bắt buộc dựng eval set tiếng Việt riêng từ tác vụ thật của sản phẩm và chấm điểm trước khi chốt — không chọn theo bảng xếp hạng chung.
2. Chi phí thực tế — tiếng Việt tốn nhiều token hơn English trên phần lớn tokenizer, nên cùng bảng giá, chi phí thật/request cao hơn. Tính $/1000 request bằng dữ liệu thật (đếm token tiếng Việt) thay vì so giá niêm yết trên mỗi triệu token.
3. Latency và region — đa số provider serve từ US/EU; round-trip từ Việt Nam cộng thêm độ trễ đáng kể. Kiểm tra provider có endpoint gần SEA không (trực tiếp hoặc qua cloud platform có region Singapore), đo TTFT từ chính hạ tầng của bạn; streaming che được một phần độ trễ cảm nhận.
4. Ràng buộc dữ liệu — dữ liệu cá nhân người dùng Việt Nam chịu quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân trong nước, trong đó có yêu cầu với việc chuyển dữ liệu ra nước ngoài. Gửi PII sang API đặt ngoài lãnh thổ cần review pháp lý; ưu tiên cấu hình zero data retention / không dùng dữ liệu để train, che PII trước khi gửi, hoặc cân nhắc self-host cho dữ liệu nhạy cảm.
Nguyên tắc kiến trúc: viết tầng gọi model provider-agnostic (abstraction mỏng quanh API) — thị trường giá/chất lượng đổi nhanh, khả năng đổi model mà không đập code là một tiêu chí chọn thiết kế, không phải chọn vendor.