Việc nhìn số dư credit giảm có thể khiến bạn lo lắng, nhất là trong vài tuần đầu sử dụng AI agent. Nhưng việc credit di chuyển không phải là bằng chứng bạn đang dùng Zero sai cách. Thường thì điều đó có nghĩa Zero đang thực sự làm việc.
Đây là ví dụ về công việc đó vào một ngày thứ Ba bình thường. Trước khi bạn đăng xuất, bạn yêu cầu kiểm tra đối thủ. Qua đêm, Zero mở trang giá của họ, nhận thấy một gói đã thay đổi, kiểm tra xem đó có thực sự mới hay chỉ là cách diễn đạt lại của tháng trước, lấy chuỗi email liên quan từ hộp thư của bạn để làm ngữ cảnh, quyết định thay đổi này đáng chú ý, viết tóm tắt trong bốn câu và đăng lên kênh mà nhóm bạn đọc đầu tiên. Không ai giám sát quá trình này. Sáng hôm sau, câu trả lời đã có sẵn.
Đó là lý do credit bị trừ. Mỗi bước đều là một quyết định: đọc trang nào, sự khác biệt có quan trọng không, bỏ qua điều gì, gửi đi đâu. Bạn đang trả tiền cho sự phán đoán, và đó cũng là lý do kết quả đáng để đọc.
Vậy nên câu hỏi hữu ích hơn không phải là tại sao công việc lại tốn chi phí. Mà là liệu công việc đó đã dùng đúng mức độ thông minh, ngữ cảnh và công cụ phù hợp với kết quả tạo ra hay chưa.
Sự khác biệt này quan trọng vì AI agent không phải là một chỗ ngồi phần mềm $20 khác. Một công cụ chờ bạn mở và chỉ làm đúng những gì bạn nhấp. Một trợ lý AI chạy các quy trình agentic sẽ nghiên cứu, soạn thảo, giám sát, theo dõi và di chuyển giữa email, Slack, tài liệu và hàng trăm dịch vụ kết nối theo lịch bạn đặt một lần. So sánh hữu ích không phải là "Ứng dụng khác giá bao nhiêu?" mà là "Một đồng nghiệp hoặc chuyên gia ngoài sẽ mất bao lâu để làm việc này?"
Một đăng ký $20 định giá quyền truy cập phần mềm. Nó không thể định giá một ngày làm việc của ai đó. Nếu coi là công cụ, mỗi credit đều có vẻ đắt; nếu coi là một buổi chiều của đồng nghiệp, hầu hết lại rẻ. Đó cũng là lý do chọn trợ lý AI tốt nhất dựa trên giá chỗ ngồi hàng tháng là sai: giá chỗ ngồi chỉ cho biết chi phí truy cập, không phải giá trị hoàn thành.
Khi bạn thay đổi góc nhìn, chi phí tự động hóa AI trở thành ngân sách bạn chủ động thiết kế thay vì chỉ theo dõi. Mục tiêu không phải là dùng Zero ít đi. Mà là dành sự suy luận đắt giá cho những khoảnh khắc thực sự tạo ra khác biệt. Đó là tối ưu chi phí AI agent, và là cách thực tế để giảm chi phí mà không cắt giảm giá trị agent mang lại. Đó cũng là lý do chi phí AI agent không thể gắn với một con số cố định: số tiền bạn chi là kết quả của bốn quyết định bạn kiểm soát, không phải một gói bạn chọn một lần.
Bốn biến số quyết định phần lớn chi phí đó:
- Mô hình nào thực hiện nhiệm vụ.
- Tần suất nhiệm vụ được thực hiện.
- Lượng ngữ cảnh mô hình cần đọc và hiểu.
- Nhiệm vụ sử dụng những khả năng bên ngoài nào.
Yếu tố đầu tiên thường là đòn bẩy lớn nhất.
1. Phù hợp chi phí mô hình với công việc
Nhiều sản phẩm AI chọn sẵn một mô hình cho bạn. Điều này đơn giản hóa trải nghiệm, nhưng cũng khiến mọi nhiệm vụ đều mang cùng một mức chi phí.
Zero trung lập về mô hình. Bạn có thể định tuyến các công việc khác nhau tới các mô hình và nhà cung cấp khác nhau, bao gồm cả đăng ký hỗ trợ và API key riêng. Nghĩa là việc chọn mô hình là quyết định vận hành, không phải ràng buộc sản phẩm.
Nguyên tắc rất đơn giản: không phải nhiệm vụ nào cũng cần mô hình thông minh nhất.
Có hai trường hợp nên dùng mô hình mạnh nhất:
- Bạn chưa biết câu trả lời hay thậm chí cách tiếp cận. Bạn cần mô hình khám phá, thử thách giả định và cùng bạn sáng tạo.
- Kết quả cần đặc biệt ổn định. Kết quả đủ quan trọng để suy luận và xác thực thêm giúp tránh sửa lại tốn kém.
Với công việc lặp lại nhiều, phán đoán đơn giản, hãy dùng mô hình rẻ nhất workspace cho phép. Với phần lớn công việc chuyên môn hàng ngày, hãy dùng mô hình tầm trung: mạnh hơn lựa chọn nhẹ nhất, và rẻ hơn nhiều so với dùng mô hình mạnh nhất cho mọi việc.
| Loại công việc | Cấp mô hình | Ví dụ |
|---|---|---|
| Không có điểm bắt đầu rõ ràng, hoặc kết quả quan trọng cần ổn định | Năng lực cao nhất | Đồng sáng tạo chiến lược, thiết kế kế hoạch phức tạp, rà soát tài liệu quan trọng |
| Công việc hàng ngày, phán đoán vừa phải | Tầm trung | Tóm tắt, viết lại, nghiên cứu có cấu trúc, soạn email thường lệ |
| Khối lượng lớn, quy tắc đơn giản | Chi phí thấp | Phân loại, gắn nhãn, định tuyến, trích xuất trường, thông báo ngắn |
Những mô hình bạn thực sự có thể chọn
Zero không chạy một mô hình riêng. Mở bộ chọn mô hình cạnh ô nhập chat, bạn sẽ thấy các mô hình workspace được phép dùng, thuộc hai nhóm: dòng GPT của OpenAI và dòng Claude Opus của Anthropic. Mỗi mục hiển thị cách định tuyến và, nếu có, cấp chi phí tương đối.
Việc có mô hình nào là do cài đặt workspace, không phải danh sách sản phẩm cố định, nên bộ chọn của bạn có thể ngắn hoặc dài hơn đồng nghiệp. Kiểm tra trước khi cho rằng một mô hình không có, và xem các mô hình Zero hỗ trợ để biết danh sách hiện tại.
Hai nhóm này quan trọng hơn tên riêng lẻ. Giá token LLM khác biệt rõ giữa các nhà cung cấp, cùng một nhiệm vụ có thể tốn nhiều lần chi phí ở nơi này so với nơi khác. Hầu hết lời khuyên tối ưu chi phí LLM chỉ dừng ở việc rút ngắn prompt; đòn bẩy lớn nhất là định tuyến công việc tới đúng mô hình ngay từ đầu. Vì Zero cho phép bạn chọn, sự chênh lệch này trở thành đòn bẩy bạn kiểm soát thay vì mức giá phải chấp nhận.
Dùng tài khoản nhà cung cấp riêng khi phù hợp
Nếu nhóm bạn đã trả tiền cho một nhà cung cấp được hỗ trợ, bạn có thể kết nối tài khoản đó và định tuyến mô hình qua đó. Việc suy luận sau đó sẽ xuất hiện trên hóa đơn nhà cung cấp của bạn theo điều khoản hiện tại, thay vì bị tính vào credit suy luận của Zero.
Điều này không làm toàn bộ lần chạy miễn phí. Gọi công cụ, dùng connector, lưu trữ và tạo media vẫn tiêu tốn credit Zero. Lợi ích là bạn kiểm soát: bạn quyết định quan hệ nhà cung cấp và mô hình cho từng loại công việc.
Chuyển đổi chỉ một cú nhấp. Mở bộ chọn mô hình cạnh ô nhập chat, chọn mô hình, và toàn bộ cuộc trò chuyện đó sẽ chạy trên mô hình đó.
2. Thiết kế trigger tự động hóa trước khi tối ưu prompt
Agentic workflow là gì, chi phí nằm ở đâu?
Agentic workflow là công việc bạn mô tả một lần và agent tự thực hiện từ đầu đến cuối, tự quyết định các bước và công cụ cần thiết. Trong Zero, điều này tách thành hai khái niệm nên phân biệt:
- Workflow là quy trình hoặc kỹ năng có thể tái sử dụng. Nó chạy khi ai đó gọi.
- Automation kết hợp trigger, workflow và agent để công việc chạy lặp lại mà không cần ai yêu cầu mỗi lần.
Yêu cầu một lần chỉ tốn chi phí một lần. Automation tốn chi phí mỗi lần chạy. Vì vậy, thiết kế automation là nguồn tiết kiệm cộng dồn chính. Nếu muốn xem các dạng thực tế, ví dụ workflow automation của chúng tôi cho thấy cách xây dựng AI agent cho công việc lặp lại thay vì yêu cầu thủ công.
Hãy coi đây là máy tính chi phí AI của bạn. Một công thức gần đúng hữu ích là:
monthly automation cost = number of runs × average cost per run
Bạn có thể giảm một trong hai vế, và hai vế này hành xử khác nhau: số lần chạy là quyết định lịch bạn đặt một lần, còn chi phí mỗi lần chạy là quyết định mô hình bạn có thể thay đổi bất cứ lúc nào.
Đặt tần suất dựa trên nhu cầu thực tế
Automation chạy mỗi giờ sẽ thực hiện 24 lần mỗi ngày. Nếu quyết định chỉ cần ba lần cập nhật/ngày, thay đổi lịch sẽ giảm số lần chạy đi 87.5%.
Chỉ cần hỏi: ai sẽ hành động nhanh thế nào khi có kết quả mới?
Theo dõi đối thủ, tổng hợp đăng ký, kiểm tra nội dung thường không cần chạy theo thời gian thực. Hãy đặt lịch phù hợp với tốc độ ra quyết định, không phải khoảng thời gian ngắn nhất sản phẩm cho phép.
Ưu tiên trigger sự kiện thay vì polling rỗng
Lịch trình sẽ đánh thức automation dù có thay đổi hay không. Trigger sự kiện chỉ khởi động khi có việc cần xử lý, ví dụ:
- Có email mới đến.
- Gắn nhãn GitHub.
- Sự kiện lịch thay đổi.
- Nhận form hoặc webhook.
Nếu nguồn có thể phát sự kiện, hãy dùng nó. Bạn tránh phải trả tiền cho agent kiểm tra liên tục mà không có việc mới.
Đặt mô hình tại nơi automation tồn tại
Hầu hết automation là lặp lại và có giới hạn. Chúng trích xuất, so sánh, phân loại, tóm tắt hoặc thông báo. Mô hình mạnh nhất có thể làm các việc này, nhưng chi phí cao sẽ lặp lại mỗi lần trigger kích hoạt.
Automation chạy trong cuộc trò chuyện bạn tạo ra nó, và cuộc trò chuyện đó giữ mô hình bạn chọn trong composer. Vậy nên mô hình bạn đang dùng khi thiết lập automation sẽ là mô hình mọi lần chạy sau này dùng, dù bạn có theo dõi hay không. Hãy chọn kỹ tại thời điểm đó. Nếu một automation đang chạy trên mô hình mạnh nhất chỉ để phân loại vài mục và gửi tin nhắn Slack, hãy chuyển mô hình trên chuỗi đó và mọi lần chạy sau sẽ theo.
Điều này cũng khiến việc chọn mô hình mang tính cá nhân thay vì toàn cục. Hai người có thể chạy cùng workflow với chi phí khác nhau, vì mỗi người mang mô hình đã đặt trong composer của mình.
Đây là lớp kiểm soát chi phí dễ bị bỏ qua khi so sánh chi phí automation AI với nền tảng automation no-code như giá Zapier hoặc giá n8n. Các nền tảng đó chủ yếu tính theo số lượng nhiệm vụ hoặc lần thực thi. Với AI agent, bạn còn kiểm soát mức độ thông minh dùng trong mỗi lần thực thi.
Nhiệm vụ chạy càng thường xuyên, bạn càng nên cân nhắc kỹ mô hình phía sau.
3. Giảm ngữ cảnh và loại bỏ mơ hồ không chủ ý
Việc chọn mô hình và tần suất chạy là dễ thấy. Chi phí token AI lại dễ bị bỏ qua, vì ngữ cảnh được tính phí âm thầm mỗi lượt thay vì thông báo một lần.
Mỗi trang, tin nhắn, tệp và lượt trước đó đều khiến mô hình phải đọc thêm và cân nhắc nhiều hướng hơn. Một số ngữ cảnh là cần thiết. Ngữ cảnh không liên quan chỉ là sự xao nhãng phải trả tiền.
Mục tiêu không phải là làm prompt nào cũng ngắn. Mà là làm cho mọi đầu vào đều liên quan.
Bắt đầu cuộc trò chuyện mới cho công việc không liên quan
Cuộc trò chuyện dài mang theo lịch sử. Nếu yêu cầu mới không liên quan đến nhiệm vụ cũ, hãy bắt đầu chuỗi mới để mô hình không phải tách ngữ cảnh hữu ích khỏi thảo luận hôm qua.
Giữ cùng chuỗi khi cần liên kết. Bắt đầu mới khi chủ đề, kết quả hoặc nguồn thay đổi.
Xác định phạm vi, quy tắc và đầu ra
Yêu cầu mơ hồ buộc agent phải xác định nhiệm vụ trước khi thực hiện. Prompt rõ ràng giúp agent đi thẳng vào thực thi.
Với công việc lặp lại, hãy xác định:
- Công cụ hoặc nguồn dữ liệu.
- Khoảng thời gian.
- Quy tắc hoặc phép so sánh áp dụng.
- Định dạng và nơi gửi kết quả.
So sánh hai prompt này:
Đánh giá tăng trưởng của chúng ta.
Agent phải quyết định "tăng trưởng" là gì, kiểm tra hệ thống nào, dùng khoảng thời gian nào, và kiểu trả lời nào hữu ích.
Lấy số đăng ký tuần trước từ Plausible, so với tuần trước đó, và đăng kết luận một câu vào #growth.
Prompt thứ hai có ranh giới rõ. Thực thi nhanh hơn, dễ kiểm tra hơn và ít tốn credit cho việc đi sai hướng.
Chia nhỏ công việc mở thành các giai đoạn có giới hạn
Khám phá mở không phải lúc nào cũng lãng phí. Khi bạn thực sự cần đối tác suy nghĩ, hãy dùng mô hình mạnh và để nó khám phá. Đó là một trong hai trường hợp ở Phần 1 xứng đáng dùng.
Lãng phí xảy ra khi nhiệm vụ thường lệ lại vô tình thành mở.
Thay vì yêu cầu một agent "cải thiện chiến lược go-to-market", hãy chia nhỏ công việc:
- Lấy phản đối của khách hàng từ 30 cuộc gọi bán hàng gần nhất.
- Nhóm chúng thành năm chủ đề lặp lại.
- So sánh các chủ đề đó với trang landing hiện tại.
- Yêu cầu mô hình mạnh hơn đề xuất ba thay đổi thông điệp tác động lớn nhất.
Ba giai đoạn đầu có giới hạn và lặp lại được. Chỉ bước đánh giá cuối cùng mới cần mô hình đắt tiền.
4. Dùng khả năng nhẹ nhất có thể hoàn thành công việc
Mô hình chỉ là một phần của lần chạy agent. Tìm kiếm, tương tác trình duyệt, quét dữ liệu, xử lý tệp và tạo media cũng có chi phí khác nhau.
Quy tắc vẫn vậy: dùng khả năng nhẹ nhất có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy.
Không dùng media sinh tạo cho biểu đồ thông thường
Tạo ảnh, video, giọng nói tốn nhiều hơn văn bản hoặc mã. Nếu nhiệm vụ là biểu đồ cột, đường hoặc trực quan hóa dữ liệu đơn giản, hãy tạo trực tiếp từ dữ liệu. Chỉ dùng mô hình ảnh khi kết quả thực sự cần chỉ đạo nghệ thuật hoặc thiết kế.
Cung cấp cho Zero URL đã biết
Nếu bạn đã biết trang nguồn, hãy đưa URL vào. Đừng để agent phải tìm lại trên web.
Với trang công khai, nội dung tĩnh, chỉ cần fetch hoặc scrape trực tiếp. Dùng trình duyệt đầy đủ khi trang cần đăng nhập, tương tác JavaScript, chụp màn hình hoặc điều hướng trạng thái.
Hãy dùng credit cho công việc, không phải cho việc tìm đường vào công việc.
Làm cho chi phí AI agent minh bạch và dễ kiểm soát
Quản lý chi tiêu AI bắt đầu từ sự minh bạch: tối ưu chi phí dễ hơn nhiều khi bạn thấy credit thực sự đi đâu.
Mở Cài đặt, sau đó Số dư credit, trong mục Thanh toán và giá. Mục này hiển thị số dư còn lại, và phân tích chi tiêu gần đây theo từng cuộc trò chuyện, chia theo mục tiêu thụ: mô hình LLM, mô hình ảnh, mô hình video, connector và các mục khác. Chuyển giữa Sử dụng của tôi và Sử dụng của nhóm, thay đổi khoảng thời gian, để xem chi tiêu là của bạn hay của nhóm và xu hướng tăng giảm.
Đó là nơi bạn phát hiện automation âm thầm tiêu nhiều hơn giá trị mang lại: sắp xếp theo dòng lớn nhất và đọc agent thực sự làm gì. Hóa đơn và thanh toán nằm cùng menu khi bạn cần nạp thêm, đổi gói hoặc bật tự động nạp để automation dài không bị gián đoạn.
Sau đó, hãy xem lại các workflow tốn kém nhất trước. Tìm bốn mẫu phổ biến:
- Mô hình mạnh gắn với công việc lặp lại đơn giản.
- Lịch polling có thể thay bằng trigger sự kiện.
- Tần suất nhanh hơn tốc độ doanh nghiệp có thể xử lý.
- Prompt rộng khiến agent liên tục nghiên cứu không cần thiết.
Bạn có thể yêu cầu Zero rà soát các workflow đó cùng bạn. Prompt thực tế đầu tiên là:
Xem lại ba automation tốn kém nhất của tôi. Với mỗi cái, xác định xem tôi có thể giảm chi phí mô hình, tần suất chạy, ngữ cảnh hoặc công cụ mà không giảm giá trị đầu ra không.
Hai hoặc ba tháng dữ liệu này cũng là đầu vào cho lập kế hoạch ngân sách AI thực tế, vì bạn dự báo dựa trên những gì automation thực sự tiêu thụ thay vì giá niêm yết. Không phải là ép mọi lần chạy xuống cấu hình rẻ nhất. Công việc rẻ mà thất bại lại rất đắt. Mục tiêu là mua đúng mức thông minh và hạ tầng mà kết quả cần.
Xây hệ thống một lần, để nó chạy âm thầm
Cách dùng AI agent tiết kiệm nhất không phải là yêu cầu lặp lại cùng một nhiệm vụ ngẫu hứng mãi mãi. Mà là dùng agent để thiết kế hệ thống ổn định, rồi để hệ thống đó chạy với can thiệp tối thiểu.
Đó là triết lý chi phí của Zero:
- Dùng mô hình mạnh nhất khi cần đồng sáng tạo hoặc kết quả đặc biệt ổn định.
- Dùng mô hình tầm trung cho công việc chuyên môn hàng ngày.
- Dùng mô hình chi phí thấp cho các bước dự đoán được, khối lượng lớn.
- Chỉ kích hoạt automation khi thực sự có việc.
- Giữ ngữ cảnh liên quan và khả năng phù hợp với nhiệm vụ.
Nên chọn mô hình nào
Các cấp trên tương ứng với các mục thực tế trong bộ chọn mô hình. Workspace có thể cho phép nhiều hoặc ít hơn, nhưng hình dạng vẫn vậy:
| Nhu cầu công việc | Mô hình trong Zero | Dùng khi |
|---|---|---|
| Suy luận sâu nhất | Claude Opus 5 | Bạn chưa biết cách tiếp cận, hoặc kết quả phải đúng ngay lần đầu |
| Mặc định hàng ngày | GPT 5.6 Sol | Tóm tắt, viết lại, nghiên cứu có cấu trúc, soạn thảo thường lệ, hầu hết hội thoại |
| Chi phí thấp nhất mỗi lần chạy | GPT 5.6 Luna | Phân loại, gắn nhãn, định tuyến, trích xuất trường, thông báo ngắn, hầu hết automation theo lịch |
Khuyến nghị của chúng tôi, nếu bạn chỉ thay đổi một điều tuần này: giữ các chat tương tác ở nguyên vị trí, chuyển automation bận rộn nhất xuống một cấp. Công việc lặp lại là nơi lựa chọn mô hình lặp lại, nên chỉ một thay đổi sẽ cộng dồn. Bắt đầu ở cấp thấp nhất vẫn đảm bảo chất lượng, dành hàng đầu cho các cuộc trò chuyện bạn thực sự cần suy nghĩ sâu.
Làm tốt điều đó, "giảm chi phí AI agent" không còn nghĩa là "dùng AI ít đi." Mà là để đồng đội AI của bạn dành thời gian, ngữ cảnh và trí tuệ vào nơi tạo ra giá trị lớn nhất. Đó cũng là cách công bằng nhất để so sánh các nền tảng AI agent hàng đầu với nhau và với phần mềm tự động hóa quy trình doanh nghiệp truyền thống: không phải bằng giá niêm yết, mà là bằng giá trị thực tế mỗi đơn vị chi tiêu hoàn thành.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao credit bị trừ khi tôi không dùng Zero?
Vì automation chạy theo trigger, không phải theo sự chú ý của bạn. Lịch chạy hàng giờ sẽ tính phí 24 lần/ngày dù có thay đổi hay không. Mở mục Sử dụng, sắp xếp theo lịch, kiểm tra từng tần suất có còn phù hợp với tốc độ xử lý kết quả không.
AI agent nên tốn bao nhiêu mỗi tháng?
Không có con số đúng duy nhất, và so với một chỗ ngồi phần mềm $20 sẽ gây hiểu lầm. Chuẩn hữu ích là công việc nó thay thế: một buổi chiều của đồng nghiệp, hoặc hóa đơn chuyên gia ngoài. Nếu workflow tốn ít hơn số giờ tiết kiệm được, nó đã được định giá đúng, dù hạn mức credit lớn đến đâu.
Nên dùng mô hình nào cho automation lặp lại?
Bắt đầu ở cấp thấp nhất vẫn đảm bảo chất lượng, thường là GPT 5.6 Luna cho phân loại, định tuyến, trích xuất, thông báo. Chỉ nâng cấp bước thực sự cần suy luận sâu. Vì lần chạy kế thừa mô hình đã đặt trong cuộc trò chuyện, thay đổi ở đó sẽ thay đổi mọi lần chạy sau.
AI agent có đắt hơn nền tảng automation no-code không?
Tính theo nhiệm vụ, thường là có. Zapier và n8n tính phí theo lần thực thi; agent còn trả cho trí tuệ trong mỗi lần thực thi. So sánh quan trọng là theo kết quả hoàn thành, vì automation truyền thống chỉ chuyển dữ liệu giữa ứng dụng, còn agent đọc, quyết định, soạn thảo và theo dõi.
Zero có phải là công cụ xây dựng AI agent không?
Thực tế là có. Bạn mô tả công việc bằng ngôn ngữ tự nhiên, Zero biến nó thành workflow tái sử dụng, thêm trigger sẽ thành automation tự chạy. Không có canvas node để nối, nên kiểm soát chi phí ở đây là về mô hình, tần suất, ngữ cảnh và khả năng, không phải số bước.
Điều gì thực sự quyết định giá AI agent?
Bốn yếu tố, theo thứ tự: mô hình phía sau nhiệm vụ, tần suất chạy, lượng ngữ cảnh đọc lại, và khả năng được gọi. Chi phí AI agent công bố là trung bình của bốn quyết định đó trên workspace, nên hai nhóm cùng gói vẫn có thể chi tiêu rất khác nhau.
Làm sao tính ROI của AI agent?
So với số giờ tiết kiệm được, không phải chỗ ngồi phần mềm. Lấy một automation, xem chi tiêu credit trong mục Sử dụng, so với thời gian ai đó sẽ làm thủ công. ROI AI agent thường rõ ràng ở cấp workflow lặp lại, và khó thấy nếu chỉ nhìn tổng số tháng.
Cuộc trò chuyện dài có tốn hơn ngắn không?
Có. Mỗi lượt trước đều được đọc lại ở lượt mới, nên chuỗi dài sẽ tiếp tục trả phí cho ngữ cảnh không còn cần thiết. Giữ một chuỗi khi chủ đề còn, bắt đầu chat mới khi chủ đề thay đổi.
Tôi có thể dùng tài khoản nhà cung cấp riêng thay vì credit Zero không?
Có. Kết nối nhà cung cấp được hỗ trợ và định tuyến mô hình qua đó, suy luận sẽ tính vào hóa đơn của bạn theo điều khoản hiện tại. Gọi công cụ, dùng connector, lưu trữ và tạo media vẫn trừ vào credit Zero.
Truy cập Zero và yêu cầu nó xem lại ba automation bạn dùng nhiều nhất. Đó là nơi nhanh nhất để tìm ra cải thiện chi phí cộng dồn đầu tiên của bạn.
