Python: Gọi Claude, GPT, DeepSeek Qua OpenAI SDK Với TaiKhoanGiaRe

Hướng dẫn dùng Python và OpenAI SDK gọi Claude, GPT, DeepSeek qua TaiKhoanGiaRe: cài thư viện, đổi model id, theo dõi chi phí trong tab Usage.

Nếu bạn đã quen viết Python và dùng thư viện openai, bạn không cần học thêm SDK nào để gọi Claude, GPT hay DeepSeek qua TaiKhoanGiaRe. Chỉ cần đổi base_url và api_key, phần code còn lại giữ nguyên như khi gọi OpenAI thật. Bài này đi từng bước: cài thư viện, gọi thử, đổi model id, và kiểm tra lại chi phí đã dùng.

Vì sao dùng được chung một SDK cho nhiều model

TaiKhoanGiaRe expose một base URL tương thích chuẩn OpenAI tại https://taikhoangiare.vn/v1, với các endpoint POST /v1/chat/completions, /v1/messages và /v1/responses. Vì SDK openai của Python gọi đúng các endpoint này, bạn chỉ cần trỏ base_url về đây là có thể gọi bất kỳ model trong danh sách tại /models.html, kể cả model Claude, GPT hay DeepSeek, bằng cùng một đoạn code.

Nếu bạn thích dùng SDK Anthropic thay vì OpenAI SDK, TaiKhoanGiaRe cũng có base URL tương thích Anthropic tại https://taikhoangiare.vn (không có /v1), xác thực bằng header x-api-key. Bài này tập trung vào OpenAI SDK vì phần lớn code Python hiện có đang dùng nó.

Lấy API key và cài thư viện

Mỗi tài khoản chỉ có đúng một secret key, được tạo sẵn khi đăng ký. Vào /dashboard.html, tab API keys, bấm Show để xem key. Nếu nghi key bị lộ, bấm Rotate để tạo key mới, lưu ý key cũ sẽ bị vô hiệu ngay.

Cài thư viện openai bản mới nhất:

pip install -U openai

Không cần cài thêm gói nào khác, SDK này đã hỗ trợ cấu hình base_url tuỳ chỉnh.

Gọi thử một lượt chat đơn giản

Khởi tạo client với base_url của TaiKhoanGiaRe và api_key vừa lấy:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://taikhoangiare.vn/v1",
    api_key="sk-..."  # dán key từ /dashboard.html, tab API keys
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Viết hàm Python kiểm tra số nguyên tố"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Chạy file này sẽ in ra câu trả lời ngay trong terminal. Nếu gặp lỗi 401, kiểm tra lại api_key đã dán đúng chưa; nếu lỗi 404, kiểm tra lại base_url có đúng https://taikhoangiare.vn/v1 không.

Dùng Responses API nếu quen cách gọi mới

Nếu code của bạn đang dùng Responses API thay vì chat.completions, endpoint /v1/responses cũng được hỗ trợ:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="Tóm tắt đoạn văn sau trong 3 câu: ..."
)

print(response.output_text)

Đổi model id để chuyển giữa Claude, GPT, DeepSeek

Phần hay nhất của việc dùng chung một SDK là bạn không cần sửa gì khác ngoài tham số model. Ví dụ cùng một đoạn code, chỉ đổi id:

# Claude
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-5", messages=messages)

# GPT
response = client.chat.completions.create(model="gpt-6-astra", messages=messages)

# DeepSeek
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-v4-flash", messages=messages)

Danh sách đầy đủ model id và giá cập nhật nằm ở /models.html, có bộ lọc theo khả năng vision, tools, reasoning để chọn model phù hợp task. Dưới đây là giá bán của một vài model phổ biến (VND mỗi 1 triệu token):

Với một tin nhắn chat ngắn (1.000 token input, 500 token output), chi phí thực tế là: claude-sonnet-5 khoảng 29đ, gpt-5.5 khoảng 56đ, gpt-6-astra khoảng 98đ, deepseek-v4-flash khoảng 1,8đ. Nếu script của bạn gọi lặp đi lặp lại (ví dụ 1.000 tin nhắn), con số tương ứng là 29.401đ, 55.999đ, 97.999đ và 1.838đ. Vì mỗi model có mức giá khác nhau, bạn có thể đổi tham số model trong code để so sánh thực tế trước khi chọn model dùng lâu dài cho script của mình.

Prompt caching: để trong code gần như không cần làm gì

Prompt caching được bật sẵn trên TaiKhoanGiaRe. Nếu bạn gửi system prompt dài hoặc context lặp lại giữa các lượt gọi (ví dụ một agent lập trình đọc lại cùng file nhiều lần), phần token trùng được tính theo giá cache read, thấp hơn hẳn giá input thường. Với claude-sonnet-5, một lượt agent dùng 100.000 token đọc cache cộng 5.000 token input mới và 1.000 token output chỉ tốn khoảng 180đ; lặp lại 1.000 lượt như vậy khoảng 179.997đ. Với gpt-6-astra, con số tương ứng là khoảng 440đ mỗi lượt và 439.899đ cho 1.000 lượt; với deepseek-v4-flash là khoảng 77đ mỗi lượt và 77.311đ cho 1.000 lượt.

Về phía code, bạn không cần cấu hình gì thêm cho caching, chỉ cần giữ nguyên cấu trúc messages giữa các lượt gọi (ví dụ system prompt không đổi) để phần trùng được nhận diện là cache.

Stream response nếu muốn hiển thị dần kết quả

Nếu bạn đang build CLI tool hoặc chatbot cần hiển thị chữ chạy dần, dùng stream=True như bình thường:

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Giải thích async/await trong Python"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

Kiểm tra lại chi phí trong tab Usage

Sau khi chạy vài request thử, vào /dashboard.html, tab Usage để xem số liệu theo ngày, 7 ngày hoặc 30 ngày, có thể lọc theo model hoặc theo sản phẩm (chat, ảnh, video, giọng nói). Tab Overview cũng hiện nhanh số dư, chi tiêu hôm nay và tổng token đã dùng, tiện để theo dõi mà không cần tự tính tay.

Credit được tính theo quy đổi 1 credit = 55,8đ, nạp bằng chuyển khoản VietQR qua PayOS ở tab Billing. Nếu bạn mới dùng và muốn xem bảng giá các gói để nạp trước khi chạy script lớn, xem tại /pricing.html.

Xử lý lỗi cơ bản khi gọi API

Vì SDK openai ném exception khi request lỗi, nên bọc try/except là đủ cho hầu hết trường hợp:

from openai import OpenAI, APIError

client = OpenAI(base_url="https://taikhoangiare.vn/v1", api_key="sk-...")

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-5",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
except APIError as e:
    print(f"Lỗi gọi API: {e}")

Nếu cần tra cứu đầy đủ tham số, mã lỗi và cấu trúc response, xem tài liệu API tại /docs.html.

Kết lại

Để gọi Claude, GPT, DeepSeek bằng Python qua TaiKhoanGiaRe, bạn chỉ cần: cài openai, trỏ base_url về https://taikhoangiare.vn/v1, dán api_key từ dashboard, và đổi tham số model theo nhu cầu. Nếu bạn mới lấy key lần đầu và muốn thử nhanh bằng cURL trước khi viết Python, có thể xem bài Lấy API key và gọi thử bằng cURL trong 3 phút.

Câu hỏi thường gặp

Thư viện openai bản nào tương thích với TaiKhoanGiaRe?

Bản mới nhất của package openai (cài bằng pip install -U openai) đều dùng được, chỉ cần đổi base_url và api_key, không cần sửa gì khác trong code.

Đổi từ Claude sang GPT hay DeepSeek có cần sửa nhiều code không?

Không, vì cả ba đều gọi qua chuẩn OpenAI-compatible, bạn chỉ cần đổi giá trị tham số model, các tham số khác như messages, temperature giữ nguyên.

Làm sao biết đã dùng hết bao nhiêu credit sau khi chạy script?

Vào /dashboard.html, tab Usage để xem chi tiêu theo ngày, 7 ngày hoặc 30 ngày, có thể lọc theo model hoặc theo sản phẩm.

Prompt caching có cần cấu hình gì thêm trong code Python không?

Không cần, caching được bật sẵn; bạn chỉ cần giữ nguyên cấu trúc messages lặp lại giữa các lượt gọi để phần trùng được tính theo giá cache read thấp hơn.

← Về trang Blog