Top 10+ nền tảng tổng hợp API model AI 2026: Gọi nhiều AI model chỉ với một API

Thị trường AI phát triển rất nhanh. Chỉ trong một thời gian ngắn đã suất hiện thêm nhiều model AI để người dùng người dùng lựa chọnk. Sự đa dạng này mang lại lợi thế lớn, nhưng cũng tạo ra một vấn đề thực tế: mỗi nhà cung cấp thường có API, tài khoản, cách tính phí, giới hạn và định dạng riêng. Đây là lý do các nền tảng tổng hợp API model AI ngày càng được quan tâm. Dưới đây là top 10+ nền tảng tổng hợp tốt nhất hiện nay.

Nền tảng tổng hợp API model AI là gì?

Nền tảng tổng hợp API AI model là dịch vụ cho phép người dùng truy cập nhiều AI model thông qua một hệ thống API thống nhất. Thay vì phải tạo tài khoản riêng ở OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta, DeepSeek hay nhiều nhà cung cấp khác, bạn có thể kết nối vào một nền tảng trung gian, chọn model cần dùng và gửi request theo định dạng chung.

Có thể hình dung đơn giản như sau:

• Nhà cung cấp model là nơi tạo hoặc vận hành model AI.
• Nền tảng tổng hợp API model AI là lớp trung gian giúp kết nối nhiều model qua một API.
• AI Agent, chatbot, ứng dụng web hoặc workflow automation sẽ gọi API từ lớp trung gian này để sử dụng model phù hợp.

Các thuật ngữ tiếng Anh thường được dùng để nói về các nền tảng này gồm: AI model aggregator, LLM API gateway, AI gateway, model router, AI inference gateway hoặc AI model marketplace.

Tại sao các nền tảng này ngày càng được nhiều người quan tâm?

Hiện nay, bài toán AI không còn đơn giản là chọn một model mạnh nhất. Trong thực tế, mỗi tác vụ cần một model khác nhau.

Một chatbot chăm sóc khách hàng cần phản hồi nhanh và chi phí thấp. Một AI Agent lập trình cần model mạnh về coding và reasoning. Một hệ thống tạo nội dung cần model viết tốt, hiểu ngữ cảnh dài và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. Một công cụ thiết kế cần model hình ảnh hoặc video. Vì vậy, doanh nghiệp không nên phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp duy nhất.

Nền tảng tổng hợp API model AI giúp giải quyết 5 vấn đề chính:

• Dễ thử nhiều model trước khi chọn phương án phù hợp.
• Giảm thời gian tích hợp API.
• Có thể chuyển model khi giá, tốc độ hoặc chất lượng thay đổi.
• Hỗ trợ fallback khi model chính gặp lỗi.
• Dễ theo dõi chi phí, giới hạn sử dụng và hiệu suất.

Với AI Agent, lớp API trung gian càng quan trọng hơn. Agent thường phải xử lý tác vụ dài, gọi model nhiều lần, dùng công cụ, kiểm tra kết quả và tự điều chỉnh kế hoạch. Nếu model chính phản hồi chậm hoặc lỗi, gateway có thể chuyển sang model khác để quy trình ổn định hơn.

Tiêu chí chọn nền tảng tổng hợp API model AI

Để đánh giá một nền tảng tổng hợp API AI model, không nên chỉ nhìn vào số lượng model. Một nền tảng tốt cần phù hợp với nhu cầu sử dụng thực tế. 

Các tiêu chí quan trọng gồm:

• Độ đa dạng model: hỗ trợ model text, code, image, video, audio, embedding hoặc rerank.
• Độ tương thích API: càng gần chuẩn OpenAI-compatible càng dễ tích hợp.
• Routing và fallback: có thể tự chuyển model khi lỗi, chậm hoặc vượt ngân sách.
• Minh bạch chi phí: dễ xem giá, token, log request và ngân sách.
• Hiệu năng: độ trễ thấp, tốc độ sinh token tốt, hệ thống ổn định.
• Quan sát và kiểm soát: có log, analytics, tracing, guardrails, phân quyền.
• Khả năng dùng cho production: phù hợp cho sản phẩm thật, không chỉ thử nghiệm.
• Độ tin cậy của tài liệu: docs rõ ràng, API cập nhật, cộng đồng hoặc đội ngũ hỗ trợ tốt.

Top 10+ nền tảng tổng hợp API model AI tốt nhất hiện nay

1. OpenRouter

Website: https://openrouter.ai/

OpenRouter là cái tên tiêu biểu nhất khi nhắc đến nền tảng tổng hợp API AI model. Thay vì phải kết nối riêng với từng nhà cung cấp, người dùng có thể truy cập nhiều model khác nhau thông qua một API thống nhất. Đây là lựa chọn rất phù hợp với developer muốn thử nhiều model, so sánh giá, kiểm tra tốc độ phản hồi hoặc xây dựng ứng dụng AI cần khả năng chuyển đổi model linh hoạt.

Điểm hay của OpenRouter nằm ở sự đơn giản. Người đã quen với OpenAI API có thể tiếp cận khá nhanh, vì cách gọi API tương đối thân thiện. Trên cùng một nền tảng, bạn có thể chọn model mạnh cho tác vụ reasoning, model tiết kiệm chi phí cho chatbot, hoặc model có context window dài cho xử lý tài liệu.

OpenRouter đặc biệt phù hợp với các dự án AI Agent. Khi Agent cần xử lý nhiều bước, gọi model liên tục hoặc thực hiện tác vụ dài, việc có thêm nhiều lựa chọn model sẽ giúp tối ưu cả chi phí lẫn hiệu suất.

Xem thêm: OpenRouter là gì?

Phù hợp với:

• Developer muốn thử nhiều LLM nhanh.
• Startup xây chatbot, AI Agent hoặc công cụ AI.
• Đội kỹ thuật muốn có lựa chọn thay thế khi một model bị chậm hoặc lỗi.
• Người cần so sánh giá và hiệu năng giữa nhiều model.

Tóm lại, nếu bạn đang tìm một nền tảng giống “trạm trung chuyển” cho nhiều AI model, OpenRouter là lựa chọn nên thử đầu tiên.

2. Vercel AI Gateway

Website: https://vercel.com/ai-gateway

Vercel AI Gateway là lựa chọn rất đáng chú ý với các đội ngũ đang xây dựng ứng dụng web hiện đại. Nếu OpenRouter phù hợp với nhu cầu thử nhiều model linh hoạt, Vercel AI Gateway lại mạnh ở hướng triển khai sản phẩm thật, đặc biệt trong hệ sinh thái Vercel, Next.js và Vercel AI SDK.

Nền tảng này cho phép developer gọi nhiều AI model thông qua một endpoint thống nhất. Điểm nổi bật nằm ở khả năng quản lý ngân sách, theo dõi mức sử dụng, cân bằng tải và fallback khi model chính gặp sự cố. Với các sản phẩm AI chạy production, những tính năng này rất quan trọng vì giúp kiểm soát chi phí và giảm rủi ro gián đoạn dịch vụ.

Vercel AI Gateway phù hợp với những ứng dụng có AI là một phần trong trải nghiệm sản phẩm, chẳng hạn chatbot hỗ trợ khách hàng, công cụ viết nội dung, tính năng tìm kiếm thông minh, trợ lý trong dashboard hoặc app SaaS có tích hợp AI.

Phù hợp với:

• Đội phát triển web dùng Vercel hoặc Next.js.
• SaaS muốn tích hợp AI nhanh vào sản phẩm.
• Ứng dụng cần kiểm soát chi phí và mức sử dụng.
• Dự án cần fallback và load balancing cho nhiều model.

Nếu doanh nghiệp của bạn đã dùng Vercel, AI Gateway là lựa chọn rất tự nhiên để đưa nhiều model AI vào sản phẩm mà không làm hệ thống trở nên quá phức tạp.

3. LiteLLM

Website: https://www.litellm.ai/

LiteLLM là lựa chọn khác biệt trong danh sách này vì đây là một AI Gateway mã nguồn mở. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một nền tảng hosted, đội kỹ thuật có thể dùng LiteLLM để tự xây lớp gateway riêng, tự quản lý API key, tự thiết lập routing, theo dõi chi phí và kiểm soát request.

Điểm mạnh lớn nhất của LiteLLM là tính linh hoạt. Nền tảng này hỗ trợ nhiều nhà cung cấp LLM và cung cấp giao diện tương thích OpenAI API. Nhờ đó, ứng dụng có thể chuyển đổi giữa nhiều model mà không cần viết lại quá nhiều mã nguồn.

Với doanh nghiệp quan tâm đến dữ liệu, bảo mật và khả năng kiểm soát hạ tầng, LiteLLM là lựa chọn rất đáng cân nhắc. Thay vì gửi mọi thứ qua một dịch vụ trung gian bên ngoài, đội kỹ thuật có thể tự triển khai gateway theo yêu cầu nội bộ.

Phù hợp với:

• Doanh nghiệp muốn self-host AI Gateway.
• Đội kỹ thuật cần kiểm soát API key và dữ liệu.
• Sản phẩm cần routing nhiều model theo rule riêng.
• Backend team muốn chuẩn hóa cách gọi LLM trong toàn hệ thống.

LiteLLM không phải lựa chọn dễ nhất cho người mới, nhưng lại rất mạnh với đội kỹ thuật có kinh nghiệm. Nếu bạn cần một lớp gateway linh hoạt, có thể kiểm soát sâu và phù hợp cho production, LiteLLM là cái tên không nên bỏ qua.

4. Portkey

Website: https://portkey.ai/

Portkey không chỉ đơn thuần là một cổng gọi nhiều AI model. Nền tảng này được xây theo hướng vận hành ứng dụng AI trong môi trường production, nơi mọi request, chi phí, lỗi, độ trễ và chất lượng đầu ra đều cần được theo dõi chặt chẽ.

Điểm mạnh của Portkey nằm ở bộ tính năng xoay quanh AI Gateway, observability, guardrails, prompt management và governance. Nói đơn giản, Portkey không chỉ giúp ứng dụng gọi model, mà còn giúp đội ngũ hiểu chuyện gì đang xảy ra bên trong hệ thống AI.

Với một chatbot nhỏ, những tính năng này có thể chưa quá cần thiết. Nhưng với AI Agent phục vụ khách hàng thật, ứng dụng SaaS có nhiều người dùng hoặc hệ thống nội bộ doanh nghiệp, việc có log, cảnh báo, kiểm soát prompt và guardrails sẽ giúp giảm rủi ro rất nhiều.

Phù hợp với:

• Doanh nghiệp triển khai AI trong môi trường thật.
• Sản phẩm AI cần quan sát chi phí, lỗi và độ trễ.
• Đội xây AI Agent cần guardrails và kiểm soát chất lượng.
• Ứng dụng cần quản lý prompt, version và policy.

Portkey phù hợp nhất khi dự án AI đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và bắt đầu cần một lớp vận hành nghiêm túc hơn.

5. Eden AI

Website: https://www.edenai.co/

Eden AI là nền tảng phù hợp với những ai cần nhiều loại AI API trong cùng một nơi. Khác với các nền tảng chỉ tập trung vào LLM, Eden AI hỗ trợ nhiều nhóm tác vụ như xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, dịch thuật, phân tích tài liệu, OCR và nhiều dịch vụ AI chuyên biệt khác.

Điểm mạnh của Eden AI nằm ở sự đa dạng. Nếu ứng dụng của bạn không chỉ cần chatbot, mà còn cần đọc tài liệu, trích xuất dữ liệu, phân tích hình ảnh, dịch nội dung hoặc xử lý giọng nói, Eden AI có thể giúp giảm số lượng API riêng lẻ phải tích hợp.

Cách tiếp cận này rất phù hợp với doanh nghiệp muốn triển khai AI vào nhiều quy trình khác nhau. Thay vì mỗi phòng ban chọn một công cụ riêng, đội kỹ thuật có thể gom nhiều nhu cầu AI vào một lớp API thống nhất.

Phù hợp với:

• Doanh nghiệp cần nhiều tác vụ AI khác nhau.
• Ứng dụng xử lý tài liệu, OCR, dịch thuật hoặc phân tích nội dung.
• Workflow automation cần kết hợp nhiều AI service.
• Đội kỹ thuật muốn giảm số lượng tích hợp API riêng lẻ.

Eden AI là lựa chọn tốt nếu bạn cần một nền tảng AI API đa nhiệm, không chỉ giới hạn ở việc gọi chatbot hoặc LLM.

6. Hugging Face Inference Providers

Website: https://huggingface.co/docs/inference-providers

Hugging Face là hệ sinh thái rất quen thuộc với cộng đồng AI mã nguồn mở. Với Inference Providers, developer có thể truy cập nhiều model thông qua các nhà cung cấp hạ tầng khác nhau, đồng thời tận dụng kho model phong phú trên Hugging Face Hub.

Điểm hấp dẫn nhất của Hugging Face nằm ở cộng đồng và sự đa dạng model. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều model cho text generation, embedding, reranking, image generation, speech, translation, classification và nhiều tác vụ chuyên sâu khác.

Nếu OpenRouter giống một cổng chọn nhanh nhiều LLM, Hugging Face lại giống một thư viện AI khổng lồ, nơi developer có thể khám phá, thử nghiệm và triển khai nhiều model mã nguồn mở. Đây là lựa chọn phù hợp cho những ai muốn hiểu sâu hơn về model, không chỉ dùng model như một “hộp đen”.

Phù hợp với:

• Developer AI và machine learning engineer.
• Researcher cần thử nghiệm nhiều model mã nguồn mở.
• Ứng dụng cần embedding, reranker hoặc model chuyên biệt.
• Đội kỹ thuật muốn tận dụng hệ sinh thái open-source.

Hugging Face có thể hơi kỹ thuật với người mới, nhưng lại là một trong những nguồn model quan trọng nhất cho bất kỳ ai làm AI nghiêm túc.

7. Together AI

Website: https://www.together.ai/

Together AI là nền tảng mạnh về inference cho các open-weight model. Thay vì chỉ đóng vai trò là nơi tổng hợp API, Together AI tập trung nhiều hơn vào hiệu năng, khả năng mở rộng và hạ tầng chạy model.

Nền tảng này phù hợp với những dự án muốn dùng model mở trong môi trường production. Bạn có thể gọi nhiều model qua API, dùng serverless inference, triển khai dedicated inference hoặc fine-tune model theo nhu cầu riêng.

Điểm đáng chú ý của Together AI là khả năng cân bằng giữa tính linh hoạt của open model và nhu cầu triển khai thực tế. Với startup AI hoặc đội kỹ thuật muốn giảm phụ thuộc vào model đóng, đây là một lựa chọn rất đáng xem xét.

Phù hợp với:

• Startup AI cần inference ổn định.
• Ứng dụng muốn dùng open-weight model.
• Đội kỹ thuật cần fine-tuning hoặc dedicated inference.
• Sản phẩm có lưu lượng request lớn.

Together AI đặc biệt phù hợp khi bạn đã xác định rõ nhóm model muốn dùng và cần hạ tầng inference đủ mạnh để đưa vào sản phẩm thật.

8. Replicate

Website: https://replicate.com/

Replicate là lựa chọn rất nổi bật với các model cộng đồng, đặc biệt trong nhóm tạo ảnh, video, âm thanh và nội dung sáng tạo. Nền tảng này cho phép developer chạy nhiều model thông qua API mà không cần tự dựng GPU hay cấu hình môi trường phức tạp.

Điểm cuốn hút của Replicate nằm ở trải nghiệm thử model rất nhanh. Bạn có thể xem demo, kiểm tra input/output, đọc hướng dẫn gọi API và tích hợp vào ứng dụng trong thời gian ngắn. Với các đội làm prototype, công cụ sáng tạo hoặc tính năng AI mới, Replicate giúp rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm.

Tuy nhiên, vì có nhiều model cộng đồng, chất lượng và độ ổn định giữa các model có thể khác nhau. Khi dùng cho production, bạn nên kiểm tra kỹ tốc độ, chi phí, license và khả năng duy trì của model.

Phù hợp với:

• Ứng dụng tạo ảnh, video, âm thanh.
• Công cụ marketing và sáng tạo nội dung.
• Developer muốn prototype nhanh.
• Đội sản phẩm cần thử nhiều model cộng đồng.

Replicate là lựa chọn rất tốt nếu bạn muốn biến ý tưởng AI thành bản demo hoặc sản phẩm thử nghiệm trong thời gian ngắn.

9. fal

Website: https://fal.ai/

fal là nền tảng rất mạnh trong mảng generative media, đặc biệt với image, video, audio, voice và các workflow đa phương tiện. Nếu OpenRouter thường được nhắc đến nhiều trong nhóm LLM, fal lại nổi bật ở nhóm model sáng tạo nội dung.

Nền tảng này phù hợp với các sản phẩm cần tạo hình ảnh, video, avatar, giọng nói, hiệu ứng thị giác hoặc nội dung marketing ở quy mô lớn. Thay vì tự vận hành GPU, đội sản phẩm có thể gọi model qua API và tập trung vào trải nghiệm người dùng.

fal đặc biệt hấp dẫn với các ứng dụng sáng tạo cần tốc độ. Trong nhóm công cụ AI tạo ảnh hoặc video, độ trễ và khả năng mở rộng là yếu tố rất quan trọng, vì người dùng thường muốn kết quả nhanh và ổn định.

Phù hợp với:

• Công cụ tạo ảnh và video bằng AI.
• Ứng dụng thiết kế, marketing, e-commerce content.
• Sản phẩm cần voice, audio hoặc avatar.
• Đội sáng tạo nội dung muốn tự động hóa quy trình sản xuất.

fal không phải lựa chọn thay thế trực tiếp cho OpenRouter ở mảng chatbot, nhưng là một trong những nền tảng đáng chú ý nhất nếu bài toán của bạn nằm ở generative media.

10. Fireworks AI

Website: https://fireworks.ai/

Fireworks AI tập trung vào inference tốc độ cao cho các ứng dụng generative AI. Nền tảng này phù hợp với đội kỹ thuật muốn chạy open-source model, fine-tune model hoặc triển khai model riêng ở quy mô lớn.

Điểm mạnh của Fireworks AI nằm ở hiệu năng và khả năng phục vụ production. Khi ứng dụng có nhiều người dùng, tốc độ phản hồi và chi phí inference trở thành vấn đề lớn. Fireworks AI hướng đến nhóm nhu cầu này bằng hạ tầng tối ưu cho việc chạy model nhanh và ổn định.

Nếu dự án chỉ cần thử model đơn giản, Fireworks AI có thể hơi thiên về kỹ thuật. Nhưng nếu bạn đang xây sản phẩm AI có lưu lượng lớn, cần kiểm soát tốc độ, chất lượng và chi phí, nền tảng này rất đáng để đánh giá.

Phù hợp với:

• AI engineering team.
• Ứng dụng cần inference nhanh.
• Sản phẩm muốn fine-tune hoặc deploy model riêng.
• Doanh nghiệp cần hạ tầng AI có khả năng mở rộng.

Fireworks AI phù hợp nhất với những đội đã có định hướng kỹ thuật rõ ràng và muốn tối ưu lớp hạ tầng phía sau ứng dụng AI.

11. Novita AI

Website: https://novita.ai/

Novita AI là nền tảng AI cloud dành cho developer, kết hợp giữa model API, GPU instance và môi trường phục vụ AI Agent. Cách tiếp cận này giúp Novita AI phù hợp với những đội muốn bắt đầu từ API model, sau đó mở rộng dần sang hạ tầng GPU hoặc thử nghiệm agent.

Điểm đáng chú ý của Novita AI là khả năng gom nhiều nhu cầu trong một hệ sinh thái. Với startup hoặc developer độc lập, việc có cả model API, GPU và sandbox cho agent giúp quá trình thử nghiệm sản phẩm linh hoạt hơn.

Nền tảng này phù hợp với những dự án đang ở giai đoạn tìm hướng triển khai, cần thử nhanh nhiều model nhưng vẫn muốn có khả năng mở rộng hạ tầng khi sản phẩm tăng trưởng.

Phù hợp với:

• Startup AI cần thử nghiệm nhanh.
• Developer cần model API và GPU cloud.
• Dự án AI Agent cần môi trường thử nghiệm.
• Ứng dụng muốn mở rộng từ prototype lên production.

Novita AI là lựa chọn đáng cân nhắc nếu bạn muốn một nền tảng đa năng, vừa phục vụ gọi model, vừa hỗ trợ nhu cầu hạ tầng phía sau.

12. AIMLAPI

Website: https://aimlapi.com/

AIMLAPI là nền tảng hướng đến nhu cầu truy cập nhiều AI model thông qua một API duy nhất. Điểm mạnh nằm ở danh mục model rộng, bao gồm chat, reasoning, image, video, audio, voice, search và nhiều nhóm tác vụ khác.

Với developer muốn xây một ứng dụng AI đa năng, AIMLAPI giúp giảm thời gian tích hợp ban đầu. Thay vì phải đăng ký nhiều dịch vụ khác nhau, bạn có thể dùng một tài khoản, một API và một luồng thanh toán để thử nhiều loại model.

AIMLAPI phù hợp với các sản phẩm đang cần tốc độ thử nghiệm cao, ví dụ chatbot đa model, công cụ viết nội dung, ứng dụng tạo ảnh, workflow automation hoặc nền tảng AI nội bộ.

Phù hợp với:

• Developer cần nhiều model trong cùng một API.
• Ứng dụng AI đa phương tiện.
• Dự án cần thử nghiệm nhanh nhiều nhóm model.
• Công cụ chatbot, automation hoặc content generation.

Khi dùng AIMLAPI cho sản phẩm thật, bạn nên kiểm tra kỹ chi phí, độ trễ, rate limit và chính sách dữ liệu của từng nhóm model. Đây là bước cần thiết với mọi nền tảng trung gian, đặc biệt khi ứng dụng phục vụ người dùng cuối.

Bảng so sánh nhanh các nền tảng tổng hợp API Model AI:

Gợi ý chọn nhanh theo nhu cầu

• Nếu bạn cần một nền tảng giống OpenRouter nhất, hãy bắt đầu với OpenRouter, Vercel AI Gateway, AIMLAPI hoặc Novita AI.
• Nếu bạn cần tự kiểm soát gateway và hạ tầng, LiteLLM là lựa chọn phù hợp hơn. Nếu sản phẩm đã chạy production và cần log, guardrails, kiểm soát prompt, hãy cân nhắc Portkey.
• Nếu bạn ưu tiên model mã nguồn mở, Hugging Face Inference Providers, Together AI và Fireworks AI là những cái tên rất đáng chú ý.
• Nếu trọng tâm là tạo ảnh, video, âm thanh hoặc nội dung sáng tạo, Replicate và fal thường phù hợp hơn so với các gateway thiên về LLM.

Tóm lại, cách chọn tốt nhất không phải là tìm nền tảng có nhiều model nhất, mà là chọn nền tảng giúp giải quyết đúng bài toán: dễ tích hợp, chi phí hợp lý, tốc độ ổn định, có khả năng mở rộng và đủ an toàn khi đưa vào sử dụng thực tế.

Lưu ý khi dùng nền tảng tổng hợp API AI model

Dùng một API cho nhiều model rất tiện, nhưng bạn cũng không nên bỏ qua các rủi ro sau:

• Giá có thể thay đổi theo model và provider.
• Chất lượng phản hồi phụ thuộc vào model được chọn.
• Một số model có điều khoản sử dụng riêng.
• Dữ liệu gửi qua gateway cần được kiểm soát cẩn thận.
• Fallback có thể làm kết quả thay đổi giữa các lần gọi.
• Với ứng dụng quan trọng, cần log, kiểm thử và đánh giá định kỳ.

Cách an toàn là bắt đầu với prototype, đo chi phí thực tế, so sánh nhiều model bằng cùng một bộ prompt, sau đó mới đưa vào production.

Kết luận

Tóm lại, nền tảng tổng hợp API AI model đang trở thành lớp hạ tầng quan trọng của ứng dụng AI hiện đại. Khi số lượng model tăng nhanh, việc phụ thuộc vào một model duy nhất không còn là chiến lược tối ưu. Một API trung gian giúp developer và doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc chọn model, kiểm soát chi phí, cải thiện độ ổn định và triển khai AI Agent hiệu quả hơn.

Hãy nhớ, lựa chọn tốt nhất không nằm ở danh sách model dài nhất, mà nằm ở khả năng giải quyết đúng bài toán: chi phí, tốc độ, chất lượng, độ ổn định, bảo mật và khả năng mở rộng trong tương lai.

Những câu hỏi thường gặp