Vibe Coding rất vui – nhưng nó không đủ để đưa sản phẩm vào môi trường thực tế!
Nếu bạn đang xây dựng một dịch vụ AI SaaS thực sự sẵn sàng cho sản xuất, bạn cần nhiều hơn một API key của OpenAI và một giao diện người dùng bóng bẩy.
Bạn cần hạ tầng, quy trình triển khai, phân tích, thanh toán và khả năng tiếp cận trên di động.
Và tất cả phải hoạt động trơn tru với nhau!
Để đơn giản hóa công việc, mình đã tổng hợp 7 công cụ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
Bắt đầu thôi nào!
1. Backend & Hạ tầng - Nitric.io
Viết backend rất thú vị… cho đến khi bạn phải triển khai nó.
Bạn phải đối mặt với giao diện cloud rắc rối, các file cấu hình phức tạp (Terraform, CloudFormation, v.v), và dịch vụ độc quyền từ nhà cung cấp.
=> Nó làm bạn chậm lại và khóa bạn vào một hệ sinh thái.
Nitric, một framework backend mã nguồn mở, cho phép bạn xây dựng backend bằng các ngôn ngữ quen thuộc (TypeScript, Python, Go).
Bạn chỉ cần khai báo những gì bạn cần – API, bucket, database, queue – Nitric sẽ tự động thiết lập tài nguyên cloud tương ứng trên AWS, GCP hoặc Azure.
Bạn có thể làm gì với Nitric?
- Định nghĩa API và sự kiện bằng mã
- Tự động tạo tài nguyên cloud
- Dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp cloud
- Và nhiều hơn nữa…
Nói đơn giản: Bạn viết logic → Nitric triển khai → Bạn có backend sẵn sàng đưa vào sản xuất mà không phải khóc vì YAML.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về Nitric trên Github: https://github.com/nitrictech/nitric
2. Phân tích đám mây bằng SQL: StackQL
OK, app của bạn đã hoạt động (có thể là dùng Nitric!). Xin chúc mừng!
Nhưng:
- Cái gì đang chạy?
- Chi phí là bao nhiêu?
- Có ai quên đặt quyền public cho một bucket test không?
StackQL mang SQL đến môi trường cloud của bạn. Đúng vậy, bạn có thể truy vấn tài nguyên cloud như một cơ sở dữ liệu!
Vì sao StackQL được yêu thích:
- Một ngôn ngữ truy vấn cho AWS, GCP, Azure
- Hoàn hảo cho theo dõi chi phí, kiểm tra bảo mật, và tuân thủ
- Dễ dàng tích hợp vào CI/CD
Bạn có thể thiết lập StackQL để gửi cảnh báo nếu có một máy chủ mới được tạo ở vùng không mong muốn, hoặc tạo báo cáo chi tiết.
SELECT project, resource_type, SUM(cost) AS total_cost
FROM billing.cloud_costs
WHERE usage_start_time >= '2025-03-01' AND usage_end_time <= '2025-03-31'
GROUP BY project, resource_type
ORDER BY total_cost DESC;
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về StackQL trên Github: https://github.com/stackql/stackql
3. Tích hợp API nhanh chóng: SwytchCode
Mọi ứng dụng SaaS đều cần tích hợp với bên thứ ba – như Stripe (thanh toán), Twilio (SMS), SendGrid (email)...
Nhưng đọc tài liệu và triển khai thì rất tốn thời gian.
SwytchCode là công cụ AI tạo ra mã tích hợp API hoàn chỉnh. Nó tiết kiệm thời gian và chi phí hơn hẳn khi so với các LLM khác.
Chỉ cần nói: “Tạo phiên thanh toán với Stripe” → nó sẽ sinh ra toàn bộ mã mẫu: endpoint backend, gọi API, xử lý lỗi...
Lý do nên dùng:
- Không cần đọc 20 trang tài liệu
- Mã sạch, tùy chỉnh, thuộc quyền bạn
- Hỗ trợ hàng chục API phổ biến
- Có hỗ trợ MCP
Với SwytchCode, bạn có thể tập trung phát hành sản phẩm nhanh hơn mà không bị kẹt ở bước tích hợp.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về SwytchCode tại: https://www.swytchcode.com/
4. Dùng LLM mã nguồn mở – Nebius AI Studio
Dùng API OpenAI thì tốt – nhưng đắt đỏ và bị phụ thuộc.
Các mô hình mã nguồn mở chính là tương lai của AI!
Nebius AI Studio cung cấp API tương thích OpenAI, nhưng chạy trên các mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ như: LLaMA 3, Mistral, Qwen, DeepSeek, và cả mô hình ảnh như Flux.
Bạn không cần tự quản lý GPU hay Kubernetes.
Vì sao đáng dùng:
- Tương thích API với OpenAI
- Kiểm soát nhiều hơn về giá và mô hình
- Hỗ trợ JSON/function calling cho workflow nâng cao
- Chi phí thấp hơn
- Có thể mở rộng quy mô lớn
Bạn còn có thể fine-tune mô hình để phù hợp với nhu cầu riêng – rất lý tưởng cho SaaS chuyên nghiệp.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về Nebius tại: https://studio.nebius.com/
5. Đưa AI lên Mobile thông minh – Eachlabs
Bạn vừa làm một tính năng AI tuyệt vời cho web – ví dụ: tạo ảnh.
Nhưng giờ người dùng muốn xài nó trên điện thoại. Viết lại bằng Swift hoặc Kotlin? Không ổn!
Eachlabs cứu bạn khỏi “ác mộng” mobile.
Nó cung cấp backend builder trực quan + workflow có sẵn để bạn tích hợp AI vào iOS/Android với ít công sức backend nhất.
Vì sao dev mobile yêu thích:
- Trình dựng logic AI dạng kéo-thả
- Truy cập hơn 100 mô hình đã tích hợp sẵn
- Dễ mở rộng sang các tính năng như voice AI, tạo ảnh chân dung, lồng tiếng,...
Nếu bạn đang xây dựng app mobile có tính năng Generative AI, hãy dùng workflow và mô hình có sẵn từ Eachlabs để mang lại trải nghiệm mượt mà cho người dùng.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về Eachlabs tại: https://www.eachlabs.ai/
6. Fine-tune + Triển khai: Jozu.com
Bạn vừa fine-tune xong mô hình AI – tuyệt vời! Nhưng giờ làm sao triển khai, quản lý phiên bản, giám sát hiệu suất?
Jozu giúp bạn đưa mô hình vào môi trường sản xuất.
Nó cung cấp nền tảng để lưu trữ, phiên bản hóa và triển khai mô hình AI với hạ tầng mạnh mẽ.
Ví dụ, bạn dùng KitOps CLI để tạo và đẩy một ModelKit:
# Initialize a new ModelKit
kit init my-modelkit # Add files to the ModelKit (e.g., datasets, code, configurations)
cp my-dataset.csv my-modelkit/
cp my-model.py my-modelkit/ # Push the ModelKit to Jozu Hub
kit push jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest
Sau đó, bạn có thể:
# Pull the ModelKit container
docker pull jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest # Run the container locally
docker run -it --rm -p 8000:8000 jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest
Với Jozu, bạn không còn phải lo nghĩ về việc deploy hay cập nhật mô hình AI/ML nữa.
Phù hợp với dev AI/ML hoặc công ty muốn triển khai mô hình một cách chuyên nghiệp, bảo mật và mở rộng dễ dàng.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về Jozu tại: https://jozu.com/
Kết luận
Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ với bạn bè và cộng đồng để lan tỏa các công cụ tuyệt vời này!