Bỏ qua đến nội dung
Cách dùng A.I

Khai thác cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens

10 phút
21/11/2025

🎯 3 Use Cases mạnh mẽ nhất

1. Phân tích toàn bộ codebase

Upload 50,000 dòng code cùng lúc để:

  • Tìm bug và security vulnerabilities
  • Refactor có context đầy đủ
  • Hiểu dependencies và architecture
<role>
Senior Security Engineer với chuyên môn OWASP Top 10
</role>

<context>
[Upload toàn bộ codebase - 50,000 dòng]
</context>

<task>
Quét toàn bộ codebase tìm:
- SQL injection points
- XSS vulnerabilities
- Hardcoded credentials
- Insecure authentication
</task>

<output_format>
## Executive Summary
- Tổng số vulnerabilities: X
- Critical: Y | High: Z | Medium: ...

## Chi tiết
### 1. [Tên lỗ hổng] - CVSS: X.X
**File**: path/to/file.js (Line 234-240)
**Code hiện tại**: [snippet]
**Vấn đề**: [giải thích]
**Fix**: [code sửa]
</output_format>

2. Tóm tắt nghiên cứu đa nguồn

Dán 1,500 trang tài liệu học thuật và yêu cầu:

  • Tổng hợp findings từ nhiều papers
  • So sánh methodologies
  • Tìm research gaps
<context>
[Upload 50 papers PDF - tổng 1,200 trang]
Research question: "AI ảnh hưởng thế nào đến thị trường lao động VN?"
</context>

<task>
1. Tổng hợp findings chính: kết luận tương đồng? mâu thuẫn?
2. So sánh methodologies: phương pháp phổ biến?
3. Tạo Literature Review Matrix
4. Identify 10 papers quan trọng nhất
</task>

3. Phân tích video/audio dài

Xử lý video lên đến 8.4 giờ:

  • Tạo transcript tự động
  • Trích xuất key points theo timestamp
  • Tạo summary theo chapters

💰 Chiến lược tối ưu chi phí

Context Caching

Sử dụng Context Caching để giảm 4x chi phí input/output khi query lặp lại.

💡 Cách hoạt động

  1. Upload dữ liệu lớn lần đầu
  2. Cache được lưu trong 1 giờ
  3. Các query tiếp theo chỉ tính phí phần mới

Khi nào dùng 1M tokens?

✅ Nên dùng ❌ Không cần
Phân tích cần cross-reference Câu hỏi đơn lẻ
Tìm patterns trong dữ liệu lớn Tạo nội dung ngắn
Research với nhiều nguồn Chat thông thường
Code review toàn bộ project Review 1 file nhỏ

Template: Phân tích dữ liệu lớn

<role>
[Expert phù hợp với domain]
</role>

<context>
[Upload toàn bộ dữ liệu - KHÔNG chia nhỏ]
</context>

<instructions>
1. Scan toàn bộ dữ liệu trước
2. Identify patterns và anomalies
3. Cross-reference giữa các phần
4. Validate findings
</instructions>

<task>
[Yêu cầu cụ thể - đặt sau data]
</task>

<constraints>
- Thinking level: HIGH
- Trích dẫn vị trí cụ thể (file, page, line)
- Chỉ dùng thông tin từ dữ liệu đã upload
</constraints>

✅ Mindset mới

Đừng sợ upload dữ liệu lớn! Thay vì chia nhỏ và tóm tắt thủ công như model cũ, hãy upload toàn bộ và để Gemini làm việc.