🎯 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
- Upload dữ liệu lớn lần đầu
- Cache được lưu trong 1 giờ
- 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.