QuotaCheap Playbook
Browse QuotaCheap Playbook guides.
Browse QuotaCheap Playbook guides for account setup, API requests, usage review, API keys, model access, and Premium plan decisions for production AI apps.
Use these guides to learn the customer workflows supported by QuotaCheap, from account setup and API requests to usage review and plan management.
Production cost checklist cho AI agent builders
Checklist production cost cho AI agent: trước launch, sau 100 users, khi scale, incident signals, monthly review, quotas, logs, model routing và QuotaCheap setup.
Quality vs cost: giảm chi phí AI mà không làm agent ngu đi
Cách cân bằng chất lượng và chi phí trong AI agent: quality metrics, eval set, tiered model strategy, human review sampling, regression checks và cost per successful task.
Agent cost audit: checklist tìm 80% lãng phí trong hệ thống AI
Checklist audit chi phí AI agent: context, model, prompt, memory, tool results, retries, cron jobs, observability, quotas và quick wins giúp tìm phần lãng phí lớn nhất.
Quotas và budget guard: giới hạn trước khi AI bill vượt kiểm soát
Hướng dẫn thiết kế quotas và budget guard cho AI agent: per-user, per-workspace, per-workflow, daily/monthly limits, soft vs hard limits, alerts và graceful degradation.
Cost observability: log gì để biết workflow nào đang đốt tiền
Hướng dẫn cost observability cho AI agent: request id, workflow id, user/workspace, model, tokens, latency, tool calls, retries, estimated cost và dashboard vận hành.
Tool result pruning: đừng nhét nguyên log/API response vào context
Hướng dẫn cắt gọn tool results cho AI agent: field selection, truncation, artifact references, summarization, redaction, debug mode và cách giảm context cost mà vẫn giữ đủ thông tin.
Token budget: cách đặt ngân sách context cho mỗi workflow AI agent
Hướng dẫn đặt token budget cho AI agent workflow: system prompt, memory, history, retrieved docs, tool results, output budget, compaction, alerts và budget theo task type.
Model routing: dùng model mạnh đúng lúc, model rẻ đúng việc
Hướng dẫn model routing cho AI agent: task classification, cheap/fast model cho extraction, strong model cho reasoning, fallback, quality gates, latency/cost trade-off và QuotaCheap gateway positioning.
Vì sao AI agent đắt hơn chatbot: cost anatomy cho builder
Phân tích anatomy chi phí AI agent: input/output tokens, context, tool loops, retries, background jobs, memory, logs và vì sao cần đo cost theo workflow thay vì chỉ nhìn tổng bill.
MCP production checklist cho AI agent builders
Checklist triển khai MCP production: architecture, tool design, security, observability, cost controls, rollout, testing và operational ownership cho builder xây AI agent.
MCP anti-patterns: 10 lỗi khiến agent workflow rối và nguy hiểm
10 anti-pattern thường gặp khi build MCP cho AI agent: tool quá rộng, raw database access, thiếu schema, thiếu auth, không dry-run, log secrets, không rate limit, không versioning và dùng MCP cho mọi thứ.
MCP Observability: cần log gì khi agent gọi tools
Hướng dẫn log MCP tool calls cho AI agent production: timeline, input/output redaction, latency, retries, user/session/workflow id, cost correlation và failure taxonomy.
MCP Security: permissions, secrets, sandbox và blast radius
Checklist bảo mật MCP cho production: least privilege, secret handling, read/write tools, per-user authorization, audit logs, rate limits, human approval, kill switch và blast radius control.
Thiết kế MCP tools: ít nhưng đúng, tránh mở nguyên backend cho agent
Hướng dẫn thiết kế MCP tools cho AI agent production: naming, input/output schema, read/write separation, idempotency, dry-run, confirmation, logs và anti-pattern mở nguyên backend cho agent.
Khi nào nên dùng MCP, khi nào chỉ cần API integration bình thường
Decision framework giúp builder chọn giữa MCP, API integration truyền thống và function calling: use case phù hợp, chi phí vận hành, rủi ro security, portability và migration path.
MCP là gì? Giải thích thực dụng cho builder xây AI agent
Giải thích MCP theo góc nhìn builder: MCP giải quyết vấn đề gì, khác gì API integration và function calling, khi nào nên dùng, khi nào là overkill, và cần chuẩn bị gì trước khi đưa vào production.
Claude Code monitoring: OpenTelemetry metrics, logs, traces, cost và tool activity
Bài Claude Code Playbook: Monitoring docs nói Claude Code export telemetry qua OpenTelemetry: metrics as time series, events via logs/events protocol, và optional distributed traces; cấu hình bằng environment variables như `CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1`. Bài viết bám documentation, tập trung skills, workflows, security, settings, monitoring và production guardrails.
Claude Code security và settings: scopes, permissions, sandbox và prompt injection boundary
Bài Claude Code Playbook: Security docs nói Claude Code có read-only permissions by default, cần approval cho edit/commands nguy hiểm, có sandboxed bash, write access restriction, prompt injection protections và trust verification. Settings docs giải thích managed/user/project/local scopes. Bài viết bám documentation, tập trung skills, workflows, security, settings, monitoring và production guardrails.