Mẹo tối ưu hóa việc sử dụng credit khi dùng Manus AI

Việc tối ưu hóa credit khi sử dụng Manus AI đang trở thành một yếu tố quan trọng giúp người dùng tận dụng tối đa công cụ AI mạnh mẽ này mà không phải chi trả quá nhiều chi phí. Manus AI với khả năng xử lý đa dạng tác vụ từ phân tích dữ liệu, lập trình đến tạo nội dung đang ngày càng được ưa chuộng, nhưng hệ thống tính phí dựa trên credit đòi hỏi người dùng phải có chiến lược sử dụng hợp lý. Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn toàn diện giúp bạn hiểu rõ cơ chế tính credit của Manus, các chiến lược tối ưu hóa theo từng loại tác vụ cụ thể, cùng với những ví dụ thực tế về cách tiết kiệm 25-50% credit cho mỗi lần sử dụng. Áp dụng những phương pháp được đề xuất, bạn sẽ không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng Manus AI trong công việc hàng ngày.

Hiểu Về Cơ Chế Tính Credit Của Manus

Manus AI áp dụng một hệ thống tính phí dựa trên credit, hoạt động như đơn vị tiền tệ trong hệ sinh thái của nền tảng này. Việc hiểu rõ cơ chế này sẽ giúp người dùng có cái nhìn tổng quan về cách credit được tiêu thụ, từ đó đưa ra chiến lược sử dụng phù hợp và tiết kiệm.

Các Yếu Tố Chính Trong Việc Tiêu Thụ Credit

Theo trang trợ giúp chính thức của Manus, credit được tiêu thụ dựa trên ba yếu tố chính:

• Thứ nhất là Token LLM (Large Language Model), được sử dụng cho việc lập kế hoạch tác vụ, ra quyết định và tạo đầu ra. Mỗi khi bạn yêu cầu Manus xử lý văn bản, phân tích dữ liệu hoặc tạo nội dung, hệ thống sẽ sử dụng token LLM và tính phí tương ứng.
• Thứ hai là máy ảo, được sử dụng cho môi trường đám mây hỗ trợ thao tác tệp, tự động hóa trình duyệt và thực thi mã. Khi Manus thực hiện các tác vụ như duyệt web, xử lý file hoặc chạy script, hệ thống sẽ tiêu thụ credit dựa trên thời gian và tài nguyên máy ảo được sử dụng.
• Thứ ba là API bên thứ ba, được sử dụng để truy cập các dịch vụ bên ngoài tích hợp như dữ liệu tài chính và cơ sở dữ liệu chuyên nghiệp. Mỗi khi Manus cần truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài, credit sẽ được tính dựa trên số lượng yêu cầu API và khối lượng dữ liệu được xử lý.

Điểm quan trọng cần lưu ý là credit chỉ được tiêu thụ trong quá trình xử lý tác vụ – các tác vụ đã hoàn thành và việc lưu trữ hoặc triển khai kết quả không tiêu thụ credit. Điều này có nghĩa là sau khi Manus hoàn thành một tác vụ, bạn có thể tải xuống, lưu trữ hoặc sử dụng kết quả mà không phải trả thêm phí.

Chiến Lược Tối Ưu Hóa Credit

Để tối đa hóa hiệu quả sử dụng Manus AI trong khi vẫn kiểm soát chi phí, bạn cần áp dụng một số chiến lược cụ thể. Mỗi giai đoạn trong quá trình sử dụng Manus đều có thể được tối ưu để tiết kiệm credit mà vẫn đạt được kết quả mong muốn.

Chuẩn Bị Kỹ Lưỡng Trước Khi Sử Dụng Manus

Bước chuẩn bị trước khi sử dụng Manus đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa credit. Trước tiên, bạn cần xác định rõ mục tiêu và kết quả mong muốn cho mỗi tác vụ. Việc xác định cụ thể những gì bạn muốn đạt được sẽ giúp Manus tập trung vào nhiệm vụ chính thay vì thực hiện các hành động không cần thiết.

Tiếp theo, hãy chuẩn bị đầy đủ tài liệu và dữ liệu cần thiết trước khi bắt đầu. Việc cung cấp sẵn thông tin giúp Manus không phải tốn thời gian và tài nguyên để tìm kiếm, dẫn đến tiết kiệm đáng kể credit. Ví dụ, thay vì yêu cầu Manus tìm kiếm dữ liệu về thị trường chứng khoán, bạn có thể cung cấp sẵn các báo cáo và số liệu liên quan.

Đối với các tác vụ phức tạp, việc phân chia thành nhiều tác vụ nhỏ hơn, độc lập cũng là một chiến lược hiệu quả. Thay vì yêu cầu Manus xây dựng một ứng dụng web hoàn chỉnh trong một lần, bạn có thể chia nhỏ thành các phần như thiết kế giao diện, xây dựng backend, và tích hợp cơ sở dữ liệu.

Tối Ưu Hóa Yêu Cầu (Prompts)

Cách bạn đưa ra yêu cầu (prompts) có ảnh hưởng lớn đến lượng credit tiêu thụ. Hãy sử dụng hướng dẫn rõ ràng và cụ thể, tránh các yêu cầu mơ hồ hoặc quá rộng có thể khiến Manus phải thực hiện nhiều bước không cần thiết để làm rõ hoặc hoàn thành nhiệm vụ.

Cung cấp bối cảnh đầy đủ là một yếu tố quan trọng khác. Khi bạn bao gồm tất cả thông tin liên quan trong yêu cầu ban đầu, Manus sẽ giảm thiểu nhu cầu tìm kiếm thêm thông tin, từ đó tiết kiệm credit đáng kể. Ví dụ, khi yêu cầu viết một bài báo, hãy cung cấp thông tin về đối tượng độc giả, độ dài mong muốn, và các điểm chính cần đề cập.

Ngoài ra, việc giới hạn phạm vi của tác vụ cũng giúp tránh việc Manus thực hiện các hành động không cần thiết. Hãy xác định rõ những gì nằm trong và ngoài phạm vi của tác vụ để Manus không phải mất thời gian và tài nguyên cho các hoạt động phụ.

Quản Lý Tác Vụ Hiệu Quả

Trong quá trình Manus thực hiện tác vụ, việc theo dõi tiến trình và sẵn sàng can thiệp khi cần thiết là rất quan trọng. Nếu bạn thấy Manus đang đi chệch hướng hoặc thực hiện các bước không cần thiết, hãy ngay lập tức điều chỉnh để tránh lãng phí credit.

Đôi khi, dừng tác vụ không hiệu quả là quyết định đúng đắn. Nếu bạn nhận thấy Manus đang tiêu tốn quá nhiều credit cho một tác vụ không mang lại giá trị tương xứng, hãy dừng lại và điều chỉnh chiến lược. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ phức tạp hoặc các tác vụ mà bạn chưa từng thực hiện trước đây.

Cuối cùng, hãy tận dụng các kết quả trung gian. Lưu lại các kết quả trung gian giúp bạn có thể tiếp tục từ điểm dừng thay vì phải bắt đầu lại từ đầu nếu có sự cố xảy ra. Chiến lược này không chỉ tiết kiệm credit mà còn giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.

Mẹo Tối Ưu Hóa Credit Theo Loại Tác Vụ Cụ Thể

Mỗi loại tác vụ khi sử dụng Manus AI có những đặc thù riêng và đòi hỏi những chiến lược tối ưu khác nhau. Phần này sẽ đi sâu vào các phương pháp cụ thể giúp tiết kiệm credit cho từng loại tác vụ phổ biến.

Tác Vụ Nghiên Cứu Và Thu Thập Thông Tin

Tác vụ nghiên cứu thường tiêu tốn nhiều credit do Manus phải tìm kiếm, đọc và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Để tối ưu hóa loại tác vụ này, bạn cần áp dụng một số chiến lược cụ thể.

Trước tiên, hãy giới hạn phạm vi tìm kiếm bằng cách xác định rõ các từ khóa và giới hạn tìm kiếm. Việc thu hẹp phạm vi giúp Manus tập trung vào những thông tin thực sự cần thiết thay vì phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Nếu bạn đã biết các nguồn đáng tin cậy, hãy cung cấp trực tiếp cho Manus. Điều này giúp giảm thiểu thời gian và tài nguyên mà Manus phải bỏ ra để tìm kiếm và đánh giá các nguồn thông tin.

Chia nhỏ chủ đề nghiên cứu cũng là một chiến lược hiệu quả. Thay vì yêu cầu một nghiên cứu toàn diện, hãy chia thành nhiều câu hỏi cụ thể và yêu cầu Manus trả lời từng câu hỏi một.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Nghiên cứu về thị trường xe điện toàn cầu” – một yêu cầu quá rộng có thể tiêu tốn nhiều credit, bạn nên yêu cầu: “Tìm kiếm thông tin về thị trường xe điện ở Việt Nam trong 2 năm gần đây, tập trung vào 3 thương hiệu hàng đầu và xu hướng giá cả. Sử dụng các nguồn: VnExpress, Báo Công Thương và báo cáo của VAMA.”

Với chiến lược tối ưu này, bạn có thể tiết kiệm khoảng 30-40% credit so với yêu cầu ban đầu mà vẫn nhận được thông tin đầy đủ và chính xác về chủ đề bạn quan tâm.

Tác Vụ Lập Trình Và Phát Triển

Các tác vụ lập trình và phát triển phần mềm thường đòi hỏi Manus phải viết và thực thi mã, điều này có thể tiêu tốn nhiều credit, đặc biệt là khi dự án phức tạp hoặc yêu cầu không rõ ràng.

Để tối ưu hóa, đầu tiên hãy cung cấp cấu trúc dự án bằng cách mô tả rõ cấu trúc thư mục và tệp. Điều này giúp Manus không phải mất thời gian thiết kế cấu trúc từ đầu, đồng thời đảm bảo kết quả phù hợp với yêu cầu của bạn.

Xác định rõ công nghệ cũng rất quan trọng. Hãy chỉ định cụ thể ngôn ngữ lập trình, framework và thư viện cần sử dụng để Manus không phải mất thời gian lựa chọn hoặc thử nghiệm nhiều công nghệ khác nhau.

Nếu có mã tương tự, hãy cung cấp làm tham khảo. Việc này giúp Manus hiểu rõ hơn về phong cách lập trình và cấu trúc mã mà bạn mong muốn, từ đó tạo ra kết quả phù hợp hơn trong thời gian ngắn hơn.

Cuối cùng, hãy ưu tiên các tác vụ nhỏ. Thay vì yêu cầu xây dựng toàn bộ ứng dụng, hãy tập trung vào từng thành phần như API, giao diện người dùng, hoặc cơ sở dữ liệu.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Xây dựng ứng dụng web quản lý nhân sự” – một tác vụ rất lớn có thể tiêu tốn hàng nghìn credit, bạn nên yêu cầu: “Xây dựng API cho chức năng thêm nhân viên mới trong hệ thống quản lý nhân sự. Sử dụng Node.js với Express và MongoDB. Cấu trúc dự án theo mô hình MVC. Đây là mẫu schema cho collection ’employees’: {…}. Chỉ cần tạo các endpoint CRUD cơ bản.”

Chiến lược này có thể giúp bạn tiết kiệm 40-50% credit so với yêu cầu ban đầu, đồng thời cho phép bạn kiểm soát tốt hơn quá trình phát triển và chất lượng của từng thành phần.

Tác Vụ Tạo Nội Dung

Tạo nội dung là một trong những tác vụ phổ biến nhất khi sử dụng Manus AI, bao gồm viết bài blog, bài báo, nội dung marketing và nhiều loại văn bản khác. Để tối ưu hóa credit cho loại tác vụ này, bạn cần áp dụng một số chiến lược đặc thù.

Đầu tiên, hãy cung cấp đề cương chi tiết bằng cách liệt kê các phần và điểm chính cần đề cập. Đề cương giúp Manus hiểu rõ cấu trúc mong muốn của bài viết, từ đó tạo ra nội dung phù hợp mà không cần nhiều lần chỉnh sửa hoặc làm lại.

Xác định độ dài cụ thể cũng rất quan trọng. Hãy chỉ định số từ hoặc độ dài mong muốn cho toàn bộ bài viết và từng phần cụ thể. Điều này giúp Manus tạo ra nội dung với độ dài phù hợp ngay từ đầu, tránh việc phải cắt bớt hoặc bổ sung sau này.

Nếu có thông tin cần đưa vào bài viết, hãy cung cấp tài liệu tham khảo trước. Việc này giúp Manus tạo ra nội dung chính xác và đáng tin cậy mà không cần tìm kiếm thêm thông tin, từ đó tiết kiệm đáng kể credit.

Cuối cùng, đừng quên xác định phong cách và giọng điệu bằng cách mô tả rõ phong cách viết mong muốn, chẳng hạn như học thuật, thân thiện, chuyên nghiệp hay hài hước.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Viết một bài blog về lợi ích của yoga” – một yêu cầu chung chung có thể dẫn đến nhiều lần chỉnh sửa, bạn nên yêu cầu: “Viết bài blog dài 800 từ về 5 lợi ích của yoga đối với sức khỏe tinh thần, sử dụng giọng điệu thân thiện và dễ tiếp cận. Đề cương gồm: Giới thiệu (100 từ), 5 lợi ích chính (mỗi phần 120 từ), và kết luận (100 từ). Đối tượng độc giả là người mới bắt đầu tập yoga, độ tuổi 25-40.”

Chiến lược này có thể giúp bạn tiết kiệm 25-35% credit so với yêu cầu ban đầu, đồng thời nhận được nội dung phù hợp với nhu cầu và đối tượng độc giả của bạn.

Tác Vụ Phân Tích Dữ Liệu

Phân tích dữ liệu là một tác vụ phức tạp đòi hỏi Manus phải xử lý, phân tích và trực quan hóa lượng lớn dữ liệu. Để tối ưu hóa credit cho loại tác vụ này, bạn cần áp dụng một số biện pháp cụ thể.

Trước hết, hãy làm sạch dữ liệu trước khi cung cấp cho Manus. Dữ liệu đã được làm sạch và có cấu trúc giúp giảm đáng kể thời gian và tài nguyên mà Manus phải bỏ ra để xử lý, từ đó tiết kiệm credit.

Tiếp theo, xác định rõ các phân tích cần thực hiện bằng cách liệt kê cụ thể các phân tích và biểu đồ mong muốn. Việc này giúp Manus tập trung vào những phân tích quan trọng thay vì thực hiện nhiều phân tích không cần thiết.

Giới hạn số lượng biến cũng là một chiến lược hiệu quả. Hãy chỉ tập trung vào các biến quan trọng nhất thay vì yêu cầu Manus phân tích toàn bộ tập dữ liệu, điều này có thể tiêu tốn rất nhiều credit, đặc biệt với các tập dữ liệu lớn.

Nếu có thể, hãy cung cấp mẫu kết quả mong muốn. Việc này giúp Manus hiểu rõ hơn về loại phân tích và định dạng kết quả mà bạn mong muốn, từ đó tạo ra kết quả phù hợp nhanh chóng.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Phân tích dữ liệu bán hàng của công ty và đưa ra các insights” – một yêu cầu mơ hồ có thể dẫn đến nhiều phân tích không cần thiết, bạn nên yêu cầu: “Phân tích dữ liệu bán hàng trong file CSV đính kèm, tập trung vào 3 chỉ số: doanh số theo sản phẩm, doanh số theo khu vực, và xu hướng bán hàng theo tháng. Tạo 3 biểu đồ tương ứng: biểu đồ cột cho sản phẩm, biểu đồ tròn cho khu vực, và biểu đồ đường cho xu hướng theo thời gian. Chỉ sử dụng dữ liệu từ năm 2024.”

Chiến lược này có thể giúp bạn tiết kiệm 35-45% credit so với yêu cầu ban đầu, đồng thời nhận được phân tích có giá trị và phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn.

Tác Vụ Thiết Kế Và Tạo Website

Thiết kế và tạo website là một tác vụ phức tạp đòi hỏi Manus phải kết hợp nhiều kỹ năng từ thiết kế giao diện đến lập trình frontend và backend. Để tối ưu hóa credit cho loại tác vụ này, bạn cần áp dụng các chiến lược đặc thù.

Đầu tiên, hãy cung cấp wireframe hoặc mockup bằng cách mô tả rõ cấu trúc và bố cục mong muốn. Việc này giúp Manus có hướng dẫn cụ thể về thiết kế, từ đó tạo ra kết quả phù hợp với yêu cầu của bạn mà không cần nhiều lần chỉnh sửa.

Xác định công nghệ cụ thể cũng rất quan trọng. Hãy chỉ định framework và thư viện cần sử dụng để Manus không phải mất thời gian lựa chọn hoặc thử nghiệm nhiều công nghệ khác nhau.

Giới hạn số lượng trang là một chiến lược hiệu quả khác. Thay vì yêu cầu Manus tạo toàn bộ website, hãy tập trung vào các trang quan trọng nhất trước, như trang chủ, trang sản phẩm, hoặc trang liên hệ.

Cuối cùng, hãy chuẩn bị sẵn nội dung và hình ảnh cần sử dụng. Việc này giúp Manus tập trung vào việc thiết kế và lập trình thay vì phải tạo ra hoặc tìm kiếm nội dung và hình ảnh.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Tạo một website cho nhà hàng của tôi” – một yêu cầu quá rộng có thể tiêu tốn rất nhiều credit, bạn nên yêu cầu: “Tạo trang chủ cho website nhà hàng sử dụng HTML, CSS và JavaScript cơ bản (không cần framework). Website cần có: header với logo và menu, phần hero với hình ảnh món ăn nổi bật, phần ‘Về chúng tôi’, phần ‘Menu nổi bật’ hiển thị 4 món, và footer với thông tin liên hệ. Tôi đã chuẩn bị sẵn nội dung và hình ảnh trong thư mục đính kèm.”

Chiến lược này có thể giúp bạn tiết kiệm 30-40% credit so với yêu cầu ban đầu, đồng thời nhận được một trang web phù hợp với nhu cầu và thương hiệu của bạn.

Tác Vụ Tự Động Hóa Và Quy Trình Làm Việc

Tự động hóa các quy trình làm việc là một trong những ứng dụng mạnh mẽ của Manus AI, nhưng cũng có thể tiêu tốn nhiều credit nếu không được tối ưu hóa đúng cách. Để tiết kiệm credit cho loại tác vụ này, bạn cần áp dụng một số chiến lược cụ thể.

Trước tiên, hãy mô tả chi tiết quy trình hiện tại bằng cách giải thích rõ các bước hiện đang thực hiện. Việc này giúp Manus hiểu rõ quy trình cần tự động hóa, từ đó tạo ra giải pháp phù hợp mà không cần nhiều lần thử nghiệm.

Xác định rõ đầu vào và đầu ra cũng rất quan trọng. Hãy mô tả cụ thể dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn để Manus tập trung vào việc tạo ra giải pháp đáp ứng đúng nhu cầu của bạn.

Giới hạn phạm vi tự động hóa là một chiến lược hiệu quả khác. Thay vì yêu cầu tự động hóa toàn bộ quy trình, hãy tập trung vào các phần quan trọng nhất hoặc các phần tốn nhiều thời gian nhất.

Cuối cùng, hãy cung cấp ví dụ cụ thể về cách quy trình nên hoạt động. Việc này giúp Manus hiểu rõ hơn về mong đợi của bạn, từ đó tạo ra giải pháp phù hợp nhanh chóng.

Ví dụ, thay vì yêu cầu: “Tự động hóa quy trình xử lý email của tôi” – một yêu cầu quá rộng có thể dẫn đến nhiều lần thử nghiệm, bạn nên yêu cầu: “Tạo script Python để phân loại email từ file CSV đính kèm (chứa các trường: email_id, subject, sender, content) vào 3 danh mục: ‘Khách hàng’, ‘Đối tác’, và ‘Khác’ dựa trên các từ khóa trong subject và sender. Email có chứa từ khóa ‘order’, ‘purchase’, ‘buy’ thuộc danh mục ‘Khách hàng’; email từ domain ‘@partner.com’, ‘@vendor.com’ thuộc danh mục ‘Đối tác’; còn lại thuộc danh mục ‘Khác’. Kết quả lưu vào file CSV mới với cấu trúc tương tự nhưng thêm cột ‘category’.”

Chiến lược này có thể giúp bạn tiết kiệm 40-50% credit so với yêu cầu ban đầu, đồng thời nhận được giải pháp tự động hóa hiệu quả và phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Lưu Ý Chung Cho Tất Cả Các Loại Tác Vụ

Bên cạnh các chiến lược tối ưu hóa cho từng loại tác vụ cụ thể, có một số nguyên tắc chung nên được áp dụng để tối đa hóa hiệu quả sử dụng credit khi làm việc với Manus AI.

Cung Cấp Ví Dụ Và Sử Dụng Ngôn Ngữ Rõ Ràng

Một trong những cách hiệu quả nhất để tối ưu hóa việc sử dụng credit là luôn cung cấp ví dụ cụ thể khi có thể. Ví dụ giúp Manus hiểu rõ mong đợi của bạn, từ đó tạo ra kết quả phù hợp ngay từ lần đầu tiên mà không cần nhiều lần chỉnh sửa.

Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và chính xác cũng rất quan trọng. Hãy tránh từ ngữ mơ hồ và diễn đạt yêu cầu một cách trực tiếp, cụ thể. Ví dụ, thay vì nói “làm cho nó đẹp hơn”, hãy mô tả cụ thể những thay đổi bạn muốn thực hiện, chẳng hạn như “tăng kích thước font chữ tiêu đề lên 24px và thay đổi màu nền thành #f5f5f5”.

Chia Nhỏ Tác Vụ Và Theo Dõi Quá Trình

Chia nhỏ tác vụ phức tạp thành nhiều tác vụ đơn giản hơn không chỉ giúp Manus thực hiện hiệu quả hơn mà còn giúp bạn kiểm soát tốt hơn việc sử dụng credit. Thay vì yêu cầu một tác vụ lớn có thể tiêu tốn hàng nghìn credit, hãy chia thành nhiều tác vụ nhỏ, mỗi tác vụ chỉ tiêu tốn vài trăm credit.

Trong quá trình Manus thực hiện tác vụ, việc theo dõi và điều chỉnh là rất quan trọng. Hãy chú ý đến các dấu hiệu cho thấy Manus đang đi chệch hướng hoặc thực hiện các bước không cần thiết, và sẵn sàng can thiệp khi cần. Điều này giúp tránh lãng phí credit cho các hoạt động không mang lại giá trị.

Lưu Trữ Và Tái Sử Dụng

Một chiến lược hiệu quả khác là lưu lại các prompt hiệu quả để tái sử dụng trong tương lai. Những prompt đã được tối ưu và mang lại kết quả tốt có thể được sử dụng lại cho các tác vụ tương tự, giúp bạn tiết kiệm thời gian và credit.

Ngoài ra, hãy lưu lại và tái sử dụng các kết quả trung gian khi có thể. Ví dụ, nếu bạn đã yêu cầu Manus phân tích một tập dữ liệu lớn, hãy lưu lại kết quả phân tích để sử dụng cho các tác vụ khác trong tương lai thay vì yêu cầu Manus phân tích lại từ đầu.

Kết Luận

Tối ưu hóa việc sử dụng credit khi dùng Manus AI không chỉ giúp bạn tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng công cụ này trong công việc hàng ngày. Bằng cách hiểu rõ cơ chế tính credit của Manus và áp dụng các chiến lược tối ưu hóa phù hợp với từng loại tác vụ, bạn có thể tiết kiệm đáng kể 25-50% credit cho mỗi lần sử dụng.

Chiến lược chung bao gồm chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi sử dụng Manus, tối ưu hóa yêu cầu (prompts), quản lý tác vụ hiệu quả, và áp dụng các mẹo tối ưu đặc thù cho từng loại tác vụ cụ thể như nghiên cứu, lập trình, tạo nội dung, phân tích dữ liệu, thiết kế website và tự động hóa quy trình.

Hãy nhớ rằng, chìa khóa của việc tối ưu hóa credit là sự rõ ràng, cụ thể và có kế hoạch trong mỗi yêu cầu của bạn. Bằng cách cung cấp hướng dẫn chi tiết, giới hạn phạm vi tác vụ và theo dõi chặt chẽ quá trình thực hiện, bạn có thể tận dụng tối đa sức mạnh của Manus AI trong khi vẫn kiểm soát hiệu quả chi phí.

Nguồn: Nhật Dương