开发人员无意中通过在系统提示的开头包含动态信息（如时间戳或请求ID）来增加其大型语言模型（LLM）的成本和延迟。这种做法会抵消提示缓存的好处，而提示缓存依赖于精确的令牌前缀来避免重新计算内部状态。因此，LLM API会反复处理冗余令牌，导致输入令牌使用量显著增加，响应时间变慢。为缓解此问题，开发人员应首先组织包含静态信息的提示，然后是动态数据，确保确定性序列化，并监控API使用情况详细信息以跟踪缓存命中率。 AI
影响 开发人员可以通过优化提示结构和利用缓存机制来降低LLM的运营成本和延迟。
排序理由 文章讨论了LLM API使用的一个技术优化，而不是一个新的模型发布或重大的行业事件。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
