提示缓存是一种重用大型语言模型（LLM）已处理输入代币的技术，可将代币成本降低约十倍并显著减少延迟。该机制存储的是 Transformer 架构生成的中间计算状态，特别是“键”（Key）和“值”（Value）数据，而不是完整的响应。虽然 OpenAI 的方法可以自动管理缓存，可能导致命中率可变，但 Anthropic 为开发者提供了对缓存创建和持续时间的更多控制，确保了持续的性能和成本节约，尤其是在长上下文场景下。 AI
影响 降低了 LLM 应用的运营成本并提高了响应时间。
排序理由 对 LLM 优化技术机制的解释。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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