提示缓存是一种优化技术，通过重用先前计算出的键/值张量，可以显著降低使用大型语言模型的成本。当后续请求与先前请求共享相同的前缀时，此方法非常有效，允许系统绕过该部分重新计算。成本节省是巨大的，有可能将前缀成本降低高达 89%，但命中率对提示结构高度敏感，即使是像在系统提示中包含时间戳这样的小改动也会导致 0% 的命中率。 AI
影响 通过 KV 张量缓存优化 Token 使用，从而实现 LLM 推理成本的大幅降低。
排序理由 该项目讨论了 LLM 使用的技术优化，而不是新的模型发布或核心研究。
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<p>Prompt caching is the rare optimisation with no quality cost: the same model, the same output distribution, a fraction of the price. The catch is that the hit rate is entirely determined by how you assemble your prompt, and most prompts are assembled in a way that guarantees a…