一位开发者创建了 withOhm，一个旨在通过缓存相同的 LLM 提示词来降低 AI 应用成本和提高安全性的工具。该系统缓存完全匹配的提示词，而非语义匹配，以避免错误，并将缓存的响应作为流式数据重放，以保持兼容性。此外，withOhm 还包含一个用于网页内容获取的合规层，在数据到达模型之前检查 robots.txt、编辑 PII 并防止 SSRF 攻击。 AI
影响 通过对相同的 LLM 调用进行去重，降低了 AI 应用的运营成本，并通过合规的网页内容获取提高了安全性。
排序理由 开发者创建的用于优化 LLM 使用的工具。
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