开发人员可以通过构建提示来利用缓存机制，从而优化大型语言模型（LLM）的API调用。通过将系统规则、输出模式和少样本示例等稳定、版本化的信息放在提示的开头，而将检索到的文档和特定任务等易变元素放在末尾，可以显著加快API调用速度并降低成本。这种方法类似于API版本控制，需要仔细管理提示编辑作为缓存破坏性更改，并通过按提示前缀对批处理队列进行排序来保持缓存热度，并将监控缓存命中率作为关键运营指标。 AI
影响 该技术可以降低高流量LLM应用程序的运营成本并提高延迟。
排序理由 该条目描述了一种使用现有LLM API的技术优化策略，而不是新的模型发布或核心研究。
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