一位开发者分享了降低大型语言模型 (LLM) 成本的见解，强调缓存比人们通常意识到的更具影响力，甚至比提供商路由更重要。作者详细介绍了三个缓存层：一个用于完全相同的请求的精确缓存，一个用于使用向量嵌入的相似提示的语义缓存，以及一个用于不需要模型推理的预处理任务的确定性步骤缓存。实施这些策略后，缓存命中率达到 35%，成本显著降低，同时延迟也明显减少。 AI
影响 实施有效的缓存策略可以显著降低 AI 应用的运营成本，并通过降低延迟来改善用户体验。
排序理由 开发者分享了将一种常见的软件工程技术（缓存）应用于 LLM 的实际实现细节。
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