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English(EN) Prompt Caching, Explained: How to Cut Your LLM Bill by 70-90% (With Real Math)

提示缓存将LLM成本最高削减90%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

提示缓存是一种可以显著降低使用Claude、GPT和Gemini等大型语言模型成本的技术。通过存储和重用提示中重复部分的计算注意力键值张量，用户可以实现70-90%的成本节约。提示缓存的有效性在很大程度上取决于提示的结构，即静态内容放在开头，动态内容放在结尾，因为前缀的任何更改都可能使缓存失效。Anthropic、OpenAI和Google等不同提供商有不同的实现方式，包括明确的选择加入方法、具有最低令牌要求的自动缓存以及缓存数据的存储费用。 AI

影响 提示缓存为将LLM集成到生产应用程序中的开发人员提供了一种重要的成本节约策略。

排序理由 该项目讨论了一种优化现有LLM使用成本的技术，而不是一个新的模型发布或研究突破。

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AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

提示缓存将LLM成本最高削减90%

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · James Anderson ·

    提示缓存，解释：如何将您的LLM账单削减70-90%（附真实计算）

    <p>In my last post I broke down how LLMs count tokens and why your bill is decided at the tokenizer. A lot of the follow-up questions were the same: <em>"Okay — so how do I actually pay less?"</em></p> <p>This is the answer, and it's the single highest-leverage cost lever availab…

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