Prompt caching 是一种技术，可以通过避免对静态提示元素进行重复处理来显著降低使用大型语言模型的成本。通过将提示的一部分（例如系统指令或工具定义）标记为可缓存，提供商可以存储注意力状态，并在后续相同的请求中仅收取缓存读取费用。这种方法得到了 Anthropic 等主要提供商的支持，对于频繁使用的提示前缀，可以将成本降低 70-80%。有效的实现需要仔细的提示结构，将稳定内容放在顶部，将动态内容放在用户消息中，以保持高缓存命中率。 AI
影响 通过优化 token 使用，为将 LLM 集成到生产应用程序中的开发人员实现了显著的成本节约。
排序理由 该项目描述了一种用于优化 LLM 使用和成本的技术实现策略，而不是一个新的模型发布或研究突破。
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