English(EN) Prompt Caching Strategies to Cut LLM Costs by 70%

提示缓存通过重用 KV 缓存将大语言模型成本削减高达 75%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-16 10:01

提示缓存是一种通过重用计算状态（称为 KV 缓存）来显著降低使用大语言模型成本的技术。当系统提示和少样本示例等静态内容出现在提示的开头时，此方法最为有效，从而使具有相同前缀的后续请求产生最低成本。开发人员可以通过将动态用户查询放在提示的末尾来优化提示结构，以最大化缓存命中率，从而在令牌密集型工作负载上实现 50-75% 的节省。 AI

影响通过优化令牌使用和提高效率，降低依赖大语言模型的应用程序的运营成本。

排序理由文章描述了一种优化大语言模型使用和降低成本的技术方法，属于工具和基础设施范畴，而非新的模型发布或重大的行业事件。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ayi NEDJIMI · 2026-09-16 10:01

Prompt Caching Strategies to Cut LLM Costs by 70%

<p>LLM API costs add up fast when you're running a production application. If your system prompt is 2,000 tokens and you're processing 10,000 requests a day, you're paying for those same tokens 10,000 times. Prompt caching lets you pay once and reuse — and the savings can be dram…

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