English(EN) Your system prompt is silently killing your prompt cache

DeepSeek Flash 推理成本通过提示缓存优化降低 96%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-04 08:33

对 DeepSeek Flash 模型进行的最新分析揭示了一个与系统提示缓存相关的重大性能瓶颈。通过将一小段易变的头部（约 30 个 token）从大型系统提示的开头移至末尾，可以将稳态推理成本降低高达 96%。这种优化对于频繁发送大型系统消息的聊天和角色扮演应用程序至关重要，因为提示开头的微小变化都可能阻止模型的上下文缓存机制启动。研究表明，将动态信息放在末尾可以有效地缓存提示和对话历史的稳定部分，从而在规模化应用中实现可观的成本节约。 AI

影响优化提示缓存可以显著降低 LLM 应用的推理成本，特别是那些使用大型系统提示的应用。

排序理由模型性能和成本优化技术分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · chenyu · 2026-10-04 08:33

你的系统提示正在悄悄地杀死你的提示缓存

A benchmark on DeepSeek. Moving roughly 30 tokens from the top of a system message to the bottom cut steady-state inference cost by 96%. If you run a chat or roleplay app, your system message is probably the largest thing you send to the model. A character card…

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