一位开发者探索了各种缓存策略对 LLM 性能和成本的影响。在本地 Apple MacBook Air 上通过 Ollama 运行 4B 模型时，检索和提示缓存通过重用先前处理过的提示片段和段落，将首次 token 的时间从 3-4 秒减少到约 0.3 秒，速度提升了约 10 倍。然而，在使用 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5 时，提示缓存会使成本增加 18-25%，除非提示被故意围绕相同段落进行聚类，这样可以降低 23% 的成本。开发者还指出，相似性缓存有时会返回自信错误的答案。 AI
影响 缓存策略可以显著提高本地 LLM 的性能，但如果管理不当，可能会增加基于 API 的模型的成本。
排序理由 开发者对 LLM 缓存策略的探索。
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