一位开发者创建了一个客户端缓存系统，以减少与 OpenAI 兼容 API 重复相同请求相关的延迟和成本。缓存键经过精心构建，包含可能影响输出的所有参数，例如基础 URL、模型 ID、消息数组和各种生成设置。这种使用 Python 和 SQLite 实现的方法可以即时存储和检索相同的响应，从而无需为重复查询调用 API。该系统旨在与提供商级别的提示缓存协同工作，为优化 LLM 交互提供更全面的解决方案。 AI
影响 降低了大量使用 LLM API 的应用程序的运营成本并提高了响应时间。
排序理由 该条目描述了用于优化 LLM API 使用的特定技术实现，而不是新的模型发布或重大的行业事件。
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