LLM prompt caching: Optimize costs and speed by ordering prompts correctly

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 03:37

Prompt caching 是一种技术，用于在与 OpenAI 和 Anthropic 等公司的 LLM 交互时降低成本和延迟。通过为提示的稳定部分保存中间计算，提供商可以为后续共享相同前缀的请求重用这些工作。为了有效利用 prompt caching，开发人员必须确保不变的元素（如工具定义、系统提示和参考文档）出现在提示的开头，然后是动态内容（如用户消息）。错误的排序（例如将动态元素放在开头）会抵消缓存的好处，导致成本增加和响应时间变慢。 AI

影响优化提示结构可以显著降低 LLM 应用程序的推理成本和延迟。

排序理由该项目讨论了使用 LLM API 的技术优化，而不是新的模型发布或核心研究。

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LLM prompt caching: Optimize costs and speed by ordering prompts correctly

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · M.T.Ramkrushna · 2026-10-12 03:37

Prompt 缓存：将稳定的内容放在前面（并停止为相同的 Token 付费两次）

<p>Most LLM apps send the same few thousand tokens on every request: the tool definitions, the system prompt, a block of reference docs, a handful of examples. Only the last few hundred tokens, the user's actual message, change. Without caching, you pay full input price to reproc…

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Prompt 缓存：将稳定的内容放在前面（并停止为相同的 Token 付费两次）

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