本文详细介绍了如何在 Amazon Bedrock 上为 Anthropic 的 Claude 模型实现提示缓存,以降低成本并提高响应时间。提示缓存会存储提示中不变的初始部分,例如系统指令或工具定义,这样模型就不必在每次请求时重新处理它们。作者演示了如何使用 TypeScript、AWS Lambda 和 Serverless Framework 构建一个助手,展示了如何配置显式缓存(带缓存点)并使用 CloudWatch Logs Insights 衡量其有效性。文章解释说,虽然缓存的 token 写入成本略高,但读取成本却大大降低,因此即使是第一次命中,只要提示的静态前缀保持一致,缓存也是有益的。 AI
影响 通过优化提示处理,为在 Bedrock 上使用 Claude 模型的应用程序实现成本节省和性能提升。
排序理由 文章描述了一种通过基础设施和编码技术优化现有 AI 模型使用的方法,而非新的模型发布或核心研究。
- Amazon CloudWatch
- AWS Lambda
- Bedrock
- Claude
- CloudWatch Logs Insights
- Converse API
- Serverless Framework
- TypeScript
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