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English(EN) Prompt Caching: Your Prompt's Prefix Is a Cache Key

LLM提示词缓存可节省成本，但需要仔细的提示词排序

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

提示词缓存是一种通过重用提示词的初始部分来节省大型语言模型处理时间和成本的技术。Anthropic的Messages API和OpenAI的模型都支持此功能，其中后续请求中相同的提示词前缀允许模型跳过重新处理。然而，提示词缓存依赖于精确的token匹配，这意味着提示词开头的任何更改都可能使缓存失效。开发人员必须仔细排序他们的提示词，将系统指令和工具定义等稳定内容放在动态用户查询之前，以最大化缓存命中率并实现成本和速度优势。 AI

影响 通过重用已处理的提示词前缀来优化LLM推理成本和延迟，要求开发人员仔细构建提示词。

排序理由 文章讨论了LLM的一项技术功能（提示词缓存），而非新的模型发布或重大行业事件。

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LLM提示词缓存可节省成本，但需要仔细的提示词排序

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文章讨论了LLM的一项技术功能（提示词缓存），而非新的模型发布或重大行业事件。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Danny Holloran ·

    Prompt Caching: Your Prompt's Prefix Is a Cache Key

    <p>Look at the input token count on a typical LLM feature and most of it is the same on every request. The system prompt, the tool definitions, the twelve few-shot examples, the product docs you stuffed in for grounding: thousands of tokens, identical every time, paid for every t…

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