提示缓存通过重用先前的计算，可以显著降低使用大语言模型的成本。通过战略性地排序提示元素，开发人员可以最大化缓存命中率。将日期和用户特定详细信息等动态信息移至提示的末尾，并确保不同用户计划之间工具描述的一致性，可以带来可观的成本节省，正如一个测试代理所展示的那样，该代理实现了 73% 的提示成本降低。 AI
影响 最大化提示缓存效率可以为使用大语言模型 API 的开发人员和企业带来显著的成本降低。
排序理由 该项目讨论了一种优化大语言模型使用成本的技术，这是一项实际应用，而不是核心人工智能发布或研究。
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<p>Prompt caching has been covered a lot. The big providers' guides explain how it works, and many posts tell how a team's hit rate jumped after one fix. We want to add a way to watch it happen: one agent's prompt, drawn the same way at every step, with the measured number in eac…