在生产环境中使用大型语言模型的成本很大程度上受超出单纯按代币计价因素的影响，特别是 KV 前缀缓存的管理。KV 前缀缓存 TTL 等架构选择以及部署如何影响缓存命中率，可以将每月的 AI 支出提高四到十倍。例如，GPT-6.1 Terra Pro 的缓存读取成本低于 Mistral Large 4，但其未缓存输入的定价显著更高，使得缓存管理至关重要。对于会话暂停时间超过五分钟的人工干预型应用，延长缓存 TTL 可以节省大量成本，在第三轮对话时实现盈亏平衡，并在更长的会话中将成本降低 64% 以上。此外，系统提示中的动态元素或部署期间非确定性的工具排序，会通过使缓存失效而导致 API 账单突然大幅增加。 AI
影响 通过关注缓存管理而非仅仅原始代币价格来优化 LLM 部署策略，可以显著降低运营成本。
排序理由 文章讨论了 LLM 的生产成本和技术实现细节，而非新版本发布或基准测试。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
