提示缓存，也称为前缀缓存，可以通过避免对静态提示元素的重复处理来显著降低 LLM 的运营成本。此技术类似于 HTTP 缓存，其中存储提示的初始不变部分的哈希值。后续匹配此前缀的请求仅需处理新令牌的成本，有可能将费用削减高达 90%。然而，开发人员通常无法实现高缓存命中率，因为时间戳、无序列表或用户特定数据等动态元素被错误地包含在静态前缀中，导致缓存失效。 AI
影响 优化 LLM 提示缓存可以通过避免对静态内容的重复计算来大幅降低 AI 应用程序的运营费用。
排序理由 该集群讨论了一种优化 LLM 使用和成本的技术方法，详细说明了其工作原理和最佳实践，属于对 AI 基础设施的研究。
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