Batches API

提示缓存可大幅降低 LLM 成本和延迟，Bifrost 和语义方法居于领先地位

提示缓存正成为管理大型语言模型 (LLM) 相关成本和延迟的关键策略。通过存储和重用先前的响应，应用程序可以显著减少 API 调用，从而为缓存的查询带来高达 90% 的潜在节省和亚毫秒级的响应时间。存在两种主要方法：精确匹配缓存，需要完全相同的请求；以及语义缓存，用于识别相似的含义。这两种方法都可以分层使用以优化性能和成本效益，尽管它们并非适用于所有用例，例如高度创意生成或个性化响应。