邵猛转述ByteByteGo讲解LLM两层缓存

邵猛（@shao__meng）转述并讲解ByteByteGo作者Samuel Wong关于LLM应用两类缓存的文章：Prompt Caching复用共享前缀的KV计算以降低输入成本，Semantic Caching复用语义相近问题的整条答案，命中时可完全跳过模型调用。 文中给出的成本条件为：缓存读约为普通输入的1/10，5分钟写为1.25倍、1小时写为2倍；Semantic Caching未命中时会多付一层嵌入与检索成本。文章还提醒，行动类请求（如「订阅已取消」）绝不能用缓存文案代替真实操作。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。