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大模型缓存命中机制深度解析：不只是前缀匹配，三层缓存体系让Token成本断崖式下降
引言 如果你看过自己团队的大模型 Token 消耗看板，多半会注意到一个现象：主力模型的缓存命中率常年挂在 90% 上下，而且越是高频使用、跑得越久的模型，命中率越稳。 这不是某一家的"黑科技"。从 OpenAI、Anthropic 到 DeepSeek、Google，所有主流大模型 AP
引言 如果你看过自己团队的大模型 Token 消耗看板，多半会注意到一个现象：主力模型的缓存命中率常年挂在 90% 上下，而且越是高频使用、跑得越久的模型，命中率越稳。 这不是某一家的"黑科技"。从 OpenAI、Anthropic 到 DeepSeek、Google，所有主流大模型 AP