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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
大模型 API 缓存机制深度解析:Prompt Caching 的技术原理与安全隔离 引言 2026 年,大模型 API 的定价策略中出现了一个有趣的现象:缓存命中的输入 token 价格仅为正常价格的 10%。这意味着,如果你的请求命中了缓存,成本可以降低 90%。 这个机