LLM-as-judge 评测降本方法：用提示词缓存与决策模型级联降低 70% 成本

作者基于数千次 LLM-as-judge 评测，总结出一套将整体评测成本降低约 70%、仅使 0.4% 检查结论发生变化的工程方法。具体做法包括按字节前缀匹配安排提示词与缓存点、先预热再并行检查、使用 promptcachekey 路由到热缓存，并用 sha256(model + briefing + deliverable) 隔离不同交付物的缓存。