详解Prefix Caching成本及规避方法
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详解Prefix Caching成本及规避方法
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先了解这件事
AI 综述
Patrick John Kelly 详解了 LLM 对话中 prefix caching 的计费原理与编辑聊天记录的代价：未变化的对话前缀通常只按正常输入价的 10% 计费并降低延迟，但修改任意历史 token 会让其后内容位置偏移、缓存失效。实测命中率方面，改开头（如 system prompt）为 0%、全部按 1.0x 重算，中间删除一条仅剩 34%，只在末尾修剪或追加可保留 90%。 在模型 API 直接暴露缓存控制之前，他给出的规避办法是保持 prompt 开头静态，把所有改动放在上下文末尾，以兼顾成本与延迟。
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最新进展10月31日 01:18
LLM 对话编辑的 prefix caching 隐藏成本与规避方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- AGI HuntLLM 对话编辑的 prefix caching 隐藏成本与规避方法
文章详解 LLM 对话中的 prefix caching 机制，以及编辑聊天记录带来的隐性代价。未变化的对话前缀通常按正常输入价的 10% 计费，但修改任意历史 token 会使后续内容的位置偏移并导致缓存失效；改开头时缓存命中率为 0%，中间删除一条仅保留 34%，只在末尾修剪或追加可保留 90%。在模型 API 直接暴露缓存控制前，可保持 prompt 开头静态，将改动放在上下文末尾。
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