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针对Anthropic和OpenAI模型的提示缓存：构建成本高效的AI系统
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在现代AI应用中至关重要，但重复发送长提示会迅速增加成本。提示缓存技术的出现允许重用相同的提示部分，从而显著降低延迟和费用，开发者可将成本降低70-90%。这种优化在高流量应用中尤为有效。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）是现代AI应用的基础组成部分。
- 重复发送长提示会迅速增加成本，尤其是在高流量应用中。
- 提示缓存技术允许重用相同的提示部分，从而显著降低延迟和费用。
- 提示缓存通过存储和重用相同的提示段来减少计算和费用。
- 提示缓存的优势包括显著降低成本、减少延迟和提高可扩展性。
- 提示缓存在许多AI应用中效果显著，如ChatGPT、Cursor和知识库助手等。
- 生产AI系统的常见架构将提示分为静态和动态部分，以便缓存。
- 使用提示缓存可以将令牌成本降低70-90%。
- 开发者可以通过DigitalOcean实现提示缓存，支持Anthropic和OpenAI模型。
- 提示缓存已成为降低LLM基础设施成本的强大技术。
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