本文探讨了LLM提示词缓存的重要性,强调其在降低API调用成本中的作用。通过分析Claude Code的案例,指出静态前缀与动态后缀的区别,缓存的有效性依赖于前缀的稳定性。总结了三条规则以保持缓存命中率,并展示了高达92%的命中率和81%的成本节省,强调了缓存设计的重要性。
本文探讨了Claude模型中的提示词缓存技术,强调静态前缀与动态后缀的分离如何降低计算成本。通过缓存,Claude实现了92%的命中率和81%的费用节省,避免了重复计算。文章提出三条规则以保持缓存有效性,并建议在设计提示词时将静态内容放在顶部,动态内容放在底部,以优化性能。
OpenAI在10月1日的DevDay大会上推出了四项新工具:实时API、视觉微调、提示词缓存和模型蒸馏。这些工具旨在降低开发成本、提升模型性能和视觉理解能力。
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