如何通过缓存降低模型调用成本
如果我的业务里既有高频重复请求，也有少量长文本生成任务，应该把缓存优先用在什么地方，才能更有效地减少模型调用次数和费用？
高频、重复、可复用的请求最适合先做缓存
缓存更适合应用在输入高度相似、结果可复用的场景，例如固定模板问答、相同参数的摘要请求、相近检索结果的改写任务、重复出现的分类判断等。这类请求的输出稳定，复用价值高，能明显减少重复调用。对于随机性强、上下文变化大、对实时性要求高的任务，缓存收益会低很多。实践中可先从高频且命中率高的接口切入，再逐步扩展到相似输入归一化、部分结果复用和分层缓存。
模型输入经常只差几个字、一个参数或上下文片段，如果直接把原始请求当缓存键，命中率可能很低。有没有更合理的缓存键设计方式，既能提升命中，又能保证结果安全？
缓存键要兼顾归一化、业务上下文和安全隔离
缓存键设计需要把会影响结果的因素都纳入，例如模型版本、提示词版本、温度参数、用户权限、业务场景、语言、检索来源等。对文本输入可做归一化处理，比如去除多余空格、统一标点、规范大小写、抽取结构化字段，减少表面差异造成的低命中。对于带用户个性化内容的请求，要加入租户或用户维度，避免跨用户复用错误结果。若存在敏感信息，还应避免把原文直接作为键值暴露在日志中，改用哈希或脱敏后的索引。
如果模型回答依赖知识更新、政策变化或实时数据，缓存虽然省钱，但会不会带来过期答案的问题？怎样判断哪些内容可以缓存，哪些内容不适合缓存？
要按内容时效性和业务风险分级使用缓存
是否缓存，关键看结果是否容易过期、是否依赖实时数据、以及出错后的业务代价。适合长期缓存的内容包括固定知识问答、静态文案生成、规则清晰的分类任务。谨慎缓存的内容包括价格、库存、新闻、政策、时效性很强的检索增强回答。可以给不同类型结果设置不同 TTL，静态内容缓存更久，动态内容缓存更短，或者只缓存中间检索结果、不缓存最终生成结果。对高风险场景，还可以引入失效机制、版本号控制和命中前校验，降低旧答案带来的影响。
如果整段结果缓存的命中率不够高，还有没有其他缓存思路，能让模型调用费用继续下降？
可以把缓存扩展到检索、特征、片段和中间结果
除了缓存最终回答，还可以缓存多个中间环节。常见做法包括缓存检索结果、向量召回结果、提示词拼装结果、结构化解析结果、意图识别结果、分类标签和工具调用返回值。这样即使最终生成还要调用模型，也能减少前置计算和重复查询。对长链路任务，可以把可稳定复用的步骤拆开，单独设置缓存层，提升整体复用率。对于相似输入很多的业务，还可以做语义缓存，用相近问题匹配历史答案，进一步提高命中率。