تواجه العديد من الشركات فواتير مرتفعة بشكل غير متوقع لاستخدامها واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما أدى إلى البحث عن حلول فعالة من حيث التكلفة. وجد سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، في تحليل نُشر في 10 يناير 2026، أن الاستعلامات المتكررة، التي تمت صياغتها بشكل مختلف ولكنها متطابقة دلاليًا، كانت محركًا رئيسيًا لتصاعد التكاليف.

لاحظ ريدي زيادة شهرية بنسبة 30٪ في نفقات واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، على الرغم من أن حركة المرور لم تزد بنفس المعدل. وكشف تحقيقه أن المستخدمين كانوا يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟". أدى كل اختلاف إلى استدعاء منفصل لنموذج اللغة الكبير (LLM)، مما أدى إلى تكبد تكاليف واجهة برمجة التطبيقات الكاملة لردود متطابقة تقريبًا.

ثبت أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح ذاكرة التخزين المؤقت، غير فعال في معالجة هذه المشكلة. وفقًا لريدي، فقد التقط 18٪ فقط من هذه المكالمات الزائدة لأن حتى الاختلافات الطفيفة في الصياغة تجاوزت ذاكرة التخزين المؤقت.

لمكافحة ذلك، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وهي تقنية تركز على معنى الاستعلامات بدلاً من صياغتها الدقيقة. أدى هذا النهج إلى زيادة معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى إلى خفض تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بنسبة 73٪. يحدد التخزين المؤقت الدلالي النية الكامنة وراء الاستعلام ويسترجع الاستجابة المقابلة من ذاكرة التخزين المؤقت إذا تمت معالجة استعلام مماثل بالفعل.

يكمن التحدي في تحديد التشابه الدلالي بين الاستعلامات بدقة. غالبًا ما تكافح التطبيقات الساذجة لالتقاط الفروق الدقيقة في اللغة ويمكن أن تؤدي إلى تخزين مؤقت غير دقيق. ومع ذلك، فقد جعلت التطورات الأخيرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التخزين المؤقت الدلالي أكثر جدوى. تتضمن هذه التطورات تقنيات محسنة لفهم السياق وتحديد المرادفات والتعامل مع الاختلافات في بنية الجملة.

تتجاوز آثار التخزين المؤقت الدلالي توفير التكاليف. من خلال تقليل عدد المكالمات إلى واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، يمكنه أيضًا تحسين أوقات الاستجابة وتقليل الحمل الإجمالي على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. هذا مهم بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب استجابات في الوقت الفعلي، مثل روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين.

مع تزايد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في مختلف التطبيقات، ستستمر الحاجة إلى حلول فعالة وفعالة من حيث التكلفة مثل التخزين المؤقت الدلالي في النمو. يمثل تطوير وتحسين تقنيات التخزين المؤقت الدلالي خطوة حاسمة نحو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة واستدامة.