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. لاحظ سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، في مقال بتاريخ 10 يناير 2026، زيادة شهرية بنسبة 30٪ في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على الرغم من عدم زيادة حركة المرور بنفس المعدل. اكتشف ريدي أن المستخدمين كانوا يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما أدى إلى مكالمات زائدة إلى نموذج اللغة الكبير (LLM).

وجد ريدي أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح ذاكرة التخزين المؤقت، لم يلتقط سوى 18 مكالمة زائدة من أصل 100,000 استعلام إنتاج تم تحليلها. وذلك لأن المستخدمين يصوغون الأسئلة بشكل مختلف، حتى عندما يكون الهدف الأساسي هو نفسه. على سبيل المثال، فإن الأسئلة مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟" كلها تستدعي استجابات متطابقة تقريبًا من نموذج اللغة الكبير (LLM) ولكن يتم التعامل معها على أنها طلبات فريدة.

لمعالجة هذه المشكلة، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، الذي يركز على معنى الاستعلامات بدلاً من الصياغة الدقيقة. أدى هذا النهج إلى زيادة معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى إلى انخفاض بنسبة 73٪ في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يحدد التخزين المؤقت الدلالي الهدف الأساسي من الاستعلام ويسترجع الاستجابة المقابلة من ذاكرة التخزين المؤقت، حتى لو تمت صياغة الاستعلام بشكل مختلف.

يمثل الارتفاع في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مصدر قلق متزايد للشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في سير عملها. مع تزايد انتشار نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في مختلف التطبيقات، من روبوتات خدمة العملاء إلى أدوات إنشاء المحتوى، يمكن أن تصبح التكلفة التراكمية لمكالمات واجهة برمجة التطبيقات كبيرة بسرعة. وقد أدى ذلك إلى زيادة الاهتمام بتقنيات التحسين مثل التخزين المؤقت الدلالي.

يمثل التخزين المؤقت الدلالي تقدمًا كبيرًا على طرق التخزين المؤقت التقليدية في سياق نماذج اللغة الكبيرة (LLM). في حين أن التخزين المؤقت المطابق تمامًا يعتمد على سلاسل الاستعلام المتطابقة، فإن التخزين المؤقت الدلالي يستخدم تقنيات مثل فهم اللغة الطبيعية والتشابه الدلالي لتحديد الاستعلامات التي لها نفس المعنى. يتيح ذلك معدل وصول أعلى بكثير إلى ذاكرة التخزين المؤقت، وبالتالي، تكاليف أقل لواجهة برمجة التطبيقات.

إن تطبيق التخزين المؤقت الدلالي لا يخلو من التحديات. فهو يتطلب خوارزميات متطورة لتحديد التشابه الدلالي بين الاستعلامات بدقة. يمكن أن تؤدي التطبيقات الساذجة إلى نتائج غير صحيحة في ذاكرة التخزين المؤقت، مما يؤدي إلى إرجاع استجابات غير ذات صلة للمستخدمين. ومع ذلك، مع التصميم والتحسين الدقيقين، يمكن أن يوفر التخزين المؤقت الدلالي وفورات كبيرة في التكاليف دون التضحية بجودة التطبيقات التي تعمل بنماذج اللغة الكبيرة (LLM).