অনেক কোম্পানি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এপিআই ব্যবহারের জন্য অপ্রত্যাশিতভাবে বেশি বিলের সম্মুখীন হচ্ছে, যার কারণে তারা সাশ্রয়ী সমাধানের সন্ধান করছে। শ্রীনিবাস রেড্ডি হুলেবেডু রেড্ডি, ২০২৬ সালের ১০ জানুয়ারিতে প্রকাশিত একটি বিশ্লেষণে দেখেছেন যে ভিন্নভাবে শব্দবিন্যাস করা কিন্তু শব্দার্থগতভাবে অভিন্ন প্রশ্নগুলি ক্রমবর্ধমান খরচের একটি প্রধান কারণ।

রেড্ডি এলএলএম এপিআই ব্যয়ের ক্ষেত্রে ৩০% মাস-ভিত্তিক বৃদ্ধি লক্ষ্য করেছেন, যদিও সেই হারে ট্র্যাফিক বাড়েনি। তার অনুসন্ধানে জানা গেছে যে ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন উপায়ে একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছেন, যেমন "আপনাদের রিটার্ন পলিসি কী?", "আমি কীভাবে কিছু ফেরত দিতে পারি?" এবং "আমি কি রিফান্ড পেতে পারি?"। প্রতিটি ভিন্নতার কারণে এলএলএম-এ একটি পৃথক কল ট্রিগার হয়, যার ফলে প্রায় অভিন্ন উত্তরের জন্য সম্পূর্ণ এপিআই খরচ হয়।

ঐতিহ্যবাহী, হুবহু-মিল ক্যাশিং, যা ক্যাশে কী হিসাবে ক্যোয়ারী টেক্সট ব্যবহার করে, এই সমস্যা সমাধানে অকার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। রেড্ডির মতে, এটি এই অতিরিক্ত কলগুলির মধ্যে মাত্র ১৮% ধরেছে কারণ শব্দচয়নের সামান্য ভিন্নতাও ক্যাশেটিকে এড়িয়ে যায়।

এর বিরুদ্ধে লড়াই করার জন্য, রেড্ডি শব্দার্থিক ক্যাশিং প্রয়োগ করেছেন, এমন একটি কৌশল যা প্রশ্নের সঠিক শব্দচয়নের পরিবর্তে অর্থের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই পদ্ধতির কারণে ক্যাশে হিট রেট ৬৭%-এ বেড়েছে, যার ফলে এলএলএম এপিআই খরচ ৭৩% হ্রাস পেয়েছে। শব্দার্থিক ক্যাশিং একটি প্রশ্নের অন্তর্নিহিত উদ্দেশ্য সনাক্ত করে এবং যদি অনুরূপ কোনো প্রশ্ন এর আগে প্রক্রিয়া করা হয়ে থাকে তবে ক্যাশে থেকে সংশ্লিষ্ট উত্তর পুনরুদ্ধার করে।

চ্যালেঞ্জটি হলো প্রশ্নের মধ্যে শব্দার্থিক সাদৃশ্য সঠিকভাবে নির্ধারণ করা। সরল বাস্তবায়ন প্রায়শই ভাষার সূক্ষ্মতাগুলি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয় এবং ভুল ক্যাশিংয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে। তবে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (এনএলপি) সাম্প্রতিক অগ্রগতি শব্দার্থিক ক্যাশিংকে আরও কার্যকর করে তুলেছে। এই অগ্রগতিগুলির মধ্যে রয়েছে প্রসঙ্গ বোঝা, প্রতিশব্দ সনাক্ত করা এবং বাক্য গঠনে ভিন্নতা সামলানোর জন্য উন্নত কৌশল।

শব্দার্থিক ক্যাশিংয়ের প্রভাব খরচ সাশ্রয়ের বাইরেও বিস্তৃত। এলএলএম এপিআই-এ কলের সংখ্যা হ্রাস করে, এটি প্রতিক্রিয়ার সময়কেও উন্নত করতে পারে এবং এআই অবকাঠামোর উপর সামগ্রিক লোড কমাতে পারে। এটি বিশেষভাবে সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ যেগুলির রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজন, যেমন চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী।

যেহেতু এলএলএমগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একত্রিত হচ্ছে, তাই শব্দার্থিক ক্যাশিংয়ের মতো দক্ষ এবং সাশ্রয়ী সমাধানের প্রয়োজনীয়তা বাড়তেই থাকবে। শব্দার্থিক ক্যাশিং কৌশলগুলির বিকাশ এবং পরিমার্জন এআইকে আরও সহজলভ্য এবং টেকসই করার দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।