বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) এপিআই-এর খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমানো যেতে পারে সিমান্টিক ক্যাশিংয়ের মাধ্যমে। শ্রীনিবাস রেড্ডি হুলেবেডু রেড্ডি জানান, তার কোম্পানির এলএলএম এপিআই বিল প্রতি মাসে ৩০% করে বাড়ছে। রেড্ডি দেখেন যে ব্যবহারকারীরা একই প্রশ্ন ভিন্নভাবে করছেন, যার ফলে এলএলএম-এ অতিরিক্ত কল যাচ্ছে এবং খরচ বাড়ছে।

রেড্ডির কোয়েরি লগের বিশ্লেষণে দেখা যায় যে ব্যবহারকারীরা প্রায়শই একই প্রশ্ন অন্যভাবে করছেন। উদাহরণস্বরূপ, "আপনাদের রিটার্ন পলিসি কী?", "আমি কীভাবে কিছু ফেরত দিতে পারি?" এবং "আমি কি রিফান্ড পেতে পারি?" এই ধরনের প্রশ্নগুলো এলএলএম থেকে প্রায় একই উত্তর পায়, কিন্তু প্রতিটির জন্য আলাদা এপিআই খরচ হয়।

ঐতিহ্যবাহী, হুবহু-মিল ক্যাশিং, যা কোয়েরি টেক্সটকে ক্যাশ কী হিসাবে ব্যবহার করে, এই সমস্যা সমাধানে অকার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। রেড্ডি বলেন, "হুবহু-মিল ক্যাশিং এই অতিরিক্ত কলগুলোর মধ্যে মাত্র ১৮% ধরতে পেরেছে। একই সিমান্টিক প্রশ্ন, ভিন্নভাবে বলা হলে, ক্যাশকে সম্পূর্ণভাবে এড়িয়ে যায়।"

এই সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার জন্য, রেড্ডি সিমান্টিক ক্যাশিং প্রয়োগ করেন, যা কোয়েরিগুলোর হুবহু শব্দের ওপর মনোযোগ না দিয়ে তাদের অর্থের ওপর জোর দেয়। এই পদ্ধতির ফলে ক্যাশ হিট রেট ৬৭%-এ বেড়েছে, যার ফলে এলএলএম এপিআই খরচ ৭৩% কমেছে। সিমান্টিক ক্যাশিং একই ধরনের অর্থ আছে এমন কোয়েরিগুলোকে চিহ্নিত করে এবং ক্যাশ থেকে সেই অনুযায়ী সাড়া পুনরুদ্ধার করে, এলএলএম-এ অপ্রয়োজনীয় কলগুলো এড়িয়ে যায়।

এই উন্নতি এলএলএম ব্যবহারকারী সংস্থাগুলোর মধ্যে একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগকে তুলে ধরে: এপিআই ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত ক্রমবর্ধমান খরচ পরিচালনা করা। এলএলএমগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে আরও বেশি সংহত হওয়ার সাথে সাথে, তাদের দক্ষতা অপ্টিমাইজ করা এবং খরচ কমানো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। সিমান্টিক ক্যাশিং এই ধরনের একটি অপটিমাইজেশন কৌশল।

সিমান্টিক ক্যাশিং উল্লেখযোগ্য সুবিধা দিলেও, কার্যকরভাবে এটি প্রয়োগ করার জন্য সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা প্রয়োজন। সরলভাবে প্রয়োগ করলে ব্যবহারকারীর কোয়েরির সূক্ষ্ম পার্থক্যগুলো বাদ পড়তে পারে, যার ফলে ভুল ক্যাশ হিট হতে পারে এবং সম্ভাব্য ভুল উত্তর আসতে পারে।

এলএলএম-এর উত্থান ক্যাশিং কৌশলগুলোতে উদ্ভাবন এনেছে, যা সাধারণ টেক্সট-ভিত্তিক মিল থেকে আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতিতে পরিবর্তিত হয়েছে যা ব্যবহারকারীর ইনপুটের অন্তর্নিহিত অর্থ বুঝতে পারে। এই পরিবর্তন এআই উন্নয়নের একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে, যেখানে অ্যালগরিদমগুলি মানুষের ভাষা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে ক্রমশ দক্ষ হয়ে উঠছে। সিমান্টিক ক্যাশিংয়ের উন্নয়ন এআই পরিকাঠামোকে আরও দক্ষ এবং সাশ্রয়ী করার একটি বৃহত্তর প্রবণতার অংশ। এলএলএমগুলি ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে এবং আরও ব্যাপকভাবে গৃহীত হওয়ার সাথে সাথে, সিমান্টিক ক্যাশিংয়ের মতো কৌশলগুলি তাদের সাথে সম্পর্কিত খরচগুলি পরিচালনায় ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।