Viele Unternehmen sehen sich mit unerwartet hohen Rechnungen für die Nutzung von Large Language Model (LLM) APIs konfrontiert, was die Suche nach kosteneffizienten Lösungen vorantreibt. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy stellte in einer Analyse vom 10. Januar 2026 fest, dass redundante Anfragen, die unterschiedlich formuliert, aber semantisch identisch waren, ein Hauptgrund für die steigenden Kosten waren.

Reddy beobachtete einen monatlichen Anstieg der LLM-API-Kosten um 30 %, obwohl der Traffic nicht im gleichen Maße zunahm. Seine Untersuchung ergab, dass Benutzer die gleichen Fragen auf verschiedene Weise stellten, z. B. "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?". Jede Variation löste einen separaten Aufruf an das LLM aus, wodurch volle API-Kosten für nahezu identische Antworten entstanden.

Traditionelles Exact-Match-Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, erwies sich als unwirksam bei der Lösung dieses Problems. Laut Reddy erfasste es nur 18 % dieser redundanten Aufrufe, da selbst geringfügige Abweichungen im Wortlaut den Cache umgingen.

Um dem entgegenzuwirken, implementierte Reddy Semantic Caching, eine Technik, die sich auf die Bedeutung von Abfragen und nicht auf deren exakten Wortlaut konzentriert. Dieser Ansatz erhöhte die Cache-Trefferrate auf 67 %, was zu einer Reduzierung der LLM-API-Kosten um 73 % führte. Semantic Caching identifiziert die zugrunde liegende Absicht einer Abfrage und ruft die entsprechende Antwort aus dem Cache ab, wenn eine ähnliche Abfrage bereits verarbeitet wurde.

Die Herausforderung besteht darin, die semantische Ähnlichkeit zwischen Abfragen genau zu bestimmen. Naive Implementierungen haben oft Schwierigkeiten, die Nuancen der Sprache zu erfassen, und können zu ungenauem Caching führen. Jüngste Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben Semantic Caching jedoch praktikabler gemacht. Zu diesen Fortschritten gehören verbesserte Techniken zum Verständnis von Kontext, zur Identifizierung von Synonymen und zum Umgang mit Variationen in der Satzstruktur.

Die Auswirkungen von Semantic Caching gehen über Kosteneinsparungen hinaus. Durch die Reduzierung der Anzahl der Aufrufe an LLM-APIs kann es auch die Reaktionszeiten verbessern und die Gesamtlast der KI-Infrastruktur reduzieren. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die Echtzeit-Antworten erfordern, wie z. B. Chatbots und virtuelle Assistenten.

Da LLMs zunehmend in verschiedene Anwendungen integriert werden, wird der Bedarf an effizienten und kosteneffektiven Lösungen wie Semantic Caching weiter wachsen. Die Entwicklung und Verfeinerung von Semantic-Caching-Techniken stellt einen entscheidenden Schritt dar, um KI zugänglicher und nachhaltiger zu machen.