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 bemerkte am 10. Januar 2026 einen monatlichen Anstieg der LLM API-Kosten um 30 %, obwohl der Traffic nicht im gleichen Maße zunahm. Reddy stellte fest, dass Benutzer dieselben Fragen auf unterschiedliche Weise stellten, was zu redundanten Aufrufen des LLM führte.

Reddy fand heraus, dass traditionelles Exact-Match-Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, nur 18 dieser redundanten Aufrufe von 100.000 analysierten Produktionsabfragen erfasste. Dies liegt daran, dass Benutzer Fragen unterschiedlich formulieren, auch wenn die zugrunde liegende Absicht dieselbe ist. Zum Beispiel erhalten Fragen wie "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?" nahezu identische Antworten vom LLM, werden aber als eindeutige Anfragen behandelt.

Um dem entgegenzuwirken, implementierte Reddy Semantic Caching, das sich auf die Bedeutung der Abfragen und nicht auf den genauen 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, selbst wenn die Abfrage anders formuliert ist.

Der Anstieg der LLM API-Kosten ist ein wachsendes Problem für Unternehmen, die KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Da LLMs in verschiedenen Anwendungen immer häufiger eingesetzt werden, von Kundendienst-Chatbots bis hin zu Tools zur Inhaltserstellung, können sich die kumulativen Kosten für API-Aufrufe schnell erheblich summieren. Dies hat zu einem verstärkten Interesse an Optimierungstechniken wie Semantic Caching geführt.

Semantic Caching stellt im Kontext von LLMs einen bedeutenden Fortschritt gegenüber traditionellen Caching-Methoden dar. Während Exact-Match-Caching auf identischen Abfragestrings basiert, verwendet Semantic Caching Techniken wie Natural Language Understanding und Semantic Similarity, um Abfragen mit derselben Bedeutung zu identifizieren. Dies ermöglicht eine viel höhere Cache-Trefferrate und folglich niedrigere API-Kosten.

Die Implementierung von Semantic Caching ist nicht ohne Herausforderungen. Es erfordert ausgefeilte Algorithmen, um die semantische Ähnlichkeit zwischen Abfragen genau zu bestimmen. Naive Implementierungen können zu falschen Cache-Treffern führen und Benutzern irrelevante Antworten liefern. Mit sorgfältigem Design und Optimierung kann Semantic Caching jedoch erhebliche Kosteneinsparungen erzielen, ohne die Qualität LLM-gestützter Anwendungen zu beeinträchtigen.