Viele Unternehmen sehen, wie ihre Rechnungen für Large Language Model (LLM) Application Programming Interfaces (APIs) explodieren, was laut Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, einem KI-Anwendungsentwickler, auf redundante Abfragen zurückzuführen ist. Reddy stellte fest, dass Benutzer oft die gleichen Fragen auf unterschiedliche Weise stellen, was dazu führt, dass das LLM jede Variation separat verarbeitet und die vollen API-Kosten für nahezu identische Antworten verursacht.

Reddys Analyse von Abfrageprotokollen ergab, dass Benutzer die gleichen Fragen umformulierten, z. B. Fragen zu Rückgabebedingungen mit Formulierungen wie "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?". Traditionelles, exakt übereinstimmendes Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, erwies sich als ineffektiv und erfasste nur 18 % dieser redundanten Aufrufe. "Die gleiche semantische Frage, anders formuliert, umging den Cache vollständig", erklärte Reddy.

Um dies zu beheben, implementierte Reddy Semantic Caching, eine Technik, die sich auf die Bedeutung von Abfragen und nicht auf deren exakte Formulierung konzentriert. Semantic Caching analysiert die Absicht hinter der Frage eines Benutzers und ruft die entsprechende Antwort aus dem Cache ab, unabhängig davon, wie die Frage formuliert ist. Nach der Implementierung von Semantic Caching berichtete Reddy über eine Erhöhung der Cache-Trefferrate auf 67 %, was zu einer Reduzierung der LLM-API-Kosten um 73 % führte.

Semantic Caching stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber traditionellen Caching-Methoden im Kontext von LLMs dar. Traditionelles Caching basiert auf exakten Übereinstimmungen und verwendet den Abfragetext als Hash-Schlüssel. Dieser Ansatz scheitert, wenn Benutzer ihre Fragen umformulieren, auch wenn die zugrunde liegende Absicht gleich bleibt. Semantic Caching hingegen verwendet Techniken wie semantische Ähnlichkeitsanalyse oder Embedding-Modelle, um die Bedeutung einer Abfrage zu verstehen und semantisch äquivalente Abfragen zu identifizieren, die bereits im Cache gespeichert sind.

Die Entwicklung effektiver Semantic-Caching-Lösungen erfordert die Bewältigung mehrerer Herausforderungen. Naive Implementierungen können Schwierigkeiten haben, die Nuancen der Sprache genau zu erfassen und subtile Bedeutungsunterschiede zu erkennen. Darüber hinaus erfordert die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Relevanz des Caches im Laufe der Zeit eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung, um Änderungen in den Antworten des LLM oder den sich ändernden Bedürfnissen der Benutzer zu berücksichtigen.

Die Auswirkungen von Semantic Caching gehen über Kosteneinsparungen hinaus. Durch die Reduzierung der Rechenlast auf LLMs kann Semantic Caching die Leistung und Skalierbarkeit von KI-Anwendungen verbessern. Es trägt auch zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen bei und steht im Einklang mit umfassenderen Bemühungen zur Förderung einer nachhaltigen KI-Entwicklung. Da LLMs zunehmend in verschiedene Aspekte der Gesellschaft integriert werden, werden Techniken wie Semantic Caching eine entscheidende Rolle bei der Optimierung ihrer Leistung und der Reduzierung ihrer Umweltauswirkungen spielen.

Reddy veröffentlichte seine Ergebnisse am 10. Januar 2026 und stellte seine Semantic-Caching-Implementierung als Open Source zur Verfügung, um andere Entwickler zu ermutigen, die Technik zu übernehmen und zu verbessern. Die Entwicklung signalisiert einen wachsenden Fokus auf die Optimierung der LLM-Leistung und die Reduzierung der Kosten, da diese Modelle immer breiter eingesetzt werden.