De nombreuses entreprises sont confrontées à des factures étonnamment élevées pour leur utilisation des API de grands modèles de langage (LLM), ce qui les incite à rechercher des solutions rentables. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, dans un article du 10 janvier 2026, a noté une augmentation de 30 % d'un mois à l'autre des coûts des API LLM, alors que le trafic n'augmentait pas au même rythme. Reddy a découvert que les utilisateurs posaient les mêmes questions de différentes manières, ce qui entraînait des appels redondants au LLM.

Reddy a constaté que la mise en cache traditionnelle par correspondance exacte, qui utilise le texte de la requête comme clé de cache, ne capturait que 18 de ces appels redondants sur 100 000 requêtes de production analysées. Cela s'explique par le fait que les utilisateurs formulent les questions différemment, même lorsque l'intention sous-jacente est la même. Par exemple, des questions telles que "Quelle est votre politique de retour ?", "Comment puis-je retourner un article ?" et "Puis-je obtenir un remboursement ?" suscitent toutes des réponses presque identiques de la part du LLM, mais sont traitées comme des requêtes uniques.

Pour résoudre ce problème, Reddy a mis en œuvre la mise en cache sémantique, qui se concentre sur le sens des requêtes plutôt que sur la formulation exacte. Cette approche a augmenté le taux d'accès au cache à 67 %, ce qui a entraîné une réduction de 73 % des coûts des API LLM. La mise en cache sémantique identifie l'intention sous-jacente d'une requête et récupère la réponse correspondante dans le cache, même si la requête est formulée différemment.

L'augmentation des coûts des API LLM est une préoccupation croissante pour les entreprises qui intègrent l'IA dans leurs flux de travail. À mesure que les LLM se généralisent dans diverses applications, des chatbots de service client aux outils de génération de contenu, le coût cumulé des appels d'API peut rapidement devenir substantiel. Cela a suscité un intérêt accru pour les techniques d'optimisation telles que la mise en cache sémantique.

La mise en cache sémantique représente une avancée significative par rapport aux méthodes de mise en cache traditionnelles dans le contexte des LLM. Alors que la mise en cache par correspondance exacte repose sur des chaînes de requête identiques, la mise en cache sémantique utilise des techniques telles que la compréhension du langage naturel et la similarité sémantique pour identifier les requêtes ayant la même signification. Cela permet d'obtenir un taux d'accès au cache beaucoup plus élevé et, par conséquent, des coûts d'API plus faibles.

La mise en œuvre de la mise en cache sémantique n'est pas sans difficultés. Elle nécessite des algorithmes sophistiqués pour déterminer avec précision la similarité sémantique entre les requêtes. Des implémentations naïves peuvent entraîner des accès incorrects au cache, renvoyant des réponses non pertinentes aux utilisateurs. Cependant, avec une conception et une optimisation soignées, la mise en cache sémantique peut permettre de réaliser des économies substantielles sans sacrifier la qualité des applications basées sur les LLM.