Une augmentation des requêtes redondantes adressées aux grands modèles linguistiques (LLM) faisait grimper les coûts d'API pour de nombreuses entreprises, ce qui a incité à rechercher des solutions de mise en cache plus efficaces. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, dans un article daté du 10 janvier 2026, a expliqué comment la facture d'API LLM de son entreprise augmentait de 30 % d'un mois à l'autre, alors que le trafic n'augmentait pas au même rythme. L'analyse des journaux de requêtes a révélé que les utilisateurs posaient les mêmes questions de différentes manières, ce qui entraînait le traitement de requêtes presque identiques à plusieurs reprises par le LLM.

Reddy a constaté que la mise en cache traditionnelle, basée sur la correspondance exacte, qui utilise le texte de la requête comme clé de cache, ne capturait que 18 % de ces appels redondants. « Quelle est votre politique de retour ? », « Comment puis-je retourner un article ? » et « Puis-je obtenir un remboursement ? » contourneraient tous le cache et déclencheraient des appels LLM distincts, chacun entraînant des coûts d'API complets.

Pour lutter contre ce phénomène, Reddy a mis en œuvre la mise en cache sémantique, une technique qui se concentre sur le sens de la requête plutôt que sur le libellé spécifique. Cette approche a augmenté le taux de réussite du cache à 67 %, ce qui a permis de réduire les coûts d'API LLM de 73 %. La mise en cache sémantique utilise des techniques telles que la compréhension du langage naturel pour déterminer l'intention derrière une requête et récupérer une réponse pertinente du cache, même si le libellé diffère.

Ce développement souligne l'importance croissante d'une gestion efficace des ressources à l'ère de l'IA. À mesure que les LLM sont de plus en plus intégrés à diverses applications, le coût de leur exécution peut rapidement augmenter. La mise en cache sémantique offre une solution potentielle en réduisant le nombre d'appels redondants et en optimisant l'utilisation de l'API.

L'essor de la mise en cache sémantique reflète également une tendance plus large vers des techniques d'IA plus sophistiquées. Bien que la mise en cache basée sur la correspondance exacte soit une approche simple et directe, elle est limitée dans sa capacité à gérer les nuances du langage humain. La mise en cache sémantique, en revanche, nécessite une compréhension plus approfondie de la requête et du contexte dans lequel elle est posée.

Les experts estiment que la mise en cache sémantique deviendra de plus en plus importante à mesure que les LLM seront utilisés dans des applications plus complexes et interactives. En réduisant le coût d'exécution de ces modèles, la mise en cache sémantique peut contribuer à les rendre plus accessibles à un plus large éventail d'entreprises et d'organisations. D'autres recherches et développements dans ce domaine devraient conduire à des solutions de mise en cache encore plus efficaces à l'avenir.