कई कंपनियाँ अपने लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) API के उपयोग के लिए अप्रत्याशित रूप से उच्च बिलों का सामना कर रही हैं, जिससे लागत प्रभावी समाधानों की तलाश शुरू हो गई है। श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी ने 10 जनवरी, 2026 को प्रकाशित एक विश्लेषण में पाया कि अनावश्यक प्रश्न, जो अलग-अलग तरीके से पूछे गए थे लेकिन अर्थपूर्ण रूप से समान थे, बढ़ते खर्चों का एक प्रमुख कारण थे।

रेड्डी ने LLM API खर्चों में 30% महीने-दर-महीने वृद्धि देखी, जबकि ट्रैफ़िक उसी दर से नहीं बढ़ रहा था। उनकी जाँच से पता चला कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को विभिन्न तरीकों से पूछ रहे थे, जैसे "आपकी वापसी नीति क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?"। प्रत्येक भिन्नता ने LLM को एक अलग कॉल को ट्रिगर किया, जिससे लगभग समान प्रतिक्रियाओं के लिए पूर्ण API लागत लग रही थी।

पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करती है, इस मुद्दे को संबोधित करने में अप्रभावी साबित हुई। रेड्डी के अनुसार, इसने इन अनावश्यक कॉलों में से केवल 18% को ही कैप्चर किया क्योंकि शब्दों में थोड़ी सी भिन्नता भी कैश को बायपास कर देती है।

इससे निपटने के लिए, रेड्डी ने सिमेंटिक कैशिंग लागू किया, एक ऐसी तकनीक जो क्वेरी के सटीक शब्दों के बजाय उनके अर्थ पर ध्यान केंद्रित करती है। इस दृष्टिकोण ने कैश हिट दर को 67% तक बढ़ा दिया, जिसके परिणामस्वरूप LLM API लागत में 73% की कमी आई। सिमेंटिक कैशिंग एक क्वेरी के अंतर्निहित इरादे को पहचानती है और यदि पहले से ही एक समान क्वेरी संसाधित की जा चुकी है तो कैश से संबंधित प्रतिक्रिया प्राप्त करती है।

चुनौती क्वेरी के बीच सिमेंटिक समानता को सटीक रूप से निर्धारित करने में निहित है। наив कार्यान्वयन अक्सर भाषा की बारीकियों को पकड़ने के लिए संघर्ष करते हैं और गलत कैशिंग का कारण बन सकते हैं। हालाँकि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में हालिया प्रगति ने सिमेंटिक कैशिंग को अधिक व्यवहार्य बना दिया है। इन प्रगति में संदर्भ को समझने, समानार्थक शब्दों की पहचान करने और वाक्य संरचना में बदलावों को संभालने के लिए बेहतर तकनीकें शामिल हैं।

सिमेंटिक कैशिंग के निहितार्थ लागत बचत से परे हैं। LLM API को कॉल की संख्या को कम करके, यह प्रतिक्रिया समय में भी सुधार कर सकता है और AI बुनियादी ढांचे पर समग्र भार को कम कर सकता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जिनके लिए रीयल-टाइम प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, जैसे कि चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट।

जैसे-जैसे LLM विभिन्न अनुप्रयोगों में तेजी से एकीकृत होते जा रहे हैं, सिमेंटिक कैशिंग जैसे कुशल और लागत प्रभावी समाधानों की आवश्यकता बढ़ती रहेगी। सिमेंटिक कैशिंग तकनीकों का विकास और परिशोधन AI को अधिक सुलभ और टिकाऊ बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है।