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 खोज को बढ़ावा मिला है। श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी ने 10 जनवरी, 2026 को लिखा कि LLM API लागत में महीने-दर-महीने 30% की वृद्धि हुई, जबकि ट्रैफ़िक उसी दर से नहीं बढ़ रहा था। रेड्डी ने पाया कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछ रहे थे, जिससे LLM को अनावश्यक कॉल हो रही थीं।

रेड्डी ने पाया कि पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करती है, ने विश्लेषण किए गए 100,000 उत्पादन प्रश्नों में से केवल 18 अनावश्यक कॉलों को ही पकड़ा। ऐसा इसलिए है क्योंकि उपयोगकर्ता प्रश्नों को अलग-अलग तरीके से वाक्यांशित करते हैं, भले ही अंतर्निहित इरादा समान हो। उदाहरण के लिए, "आपकी वापसी नीति क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?" जैसे प्रश्न LLM से लगभग समान प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करते हैं लेकिन उन्हें अद्वितीय अनुरोधों के रूप में माना जाता है।

इसे संबोधित करने के लिए, रेड्डी ने सिमेंटिक कैशिंग को लागू किया, जो सटीक शब्दों के बजाय प्रश्नों के अर्थ पर केंद्रित 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 की पहचान करता है और कैश से संबंधित प्रतिक्रिया को पुनर्प्राप्त करता है, भले ही क्वेरी को अलग तरीके से वाक्यांशित किया गया हो।

LLM API लागत में वृद्धि व्यवसायों के लिए एक बढ़ती चिंता है जो AI को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत कर रहे हैं। जैसे-जैसे LLM विभिन्न अनुप्रयोगों में अधिक प्रचलित होते जाते हैं, ग्राहक सेवा चैटबॉट से लेकर सामग्री निर्माण उपकरण तक, API कॉलों की संचयी लागत जल्दी से पर्याप्त हो सकती है। इससे सिमेंटिक कैशिंग जैसी अनुकूलन तकनीकों में रुचि बढ़ी है।

सिमेंटिक कैशिंग LLM के संदर्भ में पारंपरिक कैशिंग विधियों पर एक महत्वपूर्ण उन्नति का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि सटीक-मिलान कैशिंग समान क्वेरी स्ट्रिंग्स पर निर्भर करता है, सिमेंटिक कैशिंग समान अर्थ वाले प्रश्नों की पहचान करने के लिए प्राकृतिक भाषा समझ और सिमेंटिक समानता जैसी तकनीकों का उपयोग करता है। यह बहुत अधिक कैश हिट दर और परिणामस्वरूप, कम API लागतों की अनुमति देता है।

सिमेंटिक कैशिंग का कार्यान्वयन अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। प्रश्नों के बीच सिमेंटिक समानता को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है। наивные कार्यान्वयन गलत कैश हिट का कारण बन सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को अप्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ मिलती हैं। हालाँकि, सावधानीपूर्वक डिज़ाइन और अनुकूलन के साथ, सिमेंटिक कैशिंग LLM-संचालित अनुप्रयोगों की गुणवत्ता का त्याग किए बिना पर्याप्त लागत बचत प्रदान कर सकता है।