कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एप्लीकेशन डेवलपर श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी के अनुसार, कई कंपनियाँ बड़े भाषा मॉडल (LLM) एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) के लिए अपने बिलों में भारी वृद्धि देख रही हैं, जिसका कारण अनावश्यक प्रश्न हैं। रेड्डी ने पाया कि उपयोगकर्ता अक्सर एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछते हैं, जिससे LLM प्रत्येक भिन्नता को अलग से संसाधित करता है और लगभग समान प्रतिक्रियाओं के लिए पूरे API शुल्क लगते हैं।

रेड्डी के क्वेरी लॉग के विश्लेषण से पता चला कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को फिर से वाक्यांशित कर रहे थे, जैसे कि "आपकी वापसी नीति क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?" जैसे वाक्यांशों का उपयोग करके वापसी नीतियों के बारे में पूछना। पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करता है, अप्रभावी साबित हुआ, केवल 18% अनावश्यक कॉलों को ही पकड़ पाया। रेड्डी ने समझाया, "समान सिमेंटिक प्रश्न, अलग ढंग से वाक्यांशित होने पर, पूरी तरह से कैश को बायपास कर गया।"

इसे संबोधित करने के लिए, रेड्डी ने सिमेंटिक कैशिंग को लागू किया, एक ऐसी तकनीक जो प्रश्नों के सटीक शब्दों के बजाय उनके अर्थ पर ध्यान केंद्रित करती है। सिमेंटिक कैशिंग उपयोगकर्ता के प्रश्न के पीछे के इरादे का विश्लेषण करता है और प्रश्न को कैसे वाक्यांशित किया गया है, इसकी परवाह किए बिना कैश से उपयुक्त प्रतिक्रिया प्राप्त करता है। सिमेंटिक कैशिंग को लागू करने के बाद, रेड्डी ने कैश हिट दर में 67% की वृद्धि की सूचना दी, जिसके परिणामस्वरूप LLM API लागत में 73% की कमी आई।

सिमेंटिक कैशिंग LLM के संदर्भ में पारंपरिक कैशिंग विधियों पर एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक कैशिंग सटीक मिलान पर निर्भर करता है, क्वेरी टेक्स्ट को हैश कुंजी के रूप में उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण तब विफल हो जाता है जब उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों को फिर से वाक्यांशित करते हैं, भले ही अंतर्निहित इरादा समान रहे। दूसरी ओर, सिमेंटिक कैशिंग, क्वेरी के अर्थ को समझने और कैश में पहले से संग्रहीत सिमेंटिक रूप से समतुल्य प्रश्नों की पहचान करने के लिए सिमेंटिक समानता विश्लेषण या एम्बेडिंग मॉडल जैसी तकनीकों का उपयोग करता है।

प्रभावी सिमेंटिक कैशिंग समाधानों के विकास के लिए कई चुनौतियों का समाधान करने की आवश्यकता है। наив कार्यान्वयन भाषा की बारीकियों को सटीक रूप से पकड़ने और अर्थ में सूक्ष्म अंतरों की पहचान करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। इसके अलावा, LLM की प्रतिक्रियाओं या उपयोगकर्ताओं की विकसित हो रही आवश्यकताओं में बदलावों को ध्यान में रखते हुए, समय के साथ कैश की सटीकता और प्रासंगिकता को बनाए रखने के लिए निरंतर निगरानी और अपडेट की आवश्यकता होती है।

सिमेंटिक कैशिंग के निहितार्थ लागत बचत से परे हैं। LLM पर कम्प्यूटेशनल भार को कम करके, सिमेंटिक कैशिंग AI अनुप्रयोगों के प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी में सुधार कर सकता है। यह संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग में भी योगदान देता है, जो सतत AI विकास को बढ़ावा देने के व्यापक प्रयासों के साथ संरेखित होता है। जैसे-जैसे LLM समाज के विभिन्न पहलुओं में तेजी से एकीकृत होते जा रहे हैं, सिमेंटिक कैशिंग जैसी तकनीकें उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने और उनके पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी।

रेड्डी ने 10 जनवरी, 2026 को अपने निष्कर्ष प्रकाशित किए, और अपनी सिमेंटिक कैशिंग कार्यान्वयन को ओपन-सोर्स किया, जिससे अन्य डेवलपर्स को तकनीक को अपनाने और सुधारने के लिए प्रोत्साहित किया गया। यह विकास LLM प्रदर्शन को अनुकूलित करने और लागतों को कम करने पर बढ़ते ध्यान का संकेत देता है क्योंकि ये मॉडल अधिक व्यापक रूप से अपनाए जाते हैं।