多くの企業が、大規模言語モデル（LLM）APIの利用において予想外に高額な請求に直面しており、費用対効果の高い解決策を模索する動きが活発化しています。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy氏は、2026年1月10日に発表された分析で、冗長なクエリ、つまり表現は異なるものの意味的に同一のクエリが、コスト上昇の主な要因であることを明らかにしました。

Reddy氏は、トラフィックが同じ割合で増加していないにもかかわらず、LLM APIの費用が月ごとに30%増加していることを確認しました。彼の調査によると、ユーザーが「返品ポリシーは何ですか？」、「返品するにはどうすればよいですか？」、「払い戻しを受けることはできますか？」など、さまざまな表現で同じ質問をしていることが判明しました。それぞれのバリエーションがLLMへの個別の呼び出しをトリガーし、ほぼ同一の応答に対して全額のAPIコストが発生していました。

クエリテキストをキャッシュキーとして使用する従来の完全一致キャッシュは、この問題に対処するには効果的ではありませんでした。Reddy氏によると、わずかな言い回しの違いでもキャッシュをバイパスするため、これらの冗長な呼び出しのわずか18%しか捕捉できませんでした。

これに対抗するため、Reddy氏はセマンティックキャッシングを実装しました。これは、クエリの正確な文言ではなく、意味に焦点を当てた手法です。このアプローチにより、キャッシュヒット率が67%に向上し、LLM APIのコストが73%削減されました。セマンティックキャッシングは、クエリの根本的な意図を特定し、同様のクエリがすでに処理されている場合は、キャッシュから対応する応答を取得します。

課題は、クエリ間の意味的類似性を正確に判断することにあります。ナイーブな実装では、言語のニュアンスを捉えるのが難しく、不正確なキャッシングにつながる可能性があります。しかし、自然言語処理（NLP）の最近の進歩により、セマンティックキャッシングはより実行可能になりました。これらの進歩には、コンテキストの理解、同義語の識別、および文構造のバリエーションの処理に関する改善された技術が含まれます。

セマンティックキャッシングの影響は、コスト削減だけにとどまりません。LLM APIへの呼び出し回数を減らすことで、応答時間を短縮し、AIインフラストラクチャ全体の負荷を軽減することもできます。これは、チャットボットや仮想アシスタントなど、リアルタイムの応答を必要とするアプリケーションにとって特に重要です。

LLMがさまざまなアプリケーションにますます統合されるにつれて、セマンティックキャッシングのような効率的で費用対効果の高いソリューションの必要性は高まり続けるでしょう。セマンティックキャッシング技術の開発と改良は、AIをよりアクセスしやすく、持続可能なものにするための重要なステップとなります。