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、費用対効果の高いソリューションの模索を促しています。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddyは、2026年1月10日の記事で、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のコストが前月比で30％増加していると指摘しました。Reddyは、ユーザーが同じ質問を異なる方法でしているため、LLMへの冗長な呼び出しが発生していることを発見しました。

Reddyは、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では、分析した10万件の本番クエリのうち、これらの冗長な呼び出しをわずか18件しか捕捉できないことを発見しました。これは、ユーザーが質問の意図が同じであっても、異なる言い回しで質問するためです。たとえば、「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？」、「払い戻しは可能ですか？」のような質問は、すべてLLMからほぼ同じ回答を引き出しますが、一意のリクエストとして扱われます。

この問題に対処するため、Reddyは、正確な文言ではなく、クエリの意味に焦点を当てたセマンティックキャッシュを実装しました。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ュは、クエリの根本的な意図を識別し、クエリの言い回しが異なっていても、対応する応答をキャッシュから取得します。

LLM APIのコスト上昇は、AIをワークフローに統合する企業にとって、ますます懸念事項となっています。LLMが、カスタマーサービスチャットボットからコンテンツ生成ツールまで、さまざまなアプリケーションで普及するにつれて、API呼び出しの累積コストはすぐに莫大なものになる可能性があります。このため、セマンティックキャッシュのような最適化技術への関心が高まっています。

セマンティックキャッシュは、LLMのコンテキストにおいて、従来のキャッシュ方法よりも大幅に進歩しています。完全一致キャッシュが同一のクエリ文字列に依存するのに対し、セマンティックキャッシュは、自然言語理解やセマンティック類似性などの技術を使用して、同じ意味を持つクエリを識別します。これにより、キャッシュヒット率が大幅に向上し、結果としてAPIコストが削減されます。

セマンティックキャッシュの実装には、課題がないわけではありません。クエリ間のセマンティックな類似性を正確に判断するには、高度なアルゴリズムが必要です。単純な実装では、誤ったキャッシュヒットが発生し、ユーザーに関係のない応答を返す可能性があります。ただし、慎重な設計と最適化により、セマンティックキャッシュは、LLMを活用したアプリケーションの品質を犠牲にすることなく、大幅なコスト削減を実現できます。