大規模言語モデル（LLM）への冗長なクエリの急増が、多くの企業でAPIコストを押し上げており、より効率的なキャッシュソリューションの模索を促しています。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy氏は、2026年1月10日の記事で、同社のLLM APIの請求額が、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、月ごとに30％増加していると詳述しました。クエリログの分析により、ユーザーが同じ質問を異なる方法で行っているため、LLMがほぼ同一のリクエストを複数回処理していることが明らかになりました。
Reddy氏は、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、これらの冗長な呼び出しの18％しか捕捉できないことを発見しました。「返品ポリシーは何ですか？」、「返品方法を教えてください？」、「払い戻しを受けることはできますか？」はすべてキャッシュをバイパスし、個別のLLM呼び出しをトリガーし、それぞれが全額APIコストを発生させます。
これに対抗するため、Reddy氏はセマンティックキャッシュを実装しました。これは、特定の言い回しではなく、クエリの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、最終的にLLM API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、自然言語理解などの技術を使用して、クエリの背後にある意図を判断し、言い回しが異なっていても、キャッシュから関連する応答を取得します。
この開発は、AI時代における効率的なリソース管理の重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。LLMがさまざまなアプリケーションに統合されるにつれて、それらを実行するコストは急速にエスカレートする可能性があります。セマンティックキャッシュは、冗長な呼び出しの数を減らし、APIの使用を最適化することにより、潜在的なソリューションを提供します。
セマンティックキャッシュの台頭は、より高度なAI技術への広範なトレンドも反映しています。完全一致キャッシュはシンプルで簡単なアプローチですが、人間の言語のニュアンスを処理する能力には限界があります。一方、セマンティックキャッシュは、クエリとそれが尋ねられるコンテキストをより深く理解する必要があります。
専門家は、LLMがより複雑でインタラクティブなアプリケーションで使用されるようになるにつれて、セマンティックキャッシュがますます重要になると考えています。これらのモデルを実行するコストを削減することにより、セマンティックキャッシュは、より幅広い企業や組織がそれらにアクセスしやすくするのに役立ちます。この分野でのさらなる研究開発により、将来的にはさらに効率的で効果的なキャッシュソリューションが生まれると期待されています。
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