
LLM 비용 대폭 절감: 시맨틱 캐싱으로 청구액 73% 절감
의미 기반 캐싱은 정확한 문구보다는 쿼리의 의미에 초점을 맞춰 의미상 유사한 질문에 대한 응답을 식별하고 재사용함으로써 LLM API 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 한 회사는 의미 기반 캐싱을 구현하여 LLM API 비용을 73% 절감했으며, 이는 기존의 정확히 일치하는 캐싱이 사용자 쿼리의 미묘한 차이를 처리하는 데 비효율적이며, 더 지능적인 캐싱 전략을 통해 상당한 비용 절감 가능성을 보여줍니다.















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