Muitas empresas estão enfrentando contas inesperadamente altas pelo uso de APIs de Large Language Model (LLM), o que tem motivado a busca por soluções econômicas. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, em uma análise publicada em 10 de janeiro de 2026, descobriu que consultas redundantes, expressas de forma diferente, mas semanticamente idênticas, eram um dos principais fatores do aumento dos custos.

Reddy observou um aumento de 30% mês a mês nas despesas com a API LLM, apesar de o tráfego não estar aumentando na mesma proporção. Sua investigação revelou que os usuários estavam fazendo as mesmas perguntas de várias maneiras, como "Qual é a sua política de devolução?", "Como faço para devolver algo?" e "Posso receber um reembolso?". Cada variação acionava uma chamada separada para o LLM, incorrendo em custos totais de API para respostas quase idênticas.

O cache tradicional de correspondência exata, que usa o texto da consulta como chave de cache, mostrou-se ineficaz para resolver esse problema. De acordo com Reddy, ele capturou apenas 18% dessas chamadas redundantes porque até mesmo pequenas variações na redação ignoravam o cache.

Para combater isso, Reddy implementou o cache semântico, uma técnica que se concentra no significado das consultas em vez de sua redação exata. Essa abordagem aumentou a taxa de acertos do cache para 67%, resultando em uma redução de 73% nos custos da API LLM. O cache semântico identifica a intenção subjacente de uma consulta e recupera a resposta correspondente do cache se uma consulta semelhante já tiver sido processada.

O desafio reside em determinar com precisão a similaridade semântica entre as consultas. Implementações ingênuas geralmente lutam para capturar as nuances da linguagem e podem levar a um cache impreciso. No entanto, os recentes avanços no processamento de linguagem natural (NLP) tornaram o cache semântico mais viável. Esses avanços incluem técnicas aprimoradas para entender o contexto, identificar sinônimos e lidar com variações na estrutura das frases.

As implicações do cache semântico vão além da economia de custos. Ao reduzir o número de chamadas para APIs LLM, ele também pode melhorar os tempos de resposta e reduzir a carga geral na infraestrutura de IA. Isso é particularmente importante para aplicações que exigem respostas em tempo real, como chatbots e assistentes virtuais.

À medida que os LLMs se tornam cada vez mais integrados em várias aplicações, a necessidade de soluções eficientes e econômicas, como o cache semântico, continuará a crescer. O desenvolvimento e o refinamento das técnicas de cache semântico representam um passo crucial para tornar a IA mais acessível e sustentável.