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, escrevendo em 10 de janeiro de 2026, observou um aumento de 30% mês a mês nos custos de API de LLM, apesar do tráfego não estar aumentando na mesma proporção. Reddy descobriu que os usuários estavam fazendo as mesmas perguntas de maneiras diferentes, levando a chamadas redundantes para o LLM.

Reddy descobriu que o cache tradicional de correspondência exata, que usa o texto da consulta como a chave do cache, capturou apenas 18 dessas chamadas redundantes em 100.000 consultas de produção analisadas. Isso ocorre porque os usuários formulam as perguntas de maneira diferente, mesmo quando a intenção subjacente é a mesma. Por exemplo, perguntas como "Qual é a sua política de devolução?", "Como devolvo algo?" e "Posso receber um reembolso?" todas obtêm respostas quase idênticas do LLM, mas são tratadas como solicitações únicas.

Para resolver isso, Reddy implementou o cache semântico, que se concentra no significado das consultas, em vez da redação exata. Essa abordagem aumentou a taxa de acertos do cache para 67%, resultando em uma redução de 73% nos custos de API de LLM. O cache semântico identifica a intenção subjacente de uma consulta e recupera a resposta correspondente do cache, mesmo que a consulta seja formulada de maneira diferente.

O aumento nos custos de API de LLM é uma preocupação crescente para as empresas que integram IA em seus fluxos de trabalho. À medida que os LLMs se tornam mais prevalentes em várias aplicações, desde chatbots de atendimento ao cliente até ferramentas de geração de conteúdo, o custo cumulativo das chamadas de API pode rapidamente se tornar substancial. Isso levou a um aumento do interesse em técnicas de otimização como o cache semântico.

O cache semântico representa um avanço significativo em relação aos métodos de cache tradicionais no contexto dos LLMs. Enquanto o cache de correspondência exata depende de strings de consulta idênticas, o cache semântico emprega técnicas como compreensão de linguagem natural e similaridade semântica para identificar consultas com o mesmo significado. Isso permite uma taxa de acertos de cache muito maior e, consequentemente, custos de API mais baixos.

A implementação do cache semântico não está isenta de desafios. Requer algoritmos sofisticados para determinar com precisão a similaridade semântica entre as consultas. Implementações ingênuas podem levar a acertos de cache incorretos, retornando respostas irrelevantes aos usuários. No entanto, com design e otimização cuidadosos, o cache semântico pode fornecer economias de custo substanciais sem sacrificar a qualidade dos aplicativos alimentados por LLM.