Многие компании сталкиваются с неожиданно высокими счетами за использование API больших языковых моделей (LLM), что стимулирует поиск экономически эффективных решений. Сриниваса Редди Хулебиду Редди в анализе, опубликованном 10 января 2026 года, обнаружил, что избыточные запросы, сформулированные по-разному, но семантически идентичные, являются основной причиной роста затрат.

Редди отметил 30-процентный ежемесячный рост расходов на LLM API, несмотря на то, что трафик не увеличивался такими же темпами. Его исследование показало, что пользователи задавали одни и те же вопросы разными способами, например: «Каковы ваши условия возврата?», «Как мне что-нибудь вернуть?» и «Могу ли я получить возмещение?». Каждая вариация вызывала отдельный вызов LLM, что приводило к полным затратам на API для почти идентичных ответов.

Традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, оказалось неэффективным для решения этой проблемы. По словам Редди, оно захватило только 18% этих избыточных вызовов, потому что даже незначительные изменения в формулировках обходили кэш.

Чтобы бороться с этим, Редди внедрил семантическое кэширование, метод, который фокусируется на значении запросов, а не на их точном формулировании. Этот подход увеличил коэффициент попадания в кэш до 67%, что привело к 73% снижению затрат на LLM API. Семантическое кэширование определяет основной смысл запроса и извлекает соответствующий ответ из кэша, если подобный запрос уже был обработан.

Проблема заключается в точном определении семантического сходства между запросами. Наивные реализации часто не могут уловить нюансы языка и могут привести к неточному кэшированию. Однако недавние достижения в области обработки естественного языка (NLP) сделали семантическое кэширование более жизнеспособным. Эти достижения включают в себя улучшенные методы понимания контекста, выявления синонимов и обработки вариаций в структуре предложений.

Последствия семантического кэширования выходят за рамки экономии затрат. Сокращая количество вызовов LLM API, оно также может улучшить время отклика и снизить общую нагрузку на AI-инфраструктуру. Это особенно важно для приложений, требующих ответа в режиме реального времени, таких как чат-боты и виртуальные помощники.

По мере того, как LLM все больше интегрируются в различные приложения, потребность в эффективных и экономически выгодных решениях, таких как семантическое кэширование, будет продолжать расти. Разработка и совершенствование методов семантического кэширования представляют собой важный шаг на пути к тому, чтобы сделать AI более доступным и устойчивым.