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 статье от 10 января 2026 года, отметил 30-процентный ежемесячный рост затрат на LLM API, несмотря на то, что трафик не увеличивался такими же темпами. Редди обнаружил, что пользователи задают одни и те же вопросы разными способами, что приводит к избыточным вызовам LLM.

Редди обнаружил, что традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, зафиксировало только 18 из этих избыточных вызовов из 100 000 проанализированных производственных запросов. Это связано с тем, что пользователи формулируют вопросы по-разному, даже если основное намерение одинаково. Например, вопросы типа «Каковы ваши условия возврата?», «Как мне что-то вернуть?» и «Могу ли я получить возмещение?» вызывают почти идентичные ответы от LLM, но рассматриваются как уникальные запросы.

Чтобы решить эту проблему, Редди внедрил семантическое кэширование, которое фокусируется на смысле запросов, а не на точной формулировке. Этот подход увеличил коэффициент попадания в кэш до 67%, что привело к снижению затрат на LLM API на 73%. Семантическое кэширование определяет основное намерение запроса и извлекает соответствующий ответ из кэша, даже если запрос сформулирован по-другому.

Рост затрат на LLM API вызывает все большую обеспокоенность у предприятий, интегрирующих ИИ в свои рабочие процессы. Поскольку LLM становятся все более распространенными в различных приложениях, от чат-ботов обслуживания клиентов до инструментов создания контента, совокупная стоимость вызовов API может быстро стать значительной. Это привело к повышенному интересу к методам оптимизации, таким как семантическое кэширование.

Семантическое кэширование представляет собой значительный прогресс по сравнению с традиционными методами кэширования в контексте LLM. В то время как кэширование с точным соответствием опирается на идентичные строки запроса, семантическое кэширование использует такие методы, как понимание естественного языка и семантическая близость, для идентификации запросов с одинаковым значением. Это позволяет получить гораздо более высокий коэффициент попадания в кэш и, следовательно, снизить затраты на API.

Внедрение семантического кэширования сопряжено со своими трудностями. Оно требует сложных алгоритмов для точного определения семантического сходства между запросами. Наивные реализации могут привести к неправильным попаданиям в кэш, возвращая пользователям нерелевантные ответы. Однако при тщательной разработке и оптимизации семантическое кэширование может обеспечить существенную экономию средств без ущерба для качества приложений на основе LLM.