Всплеск избыточных запросов к большим языковым моделям (LLM) приводил к росту затрат на API для многих компаний, что стимулировало поиск более эффективных решений для кэширования. Сриниваса Редди Хулебеду Редди, в статье от 10 января 2026 года, подробно описал, как счет его компании за API LLM увеличивался на 30% в месяц, несмотря на то, что трафик не рос такими же темпами. Анализ журналов запросов показал, что пользователи задавали одни и те же вопросы разными способами, в результате чего LLM обрабатывала почти идентичные запросы несколько раз.

Редди обнаружил, что традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, перехватывало только 18% этих избыточных вызовов. "Каковы ваши условия возврата?", "Как мне что-то вернуть?" и "Могу ли я получить возмещение?" - все эти запросы обходили бы кэш и вызывали отдельные вызовы LLM, каждый из которых влек за собой полную стоимость API.

Чтобы бороться с этим, Редди внедрил семантическое кэширование, метод, который фокусируется на смысле запроса, а не на конкретной формулировке. Этот подход увеличил частоту попаданий в кэш до 67%, что в конечном итоге снизило затраты на API LLM на 73%. Семантическое кэширование использует такие методы, как понимание естественного языка, чтобы определить намерение, стоящее за запросом, и извлечь релевантный ответ из кэша, даже если формулировка отличается.

Эта разработка подчеркивает растущую важность эффективного управления ресурсами в эпоху ИИ. По мере того, как LLM все больше интегрируются в различные приложения, стоимость их эксплуатации может быстро возрасти. Семантическое кэширование предлагает потенциальное решение, сокращая количество избыточных вызовов и оптимизируя использование API.

Рост семантического кэширования также отражает более широкую тенденцию к более сложным методам ИИ. В то время как кэширование с точным соответствием является простым и понятным подходом, оно ограничено в своей способности обрабатывать нюансы человеческого языка. Семантическое кэширование, с другой стороны, требует более глубокого понимания запроса и контекста, в котором он задается.

Эксперты считают, что семантическое кэширование будет становиться все более важным по мере того, как LLM будут использоваться во все более сложных и интерактивных приложениях. Снижая стоимость эксплуатации этих моделей, семантическое кэширование может помочь сделать их более доступными для более широкого круга предприятий и организаций. Ожидается, что дальнейшие исследования и разработки в этой области приведут к еще более эффективным решениям для кэширования в будущем.