许多公司正面临着大型语言模型 (LLM) API 使用方面意外的高额账单，这促使人们寻求具有成本效益的解决方案。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy 在 2026 年 1 月 10 日发表的一项分析中发现，措辞不同但语义相同的冗余查询是成本上升的主要驱动因素。

Reddy 观察到 LLM API 费用环比增长 30%，尽管流量并没有以同样的速度增长。他的调查显示，用户以各种方式提出相同的问题，例如“你们的退货政策是什么？”、“我如何退货？”以及“我可以获得退款吗？”。每个变体都会触发对 LLM 的单独调用，从而为几乎相同的响应产生完整的 API 成本。

传统的精确匹配缓存使用查询文本作为缓存键，事实证明它无法有效解决此问题。Reddy 认为，它仅捕获了 18% 的冗余调用，因为即使措辞略有变化也会绕过缓存。

为了解决这个问题，Reddy 实施了语义缓存，这是一种侧重于查询含义而非其确切措辞的技术。这种方法将缓存命中率提高到 67%，从而使 LLM API 成本降低了 73%。语义缓存识别查询的潜在意图，并在已处理过类似查询时从缓存中检索相应的响应。

挑战在于准确确定查询之间的语义相似性。简单的实现通常难以捕捉语言的细微差别，并可能导致不准确的缓存。然而，自然语言处理 (NLP) 的最新进展使语义缓存更具可行性。这些进步包括改进的理解上下文、识别同义词和处理句子结构变化的技术。

语义缓存的意义不仅限于节省成本。通过减少对 LLM API 的调用次数，它还可以缩短响应时间并减少 AI 基础设施的总体负载。这对于需要实时响应的应用程序（例如聊天机器人和虚拟助手）尤其重要。

随着 LLM 越来越融入各种应用程序，对像语义缓存这样高效且具有成本效益的解决方案的需求将继续增长。语义缓存技术的开发和改进代表着朝着使 AI 更易于访问和可持续发展迈出的关键一步。