许多公司正面临着大型语言模型 (LLM) API 使用方面意外高昂的账单，这促使他们寻求具有成本效益的解决方案。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy 在 2026 年 1 月 10 日撰文指出，尽管流量增长率并未同步，但 LLM API 的成本却环比增长了 30%。Reddy 发现用户以不同的方式提出相同的问题，导致对 LLM 的冗余调用。

Reddy 发现，传统的精确匹配缓存（使用查询文本作为缓存键）在分析的 100,000 个生产查询中，仅捕获了 18 个此类冗余调用。这是因为用户措辞提问的方式不同，即使其根本意图相同。例如，“你们的退货政策是什么？”、“我如何退货？”和“我可以退款吗？”等问题都会从 LLM 获得几乎相同的回复，但却被视为独特的请求。

为了解决这个问题，Reddy 实施了语义缓存，它侧重于查询的含义，而不是确切的措辞。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根本意图，并从缓存中检索相应的响应，即使查询的措辞不同。

LLM API 成本的上升日益引起将 AI 集成到其工作流程中的企业的关注。随着 LLM 在各种应用（从客户服务聊天机器人到内容生成工具）中变得越来越普遍，API 调用的累积成本可能会迅速变得巨大。这导致人们对语义缓存等优化技术的兴趣日益增加。

在 LLM 的背景下，语义缓存代表了对传统缓存方法的重大进步。虽然精确匹配缓存依赖于相同的查询字符串，但语义缓存采用自然语言理解和语义相似性等技术来识别具有相同含义的查询。这使得缓存命中率大大提高，从而降低了 API 成本。

语义缓存的实施并非没有挑战。它需要复杂的算法来准确确定查询之间的语义相似性。简单的实现可能会导致不正确的缓存命中，从而向用户返回不相关的响应。但是，通过仔细的设计和优化，语义缓存可以在不牺牲 LLM 驱动的应用程序质量的情况下，提供可观的成本节省。