提示缓存真的能为AI代理节省可观成本吗？

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摘要

一个实践性讨论，质疑提示缓存是否能为生产环境中的AI代理带来有意义的成本节约，审视了现实因素如缓存命中率、路由策略和规模。

我一直在思考针对代理工作负载的提示缓存。理论上，这听起来非常有用，因为代理经常在多个轮次中重复发送相同的系统提示、工具模式、指令、记忆和上下文。如果这些重复的令牌可以被缓存，成本节约应该是可观的。但我不确定这在真实生产环境中效果如何。我有几个好奇的问题： - 你真的从提示缓存中看到了有意义的成本节约吗？ - 当代理使用长工具定义或大型系统提示时，它是否仍然有效？ - 多提供商路由对缓存命中率的损害有多大？ - 你是更倾向于使用粘性路由以获得更好的缓存局部性，还是灵活路由以获得可用性和低延迟？ - 在什么规模下，提示缓存才值得专门设计？ 对于在实际生产中运行真实AI代理的人来说，提示缓存是一个主要的成本杠杆，还是相比于模型选择、上下文修剪、批处理和更好的任务路由，它只是一个小的优化？
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