缓存如何每月帮我们节省数百美元的AI成本

很多开发者没有意识到，反复向AI模型发送相同上下文会浪费多少资金。我们对此深有体会。在构建AI驱动开发工作流的过程中，我们注意到代理和编码助手会反复发送大量相同的数据——即使是微小的代码改动，也会附带整个代码库结构、系统提示、项目文档和依赖映射。一行代码的修改就可能轻易触发数万个token的不必要API成本。因此我们构建了Hawiyat Composer。它不是直接连接OpenAI、Anthropic或其他提供商，而是作为开发者工具和AI模型之间的智能网关。部分优化措施包括： * 精确匹配缓存用于重复请求（响应在毫秒级返回，零API成本） * 语义缓存能够识别相似的提问，即使表述方式不同 * 提供商侧缓存优化，重组提示以最大化支持提示缓存的模型的缓存命中率 * 智能模型路由，自动将简单任务分配给更便宜的模型，将高级模型留给复杂推理 * 本地路由，针对敏感的企业工作负载使用自托管模型 在实践中，这大幅降低了AI支出，同时提升了响应速度。令人惊讶的不是AI有多贵，而是其中有多少费用来自反复支付完全相同的信息。很好奇其他人如何处理大规模AI成本优化。你们是否在使用缓存层、提示缓存、模型路由或其他方法？