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微信网站后台,wordpress 编辑器按钮,河北建设网站首页,58同城赶集网在大模型推理场景中#xff0c;响应速度直接影响用户体验和系统性能。传统推理服务需要每次都重新计算相同的文本片段#xff0c;导致不必要的计算开销和延迟#xff0c;PPIO 推出的 Prompt Cache#xff08;提示词缓存#xff09;有效解决了这一问题。 PPIO的 Prompt Cac…在大模型推理场景中响应速度直接影响用户体验和系统性能。传统推理服务需要每次都重新计算相同的文本片段导致不必要的计算开销和延迟PPIO 推出的 Prompt Cache提示词缓存有效解决了这一问题。PPIO的 Prompt Cache 功能基于智能缓存策略能够识别和缓存可重复使用的文本模式并在后续请求中快速调用。这种技术不仅大幅提升了推理效率更让长文本应用变得更加经济。当前PPIO的 Prompt Cache 功能已支持以下主流大模型前往PPIO官网即可体验。DeepSeek 系列DeepSeek V3.1 / DeepSeek V3.1 Terminus / DeepSeek V3 0324GLM 系列GLM-4.6 / GLM-4.6v / GLM-4.5 / GLM-4.5V / GLM-4.5-AirMoonshot 系列Kimi K2 ThinkingMiniMax 系列MiniMax-M2更多信息可详询PPIO官网# 01Prompt Cache 技术原理Prompt Cache 是一种专为优化大语言模型输入处理而设计的技术。其核心原理是在系统层面将高频使用的提示词前缀如系统 System Prompt、重复的文档内容或少样本示例预先计算并存储其 KV Cache键值缓存 状态。当后续请求包含相同或相似的前缀时系统可以直接复用显存中已缓存的计算状态无需从头开始进行 Attention 计算。与传统缓存不同Prompt Cache 工作在跨请求和跨会话层面。当用户提交包含长提示词的请求时系统会将前缀结构化存储一旦后续请求命中该前缀模型仅需处理新增的动态内容从而实现“跳跃式”生成。主要应用场景Prompt Cache 特别适用于存在大量“静态前缀”或“重复上下文”的业务场景。多轮对话与客服系统在保存大量历史对话记录的场景中无需每次重复计算旧的对话内容。长文档分析与问答针对同一份法律合同、技术手册或财报进行多次提问时文档内容只需计算一次即可被反复复用。代码生成在通过 Repo 级代码库进行上下文补全时项目结构和依赖文件的上下文可被持久缓存。结构化输出与角色扮演复杂的 System Prompt 和 Few-Shot 示例少样本提示可以被完全缓存无需每次消耗计算资源。# 02PPIO 的 Prompt Cache 服务PPIO的 Prompt Cache 具备三大核心优势1显著降低推理成本通过避免重复计算相同的提示词前缀大幅减少 Token 相关的计算支出。在 PPIO 的定价体系中缓存命中的 Token 读取费用低至正常输入价格的十分之一通过高命中率策略综合成本可降低 50% 以上。2有效提升首字速度 (TTFT)跳过对长前缀的重复编码处理模型可以瞬间进入内容生成阶段。在长文本场景下首字延迟可降低 80%为用户提供极为流畅的交互体验。3增强高并发稳定性减少重复计算意味着降低了 GPU 的负载压力从而提升了整体系统在高并发场景下的吞吐量与稳定性。Prompt Cache 技术的普及有效解决了当前大模型应用中“长文本贵、长文本慢”的核心痛点为构建智能化、经济化的 AI 服务奠定了基础。PPIO 一直致力于为用户提供更高效率、更低成本、更稳定可靠的算力与模型服务通过持续优化 Prompt Cache 等关键技术能力进一步提升模型服务性能让大模型真正释放长期价值驱动下一代应用创新。