
据介绍,Context Caching(上下文缓存)是由 Kimi 开放平台提供的一项高级功能,可通过缓存重复的 Tokens 内容,降低用户在请求相同内容时的成本,原理如下:

官方表示,Context Caching 可提升 API 的接口响应速度(或首字返回速度)。在规模化、重复度高的 prompt 场景,Context Caching 功能带来的收益越大。
Context Caching 适合于用频繁请求,重复引用大量初始上下文的情况,通过重用已缓存的内容,可提高效率降低费用,适用业务场景如下:
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提供大量预设内容的 QA Bot,例如 Kimi API 小助手。
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针对固定的文档集合的频繁查询,例如上市公司信息披露问答工具。
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对静态代码库或知识库的周期性分析,例如各类 Copilot Agent。
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瞬时流量巨大的爆款 AI 应用,例如哄哄模拟器,LLM Riddles。
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交互规则复杂的 Agent 类应用,例如什么值得买 Kimi+ 等。
官方后续将发布 Context Caching 功能的场景最佳实践 / 计费方案 / 技术文档,IT之家将保持关注,并在第一时间带来相关报道。
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