标签：Prompt Caching

共 3 篇文章

• Prefix Caching 生产实战：用 KV Cache 复用降低 TTFT 与输入成本

  系统讲解 Prefix Caching 与 KV Cache 复用在大模型推理中的核心原理、工程落地五步流程、关键监控指标、五大适用场景及常见误区，并附上线检查清单，帮助团队降低首 token 延迟与重复计算成本。

  2026/06/30 大模型 / LLM Serving / KV Cache / Prefix Caching / 推理优化 / TTFT / vLLM / Prompt Caching

• Prompt Caching 实战：长上下文 Agent 的成本与延迟治理

  深入解析 Prompt Caching 的核心原理与工程实践，从前缀稳定性、缓存边界到 Agent 场景落地，提供可复现的优化方案与生产检查清单，帮助团队在不改变模型语义的前提下显著降低输入成本与首字延迟。

  2026/06/29 LLM / Prompt Caching / AI Agent / Cost Optimization / Context Engineering

• Prompt Caching Engineering：长任务 Agent 的成本与延迟优化不能只靠自动缓存

  本文系统拆解 Prompt Caching 在生产级 LLM Agent 中的工程价值，从稳定前缀、cache breakpoint、工具 schema、动态上下文、TTFT、缓存命中指标到质量回归测试，帮助团队把提示词缓存从 API 功能做成可观测、可版本化的成本与延迟优化体系。

  2026/06/26 Prompt Caching / LLM Engineering / AI Agent / Cost Optimization / LLM Inference / Cache Engineering / TTFT