Оптимизация затрат с помощью кэширования подсказок в LLM

Проблема затрат при использовании LLM API

Представьте, что затраты на LLM API вашей компании вдруг удвоились в прошлом месяце. Более глубокий анализ показывает, что хотя пользовательские запросы выглядят по-разному на текстовом уровне, многие из них имеют семантически схожие значения. Как инженер, как бы вы определили и уменьшили это дублирование, не влияя на качество ответов?

Что такое кэширование подсказок?

Кэширование подсказок — это оптимизационная техника, используемая в AI-системах для улучшения скорости и сокращения затрат. Вместо того, чтобы многократно отправлять одни и те же длинные инструкции, документы или примеры модели, система повторно использует ранее обработанное содержимое, такое как статические инструкции, префиксы подсказок или общий контекст. Это помогает экономить как входные, так и выходные токены, сохраняя при этом последовательность ответов.

Рассмотрим помощника по планированию путешествий, где пользователи часто задают вопросы, такие как “Создайте 5-дневный маршрут для Парижа, сосредоточенный на музеях и еде.” Даже если разные пользователи формулируют вопрос немного иначе, основной замысел и структура запроса остаются неизменными. Без какой-либо оптимизации модель должна прочитать и обработать полную подсказку каждый раз, повторяя одно и то же вычисление и увеличивая как задержку, так и затраты.

При кэшировании подсказок, как только помощник обрабатывает этот запрос в первый раз, повторяющиеся части подсказки—такие как структура маршрута, ограничения и общие инструкции—сохраняются. Когда снова отправляется аналогичный запрос, система повторно использует ранее обработанное содержимое вместо того, чтобы начинать с нуля. Это приводит к более быстрым ответам и меньшим затратам API, при этом обеспечивая точные и последовательные ответы.

Что кэшируется и где оно хранится

На высоком уровне кэширование в системах LLM может происходить на различных уровнях — от простого переиспользования токенов до более сложного переиспользования внутренних состояний модели. На практике современные LLM чаще всего полагаются на кэширование ключей и значений (KV), где модель хранит промежуточные состояния внимания в GPU-памяти (VRAM), чтобы не нужно было вычислять их заново.

Представьте себе помощника по программированию с фиксированной системной инструкцией, такой как “Вы являетесь экспертом по обзору кода на Python.” Эта инструкция встречается в каждом запросе. Когда модель обрабатывает её один раз, отношения внимания (ключи и значения) между её токенами сохраняются. Для будущих запросов модель может повторно использовать эти сохранённые состояния KV и вычислять внимание только для нового пользовательского ввода, такого как фактический код.

Эта идея расширяется на запросы с помощью кэширования префиксов. Если несколько подсказок начинаются с абсолютно одинакового префикса — одного и того же текста, формата и пробелов — модель может пропустить вычисление этого всего префикса и возобновить с кэшированной точки. Это особенно эффективно в чат-ботах, агентах и RAG-процессах, где системные подсказки и длинные инструкции редко меняются. В результате достигается меньшая задержка и снижение вычислительных затрат, при этом позволяя модели полностью понимать и реагировать на новый контекст.

Структурирование подсказок для высокой эффективности кэширования

• Размещайте системные инструкции, роли и общий контекст в начале подсказки, а переменные или изменяющиеся элементы переместите в конец.
• Избегайте добавления динамических элементов, таких как временные метки, идентификаторы запросов или случайное форматирование в префикс, так как даже небольшие изменения снижают повторное использование.
• Убедитесь, что структурированные данные (например, контекст JSON) сериализованы в одном и том же порядке и формате, чтобы избежать ненужных промахов кэша.
• Регулярно отслеживайте коэффициенты попадания в кэш и группируйте подобные запросы вместе для максимальной эффективности по масштабируемости.

Снижение вычислений без ущерба для качества

В этой ситуации цель заключается в снижении повторных вычислений при сохранении качества ответов. Эффективный подход заключается в анализе входящих запросов, чтобы определить общую структуру, замысел или общие префиксы, а затем перестроить подсказки так, чтобы повторно используемый контекст оставался последовательным между вызовами. Это позволяет системе избегать повторной обработки одной и той же информации, что приводит к меньшей задержке и снижению затрат API без изменения конечного результата.

Для приложений с длинными и повторяющимися подсказками повторное использование на основе префиксов может обеспечить значительные экономии, но также вводит практические ограничения — кэши KV потребляют GPU-память, которая является конечной. По мере масштабирования использования становится необходимым разработать стратегии эвакуации кэша или иерархию памяти для уравновешивания прироста производительности с ограничениями ресурсов.