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Kimi首发“上下文缓存”技术 助推长文本大模型降本90%

近日,月之暗面宣布 Kimi 开放平台正式公测新技术——上下文缓存(Context Caching),该技术在 API 价格不变的前提下,可为开发者降低最高 90% 的长文本大模型使用成本,并且显著提升模型的响应速度。

据了解,月之暗面是国内首家面向开发者推出上下文缓存(Context Caching )技术的大模型公司。

上下文缓存(Context Caching )技术的基本原理是,系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据或信息。 这样,当用户再次请求相同信息时,系统可以直接从缓存中快速提供,而无需重新计算或从原始数据源中检索,从而节省时间和资源。

上下文缓存(Context Caching )技术可以带来降本和提速两大价值。 首先,通过缓存重复性输入的大量数据,对于公共上下文仅收取一次费用,上下文缓存(Context Caching)技术大大降低了开发者使用长文本旗舰大模型的成本,最高可降本达 90%。其次,上下文缓存(Context Caching)技术还有助于提升大模型API的响应速度,实测可将 128K 长文本大模型的首 token 延迟降低 83% 左右,从平均 30 秒左右降低到平均 5 秒内。

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