6 月 19 日消息，月之暗面官宣 Kimi 開放平臺 Context Caching 功能將啟動內(nèi)測，屆時將支持長文本大模型，可實現(xiàn)上下文緩存功能。
據(jù)介紹，Context Caching（上下文緩存）是由 Kimi 開放平臺提供的一項高級功能，可通過緩存重復(fù)的 Tokens 內(nèi)容，降低用戶在請求相同內(nèi)容時的成本，原理如下：
官方表示，Context Caching 可提升 API 的接口響應(yīng)速度（或首字返回速度）。在規(guī)?；?、重復(fù)度高的 prompt 場景，Context Caching 功能帶來的收益越大。
Context Caching 適合于用頻繁請求，重復(fù)引用大量初始上下文的情況，通過重用已緩存的內(nèi)容，可提高效率降低費用，適用業(yè)務(wù)場景如下：
提供大量預(yù)設(shè)內(nèi)容的 QA Bot，例如 Kimi API 小助手。
針對固定的文檔集合的頻繁查詢，例如上市公司信息披露問答工具。
對靜態(tài)代碼庫或知識庫的周期性分析，例如各類 Copilot Agent。
瞬時流量巨大的爆款 AI 應(yīng)用，例如哄哄模擬器，LLM Riddles。
交互規(guī)則復(fù)雜的 Agent 類應(yīng)用，例如什么值得買 Kimi+ 等。
官方后續(xù)將發(fā)布 Context Caching 功能的場景最佳實踐 / 計費方案 / 技術(shù)文檔。
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