Prompt缓存技术：让AI推理成本打一折的工程魔法

把大模型处理过的、高频重复的提示词（Prompt）和对应的回答缓存起来，下次遇到相同或相似的提问时，直接从缓存里拿结果，不用再让大模型重新算一遍。 解决了大模型（尤其是API调用）按Token计费模式下，处理大量重复或标准化请求时成本过高、响应慢的痛点。比如客服机器人回答常见问题、代码补全、固定格式报告生成等场景。 核心优势是‘一次计算，多次复用’。护城河在于工程实现细节：如何高效识别‘相似’的Prompt（语义缓存），如何管理缓存的生命周期和一致性，以及如何与现有推理服务无缝集成。