LLM 成本優化指南：利用語義快取實現 73% 的 API 支出縮減

削減 73% 的 API 支出。 隨著企業對 LLM（大型語言模型）的依賴加深，昂貴的 API 帳單已成為財務痛點。傳統的「精確比對」快取命中率極低，因為用戶傾向用不同的措辭詢問相同的問題。為了解決這一問題，語義快取技術應運而生，並展現了立竿見影的效果。

語義快取的核心原理：超越字面比對

語義快取（Semantic Caching）不再依賴字串的哈希值，而是利用Embedding技術將問題轉化為向量。透過在Vector Database（如 Pinecone）中進行相似度檢索，系統能辨識出「如何退貨？」與「退換貨流程為何？」其實是同一個意圖。實戰數據顯示，這讓快取命中率從 18% 突飛猛進至 67%。

動態門檻值：精準度與成本的平衡點

單一的相似度門檻往往會導致誤判。開發者應針對不同類型的查詢設置動態門檻：

• 常見問答（FAQ）：設置 0.94 以上的高門檻，確保回答精確無誤。
• 產品搜索：可調低至 0.88，容許些微語義偏差以提升效率。
• 交易確認：建議排除快取，以防資訊過時引發爭議。

實戰成果與三大運作禁忌

實施三個月後，API 成本從每月 4.7 萬美元 驟降至 1.27 萬美元，平均延遲也優化了 65%。然而，工程團隊必須警惕：切勿使用全域單一門檻、不可忽視快取失效機制（Invalidation）、並應過濾掉含有個人隱私的響應資訊。