“`html

Решение проблемы длительности и стоимости обработки AI-моделями

По мере усовершенствования AI-моделей часто требуется подробный контекст, что приводит к увеличению затрат и задержкам в обработке. Особенно это актуально для таких сценариев, как разговорные агенты, помощники по кодированию и обработка больших документов, где контекст должен многократно ссылаться на различные взаимодействия. Мы предлагаем практическое решение для эффективного управления и использования больших контекстовых данных в AI-моделях, особенно в сценариях, требующих частого повторного использования подобной контекстной информации.

Преимущества решения

Мы представляем новую функцию под названием “кэширование запросов”, доступную для определенных моделей Claude. Это позволяет разработчикам хранить часто используемые контексты запросов и повторно использовать их в различных вызовах API. Это значительно снижает затраты и задержки, связанные с повторной отправкой больших запросов. Кэширование запросов особенно эффективно в сценариях продолжительных разговоров, помощи в кодировании, обработки больших документов и поиска информации, где требуется поддержка большого объема контекстной информации.

Практическое применение

Разработчики могут кэшировать большой контекст запроса один раз и затем повторно использовать его в последующих вызовах API. Это особенно эффективно для поддержания большого объема контекстной информации на протяжении множества взаимодействий. Кэшированный контент может включать подробные инструкции, сводки кодовой базы, документы большого объема и другую обширную контекстную информацию. Модель ценообразования для кэширования запросов структурирована таким образом, чтобы быть экономически эффективной: запись в кэш влечет увеличение цены токена ввода на 25%, в то время как чтение из кэша стоит всего 10% от базовой цены токена ввода.

Ценность решения

Ранние пользователи кэширования запросов отметили существенное улучшение как в экономической эффективности, так и в скорости обработки, что делает его ценным инструментом для оптимизации приложений, основанных на AI.

“`