Context Caching 是什么？为什么它正在成为长上下文产品的成本关键字
Context Caching 指的是把一段会被反复发送给模型的上下文先缓存起来，后续请求尽量复用，而不是每次都重新处理一遍。它最近会突然变热，原因非常现实：长上下文产品越来越多，但谁都不想重复为同一大段文档、规则或代码库反复付钱。 这个概念经常被误听成“模型记住了我的全部内容”。其实不是。Cont...
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KV Cache
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Context Caching 指的是把一段会被反复发送给模型的上下文先缓存起来，后续请求尽量复用，而不是每次都重新处理一遍。它最近会突然变热，原因非常现实：长上下文产品越来越多，但谁都不想重复为同一大段文档、规则或代码库反复付钱。 这个概念经常被误听成“模型记住了我的全部内容”。其实不是。Cont...
KV Cache 是 Transformer 推理阶段里非常关键的一层缓存机制。简单说，它会把模型已经算过的一部分 Key 和 Value 先存起来，后面继续生成时直接复用，而不是每次都从头重算。也正因为这样，只要一谈到长对话、长上下文和推理速度，KV Cache 几乎一定会出现。 它为什么能加速 ...