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因为上下文越来越长,prefill 和 attention 压力都在。KV cache 让生成不重复算旧 token,但缓存本身占内存,窗口满了还要处理。
llama.cpp 有上下文管理和可能的 context shift,但你不能指望 128K 聊天一直线性舒服。
如果系统提示固定,用户每轮短问,缓存收益是不是明显?
是,尤其服务端支持前缀缓存时。固定前缀越长,越值得缓存。RAG 片段每次不同,命中就低。
我们做过一个优化:把固定工具说明放最前,检索内容放后面。这样前缀缓存更容易命中。
但要小心安全指令位置。为了缓存把系统提示拆乱,得不偿失。
成本侧,商业 API 的 prompt caching 看具体厂商规则,不等同于你本地 KV cache。别混为一谈。
所以 KV cache 帮推理性能,prompt caching 才可能影响 API 计费?
对。一个是推理内部状态,一个是服务/计费层面的缓存策略。名字像,边界不同。
明白了。我先把固定前缀稳定下来,再测 vLLM 并发,不拿单次聊天感受判断。
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