概述

核心概念

Token缓存命中率

指单位统计周期内，缓存命中Token数量占总输入Token数量的比例，是衡量企业Token调用复用率、资源利用率的核心指标。

缓存命中率计算公式：Token缓存命中率 = 命中缓存Token数/总输入Token数 × 100%。

缓存命中机制

系统对请求内固定重复的Token前缀进行KV Cache存储，支持前缀动态复用。后续同类请求无需重复算力推理，仅对新增动态内容计算，适用于多轮对话、批量任务、AI Coding等复杂业务场景，大幅减少无效算力消耗。

KV Cache

KV Cache是模型推理过程中缓存的Key-Value矩阵，复用后可跳过已计算部分的注意力矩阵运算，直接复用历史结果。

核心收益

• 极致降本：命中缓存的Token可大幅降低调用单价，减少重复算力消耗，规模化场景下可降低30%-80%的Token调用成本。
• 提速增效：规避重复推理计算，显著降低TTFT（首Token响应时间）与整体请求时延，提升用户交互体验。
• 稳控流量：削平业务流量峰值，减少突发请求对算力集群的冲击，提升服务可用性与稳定性。
• 高效扩容：同等算力资源支撑更高业务并发，无需盲目扩容算力，提升资源利用率。

高缓存命中率场景

企业缓存命中率偏低的核心原因为场景识别模糊、优化方向不明确。本章节提供标准化场景甄别体系，帮助企业快速锁定高缓存复用、高优化收益的核心业务场景，精准落地优化动作。

典型的业务场景包括代码编程辅助、智能体工作流场景、长系统指令、长文档回答以及多轮对话等。

• 代码编程辅助
  • 场景描述：代码生成、补全、检查、翻译、重构以及批量生成单元测试。
  • 场景特征：

    代码补全：整个项目代码（或当前文件）作为固定前缀。

    代码审查：将完整的diff或特定文件作为前缀。

    批量单元测试生成：将同一项目代码作为固定前缀反复复用，每次仅末尾追加待测函数。

    代码翻译/重构：同一项目代码作为固定前缀，翻译/重构请求复用项目上下文。

• 智能体工作流
  • 场景描述：Agent（工具调用 / 工作流编排 / 多步推理）。
  • 场景特征：

    工具调用型Agent的多步推理循环。

    批处理型Agent的数据集/环境复用。

    科研场景任务步数长达百步，工具调用达几十次。

• 长系统指令
  • 场景描述：客服提示词、NPC设定、指令模板。
  • 场景特征：

    客服话术、角色设定、格式模板不变。

    同一指令服务海量不同用户请求。

    内容处理流水线中模板完全复用。

• 长文档回答
  • 场景描述：RAG、知识库、文档分析。
  • 场景特征：

    单一长文档的交互式深度问答。

    同一份长文档的批量分析任务。

    跨用户高频热点文档问答。

    固定文档集的综述与对比研究。

• 多轮对话
  • 场景描述：智能客服/助手、对话历史复用。
  • 场景特征：

    System Prompt + 对话历史高度稳定。

    智能客服多轮信息确认。

    个人AI助手连续指令交互。

    教育辅导对话启发式问答。