最近Manus团队分享了一个有趣的案例：仅仅通过解决JSON序列化问题，他们的AI应用缓存命中率从20%提升到80%，成本直接下降70%。我打算用问答的形式来写这篇文章，方便大家理解。
什么是前置缓存？为什么重要？
Q: 前置缓存到底是什么概念？
A: 大模型处理请求分为两个阶段：
预填充阶段：处理输入的所有token，生成KV状态
生成阶段：基于KV状态逐个生成输出token
前置缓存就是复用预填充阶段的计算结果。当多个请求有相同前缀时，可以直接跳过重复计算。
Q: 这能节省多少成本？
A: 以OpenAI为例，缓存命中的输入token费用直接减半。对于有大量固定内容的应用（如系统指令、工具定义），节省可达60-80%。
核心问题：为什么缓存命中率低？
Q: 我的应用prompt看起来很相似，为什么缓存命中率还是很低？
A: 最常见的"隐形杀手"是内容的微小差异。哪怕一个字符不同，整个缓存就失效了。
典型场景包括：
JSON键顺序随机
动态时间戳
随机生成的ID
格式不一致
实战优化：JSON序列化标准化
Q: JSON序列化问题具体是什么？
A: 看这个例子：
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// 问题代码：键顺序不固定
const toolCall = {
name: "search",
query: "hello"
};
// 可能序列化为：{"name":"search","query":"hello"}
// 也可能序列化为：{"query":"hello","name":"search"}
// 解决方案：强制键排序
function serializeFunction(obj) {
return JSON.stringify(obj, Object.keys(obj).sort());
}
// 或者使用固定顺序的对象构造
function createToolCall(name, query) {
const ordered = {};
ordered.name = name;
ordered.query = query;
return JSON.stringify(ordered);
}
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Q: 还有哪些类似的隐藏问题？
A: 常见的还有：
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// 问题：动态内容污染缓存
const badPrompt = `
时间：${new Date().toISOString()}
用户ID：${userId}
会话ID：${sessionId}
你是AI助手...
`;
// 解决：移除动态内容
const goodPrompt = `
你是AI助手...
`;
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分层缓存策略设计
Q: 如何设计缓存友好的prompt结构？
A: 采用分层设计，从最稳定到最动态：
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function buildPrompt(userContext, history, currentInput) {
const layers = [
getSystemInstructions(), // 第1层：全局固定
getToolDefinitions(), // 第2层：应用级固定
formatUserContext(userContext), // 第3层：用户级固定
formatHistory(history), // 第4层：会话级累积
currentInput // 第5层：每次变化
];
return layers.join('\n\n');
}
// 确保每层内容格式一致
function getToolDefinitions() {
const tools = [
{ name: "search", description: "搜索功能" },
{ name: "analyze", description: "分析功能" }
];
// 关键：确保顺序和格式固定
return JSON.stringify(tools, null, 2);
}
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Q: 历史对话怎么处理才能提高缓存命中？
A: 标准化历史格式：
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function formatHistory(messages) {
return messages.map(msg => {
// 统一格式，移除时间戳等动态信息
return {
role: msg.role,
content: msg.content,
// 移除：timestamp, messageId 等
};
}).map(msg => JSON.stringify(msg)).join('\n');
}
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监控和持续优化
Q: 怎么知道我的缓存优化是否有效？
A: 建立监控指标：
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class CacheMonitor {
constructor() {
this.stats = {
totalRequests: 0,
cacheHits: 0,
cacheMisses: 0
};
}
recordRequest(cacheHit) {
this.stats.totalRequests++;
if (cacheHit) {
this.stats.cacheHits++;
} else {
this.stats.cacheMisses++;
}
}
getCacheHitRate() {
return this.stats.cacheHits / this.stats.totalRequests;
}
// 分析缓存未命中的原因
analyzeMiss(prompt1, prompt2) {
// 找出差异点
const diff = findDifferences(prompt1, prompt2);
console.log('Cache miss caused by:', diff);
}
}
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实际效果和ROI
Q: 这些优化的实际收益如何？
A: 以一个典型应用为例：
优化前：
- 固定内容：1500 tokens（系统指令+工具定义）
- 历史对话：500 tokens
- 新输入：100 tokens
- 每次都要计算全部2100 tokens
优化后：
- 固定部分缓存命中率：95%
- 历史部分缓存命中率：80%
- 实际计算量减少：60-70%
- 响应速度提升：2-3倍
最佳实践清单
JSON序列化标准化：确保键顺序固定
移除动态内容：时间戳、ID等不要混入prompt
分层设计：按变化频率组织内容结构
格式统一：空格、换行、标点符号保持一致
监控优化：持续跟踪缓存命中率
批处理优化：相似请求共享更多前缀
总结
前置缓存优化不只是技术问题，更是成本控制的关键。通过系统性地消除prompt中的随机性和不一致性，可以显著提升缓存命中率，实现成本和性能的双重优化。
记住核心原则：让相同的输入产生完全相同的token序列。这看似简单，但魔鬼在细节中。从JSON序列化开始，逐步优化每一个可能影响缓存的因素，你的AI应用成本将会有质的飞跃。
