日前，月之暗面方面宣布旗下Kimi开放平台正式公测上下文缓存技术（Context Caching），并公布了部署和使用流程。

据了解，上下文缓存是一种高效的数据管理技术，允许系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据或信息。在该技术的加持下，当用户再次请求相同信息时，系统可直接从缓存中快速提供，无需重新计算或从原始数据源中检索，从而节省时间和资源。

这一技术适合用于频繁请求、重复引用大量初始上下文的场景，可显著降低长文本模型费用并提高效率。其中包括提供大量预设内容的QA Bot，例如Kimi API小助手；针对固定文档集合的频繁查询，例如上市公司信息披露问答工具；对静态代码库或知识库的周期性分析，例如各类Copilot Agent；交互规则复杂的Agent类应用，例如什么值得买Kimi+等；以及瞬时流量巨大的爆款AI应用，例如哄哄模拟器、LLM Riddles等。

值得一提的是，Kimi开放平台是国内首个面向开发者提供上下文缓存API的大模型平台。据月之暗面方面透露，在API价格不变的前提下，该技术可为开发者降低最高90%的长文本旗舰大模型使用成本。

而在降本层面，月之暗面以常见的固定文档大量提问场景为例，一份近9万字的硬件产品说明书，通常售前支持人员需要在10分钟内对产品的功能/使用方式进行40次问答，每次的问题大概在100个字，回答在120字以内。但在接入上下文缓存技术后，9万字的文档只需创建并存储一次缓存，40次问答将仅只收取问题的100字+回答的120字的费用，预计花费11.88元，相当于比之前节省了141.95元，费用降低90%左右。

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