提示詞快取：使用 Novita AI 實現穩定低成本快取

什麼是提示詞快取（Prompt Caching）？
提示詞快取如何降低延遲與運算成本？
Novita AI 的提示詞快取功能
如何更有效地使用提示詞快取？
使用提示詞快取時需要注意哪些風險？

許多開發者與企業在反覆使用大型語言模型處理相似提示詞時，都苦於高延遲與高 Token 成本。每次請求都會迫使模型重新處理相同的指令或文件，浪費運算資源與時間。

本文將說明提示詞快取（Prompt Caching）如何透過儲存預先計算的提示詞前綴，實現跨請求重複使用，解決上述問題。同時會釐清提示詞快取與 KV 快取的差異、展示 Novita AI 等系統如何實現高效快取，並提供結構化提示詞、監控快取效能、避免誤用與安全風險的實用指南。

什麼是提示詞快取（Prompt Caching）？

提示詞快取是指儲存提示詞的預先計算部分（例如系統指令、重複出現的上下文或文件），當你重複使用相同或相似的提示詞時，模型就能避免從頭重新計算。

若要提示詞快取成功命中，以下 Token 序列必須完全相同：
System: [system_instructions]   # 固定前綴，可重複使用
Document: [retrieved_context]   # 內容變更會導致快取無法重用
User: [query]                   # 內容變更會導致快取無法重用

步驟	說明
1. 提示詞提交	發送包含長提示詞或重複提示詞的請求到模型。
2. 編碼與快取	系統將提示詞前綴編碼為內部嵌入或隱藏狀態，並儲存到快取中。
3. 快取命中檢查	當後續請求包含相同前綴時，系統會偵測到匹配並載入快取的表示。
4. 重複使用與續接	模型跳過重新處理該前綴，從快取狀態繼續生成內容。
5. 過期	快取條目會在設定的存活時間（TTL）後過期（例如 Amazon Bedrock 的 5 分鐘無活動過期，每次重用會重置 TTL）。

https://www.youtube.com/watch?v=RDjaUJz-uWo

提示詞快取與 KV 快取有什麼差異？

面向	KV 快取	提示詞快取
範圍	單次生成或工作階段內	跨多個請求或工作階段
用途	避免重新計算先前 Token 的注意力權重	避免重新處理重複的提示詞前綴
儲存資料	Transformer 的注意力鍵與值	編碼後的提示詞前綴或模組
優點	降低單一 Token 的延遲	降低輸入 Token 成本與完整提示詞處理時間
典型用途	自回歸解碼（例如 LLM 生成）	在應用程式或 API 中重複使用通用提示詞

提示詞快取如何降低延遲與運算成本？

提示詞快取運作於系統層級，而非模型內部。模型本身會平等處理所有 Token，不會區分「提示詞」與「參考內容」。當偵測到重複的 Token 前綴時，系統會快取其計算後的表示（例如嵌入與 Transformer 狀態）。在後續帶有相同前綴的請求中，模型會跳過重新計算該部分，僅處理新的 Token。這樣就能減少冗餘運算、降低延遲，並減少與 Token 相關的成本。

Novita AI 的提示詞快取功能

Novita AI 已擴充模型陣列，為多款高上下文模型加入提示詞快取支援，讓開發者能大幅降低長提示詞或重複任務的成本與延遲。提示詞快取會儲存先前使用過的提示詞或嵌入，後續引用相同內容的 API 呼叫就能以更低的快取讀取費率處理。

此功能非常適合多輪對話、檢索增強生成（RAG）系統，或是會重複使用大型系統提示詞的工作流程管線。透過快取讀取，團隊能在維持模型準確率與上下文完整性的前提下，獲得更快的回應速度與更低的成本。

支援的模型與定價

模型	上下文長度	輸入價格（每百萬 Token）	快取讀取價格（每百萬 Token）	輸出價格（每百萬 Token）
deepseek/deepseek-v3-0324	163,840	$0.27 / Mt	$0.135 / Mt	$1.12 / Mt
deepseek/deepseek-r1-0528	163,840	$0.70 / Mt	$0.35 / Mt	$2.50 / Mt
zai-org/glm-4.6	204,800	$0.60 / Mt	$0.11 / Mt	$2.20 / Mt
zai-org/glm-4.5	131,072	$0.60 / Mt	$0.11 / Mt	$2.20 / Mt
zai-org/glm-4.5v	65,536	$0.60 / Mt	$0.11 / Mt	$1.80 / Mt

💡 功能意義

這些模型的上下文長度最高可達 204k Token，能處理極長的輸入內容，例如完整文件、逐字稿或程式碼庫。提示詞快取的加入確保使用者能重複使用大型提示詞，而無需每次都支付完整的輸入成本——既能降低總支出，也能提升重複查詢的回應速度。

開發者現在可以直接在 Novita AI 的基礎設施上，建構可擴展、高成本效益且富含上下文的 AI 應用程式。

如何更有效地使用提示詞快取？

如何撰寫提示詞結構以提高命中率？

將靜態前綴（指令、文件、模板）與可變查詢分離。
跨請求保持前綴文字完全一致。
明確定義快取檢查點邊界。
使用模組化模板，例如「System: [role]… Document: [context]… User: [query]。」

快取多久會過期？ 實作方式與過期時間因供應商、工作負載與設定而異。部分系統會在數分鐘或數小時後過期快取；部分則會保留到達到記憶體上限為止。

如果稍微修改提示詞，是否仍能命中快取？ 無法保證。快取命中取決於前綴的完全匹配或結構重用，即使是很小的文字或格式差異都可能導致快取未命中。

動態內容能否被快取？ 只有提示詞的靜態部分能有效被快取。使用者資料、時間戳或即時數值等動態元素應保留在快取前綴之外。

不同模型版本能否重用同一份快取？ 通常不行。快取會綁定特定的模型架構、分詞器與嵌入空間，升級或切換模型通常會使舊快取失效。

長文本或 RAG（檢索增強生成）場景的情況如何？ 提示詞快取在大型靜態文件或前綴重複出現的場景中效果最好，例如文件問答。而在 RAG 場景中，檢索到的上下文會隨每次查詢改變，只有部分前綴能重用，因此快取命中率較低。

使用提示詞快取時需要注意哪些風險？

過期或錯誤命中

如果上下文發生變化（例如文件更新），快取的前綴可能會過時。
邊界錯誤或動態內容不匹配可能導致語意漂移。

隱私與安全風險

多租戶系統中的共享 KV 或提示詞快取可能導致使用者資料外洩。
「PROMPTPEEK」攻擊證明了可透過共享快取側通道重建提示詞。
請勿在共享的快取前綴中包含動態或使用者特定的資料。

監控有效性 追蹤命中與未命中率、快取讀取 Token 數與總 Token 數的比值、延遲降低幅度與成本節省情況。

避免誤用

僅快取靜態內容。
來源資料變更時使快取失效。
為每個使用者或租戶隔離快取以維護隱私。

未來發展方向

強化快取識別功能，支援語意前綴匹配。
建構跨模型與工作階段的統一、安全快取系統。
使用跨 GPU、CPU 與磁碟的壓縮與卸載技術。

提示詞快取透過跨請求重用相同的前綴嵌入，減少冗餘運算、降低延遲並節省 Token 成本。其效能取決於穩定的提示詞結構、靜態與動態內容的謹慎分離，以及負責任的快取管理。Novita AI 等供應商證明了低成本、穩定的快取能在維持安全與準確率的同時，提升整體效率。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

提示詞快取：使用 Novita AI 實現穩定低成本快取