Kimi 开放平台即将启动备受期待的Context Caching功能内测，这项创新技术将显着提升长文本大模型的用户体验。通过缓存重复的Tokens 内容，Context Caching 可以大幅降低用户请求相同内容的成本，并极大提升API接口响应速度。这对于需要频繁请求、重复引用大量初始上下文的应用场景尤为重要，例如规模化、重复度高的prompt 场景。
站长之家（ChinaZ.com）6月20日消息:Kimi 开放平台近日宣布，备受期待的Context Caching功能即将启动内测。这一创新功能将支持长文本大模型，并通过高效的上下文缓存机制，为用户提供前所未有的体验。
据Kimi开放平台官方介绍，Context Caching是一项前沿技术，旨在通过缓存重复的Tokens内容，大幅度降低用户在请求相同内容时的成本。其工作原理在于智能识别并存储已处理的文本片段，当用户再次请求时，系统能够迅速从缓存中调取，从而极大提升了API的接口响应速度。
对于规模化、重复度高的prompt场景，Context Caching功能的优势尤为显着。它能够迅速响应大量频繁的请求，并通过重用已缓存的内容，显着提升处理效率，同时降低费用。
特别值得一提的是，Context Caching功能特别适用于那些需要频繁请求、重复引用大量初始上下文的应用场景。通过这一功能，用户可以轻松实现高效的上下文缓存，从而在提升工作效率的同时，降低运营成本。
Context Caching功能的内测即将启动，这标志着Kimi开放平台在提升大模型效率和降低用户成本方面迈出了重要一步，未来可期。