LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）

概述LLM推理可通过缓存与请求指纹避免重复生成，结合片段归并与Speculative策略在并发场景降低延迟。需对上下文与参数进行归一化以提升命中率。关键实践与参数指纹: 基于 `model+prompt+system+params` 的稳定哈希缓存层: 内存与持久化分层, TTL与一致性策略分片与归并: 对流式输出进行片段归并欺骗检测: 对相似但不等价的请求进行降级处理示例/配置/实现import crypto from 'crypto' function fingerprint({ model, prompt, system, params }) { return crypto.createHash('sha256').update(JSON.stringify({ model, prompt, system, params })).digest('hex') } const cache = new Map() async function infer(req) { const fp = fingerprint(req) if (cache.has(fp)) return cache.get(fp) const result = await generate(req) cache.set(fp, result) return result } 验证命中率: 在相同上下文与参数下命中缓存成本下降: 记录请求次数与生成令牌数降低一致性: 缓存一致且在TTL与失效策略下回源并发安全: 在并发下仅一次生成, 其他复用结果注意事项指纹需归一化上下文与参数缓存需隐私合规与安全管理针对非确定性生成需策略化处理与计费与配额协同