调用大模型时，不同推理请求可能出现输入内容的重叠（例如多轮对话或对同一本书的多次提问）。上下文缓存（Context Cache）技术可以缓存这些请求的公共前缀，减少推理时的重复计算。这能提升响应速度，并在不影响回复效果的前提下降低您的使用成本。
为满足不同场景的需求，上下文缓存提供两种工作模式，可以根据对便捷性、确定性及成本的需求进行选择：
- 隐式缓存：此为自动模式，无需额外配置，且无法关闭，适合追求便捷的通用场景。系统会自动识别请求内容的公共前缀并进行缓存，但缓存命中率不确定。
- 显式缓存：需要主动开启的缓存模式。需要主动为指定内容创建缓存，以在有效期（5分钟）内实现确定性命中。
隐式缓存与显式缓存互斥，单个请求只能应用其中一种模式。
阿里云大模型服务的缓存机制本质是对重复的输入内容（如prompt中的固定指令、历史对话）进行缓存，避免重复计算，降低token消耗和响应延迟。两者的核心区别：
1. 触发条件
- 适用模型：阿里云通义千问等支持缓存的大模型（需确认模型版本是否支持，如 qwen-plus、qwen-max 等）。
- 输入特征：当连续多次调用中，prompt包含重复的固定内容（如系统指令、模板化问题），系统会自动识别并缓存这部分内容。
- 限制：Batch 批量调用模式不支持隐式缓存（文档明确说明：“OpenAI兼容Batch方式调用无法享受缓存折扣”）。
2. 代码对接示例（OpenAI兼容API）
阿里云大模型服务提供 OpenAI兼容接口，因此可直接使用OpenAI SDK调用，隐式缓存完全由服务端自动处理，无需额外代码。
3. 隐式缓存的效果验证
- 首次调用：cached_tokens=0（无缓存，全量计算）。
- 第二次调用：cached_tokens=N（N为系统指令的token数，如文档示例中的 2048），此时 prompt_tokens =变化的用户输入token数 + 0（缓存复用系统指令），总token成本降低。
4. 举例分析
其实隐式缓存使用场景是缓存开场白这个固定部分。
1. 触发条件
- 适用场景：需要强制复用特定结果（如固定问答对、重复查询相同知识库内容），或希望自定义缓存粒度。
- 核心参数：通过 cache_control 字段手动控制缓存策略（阿里云扩展参数，需通过 extra_body 传入）。
2. 代码对接示例（显式指定缓存Key）
阿里云OpenAI兼容接口需通过 extra_body 传递扩展参数，显式缓存的关键参数：
- cache_control: 缓存控制对象
- cache_key: 自定义缓存键（字符串，相同Key会复用缓存结果）
- cache_age: 缓存有效期（秒，如 3600 表示1小时内复用）
3. 显式缓存的高级用法
- 强制刷新缓存：若需更新缓存内容，可修改 cache_key 或设置 cache_age=0。
- 复用历史结果：相同 cache_key 的调用会直接返回缓存结果，无需模型重新计算，响应速度接近0延迟。
4. 举例分析
根据文档截图，缓存命中的 tokens 数会在响应的 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens 字段中体现，示例响应结构：
- 关千问 Qwen 教程键指标：cached_tokens > 0 表示缓存生效，prompt_tokens = 实际输入tokens +
cached_tokens，但计费时 cached_tokens 部分可能享受折扣（具体以阿里云定价为准）。
总结：
- 隐式缓存：零代码成本，适合固定模板场景，全自动触发，推荐作为默认方案。
- 显式缓存：通过 cache_key 手动控制，适合自定义缓存粒度，推荐用于高频重复查询。
- 核心价值：减少重复计算，降低token消耗（文档示例中单次缓存命中2048 tokens），同时提升响应速度。
实际对接时，建议优先通过OpenAI兼容接口开发，利用阿里云提供的缓存机制优化成本和性能。
1. 关键监控指标（从响应中获取）
- usage.prompt_tokens_details.cached_tokens：缓存命中的token数（越高越好，0表示未命中）。
- usage.total_tokens：总消耗token数（结合cached_tokens计算成本优化比例）。
- 响应时间：通过代码记录time.time()对比缓存前后延迟。
2. 优化建议
- 最大化隐式缓存：将固定不变的内容（如系统指令、模板化开场白）放在messages的前面，确保阿里云能识别并缓存。
- 合理设置显式缓存有效期：高频更新的内容（如库存）设短缓存（如10分钟），静态内容（如商品规格）设长缓存（如1天）。
- 避免缓存动态内容：用户ID、时间戳等变化参数不要放入缓存Key或prompt（如get_product_info(user_id, product_id)中，仅用product_id作为缓存Key）。
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