如果您将GoogleGemini人工智能用于应用程序、工作流程或生产力，您可能有兴趣了解如何使用Gemini上下文缓存来节省资金。GoogleIO为Gemini1.5Pro和Flash型号推出了一项令人兴奋的新功能：上下文缓存。这项创新功能允许您重复使用以前计算的令牌，从而减少重复计算的需要并提高整体效率。由SamWitteveen创建的指南提供了有关上下文缓存优势的更多见解，提供了实施的分步指导，并展示了一个实用的代码示例来帮助您入门。

在标准的AI工作流中，您可能需要反复向模型提供相同的输入令牌。通过利用GeminiAPI上下文缓存功能，您可以输入一次内容，缓存令牌，然后在将来的请求中引用这些缓存的令牌。与连续提交相同的令牌相比，这种方法可以降低一定量的成本和延迟。

缓存令牌时，您可以选择指定在令牌自动删除之前缓存将保留的持续时间。此持续时间称为生存时间(TTL)。缓存成本受输入令牌的大小及其保留时间长度的影响。上下文缓存适用于Gemini1.5Pro和Gemini1.5Flash型号。

理解上下文缓存的威力

上下文缓存是一项创新功能，可让您存储和重复使用计算出的标记，而无需为每个查询重新计算它们。通过利用此功能，您可以：

降低计算成本：重复使用令牌可显著减少与重复计算相关的计算费用。

加快处理速度：通过避免冗余计算，上下文缓存可以加快处理时间，使您能够更高效地处理查询。

优化内存存储：虽然存储令牌会产生少量费用，但它比为每个查询重新计算令牌要便宜得多，从而可以节省成本。

实现上下文缓存：分步指南

要利用上下文缓存的强大功能，请遵循以下简单的步骤：

1.执行初始计算：首先计算数据集所需的所有标记。从长远来看，这项初始投资将获得回报。

2.重用缓存的令牌：一旦计算并缓存了令牌，您就可以在后续查询中重用它们，从而无需进行冗余计算。

3.利用大型数据集：上下文缓存在处理电影、代码库、文档和多媒体文件等大量数据集时非常有用。数据集越大，其优势越明显。

4.预加载系统提示：如果您有较长的系统提示，并且经常用于重复查询，则将其预加载到缓存中可以节省宝贵的时间和资源。

为了充分利用上下文缓存，请考虑以下特别有利的场景：

大型数据集上的多个查询：当您需要对大量数据集执行多个查询时，上下文缓存可以通过消除冗余计算来显著提高效率。

多样化的文档类型：上下文缓存不局限于特定的文件格式。它可以应用于各种文档类型，包括文本文件、图像等，使其用途广泛并能适应您的需求。

经常使用的长系统提示：在客户支持或聊天机器人等重复使用长提示的应用程序中，上下文缓存可以显著减少处理时间和资源消耗。

深入探索：技术见解

为了充分掌握上下文缓存的潜力，必须了解其背后的技术方面：

令牌计数管理：深入了解如何有效地管理和缓存令牌计数，从而优化存储和检索过程。

处理时间比较：分析有和没有缓存的查询之间的处理时间的显著差异，突出显示通过上下文缓存实现的性能提升。

灵活的缓存持续时间：探索设置令牌缓存的灵活持续时间的能力，允许您根据特定要求自定义缓存行为。

多样化内容类型支持：了解上下文缓存如何无缝处理各种内容类型，使您能够跨各种数据格式缓存和重用令牌。

通过利用上下文缓存，您可以在Gemini模型工作流中实现无与伦比的效率和成本节省。无论您是处理大型数据集、处理多个查询还是使用较长的系统提示，上下文缓存都可以帮助您简化流程并优化资源利用率。

利用这一强大功能，亲身体验其优势。在您的Gemini模型中实施上下文缓存，见证它对您的运营产生的变革性影响。借助Gemini上下文缓存，迎接高效且经济高效的查询处理的未来。

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