阿里通义千问推理优化上下文缓存之隐式缓存和显式缓存

零、上下文缓存（Context Cache）简介

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。

一、核心概念：隐式缓存 vs 显式缓存

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：

二、隐式缓存：自动触发的实现方式

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。

import openai# 配置阿里云API endpoint和密钥
openai.api_base = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
openai.api_key = "你的阿里云API密钥"  # 从阿里云控制台获取# 重复调用相同的系统指令（隐式缓存会自动触发）
for i in range(3):response = openai.ChatCompletion.create(model="qwen-plus",  # 支持缓存的模型messages=[{"role": "system", "content": "你是阿里云开发的一款超大规模语言模型，叫通义千问。"},  # 固定系统指令（会被缓存）{"role": "user", "content": f"第{i+1}次提问：介绍一下你自己"}  # 变化的用户输入（不缓存）],temperature=0.7)# 解析响应中的缓存使用情况（文档截图中的 cached_tokens 字段）usage = response["usage"]print(f"总tokens: {usage['total_tokens']}, "f"缓存命中tokens: {usage['prompt_tokens_details']['cached_tokens']}")

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。

三、显式缓存：手动指定缓存Key

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）

import openaiopenai.api_base = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
openai.api_key = "你的阿里云API密钥"# 显式缓存：手动指定 cache_key 和有效期
response = openai.ChatCompletion.create(model="qwen-plus",messages=[{"role": "user", "content": "什么是云计算？用100字解释"}],# 阿里云扩展参数：显式缓存配置extra_body={"cache_control": {"cache_key": "cloud_computing_explanation",  # 自定义缓存Key"cache_age": 3600  # 缓存1小时}}
)# 解析缓存结果
usage = response["usage"]
print(f"缓存命中tokens: {usage['prompt_tokens_details']['cached_tokens']}")
print(f"回答内容: {response['choices'][0]['message']['content']}")

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

四、缓存效果查看与验证

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：

{"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "我是阿里云开发的一款超大规模语言模型，叫通义千问。"},"finish_reason": "stop","index": 0}],"usage": {"prompt_tokens": 3819,"completion_tokens": 104,"total_tokens": 3923,"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 2048  // 此处为命中的缓存tokens数}}
}

• 关键指标：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。

五、缓存机制的监控与优化

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）。

六、与阿里云原生SDK的对比

为什么推荐用OpenAI兼容接口而非阿里云原生SDK（如dashscope库）？