Kimi 开放平台上下文缓存功能公测：降低最高 90% 的使用成本

　　系统之家 7 月 2 日消息，月之暗面 Kimi 开放平台上下文缓存（Context Caching）功能开启公测。上下文缓存适用于频繁请求，重复引用大量初始上下文场景，可降低长文本模型费用，提高效率。官方表示费用最高降低 90 %，首 Token 延迟降低 83%，提升模型响应速度。

　　系统之家附 Kimi 开放平台上下文缓存功能公测详情如下：

      技术简介

　　据介绍，上下文缓存是一种数据管理技术，允许系统预先存储会被频繁请求的大量数据或信息。当用户请求相同信息时，系统可以直接从缓存中提供，无需重新计算或从原始数据源中检索。

     适用场景

　　适用业务场景如下：

　　提供大量预设内容的 QA Bot，例如 Kimi API 小助手

　　针对固定的文档集合的频繁查询，例如上市公司信息披露问答工具

　　对静态代码库或知识库的周期性分析，例如各类 Copilot Agent

　　瞬时流量巨大的爆款 AI 应用，例如哄哄模拟器，LLM Riddles

　　交互规则复杂的 Agent 类应用等

　　计费说明

　　上下文缓存收费模式主要分为以下三个部分：

　　Cache 创建费用

　　调用 Cache 创建接口，成功创建 Cache 后，按照 Cache 中 Tokens 按实际量计费。24 元 / M token

　　Cache 存储费用

　　Cache 存活时间内，按分钟收取 Cache 存储费用。10 元 / M token / 分钟

　　Cache 调用费用

　　Cache 调用增量 token 的收费：按模型原价收费

　　Cache 调用次数收费：Cache 存活时间内，用户通过 chat 接口请求已创建成功的 Cache，若 chat message 内容与存活中的 Cache 匹配成功，将按调用次数收取 Cache 调用费用。0.02 元 / 次

     公测时间和资格说明

　　公测时间：功能上线后，公测 3 个月，公测期价格可能随时调整。

　　公测资格：公测期间 Context Caching 功能优先开放给 Tier5 等级用户，其他用户范围放开时间待定。

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