近期，Google 宣布在其 Gemini API 中推出一项新功能 —— 隐式缓存。这一功能旨在帮助第三方开发者在使用最新 AI 模型时节省成本，最高可达75% 的费用节约，尤其是在处理重复性上下文时效果显著。
隐式缓存的工作原理
隐式缓存的核心在于，它能够自动识别并重用之前请求中相似的内容。Google 表示，这项新功能已默认开启，适用于 Gemini2.5Pro 和2.5Flash 模型。当开发者向 Gemini2.5模型发送请求时，如果该请求与之前的某个请求存在相同的前缀，就有可能命中缓存，从而实现成本节约。
与此前的显式缓存不同，开发者在使用隐式缓存时不再需要手动定义高频请求。显式缓存的方式虽然承诺了节省成本，但由于其需要大量手动配置，导致许多开发者对此颇感不满，尤其是在最近几周关于 API 费用过高的投诉不断增加。
隐式缓存的优势
隐式缓存的最大优势在于其自动化程度。Google 在其官方博客中指出，当请求的上下文信息与先前请求相似时，系统会自动返回成本节约。这种方式简化了开发者的操作流程，减轻了他们的负担。
根据 Google 的开发者文档，隐式缓存的最低提示令牌数为2，048（针对2.5Pro 模型）和1，024(针对2.5Flash 模型)，这意味着开发者只需提供少量信息即可触发自动节省。令牌是模型处理的数据基本单元，大约1，000个令牌相当于750个单词。
使用建议与注意事项
为了更好地利用隐式缓存，Google 建议开发者在请求的开头尽量放置重复的上下文内容，以增加命中缓存的几率。而可能会在请求间变化的上下文信息，则建议放在请求的末尾。
尽管 Google 对此次隐式缓存的效果充满信心，但尚未提供第三方验证，因此开发者在使用过程中仍需保持谨慎。随着越来越多的开发者开始使用这一新功能，我们期待他们的反馈能够验证 Google 的承诺。
总的来说，Google 的隐式缓存功能无疑为开发者提供了一个降低成本的新选择。在 AI 模型的使用成本持续上升的背景下，这项创新功能的推出将对开发者社区产生积极影响。未来，随着反馈的积累，我们也将看到这一功能的实际效果。
官方博客:https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-5-models-now-support-implicit-caching/
