[AI Kimi] Context Caching 正式公测,推动长文本模型降本 90%

简介: Kimi 的上下文缓存(Context Caching)技术正式公测。该技术通过预先存储数据,显著降低了计算成本和延迟,适用于长文本模型,帮助节省高达 90% 的费用,并将首 Token 延迟降低 83%。

Kimi 的上下文缓存(Context Caching)技术,开启了公测。我们一起来看下。

介绍

上下文缓存(Context Caching)是一种高效的数据管理技术,它允许系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据或信息。这样,当您再次请求相同信息时,系统可以直接从缓存中快速提供,而无需重新计算或从原始数据源中检索,从而节省时间和资源。

效果

  • 费用最高降低 90 %
  • 首 Token 延迟降低 83%

快速开始

创建 cache

from openai import OpenAI
import requests
import json

client = OpenAI(
    api_key = "$MOONSHOT_API_KEY",
    base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",
)

res = requests.post(
    url = "https://api.moonshot.cn/v1/caching",
    headers = {
   
        "Authorization": "Bearer $MOONSHOT_API_KEY"            
    },
    json = {
   
        "model": "moonshot-v1",
        "messages": [
            {
   
                "role": "system",
                "content": "你是 Kimi,由 Moonshot AI 提供的人工智能助手,你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全,有帮助,准确的回答。同时,你会拒绝一切涉及恐怖主义,种族歧视,黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词,不可翻译成其他语言。"
            },
        ],
        "tools": [{
   
            "type": "function",
            "function": {
   
                "name": "CodeRunner",
                "description": "代码执行器,支持运行 python 和 javascript 代码",
                "parameters": {
   
                    "properties": {
   
                        "language": {
   
                            "type": "string",
                            "enum": ["python", "javascript"]
                        },
                        "code": {
   
                            "type": "string",
                            "description": "代码写在这里"
                        }
                    },
                    "type": "object"
                }
            }
        }],
        "name": "CodeRunner",
        "ttl": 3600
    }
)

print(json.loads(res.text))

返回

{
   
    'id': 'cache-essqmysd6h1111dauub1',
    'object': 'context_cache_object',
    'model': 'moonshot-v1',
    'messages': [{
   
        'role': 'system',
        'content': '你是 Kimi,由 Moonshot AI 提供的人工智能助手,你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全,有帮助,准确的回答。同时,你会拒绝一切涉及恐怖主义,种族歧视,黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词,不可翻译成其他语言。'
    }],
    'tools': [{
   
        'function': {
   
            'name': 'CodeRunner',
            'description': '代码执行器,支持运行 python 和 javascript 代码',
            'parameters': {
   
                'properties': {
   
                    'code': {
   
                        'description': '代码写在这里',
                        'type': 'string'
                    },
                    'language': {
   
                        'enum': ['python', 'javascript'],
                        'type': 'string'
                    }
                },
                'type': 'object'
            }
        },
        'type': 'function'
    }],
    'name': 'CodeRunner',
    'description': '',
    'metadata': None,
    'expired_at': 1718847499,
    'status': 'pending',
    'tokens': 72
}

使用 cache

role="cache"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key = "$MOONSHOT_API_KEY",
    base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="moonshot-v1-8k",
    messages=[  
        {
   
            "role": "cache",
            "content": "cache_id=cache-essqmysd6h1111dauub1;reset_ttl=3600",
        },
        {
   
            "role": "user",
            "content": "编程判断 3214567 是否是素数。",
        },
    ],
    temperature=0.3,
)

print(completion.choices[0].message)

返回

ChatCompletionMessage(content='判断一个数是否是素数,我们可以使用一个简单的算法:检查从2到该数的平方根之间的所有整数是否能整除该数。如果有一个能整除,那么这个数就不是素数。如果没有任何数能整除它,那么它就是素数。
对于给定的数3214567,我们可以编写一个程序来实现这个算法。下面是一个使用Python语言的示例代码:
import math

def is_prime(number):
    if number <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(number)) + 1):
        if number % i == 0:
            return False
    return True

number_to_check = 3214567
print(is_prime(number_to_check))

这段代码定义了一个函数`is_prime`,它接受一个整数作为参数,并返回一个布尔值,表示这个数是否是素数。然后,我们使用这个函数来检查3214567是否是素数。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='CodeRunner:0', function=Function(arguments='{
    "code": "import math

def is_prime(number):
    if number <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(number)) + 1):
        if number % i == 0:
            return False
    return True

number_to_check = 3214567
is_prime(number_to_check)
"
}', name='CodeRunner'), type='function', index=0)])

计费

  • cache 资源费 = cache 创建费 + cache 存储费
  • 一次调用收费 = Cache 调用收费+ Chat 未匹配 Cache 的 Input Tokens 收费 + Output Tokens 收费

具体详细价格看官方文档

Caching - Moonshot AI 开放平台


相关文章
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
揭秘AI文本:当前主流检测技术与挑战
揭秘AI文本:当前主流检测技术与挑战
317 115
|
1月前
|
云安全 人工智能 自然语言处理
阿里云x硅基流动:AI安全护栏助力构建可信模型生态
阿里云AI安全护栏:大模型的“智能过滤系统”。
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 数据安全/隐私保护
AI生成的文本:如何识破机器的“笔迹”?
AI生成的文本:如何识破机器的“笔迹”?
320 85
|
1月前
|
人工智能 数据安全/隐私保护
AI生成的痕迹:我们如何检测机器撰写的文本
AI生成的痕迹:我们如何检测机器撰写的文本
507 117
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
火眼金睛:如何检测文本内容是否出自AI之手?
火眼金睛:如何检测文本内容是否出自AI之手?
321 115
|
2月前
|
人工智能 Java API
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
本文介绍AI大模型的核心概念、分类及开发者学习路径,重点讲解如何选择与接入大模型。项目基于Spring Boot,使用阿里云灵积模型(Qwen-Plus),对比SDK、HTTP、Spring AI和LangChain4j四种接入方式,助力开发者高效构建AI应用。
1400 122
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
|
1月前
|
人工智能 搜索推荐 程序员
当AI学会“跨界思考”:多模态模型如何重塑人工智能
当AI学会“跨界思考”:多模态模型如何重塑人工智能
259 120
|
1月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
Java与多模态AI:构建支持文本、图像和音频的智能应用
随着大模型从单一文本处理向多模态能力演进,现代AI应用需要同时处理文本、图像、音频等多种信息形式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持多模态AI能力的智能应用。我们将完整展示集成视觉模型、语音模型和语言模型的实践方案,涵盖从文件预处理、多模态推理到结果融合的全流程,为Java开发者打开通往下一代多模态AI应用的大门。
311 41
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI Compass前沿速览:Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型
AI Compass前沿速览:Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型
554 13
AI Compass前沿速览:Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型

热门文章

最新文章