La función Prompt Caching de OpenAI almacena y reutiliza en la API las instrucciones utilizadas con más frecuencia, lo que ayuda a reducir la latencia y a mejorar los tiempos de respuesta de las consultas más repetidas.
En resumen…
La función Prompt Caching está activada por defecto en los últimos modelos GPT-4o y GPT-4o mini, incluidas sus versiones de ajuste fino.
Esta función proporciona avisos en caché a una velocidad reducida en comparación con los avisos estándar, lo que ofrece una opción eficaz para las consultas que se repiten con frecuencia y reduce los costes.
Las cachés suelen borrarse tras 5 o 10 minutos de inactividad y se eliminan automáticamente una hora después de su último uso.
Esta función está pensada para ayudar a los desarrolladores a escalar sus aplicaciones de forma eficaz al tiempo que gestionan el rendimiento, los costes y la latencia.
{
"usage": {
"prompt_tokens": 36,
"completion_tokens": 300,
"total_tokens": 336,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
}
}
}Tabla de contenidos
Riesgo en la descarga de funcionalidades
Sí, existe el riesgo potencial de depender excesivamente del modelo cuando se descargan en él funciones como el almacenamiento en caché.
Depender demasiado del modelo podría reducir el control sobre la gestión de datos y limitar la flexibilidad para adaptar las estrategias de almacenamiento en caché en función de las necesidades específicas de la aplicación.
Además, cualquier cambio o limitación en la implementación de la caché del modelo podría afectar al rendimiento general del sistema.
Por lo tanto, es esencial encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de las funciones integradas y el mantenimiento de cierta autonomía sobre los componentes críticos.
Caching vs Seeding
Prompt Caching y seeding tienen propósitos diferentes en el uso de modelos de IA.
Prompt Caching almacena las instrucciones utilizadas con más frecuencia para un acceso más rápido, reduciendo la latencia en consultas repetidas.
El seeding, sin embargo, inicializa el modelo con parámetros específicos o valores iniciales para asegurar un resultado consistente en consultas similares.
Esencialmente, el almacenamiento en caché de instrucciones acelera el tiempo de respuesta reutilizando las instrucciones almacenadas en caché, mientras que la siembra tiene como objetivo mantener resultados coherentes en varias ejecuciones mediante el establecimiento de un estado inicial.
Control granular sobre Caching
Actualmente, la API de OpenAI no ofrece un comando específico para supervisar directamente el prompt caching.
Normalmente, OpenAI gestiona el comportamiento de caching en el backend, por lo que los desarrolladores no tienen acceso directo a una interfaz de supervisión del caché.
Sin embargo, los desarrolladores pueden supervisar indirectamente la eficacia del almacenamiento en caché realizando un seguimiento de los tiempos de respuesta o utilizando el registro para ver si los avisos repetidos se sirven más rápido, lo que podría indicar que se están almacenando en caché.
Para cualquier herramienta o actualización precisa, se recomienda consultar la documentación de la API de OpenAI o los recursos de soporte.
En conclusión
El prompt caching de OpenAI suscita la preocupación de que los usuarios se vuelvan más dependientes del modelo y le transfieran importantes funcionalidades.
Este cambio puede dar lugar a una falta de control granular sobre las operaciones, lo que podría afectar a la experiencia del usuario.
Sin embargo, la principal ventaja del prompt caching inmediato reside en sus beneficios automáticos para los usuarios existentes, que les permiten aprovechar esta función sin esfuerzo adicional.
En general, aunque existen retos, el potencial de mejora del rendimiento sigue siendo significativo.