Langsung ke konten utama

​
Ringkasan

LemonData menyediakan sistem caching cerdas yang dapat secara signifikan mengurangi biaya API dan latensi respons Anda. Caching kami melampaui pencocokan permintaan sederhana - sistem ini memahami makna semantik dari prompt Anda.

Penghematan Biaya

Cache hit ditagih dengan biaya yang jauh lebih rendah dari biaya normal.

Respons Lebih Cepat

Respons yang di-cache dikembalikan secara instan, tidak memerlukan inferensi model.

Sadar Konteks

Pencocokan semantik menemukan permintaan serupa bahkan dengan kata-kata yang berbeda.

Kontrol Privasi

Kontrol penuh atas apa yang di-cache dan dibagikan.

​
Cara Kerja

LemonData menggunakan sistem caching dua lapis:

​
Lapisan 1: Response Cache (Pencocokan Persis)

Untuk permintaan deterministik (temperature=0), kami men-cache respons yang persis:
  • Pencocokan: Model, pesan, dan parameter yang identik
  • Kecepatan: Instan (mikrodetik)
  • Terbaik untuk: Kueri identik yang berulang

​
Lapisan 2: Semantic Cache (Pencocokan Kemiripan)

Untuk semua permintaan, kami juga memeriksa kemiripan semantik menggunakan algoritma pencocokan dua tahap:
  • Tahap 1 (Hanya kueri): ≥95% kemiripan pada kueri pengguna
  • Tahap 2 (Konteks penuh): ≥85% kemiripan termasuk konteks percakapan
  • Terbaik untuk: Kueri gaya FAQ, pertanyaan umum
User A: "What is the capital of France?"
User B: "Tell me the capital city of France"
→ Same cached response (high semantic similarity)

​
Header Cache

​
Header Permintaan

Kontrol perilaku caching per permintaan: 
# Skip cache lookup, always call the model
curl https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Cache-Control: no-cache" \
  -d '{"model": "gpt-4o", "messages": [...]}'
HeaderNilaiEfek
Cache-Control: no-cache-Lewati cache, respons baru
Cache-Control: no-store-Jangan cache respons ini

​
Header Respons

Setiap respons menyertakan status cache: 
X-Cache: HIT           # Respons dilayani dari cache
X-Cache: MISS          # Respons baru dari model
X-Cache-Entry-Id: abc  # ID entri cache (untuk umpan balik)

​
Memeriksa Status Cache

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is 2+2?"}]
)

# Periksa status cache dari header respons
# (Tersedia dalam respons HTTP mentah)
print(f"Cache: {response._raw_response.headers.get('X-Cache')}")

​
Penagihan Cache

Cache hit secara signifikan lebih murah daripada permintaan baru:
TipeBiaya
Cache HITDiskon 80%
Cache MISSHarga penuh
Diskon tepatnya ditampilkan di log penggunaan dasbor Anda.

​
Kontrol Privasi

​
Tingkat API Key

Konfigurasikan perilaku caching untuk setiap API key di dasbor Anda:
ModeDeskripsi
DefaultCache diaktifkan, dapat dibagikan dengan permintaan serupa
No ShareCache diaktifkan, tetapi respons bersifat pribadi untuk akun Anda
DisabledTidak ada caching sama sekali

​
Tingkat Permintaan

Timpa per permintaan: 
# Nonaktifkan caching untuk permintaan ini
curl https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions \
  -H "Cache-Control: no-store" \
  -d '...'

​
Umpan Balik Cache

Jika Anda menerima respons cache yang salah, Anda dapat melaporkannya: 
curl -X POST https://api.lemondata.cc/v1/cache/feedback \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "cache_entry_id": "abc123",
    "feedback_type": "wrong_answer",
    "description": "Response was outdated"
  }'
Tipe umpan balik:
  • wrong_answer - Secara faktual salah
  • outdated - Informasi sudah usang
  • irrelevant - Tidak cocok dengan pertanyaan
  • other - Masalah lainnya
Ketika sebuah entri cache menerima cukup banyak umpan balik negatif, entri tersebut akan dibatalkan secara otomatis.

​
Praktik Terbaik

Pengaturan deterministik memaksimalkan tingkat cache hit.
Pemformatan yang konsisten meningkatkan pencocokan semantik.
Peristiwa terkini, data real-time harus melewati cache.
Periksa dasbor Anda untuk statistik cache dan penghematan.

​
Kapan TIDAK menggunakan Cache

Nonaktifkan caching untuk:
  • Informasi real-time: Harga saham, cuaca, berita
  • Konten yang dipersonalisasi: Rekomendasi khusus pengguna
  • Tugas kreatif: Saat variasi diinginkan
  • Data sensitif: Informasi rahasia
# Untuk kueri yang sensitif terhadap waktu
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the current stock price of AAPL?"}],
    extra_headers={"Cache-Control": "no-cache"}
)