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Infrastruktur

Prompt- & Embeddings-Cache

Wiederverwendung berechneter Modell-Antworten und Vektor-Repräsentationen — spart 50–90% Kosten.

OpenAI Prompt Caching, Anthropic Prompt Caching und semantisches Response-Caching (z.B. via Redis Vector) reduzieren Token-Kosten und Latenz erheblich, sobald gleiche oder ähnliche Anfragen mehrfach auftauchen — typisch in Support-Bots, internen Wissens-Suchen und Klassifikations-Pipelines. Pflicht-Optimierung, sobald monatliche LLM-Kosten 4-stellig werden.

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