Автор bmlabs 
Google анонсировала новую функцию — так называемый «скрытый кэш» (implicit caching) — для своего Gemini API. Главная цель этой опции — снизить стоимость доступа к последним моделям искусственного интеллекта для сторонних разработчиков. Разберёмся, как именно работает этот подход и кому будет полезен.
Что такое implicit caching и как работает кэширование Gemini API
Суть новинки — в оптимизации использования одних и тех же входных данных (токенов) при повторных обращениях к модели. В обычном сценарии, если разработчик отправляет крупные массивы данных в Gemini API многократно (например, в чат-ботах с большим бэкграундом или при анализе документов), каждый раз отправляются все одни и те же входные данные. Это увеличивает как стоимость, так и время ответа.
Функция context caching позволяет передать определённый большой контекст (например, сводку правил или документ) один раз, а затем лишь ссылаться на него в следующих запросах. Приложения могут задавать время жизни (TTL) для такого кэша — например, по умолчанию это один час. Стоимость кэширования зависит от объёма входных данных и времени их хранения.
Где поможет implicit caching
Значительную пользу этот подход принесёт:
— Чатам и виртуальным ассистентам — при отправке раз в сессию большого объёма системных инструкций;
— Анализу больших видеофайлов, документов или репозиториев — чтобы не пересылать их полностью с каждым запросом, а лишь указывать ссылку на ранее переданные данные;
— Повторяющимся аналитическим задачам, где базовая информация не меняется в рамках одной сессии.
В чём отличие от обычного кэша
Implicit caching различается по моделям Gemini и позволяет разработчикам контролировать, какой именно контекст кэшировать и на какое время. Это не просто ускорение — речь о снижении затрат за счёт сокращения повторной пересылки одних и тех же данных.
Плюсы и минусы нового подхода
Преимущества:
— Существенная экономия на API-вызовах: меньше токенов — меньше плата.
— Снижение задержки при работе с повторяющимися данными.
— Более простая архитектура приложений — не нужно изобретать велосипеды для хранения больших объёмов информации и их повторной передачи.
Недостатки:
— Ограничения по размеру контекста: чем больше объём, тем сложнее удержать его в памяти модели.
— Менее гибко, если базовая информация часто меняется — нужно перезагружать кэш, что может повлечь дополнительные расходы.
— Необходимость чётко управлять временем жизни кэша, чтобы не оплачивать хранение ненужных данных.
Итоги
С запуском implicit caching Google делает шаг к более доступному использованию её ИИ-моделей. Теперь это не только удобнее, но и выгоднее для разработчиков сервисов с повторяющимися и объёмными входными данными. Даже несмотря на некоторые ограничения, такие решения позволяют строить экономически оправданные бизнес-модели на основе продвинутых ИИ.
Если ваш проект связан с обработкой крупных массивов данных или с чат-ассистентами — обязательно попробуйте новую функцию в Gemini API.