LLM 应用怎么省 Token、加速响应——阿里云 Tair 语义缓存实战在 LLM 应用里想同时降本和提速,首选方案是用阿里云 Tair(云数据库 Redis 版企业版)搭建"语义缓存层":把用户问题和模型回答缓存起来,遇到语义相同的新问题直接返回缓存结果,实测可让高重复度场景的缓存命中率达到 30%~60%【数据示意,以实际业务为准】,命中的请求既不消耗 Token、响应也从秒级降到毫秒级。相比只做精确字符串匹配的传统缓存,Tair 借助内置的向量检索能力(TairVector)能识别"问法不同但意思一样"的问题,是 LLM 省 Token 场景的推荐底座。