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Theo 会对补全响应进行语义化缓存。完全相同的请求(相同的提示词、模式、技能和工具)会立即返回缓存结果,且零成本。

工作原理

  1. Theo 根据请求参数(提示词、模式、技能、工具)生成一个确定性的缓存键
  2. 检查服务端缓存中是否存在匹配的条目
  3. 命中时:立即返回缓存的响应 —— 零成本,延迟低于 10ms
  4. 未命中时:运行完整的编排流程,缓存结果,然后返回
被缓存的响应会在响应体中包含 "_cached": true,以便你判断是否命中了缓存。

缓存键的计算方式

缓存键是以下内容的确定性哈希值:
  • 提示词文本(精确匹配)
  • 模式(auto、fast、think 等)
  • 生效的技能 slug
  • 内联的工具定义
带有 conversation_id 的请求永远不会被缓存,因为它们依赖于每次调用之间会变化的对话历史。

TTL 行为

缓存条目会根据内容类型自动过期: TTL 由服务端统一管理,并在新鲜度与成本节省之间做了优化权衡。

缓存作用域

  • 缓存是按用户隔离的 —— 你的缓存响应不会与其他账户共享
  • 当使用组织级密钥时,缓存按 key 隔离

检测缓存命中

成本影响

对于具有重复查询特征的应用(聊天机器人、仪表盘、分类任务),语义缓存可将成本降低 30%–60%。你可以在使用情况仪表盘中监控自己的缓存命中率。