要缓存来自 OpenAI 的响应并减少 API 调用，您可以实现一个缓存层，该缓存层基于输入参数存储 API 响应。核心思想是在发出新的 API 请求之前检查缓存。 如果存在相同输入的缓存响应，您可以重用它，而不是再次调用 API。 这种方法可以降低成本、最大限度地减少延迟并避免达到速率限制。 该实现通常涉及为每个请求生成一个唯一的键（例如，对输入文本和参数进行哈希处理），并使用 Redis、Memcached 甚至一个简单的数据库等缓存存储来保存和检索响应。
例如，假设您的应用程序向 OpenAI 发送一个提示，例如“解释量子计算”。 您可以通过组合提示文本的哈希和模型参数（例如，sha256("gpt-4:Explain quantum computing")）来创建缓存键。 在发出 API 调用之前，请检查此键是否存在于缓存中。 如果存在，则返回缓存的响应。 如果没有，则继续进行 API 请求，并将结果存储在具有到期时间（例如，24 小时）的缓存中。 Redis 等工具非常适合，因为它们具有快速的读/写速度并支持生存时间 (TTL) 设置。 诸如 redis-py 之类的库简化了集成，使您能够以最少的代码设置和获取值。
需要考虑的事项包括处理动态响应和缓存失效。 例如，如果您的应用程序允许用户调整 temperature 或 max_tokens 等参数，请确保这些值是缓存键的一部分，以避免提供不正确的数据。 此外，监控缓存命中率以平衡新鲜度和效率——根据响应的更新频率调整 TTL。 对于敏感数据，加密缓存的响应或使用安全的存储解决方案。 这种方法非常适用于静态或重复查询，但应避免缓存实时或高度个性化的输出，因为这些输出必须保持唯一。