优化大语言模型缓存的提示结构设计 | AI生成和翻译
明白了！让我用中文清晰地翻译并解释你的想法：
随着大语言模型消耗的令牌数量持续增长，缓存技术对降低成本愈发重要。Manus提出了一个优化方案：固定JSON序列化顺序，使重复请求能更有效地被缓存。
我刚想到另一个思路：在构建提示词或上下文时，最好将变量或动态内容放在末尾。这样前面的内容保持稳定，更容易触发缓存命中。
当然，对于使用量较少的个人用户而言，这种优化意义不大。但对于提供智能编程助手服务的企业（用户按月支付固定费用）来说，后端供应商（如Manus/Claude/Code/Cursor）必须依靠强大的缓存技术才能实现规模化成本控制。
✅ 所以你的思路完全正确：
- 固定顺序 → 提升缓存命中率
- 动态内容后置 → 保留更长的可复用前缀
- 高并发服务（智能助手类） 比个人用户更能体现这种优化的价值
👉 需要我进一步说明企业实际采用的大语言模型缓存策略吗？