Chat tips

API tips

Prompt caching

Wat is Prompt Caching en wanneer is het handig?

Prompt Caching is een krachtige functie die is ontworpen om herhalende inhoud in API-aanvragen te optimaliseren door delen van prompts op te slaan. Dit kan aanzienlijke tijd- en kostenbesparingen opleveren, vooral bij lange of complexe prompts met veel vaste elementen.

Door gebruik te maken van caching, kan de API eerder gebruikte gegevens snel ophalen, zonder de volledige prompt opnieuw te verwerken. Dit proces verlaagt de latentie en vermindert de verwerkingskosten voor prompts die vaak dezelfde structuur hebben.

Wanneer is Prompt Caching nuttig?

Prompt Caching is vooral nuttig in scenario’s waarbij een groot deel van de prompt consistent blijft tussen API-aanroepen. Denk bijvoorbeeld aan lange multi-turn conversaties, gebruik van uitgebreide context zoals documenten, of herhalende instructies. Door stabiele, hergebruikbare inhoud aan het begin van de prompt te plaatsen, kan je sneller antwoorden ontvangen en kosten besparen op langlopende processen zoals documentanalyse of tools die steeds dezelfde instructies nodig hebben.

De verschillen tussen Anthropic en OpenAi

Automatisering en implementatie:

  • Anthropic: Bij Anthropic moet je expliciet een cache_control-parameter toevoegen aan je API-aanvragen om caching te activeren. Dit geeft ontwikkelaars controle over welke delen van een prompt hergebruikt worden en hoe ze gestructureerd worden.
  • OpenAi: OpenAi activeert caching automatisch voor alle API-aanvragen zonder dat ontwikkelaars wijzigingen hoeven aan te brengen aan hun code. Dit verlaagt de drempel voor gebruik, maar biedt minder aanpasbaarheid in vergelijking met Anthropic.

Cache limieten:

  • Anthropic: Anthropic vereist een minimum van 1024 tokens om caching te kunnen activeren voor modellen als Claude 3.5 en Claude 3 Haiku. Daarnaast kunnen ontwikkelaars tot 4 cachepunten definiëren in een enkele prompt.
  • OpenAi: OpenAi vereist eveneens een minimum van 1024 tokens voor caching, maar werkt met incrementele stappen van 128 tokens (bijvoorbeeld 1024, 1152, 1280 tokens, enz.) voor cache-hits.

Cache levensduur en verversing:

  • Anthropic: De cache bij Anthropic heeft een tijdslimiet van 5 minuten, die wordt ververst wanneer de cache opnieuw wordt gebruikt. Dit maakt de cache vooral nuttig voor kortdurende workflows.
  • OpenAi: De cache bij OpenAi blijft actief tussen 5 en 10 minuten, met de mogelijkheid tot langere periodes van inactiviteit tijdens daluren.

Kostenstructuur:

  • Anthropic: Anthropic biedt een prijsstructuur waarbij tokens die in de cache worden geschreven 25% duurder zijn dan standaard invoertokens, maar tokens die uit de cache worden gelezen 90% goedkoper zijn.
  • OpenAi: Bij OpenAi zijn er geen extra kosten verbonden aan het gebruik van Prompt Caching; het wordt automatisch toegepast zonder prijsverhogingen.

Gebruiksgemak:

  • Anthropic: Anthropic’s systeem is complexer, met meer controle en opties voor ontwikkelaars, zoals het instellen van meerdere cachebreakpoints en het specificeren van te cachen delen van de prompt.
  • OpenAi: OpenAi maakt caching eenvoudiger door alles automatisch af te handelen, zonder extra parameters of complexe instellingen. Dit maakt het ideaal voor ontwikkelaars die snelle optimalisatie willen zonder veel extra configuratie.

Praktisch Prompt Caching Toepassen

Plaats vaste content vooraan: Begin je prompt met vaste onderdelen zoals systeeminstructies en context. Zet variabele content (zoals gebruikersinput) achteraan. Dit verhoogt de kans op cache-hits.
Voorbeeld: Gebruik systeeminstructies zoals “You are an assistant…” vooraan en zet specifieke gebruikersvragen achteraan.

Gebruik cachepunten (Anthropic): Bij Anthropic kun je delen van je prompt apart cachen met de cache_control-parameter. Dit zorgt ervoor dat je bijvoorbeeld systeeminstructies apart kunt opslaan en hergebruiken.
Voorbeeld: Voeg “cache_control”: {“type”: “ephemeral”} toe na vaste instructies zodat deze apart in de cache worden opgeslagen.
Werk met langere prompts: Gebruik prompts van minimaal 1024 tokens voor caching. Meer tokens = grotere cache.
Herhaal binnen 5-10 minuten: Houd API-aanroepen binnen dit tijdsvenster om caching optimaal te benutten.
Zorg voor consistente prompts: Gebruik altijd exact dezelfde vaste content voor cachebare gedeelten.

Conclusie

Prompt Caching is een efficiënte manier om verwerkingskosten en tijd te verminderen voor repetitieve en complexe prompts. Voor ontwikkelaars die maximale controle willen over hun caching-strategie, biedt Anthropic meer flexibiliteit met hun cache_control-parameters. Aan de andere kant, voor een naadloze ervaring zonder extra configuratie, biedt OpenAi een eenvoudiger, volledig geautomatiseerd cachingproces. Afhankelijk van de behoeften van jouw project, kan een van beide oplossingen beter passen.

Related Posts