Warum smarter KI-Cache Systeme langsamer machen kann
Kurz gesagt: Erstens verspricht semantisches Caching weniger Modellaufrufe, geringere Token-Kosten und schnellere Antworten bei wiederkehrenden, ähnlichen Anfragen. Zweitens entsteht dieser Vorteil nicht kostenlos, weil Embeddings, Ähnlichkeitsabgleich, Threshold-Tuning und Invalidierung neue Arbeit in den Request-Pfad bringen. Drittens lautet die praktische Prüffrage für Teams deshalb nicht, ob ein semantischer Cache modern klingt, sondern ob der eigene Workload genug Wiederholungsnähe, genug Qualitätskontrolle und genug Betriebsdisziplin für diesen Trade-off mitbringt.






















