语义缓存命中率估算器
输入每日调用量、重复问题占比、相似度匹配阈值、缓存TTL、平均Token数与模型单价，估算LLM应用接入语义缓存后的有效命中率、每日节省调用次数及节省成本。
免费在线工具
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使用说明
1. 填写每日调用总量、预估重复/相似问题占比（%）。
2. 设置相似度匹配阈值（0.80~1.00）和缓存TTL（小时）。
3. 填写平均每次调用Token数和模型单价（美元/百万token）。
4. 点击「估算命中率与节省」，查看有效命中率、每日节省调用次数、每日/每月节省成本。
5. 点击「加载示例数据」快速体验一组典型参数。
功能介绍
语义缓存（semantic cache）会把语义相近的历史问题直接命中缓存返回，跳过一次LLM调用，从而降低推理成本和延迟。但实际命中率并不等于「重复问题占比」，还要受两个因素打折：
- 相似度匹配阈值：阈值越严格（越接近1.0），命中率打折越多，因为要避免语义漂移导致答非所问；阈值低于0.90时不打折但漂移风险更高。
- 缓存TTL：TTL越短，缓存越容易在真正命中之前就过期，TTL达到24小时以上不再打折，1小时以内打折至0.2。
工具据此计算出「有效命中率」，再结合每日调用量、平均Token数和模型单价，估算每日/每月能省下多少调用次数和成本。
使用场景
评估是否值得为LLM应用接入语义缓存
在决定引入语义缓存中间件前，先用本工具估算量级，判断预期节省是否能覆盖额外的向量检索基础设施成本。
对比不同相似度阈值下的成本-风险权衡
调整阈值参数观察命中率和节省成本的变化，帮助团队在成本节省和答非所问风险之间选一个合适的阈值。
常见问题
有效命中率是怎么算出来的？
有效命中率 = 重复问题占比 × 相似度阈值折算系数 × TTL折算系数，三个系数分别反映真实重复率、误判风险控制和缓存过期损耗，是经验估算模型而非精确工程测算。
相似度阈值应该设多高？
阈值越高越保守，命中率会降低但答非所问的风险也更低；阈值低于0.90时不再额外打折，但需要自行评估语义漂移带来的误答风险，建议先在小流量上灰度验证。
这个估算和真实缓存系统的命中率会有差距吗？
会有差距。真实命中率还受向量模型质量、缓存容量、驱逐策略等因素影响，本工具只用于预算量级的粗估，正式上线前应结合真实流量做AB测试验证。