გადადით მთავარ შინაარსზე
OpenAI

22 სექტემბერი, 2026

პროდუქტი

გაუმჯობესებული პრომპტის კეშირება GPT‑6‑ისთვის

კეშში მოხვედრის უკეთესი მაჩვენებლები და ახალი ხელსაწყოები, რათა მუდმივად მოქმედმა აგენტებმა უფრო სწრაფად და ნაკლები ხარჯით იმუშაონ.

იტვირთება…

GPT‑6 მუდმივად მოქმედ აგენტებს საშუალებას აძლევს, საათობით იმუშაონ რთულ ამოცანებზე — კოდური ბაზების რეფაქტორინგიდან საფუძვლიანად გამოკვლეული დოკუმენტებისა და პრეზენტაციების მომზადებამდე. ამ აგენტების მხარდამჭერი აპლიკაციები ერთმანეთზე დაფუძნებულ API მოთხოვნათა სერიას აგზავნიან და ხშირად წინა ეტაპებიდან იმავე ინსტრუქციებს, ხელსაწყოების აღწერილობებსა და კონტექსტს ინარჩუნებენ. OpenAI ამ საზიარო კონტექსტს აკეშირებს, რათა გამოთვლები სხვადასხვა მოთხოვნაში ხელახლა გამოიყენოს. ეს ამცირებს პასუხის დროს და დეველოპერებს კეშირებული შეყვანის ტოკენებზე 90%-მდე ფასდაკლებას აძლევს.

GPT‑6‑ის ოჯახთან ერთად გავუშვით პრომპტის კეშირების გაუმჯობესებული სისტემა, რომელიც ნაგულისხმევად ზრდის კეშში მოხვედრის მაჩვენებელს. ახლა კეშის ფასდაკლებას ვთავაზობთ შესაბამის საზიარო პრეფიქსებს, რომლებიც 30-წუთიან შუალედში ხელახლა გამოიყენება. ასევე წარმოგიდგენთ ახალ ხელსაწყოებს, რომლებიც დეველოპერებს კეშის წარმადობის მონიტორინგში, არმოხვედრების დიაგნოსტირებასა და მოთხოვნის დასაკეშირი ნაწილის მოცულობის არჩევაში დაეხმარება.

OpenAI-ის პრომპტის კეშირებას გადამწყვეტი როლი აქვს იმაში, რომ GitHub Copilot-მა მომხმარებლებს ფართო მასშტაბით სწრაფი და ეფექტიანი გამოცდილება შესთავაზოს. ბოლო რამდენიმე თვის განმავლობაში, OpenAI-ის მოდელებისადმი მილიარდობით მოთხოვნაში ხელახლა დასამუშავებელი მოთხოვნის ტოკენების წილი წინა საბაზისო მაჩვენებელთან შედარებით 50%-ზე მეტით შევამცირეთ. შედეგად, ინფერენციის ტექნოლოგიური სტეკი უფრო ეფექტიანია, ხოლო დეველოპერები პირველ პასუხს უფრო სწრაფად იღებენ.
—მარიო როდრიგესი, პროდუქტის მთავარი დირექტორი

კეშირების მონიტორინგი და კეშში არმოხვედრების დიაგნოსტიკა

ახალი პრომპტის კეშირების მართვის პანელი(იხსნება ახალ ფანჯარაში) აჩვენებს, თქვენი აპლიკაციის შეყვანის რა ნაწილი მიეწოდება კეშიდან. თვალი ადევნეთ კეშში მოხვედრის მაჩვენებლის ცვლილებას დროში და შეყვანის შემადგენლობის დიაგრამით შეადარეთ კეშირებული და არაკეშირებული ტოკენები. ეს წარმოდგენები დაგეხმარებათ, შენიშნოთ კეშში მოხვედრის შემცირება და შეაფასოთ, როგორ მოქმედებს აპლიკაციაში შეტანილი ცვლილებები კეშირების წარმადობაზე.

პრომპტის კეშირების მართვის პანელი, რომელზეც ნაჩვენებია კეშში მოხვედრის მაჩვენებელი, კეშის წარმადობის ცვლილება დროში და შეყვანის ტოკენების შემადგენლობა.

კეშში მოულოდნელი არმოხვედრისას მიზეზის გასაგებად გამოიყენეთ პრომპტის კეშირების სადიაგნოსტიკო ხელსაწყო(იხსნება ახალ ფანჯარაში). შეადარეთ მოთხოვნა ბოლო პასუხს, რათა აღმოაჩინოთ მოდელში, ხელსაწყოებში, პარამეტრებსა თუ შეყვანაში მომხდარი ცვლილებები, რომლებმაც ხელახალი გამოყენება შეაფერხა. დაზარალებული ტოკენების სავარაუდო რაოდენობა დაგეხმარებათ, შეაფასოთ ზემოქმედების მასშტაბი და გადაწყვიტოთ, როგორ გააუმჯობესოთ ინტეგრაცია კეშში მოხვედრის მაჩვენებლის მაქსიმალურად გასაზრდელად.

{
  "prompt_cache_diagnostics": {
    "type": "cache_miss",
    "reason": "tools_changed",
    "comparison_reusable_tokens": 5629,
    "cache_missed_tokens": 5629
  }
}

კეშირების ოპტიმიზაცია თქვენი აპლიკაციისთვის

აირჩიეთ, რა დააკეშიროთ. კეშის ცხადი საკონტროლო წერტილები საშუალებას გაძლევთ, აირჩიოთ ხელახლა გამოსაყენებელი მოთხოვნის პრეფიქსები. განახლებული პრომპტის კეშირების სახელმძღვანელო(იხსნება ახალ ფანჯარაში) განმარტავს, როგორ გამოიყენოთ ისინი, რამდენ ხანს რჩება კეშირებული პრეფიქსები გამოსადეგი და როგორ მოქმედებს ხელსაწყოებისა და შეყვანის ცვლილებები ხელახალ გამოყენებაზე.

შეცვალეთ მსჯელობის ინტენსივობა კეშის დარღვევის გარეშე. GPT‑6‑ის მოდელებში ახლა პასუხებს შორის შეგიძლიათ შეცვალოთ მსჯელობის ინტენსივობა(იხსნება ახალ ფანჯარაში) კეშის დარღვევის გარეშე. რთული ამოცანისთვის გაზარდეთ ინტენსივობა, ხოლო რუტინული შემდგომი მოთხოვნისთვის შეამცირეთ — დაამატეთ configuration_update და მოთხოვნის დონეზე მსჯელობის ინტენსივობა უცვლელი დატოვეთ. ეს საშუალებას გაძლევთ, ამოცანისთვის საჭირო მსჯელობის მოცულობა ისე შეცვალოთ, რომ ხელახლა გამოსაყენებელი კონტექსტი შეინარჩუნოთ.

შეინარჩუნეთ კეში ხელსაწყოებისა და ინსტრუქციების ცვლილებისას. აგენტის მიერ ხელსაწყოების გამოყენების საჭიროებების ცვლილებისას მათი აღწერილობები, სქემები და თანმიმდევრობა სტაბილურად შეინარჩუნეთ, რათა ადრინდელი კონტექსტი კვლავ გამოსადეგი იყოს. აღწერილობების წაშლის ნაცვლად გამოიყენეთ allowed_tools, რათა მხოლოდ შესაბამისი ხელსაწყოების გამოძახება იყოს შესაძლებელი, ან, თუ ხელსაწყოები საჭირო არ არის, tool_choice-ს none მნიშვნელობა მიანიჭეთ. ძველი ინსტრუქციების გადასაფარად ახალი ინსტრუქციები კონტექსტის ბოლოს, დეველოპერის ახალი შეტყობინებების საშუალებით დაამატეთ. იხილეთ ჩვენი მითითებები ხელსაწყოების ცვლილებების მართვის შესახებ(იხსნება ახალ ფანჯარაში).

შეყოვნების შესამცირებლად წინასწარ გაათბეთ კეში. წინასწარი გათბობა(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ცნობილ კონტექსტს წინასწარ ამზადებს, რათა მოთხოვნის მიღებისას მოდელმა პასუხის გაცემა უფრო სწრაფად დაიწყოს. მაგალითად, აპლიკაციას შეუძლია გაშვებისას, მომხმარებლის პირველ შეკითხვამდე, წინასწარ გაათბოს საზიარო ინსტრუქციები, ხელსაწყოების აღწერილობები ან საცნობარო მასალა. ამგვარად, დამუშავება მომხმარებლის ლოდინის დროის მიღმა სრულდება.

ეს არასავალდებულო მართვის საშუალებები ძრავის ნაგულისხმევ წარმადობას ავსებს და კეშირების თქვენს დატვირთვაზე მორგებაში გეხმარებათ.

1/3
OpenAI-ის პრომპტის კეშირების დიაგნოსტიკამ და მართვის პანელმა კეშში მოხვედრის მაჩვენებელი რამდენიმე პროცენტული პუნქტით გაგვიზარდა და ხარჯები 20%-ით შეგვიმცირა. ახლა შეტყობინებას ვიღებთ, როცა კეშირება მოულოდნელად ირღვევა, ხოლო ძირეული მიზეზის დასადგენად Codex-ის აგენტებს ვიყენებთ. ცხადი საკონტროლო წერტილები ასევე გვაძლევს სტაბილური კონტექსტის კეშირების საშუალებას, ხოლო ხშირად ცვალებად შიგთავსს მოთხოვნის ბოლოში ვტოვებთ. ამის წყალობით, ფონური ამოცანებისთვის საუბრების განშტოება ეკონომიკურად გამართლებული გახდა, რადგან საზიარო კონტექსტს თითქმის სრულად ხელახლა ვიყენებთ.
—არიან ჰანიფი, ტექნოლოგიების მთავარი დირექტორი

დაწყება

ავტორი

OpenAI