每次重复调用 LLM 都是在烧钱，传统缓存只能精确匹配，无法解决语义多样性问题。Redis 8 打破局限，带来语义缓存革命：
• LangCache：基于语义向量匹配缓存，不再依赖完全相同的字符串输入。通过嵌入向量找出语义相近的历史请求，命中则直接返回缓存结果，节省大量计算成本和响应时间。
• Vector Sets：Redis 原生支持向量相似度搜索，无需外接向量数据库。快速检索语义相近的条目，提升推荐、搜索、实体解析等场景效果。
• Redis Flex：混合 RAM+SSD 存储，扩大缓存容量，降低成本。热点数据保留在内存，冷数据转移至 SSD，实现高效且经济的缓存扩展。
核心价值：传统缓存基于键匹配，面对表达差异极大的自然语言请求失效，导致频繁调用 LLM 浪费资源。Redis 8 通过理解“意义”而非“字面”，大幅提升缓存命中率，降低重复计算，实现更快更省钱的智能缓存。
示意流程：
用户请求 → LangCache 查询语义相似缓存 → 命中返回缓存结果，未命中调用 LLM → 缓存更新响应
节省公式：
预估节省 = （每月输出 token 费用）×（缓存命中率）
对 LLM 应用、聊天机器人、RAG、智能代理等场景意义巨大，迈向更智慧、更经济的 AI 基础设施。
详细解析👉 newsletter.systemdesignclassroom.com/p/every-repeated-llm-call-is-money-on-fire
示例图与流程👉 twitter.com/RaulJuncoV/status/1954876732261253578
语义缓存 Redis8 LangCache 向量搜索 智能缓存 LLM成本优化
