Azure AI 的隐性成本：深入探讨即时缓存

Avilas

2025-04-13

如果您在 Azure AI 上使用 Deepseek 或 Grok 等功能强大的模型进行构建，您可能需要支付隐性溢价，这可能会削弱您的预算。罪魁祸首是缺乏关键的、节省成本的功能：提示缓存。这种深入的分析分解了提示缓存的含义，使用交互式计算器量化了“Azure Premium”，并提供了一个战略框架来帮助您为应用程序确定最具成本效益的路径。

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深入分析 Azure 第三方模型中缺少的功能可能会导致您损失惨重。

发布于 2025 年 8 月 21 日

在 Microsoft Azure 的 AI Foundry 平台上对“输入缓存令牌”的查询不仅仅是发票上的一个项目；这是一种关键的优化技术，从根本上影响现代人工智能应用程序的成本和性能。此功能称为提示缓存，可能是经济上可行的人工智能产品和价格昂贵的人工智能产品之间的区别。让我们深入探讨它是什么、为什么它很重要，以及为什么 Azure 上的 Deepseek 和 Grok 等模型缺少它是一个主要问题。

KV 缓存的魔力解释

从本质上讲，提示缓存允许大型语言模型（LLM）“记住”提示重复部分的处理状态。该模型不会每次都从头开始重新处理相同的标记，而是重用存储的计算。这可以节省大量时间和金钱。

信息图：提示 (KV) 缓存的工作原理

📝

1. 初始提示

长上下文（例如，对话历史记录）被发送到模型。

→

🧠

2. KV状态计算

该模型的注意力机制计算上下文的键/值张量。

→

💾

3. 状态被缓存

计算出的状态会在内存中短暂存储。

🔄

4. 后续提示

新请求具有相同的初始上下文。

→

⚡️

5. 从缓存加载

该模型立即加载保存的 KV 状态，跳过重新处理。

→

💡

6. 更快、更便宜的输出

仅处理新的代币，从而节省大量资金。

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这对于聊天机器人、RAG 系统和具有长系统提示的应用程序尤其强大，其中初始上下文在多次交互中保持不变。

量化“Azure 溢价”

Azure 上缺乏针对第三方模型的即时缓存并不是一个小疏忽。与使用模型的本机 API 相比，它会产生巨大的成本差异。让我们看一下现实世界的 RAG（检索增强生成）场景。

场景：RAG 应用程序中的后续问题。

上下文大小：5,000 个令牌（来自检索到的文档）

任务：计算处理这 5,000 个缓存令牌的成本。

互动图表：成本比较（DeepSeek-V3）

此图表直观地显示了处理 5,000 个缓存令牌的成本。差异是惊人的。

在这种常见场景中，处理提示的上下文部分就结束了Azure 上的价格贵 16 倍与通过本机 Deepseek API 相比。这是一项可以增加或破坏应用程序预算的溢价。

平台与原生 API：并列对决

为了充分理解这个问题，让我们直接比较定价模型。 Deepseek 和 xAI 等提供商的本机 API 明确以大幅折扣定价“缓存命中”，而 Azure 的标准化计费则抽象了这一细节，而费用由用户承担。

按提供商过滤：
全部
深思人工智能
xAI

提供商	模型	平台	标准。输入（美元/百万）	缓存输入 ($/1M)	缓存折扣
深思人工智能	DeepSeek-V3	原生API	0.27 美元	0.07 美元	〜74%
深思人工智能	深思V3	Azure（全球）	1.14 美元	无法使用	不适用
xAI	格罗克-4	原生API	$3.00	0.75 美元	75%
xAI	格罗克-3	Azure（全球）	$3.00	无法使用	不适用

附注：Azure SKU 和预配置吞吐量

除了缺少缓存价格之外，Azure 的定价结构还有其他细微差别。模型提供不同的 SKU，如“全球”、“区域”和“DataZone”，后两者通常会为数据驻留等福利带来 10% 的溢价。这是成本模型中需要考虑的另一层因素。

预置吞吐量怎么样？

Azure 还提供了一个基于承诺的模型，称为预配置吞吐量单位 (PTU)。这使您可以为设定的小时费率保留固定数量的处理能力，从而确保大容量应用程序的可预测性能。虽然 PTU 可以比按需付费提供大规模节省，但它是基于容量预留的模型，而不是基于每个请求优化的模型。它不会引入每个令牌的缓存折扣；它只是将计费维度从按令牌更改为按小时。

行业标准功能：竞争格局

对提示缓存的期望不是任意的；这是所有主要人工智能平台和提供商的标准功能。对于第三方模型来说，Azure 上没有它是一个值得注意的例外，而不是规则。这种背景对于理解为什么开发人员期望这种水平的成本控制至关重要。

提供商/平台	激活方法	成本模型（写/读）	典型折扣
Azure OpenAI 服务	自动的	免费写入/折扣读取	〜50%
OpenAI（原生）	自动的	免费写入/折扣读取	50%
谷歌（双子座）	自动和手动	标准写入/折扣读取	〜75%
人类（克劳德）	手册（API 标志）	+25% 附加费/折扣阅读	90%

注意：折扣和激活方法可能因特定型号而异，并且可能会发生变化。

该表清楚地表明，即时缓存不仅是一个常见功能，而且是一个关键的竞争优势。微软自己的Azure OpenAI服务完全支持它，这使得它对市场模型的遗漏让开发人员更加困惑。

为什么会出现差异？解构 Azure 模型

价格差距并非疏忽，而是一种疏忽。这是 Azure 针对第三方产品的“模型即服务”(MaaS) 架构的直接结果。优先考虑跨大量模型目录提供标准化、统一的体验需要权衡：失去细粒度的、特定于提供商的功能。

MaaS 架构权衡

Azure 的市场旨在实现简单性和规模化。它为数百种型号提供单一、安全的端点和标准化计费系统。这非常适合快速采用，但不适合集成 Deepseek 的非高峰折扣或 Anthropic 的缓存写入附加费等独特功能。统一的计费系统只是对输入和输出令牌进行收费，抽象出节省成本的细节。

Azure 的替代方案：语义缓存是答案吗？

Azure 确实通过其 API 管理服务提供了一种称为“语义缓存”的缓存形式。然而，重要的是要了解这是解决不同问题的完全不同的技术。

🧠KV（提示）缓存

缓存模型的内部处理状态以加快下一步的步伐相同的对话。

它的作用：避免重新处理提示的前缀。
最适合：多回合聊天机器人、RAG 后续机器人。
等级：模型推理层。

📚语义缓存

缓存最终API响应提供相同或相似的查询不同的会议。

它的作用：避免致电法学硕士询问多余的问题。
最适合：高容量的常见问题解答机器人、常见问题。
等级：API网关层。

虽然语义缓存很有用，但它并不能替代优化单个、持续的、上下文密集的交互所需的 KV 缓存。这是针对不同问题的解决方法。

交互式成本计算器：看看差异

文字和图表只能说这么多。使用此计算器对您自己的 RAG 或聊天机器人场景进行建模，并直接查看提示缓存的财务影响。调整滑块以匹配您的应用程序的预期用途。

谈话转向

10轮流

平均。每回合上下文令牌（已缓存）

4,000代币

平均。每回合新输入令牌（用户查询）

200代币

估计投入成本 (DeepSeek-V3)

蔚蓝成本

0.0000 美元

本机 API 成本（带缓存）

0.0000 美元

潜在的节省

0.00%

更深入地了解您的战略选择

鉴于这种情况，你有几条前进的道路。正确的选择取决于项目的主要驱动因素：速度、成本或平台一致性。以下是您的选项的更详细细分。

选项 1：在充分了解成本的情况下继续使用 Azure

继续在 Azure 上进行开发，但调整预算以假设所有输入令牌均按全额非缓存费率计费。

优点：

最快的上市时间。
利用现有的 Azure 安全性、合规性和计费。

缺点：

上下文密集型应用程序的运营成本显着更高。
对于许多 RAG 或聊天机器人大规模用例而言，在经济上不可行。

选项 2：利用本机 API 实现最佳成本

设计解决方案以直接与 Deepseek AI 和/或 xAI 的 API 集成，并分别管理它们的计费。

优点：

保证尽可能低的运营成本。
完全访问所有特定于提供商的功能（例如非高峰折扣）。

缺点：

显着增加了架构和操作的复杂性。
需要管理多云安全和计费。

选项 3：切换到 Azure OpenAI 模型

将应用程序迁移到 Azure OpenAI 服务中的第一方模型，例如完全支持提示缓存的 GPT-4o。

优点：

成本优化和平台集成的最佳平衡。
将整个解决方案保留在安全的 Azure 生态系统内。

缺点：

需要重新评估和测试新模型。
替代模型可能具有不同的性能特征。

最终推荐框架

使用此矩阵来根据对您的项目最重要的内容来指导您的最终决策。

主驾驶员	推荐选项	基本原理
上市时间	选项 1：在 Azure 上继续	最快的实施路径，接受更高的运营成本。
最低的总体拥有成本	选项2：利用本机 API	确保以复杂性为代价获得所有节省成本的功能。
平衡成本和平台一致性	选项 3：切换到 Azure OpenAI	平衡性能、成本和生态系统集成的最佳企业选择。
长期战略调整	与微软合作（并联）	在追求短期解决方案的同时影响平台路线图。

最后的想法

Azure AI Foundry 上缺乏对第三方模型的即时缓存不仅仅是一个缺失的功能，它是该平台的一个战略选择，对用户具有重大的财务影响。虽然 Azure 提供了无与伦比的集成和安全性，但对于上下文密集型应用程序来说，这种便利的成本可能太高。通过了解缓存机制并仔细评估替代方案，您可以做出符合项目财务和技术目标的明智决策。

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