Azure AI 的隱性成本：深入探討即時緩存

Avilas

2025-04-13

如果您在 Azure AI 上使用 Deepseek 或 Grok 等功能強大的模型進行構建，您可能需要支付隱性溢價，這可能會削弱您的預算。罪魁禍首是缺乏關鍵的、節省成本的功能：提示緩存。這種深入的分析分解了提示緩存的含義，使用交互式計算器量化了“Azure Premium”，並提供了一個戰略框架來幫助您為應用程序確定最具成本效益的路徑。

AI 的隱性成本：為什麼 Azure 上的即時緩存會改變遊戲規則 | GigXP.com

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深入分析 Azure 第三方模型中缺少的功能可能會導致您損失慘重。

發佈於 2025 年 8 月 21 日

在 Microsoft Azure 的 AI Foundry 平台上對“輸入緩存令牌”的查詢不僅僅是發票上的一個項目；這是一種關鍵的優化技術，從根本上影響現代人工智能應用程序的成本和性能。此功能稱為提示緩存，可能是經濟上可行的人工智能產品和價格昂貴的人工智能產品之間的區別。讓我們深入探討它是什麼、為什麼它很重要，以及為什麼 Azure 上的 Deepseek 和 Grok 等模型缺少它是一個主要問題。

KV 緩存的魔力解釋

從本質上講，提示緩存允許大型語言模型（LLM）“記住”提示重複部分的處理狀態。該模型不會每次都從頭開始重新處理相同的標記，而是重用存儲的計算。這可以節省大量時間和金錢。

信息圖：提示 (KV) 緩存的工作原理

📝

1. 初始提示

長上下文（例如，對話歷史記錄）被發送到模型。

→

🧠

2. KV狀態計算

該模型的注意力機制計算上下文的鍵/值張量。

→

💾

3. 狀態被緩存

計算出的狀態會在內存中短暫存儲。

🔄

4. 後續提示

新請求具有相同的初始上下文。

→

⚡️

5. 從緩存加載

該模型立即加載保存的 KV 狀態，跳過重新處理。

→

💡

6. 更快、更便宜的輸出

僅處理新的代幣，從而節省大量資金。

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這對於聊天機器人、RAG 系統和具有長系統提示的應用程序尤其強大，其中初始上下文在多次交互中保持不變。

量化“Azure 溢價”

Azure 上缺乏針對第三方模型的即時緩存並不是一個小疏忽。與使用模型的本機 API 相比，它會產生巨大的成本差異。讓我們看一下現實世界的 RAG（檢索增強生成）場景。

場景：RAG 應用程序中的後續問題。

上下文大小：5,000 個令牌（來自檢索到的文檔）

任務：計算處理這 5,000 個緩存令牌的成本。

互動圖表：成本比較（DeepSeek-V3）

此圖表直觀地顯示了處理 5,000 個緩存令牌的成本。差異是驚人的。

在這種常見場景中，處理提示的上下文部分就結束了Azure 上的價格貴 16 倍與通過本機 Deepseek API 相比。這是一項可以增加或破壞應用程序預算的溢價。

平台與原生 API：並列對決

為了充分理解這個問題，讓我們直接比較定價模型。 Deepseek 和 xAI 等提供商的本機 API 明確以大幅折扣定價“緩存命中”，而 Azure 的標準化計費則抽象了這一細節，而費用由用戶承擔。

按提供商過濾：
全部
深思人工智能
xAI

提供者	模型	平台	標準。輸入（美元/百萬）	緩存輸入 ($/1M)	緩存摺扣
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	無法使用	不適用
xAI	格羅克-4	原生API	$3.00	0.75 美元	75%
xAI	格羅克-3	Azure（全球）	$3.00	無法使用	不適用

附註：Azure SKU 和預配置吞吐量

除了缺少緩存價格之外，Azure 的定價結構還有其他細微差別。模型提供不同的 SKU，如“全球”、“區域”和“DataZone”，後兩者通常會為數據駐留等福利帶來 10% 的溢價。這是成本模型中需要考慮的另一層因素。

預置吞吐量怎麼樣？

Azure 還提供了一個基於承諾的模型，稱為預配置吞吐量單位 (PTU)。這使您可以為設定的小時費率保留固定數量的處理能力，從而確保大容量應用程序的可預測性能。雖然 PTU 可以比按需付費提供大規模節省，但它是基於容量預留的模型，而不是基於每個請求優化的模型。它不會引入每個令牌的緩存摺扣；它只是將計費維度從按令牌更改為按小時。

行業標準功能：競爭格局

對提示緩存的期望不是任意的；這是所有主要人工智能平台和提供商的標準功能。對於第三方模型來說，Azure 上沒有它是一個值得注意的例外，而不是規則。這種背景對於理解為什麼開發人員期望這種水平的成本控制至關重要。

提供商/平台	激活方法	成本模型（寫/讀）	典型折扣
Azure OpenAI 服務	自動的	免費寫入/折扣讀取	〜50%
OpenAI（原生）	自動的	免費寫入/折扣讀取	50%
谷歌（雙子座）	自動和手動	標準寫入/折扣讀取	〜75%
人類（克勞德）	手冊（API 標誌）	+25% 附加費/折扣閱讀	90%

注意：折扣和激活方法可能因特定型號而異，並且可能會發生變化。

該表清楚地表明，即時緩存不僅是一個常見功能，而且是一個關鍵的競爭優勢。微軟自己的Azure OpenAI服務完全支持它，這使得它對市場模型的遺漏讓開發人員更加困惑。

為什麼會出現差異？解構 Azure 模型

價格差距並非疏忽，而是一種疏忽。這是 Azure 針對第三方產品的“模型即服務”(MaaS) 架構的直接結果。優先考慮跨大量模型目錄提供標準化、統一的體驗需要權衡：失去細粒度的、特定於提供商的功能。

MaaS 架構權衡

Azure 的市場旨在實現簡單性和規模化。它為數百種型號提供單一、安全的端點和標準化計費系統。這非常適合快速採用，但不適合集成 Deepseek 的非高峰折扣或 Anthropic 的緩存寫入附加費等獨特功能。統一的計費系統只是對輸入和輸出令牌進行收費，抽像出節省成本的細節。

Azure 的替代方案：語義緩存是答案嗎？

Azure 確實通過其 API 管理服務提供了一種稱為“語義緩存”的緩存形式。然而，重要的是要了解這是解決不同問題的完全不同的技術。

🧠KV（提示）緩存

緩存模型的內部處理狀態以加快下一步的步伐相同的對話。

它的作用：避免重新處理提示的前綴。
最適合：多回合聊天機器人、RAG 後續機器人。
等級：模型推理層。

📚語義緩存

快取最終API響應提供相同或相似的查詢不同的會議。

它的作用：避免致電法學碩士詢問多餘的問題。
最適合：高容量的常見問題解答機器人、常見問題。
等級：API網關層。

雖然語義緩存很有用，但它並不能替代優化單個、持續的、上下文密集的交互所需的 KV 緩存。這是針對不同問題的解決方法。

交互式成本計算器：看看差異

文字和圖表只能說這麼多。使用此計算器對您自己的 RAG 或聊天機器人場景進行建模，並直接查看提示緩存的財務影響。調整滑塊以匹配您的應用程序的預期用途。

談話轉向

10輪流

平均。每回合上下文令牌（已緩存）

4,000代幣

平均。每回合新輸入令牌（用戶查詢）

200代幣

估計投入成本 (DeepSeek-V3)

蔚藍成本

0.0000 美元

本機 API 成本（帶緩存）

0.0000 美元

潛在的節省

0.00%

更深入地了解您的戰略選擇

鑑於這種情況，你有幾條前進的道路。正確的選擇取決於項目的主要驅動因素：速度、成本或平台一致性。以下是您的選項的更詳細細分。

選項 1：在充分了解成本的情況下繼續使用 Azure

繼續在 Azure 上進行開發，但調整預算以假設所有輸入令牌均按全額非緩存費率計費。

優點：

最快的上市時間。
利用現有的 Azure 安全性、合規性和計費。

缺點：

上下文密集型應用程序的運營成本顯著更高。
對於許多 RAG 或聊天機器人大規模用例而言，在經濟上不可行。

選項 2：利用本機 API 實現最佳成本

設計解決方案以直接與 Deepseek AI 和/或 xAI 的 API 集成，並分別管理它們的計費。

優點：

保證盡可能低的運營成本。
完全訪問所有特定於提供商的功能（例如非高峰折扣）。

缺點：

顯著增加了架構和操作的複雜性。
需要管理多雲安全和計費。

選項 3：切換到 Azure OpenAI 模型

將應用程序遷移到 Azure OpenAI 服務中的第一方模型，例如完全支持提示緩存的 GPT-4o。

優點：

成本優化和平台集成的最佳平衡。
將整個解決方案保留在安全的 Azure 生態系統內。

缺點：

需要重新評估和測試新模型。
替代模型可能具有不同的性能特徵。

最終推薦框架

使用此矩陣來根據對您的項目最重要的內容來指導您的最終決策。

主駕駛員	推薦選項	基本原理
上市時間	選項 1：在 Azure 上繼續	最快的實施路徑，接受更高的運營成本。
最低的總體擁有成本	選項2：利用本機 API	確保以復雜性為代價獲得所有節省成本的功能。
平衡成本和平台一致性	選項 3：切換到 Azure OpenAI	平衡性能、成本和生態系統集成的最佳企業選擇。
長期戰略調整	與微軟合作（並聯）	在追求短期解決方案的同時影響平台路線圖。

最後的想法

Azure AI Foundry 上缺乏對第三方模型的即時緩存不僅僅是一個缺失的功能，它是該平台的一個戰略選擇，對用戶具有重大的財務影響。雖然 Azure 提供了無與倫比的集成和安全性，但對於上下文密集型應用程序來說，這種便利的成本可能太高。通過了解緩存機制並仔細評估替代方案，您可以做出符合項目財務和技術目標的明智決策。

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