프롬프트 캐싱이 AI 비용을 90%까지 줄이는 비결인 이유

프롬프트 캐싱은 반복되는 프롬프트에서 KV 벡터를 재사용해 LLM 비용을 줄이는 방법이다.

비용이 큰 prefill 단계를 줄여 지연 시간을 낮추고 응답 속도를 높인다.

또한 Multi-Head Latent Attention과 분산 디스크 배열 같은 저장·구조 최적화도 함께 다룬다.

효율적인 캐시 관리는 Claude Code, GPT Realtime 2처럼 반복 작업이 많은 워크플로의 효율을 크게 높일 수 있다.