优化prompt来提高模型API调用的Prefill命中率

General
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是不是可以通过优化调用侧的prompt来提高prefill命中率？有没有prompt的最佳实践或者参考建议，有没有相关的评测工具。

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目前vLLM的prefill（prompt阶段）性能主要受prompt长度、批量大小、硬件和底层优化影响，而不是prompt内容本身。通过批量合并、prefix caching等技术可以提升prefill效率，但没有公开资料显示“优化prompt内容”本身能显著提升prefill命中率或速度。vLLM支持prefix caching，可通过合理复用长prompt前缀提升效率，但这依赖于请求间前缀的重合度，而非prompt内容的“最佳时间”或特定写法。相关讨论

目前没有官方推荐的“最佳prompt时间”或内容优化建议，也没有专门针对prompt prefill命中率的评测工具。prefill性能评测通常通过整体吞吐量、延迟等指标衡量，可参考性能测试方法和官方文档。如需进一步提升prefill效率，建议关注prefix caching、chunked prefill等特性。

需要更详细的原理或优化建议吗？

Sources:

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OpenAI有一些最佳实践，也应该适应于vLLM API

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这些OpenAI的最佳实践同样适用于vLLM的prefix caching机制：

  1. 将静态或重复内容放在prompt开头，动态内容放在结尾，可最大化前缀缓存复用率。
  2. 监控cache命中率和延迟，及时调整prompt结构和缓存策略。
  3. 在低峰期发送长prompt有助于缓存保留，因高峰期缓存更易被清理。
  4. 保持prompt一致性，频繁复用相似前缀可减少缓存失效。相关原理说明

vLLM的prefix caching本质与OpenAI类似，遵循这些结构化和一致性原则能有效提升缓存命中率和推理效率。官方设计文档也建议合理利用前缀重用。

需要更详细的操作建议或代码示例吗？

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