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重庆当地网站,网站开发工具微软,高级搜索指令,重庆建设工程施工安全网本文从KV缓存管理角度对比了大模型API中的completion与chat/completion接口。completion接口让用户完全控制prompt构造#xff0c;能精确利用prefix caching#xff1b;而chat/completion接口虽更标准化便捷#xff0c;但服务商将messages转换为prompt的过程不透明#xff…本文从KV缓存管理角度对比了大模型API中的completion与chat/completion接口。completion接口让用户完全控制prompt构造能精确利用prefix caching而chat/completion接口虽更标准化便捷但服务商将messages转换为prompt的过程不透明可能导致缓存失效和上下文丢失。结论指出chat/completion是以便利性换取控制权的抽象层对于需要精确控制和最大化性能的场景(如Agent系统)completion接口更优。服务商正通过新增缓存控制参数来弥补这一差距。一、completion和chat/completion接口简单回顾首先我们先理清这两个接口的区别1)completion接口如/v1/completions这是更原始的接口输入: Once upon a time, there was a princess输出: who lived in a tall tower...输入一个完整的文本字符串prompt输出模型生成的续写文本本质纯粹的文本续写你给模型一个完整的、连续的token 序列模型返回后续 tokens。2)chat/completion接口如/v1/chat/completions这是再抽象后的接口message: [ {role: system, content: You are a helpful assistant}, {role: user, content: Hello}, {role: assistant, content: Hi!}, {role: user, content: How are you?}]输入一个messages数组包含多轮对话历史含系统提示、用户历史请求、assistant的历史思考、历史答复、历史工具请求、历史工具返回、用户最新请求等…输出assistant的最新回复本质对话续写服务商在服务端将 messages 数组转换为实际的 prompt 字符串通过chat template然后再做文本续写二、从KV缓存管理复用的角度分析两者显著差异1)completion接口的优势用户完全控制prompt的构造当然也要承担对不齐模型聊天模版的风险使用completion接口需要自己对齐 chat template 进行prompt构建如果格式对不上模型表现会下降。可以精确控制哪些部分是前缀从而更好地利用prefix caching服务商可以根据prompt的公共前缀进行KV缓存复用用户可以设计prompt格式来最大化缓存命中特性说明完全透明你构造的 prompt 就是实际送入模型的 token 序列精确控制你可以精心设计 prompt 结构让可复用部分放在前缀位置可预测性相同的 prompt 前缀 → 相同的 KV Cache → 确定性复用2)chat/completion接口的特点服务商在服务端将messages数组转换为实际的prompt套用各角色(system、user、assistant、tool等)标记的聊天模版然后拼接可能的裁切这个转换过程对用户是不透明的特别地有些模型的chat template聊天模版会裁切历史的消息记录比如reasoning_content会直接导致后续请求中不仅历史KV缓存无法完整复用更麻烦的是导致多轮的复杂智能体开发中的上下文丢失问题再请求时已经丢失了上一步中已经完成的思考信息有丢失案例 qwen3-235b-a22b-thinking聊天模版# 第一次请求messages: [system, user1, assistant1(含reasoning、content、tool_call), ..., user2]→ 实际prompt: ...thinkxxx/think... ← 包含推理过程# 第二次请求假设服务商裁切了reasoning_contentmessages: [system, user1, assistant1(不含reasoning), user2, assistant2, user3]→ 实际prompt: ... ← 前缀已变KV Cache 失效 历史思考丢失不同厂商的chat template不同用户无法精确控制最终的prompt结构问题影响黑盒转换messages → actual\_prompt的 chat template 对你不透明格式依赖不同厂商模板不同ChatML、Llama-style、Claude-style…缓存更易不可控你无法精确预测最终的 token 序列难以设计缓存策略元数据开销角色标记、特殊token、裁切规则会打断你精心设计的前缀连续性3)KV缓存复用的关键点Prefix CachingLLM推理时如果多个请求有相同的前缀可以复用前缀部分的KV缓存避免重复计算再推理相同前缀部分的KV降低算力耗费和api费用。│ [System Prompt] [User contetent] [Assistant content] [Tool call] [Tool_response]...│ [User new query] ││ ←──────────────────可缓存复用的部分───────────────────────────────────────────────→ │ 新计算 │对于chat/completion接口服务商内部会将messages数组转换为prompt再转换为tokenid最后送去模型推理list[dict]-str-tokenid这个不透明的过程list[dict]-str会影响KV缓存的复用效率。而且不同厂商可能有不同的转换策略导致即使messages看起来相似最终生成的实际prompt也可能存在微妙差异。这种不确定性会降低缓存命中的可能性增加计算开销。三、总结便利性 VS 控制权Transformer 本质P(next_token | previous_tokens)从模型角度根本不存在对话这个概念——它只看到一个 token 序列previous_tokens然后预测下一个 token。无论是completion还是chat/completion最终都是将输入转换为tokenid序列预测下一个token。这意味着接口的差异主要在于抽象层的便利性而非底层能力。性能选择取决于具体场景。对于需要精确控制和最大化性能的场景Completion接口提供了更直接的模型交互方式允许用户精细调整prompt结构并更有效地利用前缀缓存机制。相比之下**chat/completion接口提供了更标准化、更简单的API**服务商可以针对聊天场景进行专门优化开发者不需要关心 prompt 模板。Completion: 你的 prompt ──────────→ 模型 ──→ 输出 ↑ 你完全控制Chat Completion: messages ──→ [Chat Template] ──→ actual_prompt ──→ 模型 ──→ 输出 ↑ 服务商控制黑盒从KV缓存显式管理复用的角度看哪种方式更优呢- 从纯效率/控制角度确实completion接口更优结论chat/completion是对completion的一个抽象层**它**以便利性换取了控制权。而Agent 是一个“多轮推理 工具协作 长上下文”的系统需要对状态、前缀和 KV Cache 有极强的可控性而 Completion 才是唯一能把这种可控性完全交还给开发者的接口。值得注意的是很多服务商已经在 Chat Completion 接口上额外新增了显式暴露缓存控制能力如Anthropic里的cache_control参数这是在chat/completion的抽象层上补回了completion接口的控制能力说明业界也认识到了纯chat/completion抽象的局限性。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​