Dalam alur kerja AI standar, Anda dapat meneruskan token input yang sama berulang kali ke model. Gemini API menawarkan dua mekanisme penyimpanan dalam cache yang berbeda:
- Cache implisit (otomatis, tidak ada jaminan penghematan biaya)
- Cache eksplisit (manual, jaminan penghematan biaya)
Caching implisit diaktifkan secara default pada model Gemini 2.5. Jika permintaan berisi konten yang merupakan hit cache, kami akan otomatis meneruskan penghematan biaya kembali kepada Anda.
Cache eksplisit berguna jika Anda ingin menjamin penghematan biaya, tetapi dengan beberapa pekerjaan developer tambahan.
Caching implisit
Caching implisit diaktifkan secara default untuk semua model Gemini 2.5. Kami secara otomatis meneruskan penghematan biaya jika permintaan Anda menggunakan cache. Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk mengaktifkannya. Kebijakan ini berlaku mulai 8 Mei 2025. Jumlah token input minimum untuk penyimpanan dalam cache konteks adalah 1.024 untuk Flash 2.5 dan 2.048 untuk Pro 2.5.
Untuk meningkatkan peluang hit cache implisit:
- Coba tempatkan konten besar dan umum di awal perintah Anda
- Mencoba mengirim permintaan dengan awalan yang serupa dalam waktu singkat
Anda dapat melihat jumlah token yang merupakan hit cache di kolom usage_metadata objek respons.
Caching eksplisit
Dengan menggunakan fitur cache eksplisit Gemini API, Anda dapat meneruskan beberapa konten ke model satu kali, meng-cache token input, lalu merujuk ke token yang di-cache untuk permintaan berikutnya. Pada volume tertentu, penggunaan token yang di-cache lebih hemat biaya daripada meneruskan korpus token yang sama berulang kali.
Saat menyimpan kumpulan token dalam cache, Anda dapat memilih berapa lama cache tersebut akan ada sebelum token dihapus secara otomatis. Durasi penyimpanan dalam cache ini disebut time to live (TTL). Jika tidak disetel, TTL akan ditetapkan secara default ke 1 jam. Biaya untuk penyimpanan dalam cache bergantung pada ukuran token input dan berapa lama Anda ingin token tetap ada.
Bagian ini mengasumsikan bahwa Anda telah menginstal Gemini SDK (atau telah menginstal curl) dan telah mengonfigurasi kunci API, seperti yang ditunjukkan dalam mulai cepat.
Kapan harus menggunakan cache eksplisit
Cache konteks sangat cocok untuk skenario saat konteks awal yang substansial dirujuk berulang kali oleh permintaan yang lebih singkat. Pertimbangkan untuk menggunakan cache konteks untuk kasus penggunaan seperti:
- Chatbot dengan petunjuk sistem yang lengkap
- Analisis berulang pada file video yang panjang
- Kueri berulang terhadap set dokumen besar
- Analisis repositori kode atau perbaikan bug yang sering dilakukan
Cara penyimpanan dalam cache eksplisit mengurangi biaya
Caching konteks adalah fitur berbayar yang dirancang untuk mengurangi biaya operasional secara keseluruhan. Penagihan didasarkan pada faktor-faktor berikut:
- Jumlah token cache: Jumlah token input yang di-cache, ditagih dengan tarif yang lebih rendah jika disertakan dalam perintah berikutnya.
- Durasi penyimpanan: Jumlah waktu token yang di-cache disimpan (TTL), ditagih berdasarkan durasi TTL jumlah token yang di-cache. Tidak ada batas minimum atau maksimum pada TTL.
- Faktor lainnya: Biaya lain berlaku, seperti untuk token input dan token output yang tidak di-cache.
Untuk mengetahui detail harga terbaru, lihat halaman harga Gemini API. Untuk mempelajari cara menghitung token, lihat Panduan token.
Pertimbangan tambahan
Perhatikan pertimbangan berikut saat menggunakan penyimpanan dalam cache konteks:
- Jumlah token input minimum untuk penyimpanan dalam cache konteks adalah 1.024 untuk Flash 2.5 dan 2.048 untuk Pro 2.5. Maksimum sama dengan maksimum untuk model tertentu. (Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menghitung token, lihat Panduan token).
- Model ini tidak membedakan antara token yang di-cache dan token input reguler. Konten yang di-cache adalah awalan untuk perintah.
- Tidak ada batas kapasitas atau penggunaan khusus pada penyimpanan dalam cache konteks; batas kapasitas standar untuk
GenerateContentberlaku, dan batas token mencakup token yang disimpan dalam cache. - Jumlah token yang di-cache ditampilkan di
usage_metadatadari operasi pembuatan, pengambilan, dan listingan layanan cache, dan juga diGenerateContentsaat menggunakan cache.