Cache konteks

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.

Membuat konten menggunakan cache

Contoh berikut menunjukkan cara membuat konten menggunakan petunjuk sistem yang di-cache dan file teks.

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const doc = await ai.files.upload({
    file: "path/to/file.txt",
    config: { mimeType: "text/plain" },
  });
  console.log("Uploaded file name:", doc.name);

  const modelName = "gemini-2.0-flash-001";
  const cache = await ai.caches.create({
    model: modelName,
    config: {
      contents: createUserContent(createPartFromUri(doc.uri, doc.mimeType)),
      systemInstruction: "You are an expert analyzing transcripts.",
    },
  });
  console.log("Cache created:", cache);

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: modelName,
    contents: "Please summarize this transcript",
    config: { cachedContent: cache.name },
  });
  console.log("Response text:", response.text);
}

await main();

Mencantumkan cache

Anda tidak dapat mengambil atau melihat konten dalam cache, tetapi Anda dapat mengambil metadata cache (name, model, displayName, usageMetadata, createTime, updateTime, dan expireTime).

Untuk mencantumkan metadata untuk semua cache yang diupload, gunakan GoogleGenAI.caches.list():

console.log("My caches:");
const pager = await ai.caches.list({ config: { pageSize: 10 } });
let page = pager.page;
while (true) {
  for (const c of page) {
    console.log("    ", c.name);
  }
  if (!pager.hasNextPage()) break;
  page = await pager.nextPage();
}

Mengupdate cache

Anda dapat menetapkan ttl atau expireTime baru untuk cache. Mengubah hal lain tentang cache tidak didukung.

Contoh berikut menunjukkan cara mengupdate ttl cache menggunakan GoogleGenAI.caches.update().

const ttl = `${2 * 3600}s`; // 2 hours in seconds
const updatedCache = await ai.caches.update({
  name: cache.name,
  config: { ttl },
});
console.log("After update (TTL):", updatedCache);

Menghapus cache

Layanan penyimpanan dalam cache menyediakan operasi penghapusan untuk menghapus konten secara manual dari cache. Contoh berikut menunjukkan cara menghapus cache menggunakan GoogleGenAI.caches.delete().

await ai.caches.delete({ name: cache.name });

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:

  1. Jumlah token cache: Jumlah token input yang di-cache, ditagih dengan tarif yang lebih rendah jika disertakan dalam perintah berikutnya.
  2. 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.
  3. 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 GenerateContent berlaku, dan batas token mencakup token yang disimpan dalam cache.
  • Jumlah token yang di-cache ditampilkan di usage_metadata dari operasi pembuatan, pengambilan, dan listingan layanan cache, dan juga di GenerateContent saat menggunakan cache.