Cache konteks

Dalam alur kerja AI standar, Anda dapat meneruskan token input yang sama berulang kali ke model. Dengan menggunakan fitur cache konteks 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.

Penyimpanan dalam cache konteks bervariasi dari model ke model.

Kapan harus menggunakan cache konteks

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 menggunakan cache konteks

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 cache, lalu menggunakannya untuk membuat konten.

VideoPDF
wget https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/a11.txt
echo '{
  "model": "models/gemini-2.0-flash-001",
  "contents":[
    {
      "parts":[
        {
          "inline_data": {
            "mime_type":"text/plain",
            "data": "'$(base64 $B64FLAGS a11.txt)'"
          }
        }
      ],
    "role": "user"
    }
  ],
  "systemInstruction": {
    "parts": [
      {
        "text": "You are an expert at analyzing transcripts."
      }
    ]
  },
  "ttl": "300s"
}' > request.json

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/cachedContents?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d @request.json \
> cache.json

CACHE_NAME=$(cat cache.json | grep '"name":' | cut -d '"' -f 4 | head -n 1)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash-001:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
      "contents": [
        {
          "parts":[{
            "text": "Please summarize this transcript"
          }],
          "role": "user"
        },
      ],
      "cachedContent": "'$CACHE_NAME'"
    }'

DOC_URL="https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf"
DISPLAY_NAME="A17_FlightPlan"
SYSTEM_INSTRUCTION="You are an expert at analyzing transcripts."
PROMPT="Please summarize this transcript"
MODEL="models/gemini-2.0-flash-001"
TTL="300s"

# Download the PDF
wget -O "${DISPLAY_NAME}.pdf" "${DOC_URL}"

MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${DISPLAY_NAME}.pdf")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${DISPLAY_NAME}.pdf")

echo "MIME_TYPE: ${MIME_TYPE}"
echo "NUM_BYTES: ${NUM_BYTES}"

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${DISPLAY_NAME}.pdf" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo "file_uri: ${file_uri}"

# Clean up the downloaded PDF
rm "${DISPLAY_NAME}.pdf"

# Create the cached content request
echo '{
  "model": "'$MODEL'",
  "contents":[
    {
      "parts":[
        {"file_data": {"mime_type": "'$MIME_TYPE'", "file_uri": '$file_uri'}}
      ],
    "role": "user"
    }
  ],
  "system_instruction": {
    "parts": [
      {
        "text": "'$SYSTEM_INSTRUCTION'"
      }
    ],
    "role": "system"
  },
  "ttl": "'$TTL'"
}' > request.json

# Send the cached content request
curl -X POST "${BASE_URL}/v1beta/cachedContents?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d @request.json \
> cache.json

CACHE_NAME=$(cat cache.json | grep '"name":' | cut -d '"' -f 4 | head -n 1)
echo "CACHE_NAME: ${CACHE_NAME}"
# Send the generateContent request using the cached content
curl -X POST "${BASE_URL}/${MODEL}:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
      "contents": [
        {
          "parts":[{
            "text": "'$PROMPT'"
          }],
          "role": "user"
        }
      ],
      "cachedContent": "'$CACHE_NAME'"
    }' > response.json

cat response.json

echo jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

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).

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/cachedContents?key=$GEMINI_API_KEY"

Mengupdate cache

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

Contoh berikut menunjukkan cara memperbarui ttl cache.

curl -X PATCH "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/$CACHE_NAME?key=$GEMINI_API_KEY" \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -d '{"ttl": "600s"}'

Menghapus cache

Layanan penyimpanan dalam cache menyediakan operasi penghapusan untuk menghapus konten secara manual dari cache. Contoh berikut menunjukkan cara menghapus cache.

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/$CACHE_NAME?key=$GEMINI_API_KEY"

Cara penyimpanan dalam cache 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 4.096, dan maksimum sama dengan maksimum untuk model tertentu. (Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang 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.