ในเวิร์กโฟลว์ AI ทั่วไป คุณอาจส่งโทเค็นอินพุตเดียวกันซ้ำๆ ไปยังโมเดล Gemini API มีกลไกการแคช 2 แบบที่แตกต่างกัน ดังนี้
- การแคชโดยนัย (เปิดใช้โดยอัตโนมัติในโมเดล Gemini 2.5 ไม่มีการรับประกันการประหยัดค่าใช้จ่าย)
- การแคชอย่างชัดเจน (เปิดใช้ได้ด้วยตนเองในโมเดลส่วนใหญ่ รับประกันการประหยัดค่าใช้จ่าย)
การแคชอย่างชัดเจนมีประโยชน์ในกรณีที่คุณต้องการรับประกันการประหยัดค่าใช้จ่าย แต่ต้องมีการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพิ่มเติม
การแคชโดยนัย
ระบบจะเปิดใช้การแคชโดยนัยโดยค่าเริ่มต้นสำหรับโมเดล Gemini 2.5 ทั้งหมด เราจะส่งต่อส่วนลดค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ หากคำขอของคุณเข้าถึงแคช คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อเปิดใช้ฟีเจอร์นี้ โดยจะมีผลตั้งแต่วันที่ 8 พฤษภาคม 2025 จำนวนโทเค็นอินพุตขั้นต่ำสำหรับการแคชบริบทคือ 1,024 สำหรับ 2.5 Flash และ 4,096 สำหรับ 2.5 Pro
วิธีเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงแคชโดยนัย
- ลองวางเนื้อหาขนาดใหญ่และเนื้อหาทั่วไปไว้ที่จุดเริ่มต้นของพรอมต์
- ลองส่งคำขอที่มีคำนำหน้าที่คล้ายกันในช่วงเวลาสั้นๆ
คุณดูจำนวนโทเค็นที่แคชตรงได้ในฟิลด์
usage_metadata
ของออบเจ็กต์การตอบกลับ
การแคชที่ชัดเจน
การใช้ฟีเจอร์การแคชอย่างชัดเจนของ Gemini API ช่วยให้คุณส่งเนื้อหาบางอย่างไปยังโมเดลได้เพียงครั้งเดียว แคชโทเค็นอินพุต แล้วอ้างอิงโทเค็นที่แคชไว้สำหรับคำขอที่ตามมา เมื่อมีปริมาณการใช้งานในระดับหนึ่ง การใช้โทเค็นที่แคชไว้จะมีต้นทุนต่ำกว่า การส่งชุดโทเค็นเดียวกันซ้ำๆ
เมื่อแคชชุดโทเค็น คุณสามารถเลือกระยะเวลาที่ต้องการให้แคช อยู่ก่อนที่ระบบจะลบโทเค็นโดยอัตโนมัติ ระยะเวลาการแคชนี้เรียกว่า Time to Live (TTL) หากไม่ได้ตั้งค่า ระบบจะใช้ TTL เป็นค่าเริ่มต้นที่ 1 ชั่วโมง ค่าใช้จ่ายในการแคชขึ้นอยู่กับขนาดโทเค็นอินพุตและระยะเวลาที่คุณต้องการให้โทเค็น คงอยู่
ส่วนนี้ถือว่าคุณได้ติดตั้ง Gemini SDK (หรือติดตั้ง curl) แล้ว และได้กำหนดค่าคีย์ API ตามที่แสดงในคู่มือเริ่มต้นฉบับย่อแล้ว
สร้างเนื้อหาโดยใช้แคช
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างเนื้อหาโดยใช้คำสั่งของระบบและไฟล์วิดีโอที่แคชไว้
วิดีโอ
import os
import pathlib
import requests
import time
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
# Download video file
url = 'https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/SherlockJr._10min.mp4'
path_to_video_file = pathlib.Path('SherlockJr._10min.mp4')
if not path_to_video_file.exists():
with path_to_video_file.open('wb') as wf:
response = requests.get(url, stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=32768):
wf.write(chunk)
# Upload the video using the Files API
video_file = client.files.upload(file=path_to_video_file)
# Wait for the file to finish processing
while video_file.state.name == 'PROCESSING':
print('Waiting for video to be processed.')
time.sleep(2)
video_file = client.files.get(name=video_file.name)
print(f'Video processing complete: {video_file.uri}')
# You must use an explicit version suffix: "-flash-001", not just "-flash".
model='models/gemini-2.0-flash-001'
# Create a cache with a 5 minute TTL
cache = client.caches.create(
model=model,
config=types.CreateCachedContentConfig(
display_name='sherlock jr movie', # used to identify the cache
system_instruction=(
'You are an expert video analyzer, and your job is to answer '
'the user\'s query based on the video file you have access to.'
),
contents=[video_file],
ttl="300s",
)
)
# Construct a GenerativeModel which uses the created cache.
response = client.models.generate_content(
model = model,
contents= (
'Introduce different characters in the movie by describing '
'their personality, looks, and names. Also list the timestamps '
'they were introduced for the first time.'),
config=types.GenerateContentConfig(cached_content=cache.name)
)
print(response.usage_metadata)
# The output should look something like this:
#
# prompt_token_count: 696219
# cached_content_token_count: 696190
# candidates_token_count: 214
# total_token_count: 696433
print(response.text)
from google import genai
from google.genai import types
import io
import httpx
client = genai.Client()
long_context_pdf_path = "https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf"
# Retrieve and upload the PDF using the File API
doc_io = io.BytesIO(httpx.get(long_context_pdf_path).content)
document = client.files.upload(
file=doc_io,
config=dict(mime_type='application/pdf')
)
model_name = "gemini-2.0-flash-001"
system_instruction = "You are an expert analyzing transcripts."
# Create a cached content object
cache = client.caches.create(
model=model_name,
config=types.CreateCachedContentConfig(
system_instruction=system_instruction,
contents=[document],
)
)
# Display the cache details
print(f'{cache=}')
# Generate content using the cached prompt and document
response = client.models.generate_content(
model=model_name,
contents="Please summarize this transcript",
config=types.GenerateContentConfig(
cached_content=cache.name
))
# (Optional) Print usage metadata for insights into the API call
print(f'{response.usage_metadata=}')
# Print the generated text
print('\n\n', response.text)
แสดงรายการแคช
คุณไม่สามารถดึงหรือดูเนื้อหาที่แคชไว้ได้ แต่สามารถดึงข้อมูลเมตาของแคช (name
, model
, display_name
, usage_metadata
, create_time
, update_time
และ expire_time
) ได้
หากต้องการแสดงข้อมูลเมตาสำหรับแคชที่อัปโหลดทั้งหมด ให้ใช้ CachedContent.list()
for cache in client.caches.list():
print(cache)
หากต้องการดึงข้อมูลเมตาสำหรับออบเจ็กต์แคช 1 รายการ หากทราบชื่อ ให้ใช้ get
ดังนี้
client.caches.get(name=name)
อัปเดตแคช
คุณตั้งค่า ttl
หรือ expire_time
ใหม่สำหรับแคชได้ ไม่รองรับการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ
เกี่ยวกับแคช
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีอัปเดต ttl
ของแคชโดยใช้
client.caches.update()
from google import genai
from google.genai import types
client.caches.update(
name = cache.name,
config = types.UpdateCachedContentConfig(
ttl='300s'
)
)
หากต้องการตั้งค่าเวลาหมดอายุ ระบบจะยอมรับทั้งdatetime
ออบเจ็กต์
หรือสตริงวันที่และเวลาในรูปแบบ ISO (dt.isoformat()
เช่น
2025-01-27T16:02:36.473528+00:00
) เวลาของคุณต้องมีเขตเวลา
(datetime.utcnow()
ไม่ได้แนบเขตเวลา
datetime.now(datetime.timezone.utc)
แนบเขตเวลา)
from google import genai
from google.genai import types
import datetime
# You must use a time zone-aware time.
in10min = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) + datetime.timedelta(minutes=10)
client.caches.update(
name = cache.name,
config = types.UpdateCachedContentConfig(
expire_time=in10min
)
)
ลบแคช
บริการแคชมีฟังก์ชันการลบเพื่อนำเนื้อหาออกจากแคชด้วยตนเอง ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีลบแคช
client.caches.delete(cache.name)
การแคชอย่างชัดเจนโดยใช้ไลบรารี OpenAI
หากใช้ไลบรารี OpenAI คุณจะเปิดใช้
การแคชอย่างชัดแจ้งได้โดยใช้พร็อพเพอร์ตี้ cached_content
ใน extra_body
กรณีที่ควรใช้การแคชที่ชัดเจน
การแคชบริบทเหมาะอย่างยิ่งกับสถานการณ์ที่คำขอที่สั้นกว่าอ้างอิงบริบทเริ่มต้นที่สำคัญซ้ำๆ พิจารณาใช้ การแคชบริบทสำหรับกรณีการใช้งานต่อไปนี้
- แชทบ็อตที่มีคำสั่งของระบบที่ครอบคลุม
- การวิเคราะห์ไฟล์วิดีโอขนาดยาวซ้ำๆ
- การค้นหาที่เกิดซ้ำกับชุดเอกสารขนาดใหญ่
- การวิเคราะห์ที่เก็บโค้ดหรือการแก้ไขข้อบกพร่องบ่อยๆ
การแคชที่ชัดเจนช่วยลดค่าใช้จ่ายได้อย่างไร
การแคชบริบทเป็นฟีเจอร์แบบชำระเงินที่ออกแบบมาเพื่อลดต้นทุนในการดำเนินงานโดยรวม การเรียกเก็บเงินจะอิงตามปัจจัยต่อไปนี้
- จำนวนโทเค็นแคช: จำนวนโทเค็นอินพุตที่แคชไว้ ซึ่งจะเรียกเก็บเงินใน อัตราที่ลดลงเมื่อรวมไว้ในพรอมต์ที่ตามมา
- ระยะเวลาการจัดเก็บ: ระยะเวลาที่จัดเก็บโทเค็นที่แคชไว้ (TTL) เรียกเก็บเงินตามระยะเวลา TTL ของจำนวนโทเค็นที่แคชไว้ ไม่มีขีดจำกัดขั้นต่ำ หรือสูงสุดสำหรับ TTL
- ปัจจัยอื่นๆ: มีการเรียกเก็บเงินอื่นๆ เช่น สำหรับโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตที่ไม่ได้แคช
ดูรายละเอียดราคาล่าสุดได้ที่หน้าการกำหนดราคาของ Gemini API ดูวิธีนับโทเค็นได้ที่คำแนะนำเกี่ยวกับโทเค็น
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม
โปรดคำนึงถึงข้อควรพิจารณาต่อไปนี้เมื่อใช้การแคชบริบท
- จำนวนโทเค็นอินพุตขั้นต่ำสำหรับการแคชบริบทคือ 1,024 สำหรับ 2.5 Flash และ 2,048 สำหรับ 2.5 Pro สูงสุดจะเท่ากับค่าสูงสุดสำหรับโมเดลที่ระบุ (ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการนับโทเค็นได้ที่คู่มือโทเค็น)
- โมเดลไม่ได้แยกความแตกต่างระหว่างโทเค็นที่แคชไว้กับโทเค็นอินพุตปกติ เนื้อหาที่แคชไว้จะเป็นคำนำหน้าของพรอมต์
- ไม่มีการจำกัดอัตราหรือการใช้งานพิเศษสำหรับการแคชบริบท โดยจะใช้การจำกัดอัตรามาตรฐานสำหรับ
GenerateContent
และการจำกัดโทเค็นจะรวมโทเค็นที่แคชไว้ด้วย - ระบบจะแสดงจำนวนโทเค็นที่แคชไว้ใน
usage_metadata
จากการดำเนินการสร้าง รับ และแสดงของบริการแคช รวมถึงในGenerateContent
เมื่อใช้แคช