在大型语言模型推理优化领域，Prompt缓存技术正成为提升服务效率、降低计算成本的关键前沿技术。本文深入解析了Prompt缓存的核心工作原理，特别聚焦于vLLM框架中创新的Paged Attention机制及其实现的自动前缀缓存。与传统的按会话缓存不同，Prompt缓存是基于内容本身的，其有效性取决于前缀的完全一致性。更关键的是，前缀缓存在令牌级别而非请求级别运作，这使得缓存的键值对能够在不同请求间实现复用，显著提高了缓存命中率。任何对输入前缀的细微改动都会导致整个哈希链失效，这凸显了缓存机制对输入稳定性的高度依赖。这项技术对于构建高吞吐、低延迟的LLM服务至关重要，是当前AI基础设施优化的重要趋势，直接影响着AI应用的规模化部署成本与用户体验。