12 Ways to Reduce LLM Latency and Inference Costs in Production

12种减少生产环境中LLM延迟和推理成本的方法 - KDnuggets

publ: 2026年7月14日

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12种减少生产环境中LLM延迟和推理成本的方法

扩展LLM并不只是增加GPU。关键在于从每个请求中消除浪费的工作。

作者：

Kanwal Mehreen

，KDnuggets技术编辑兼内容专家，2026年7月14日发布于

语言模型

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# 引言

大型语言模型（LLM）应用的性能下降和成本增加速度往往超出预期。在原型阶段，一切看起来都正常。少量用户、一次模型调用、简短的提示和响应时间不会引起注意。但生产环境的情况完全不同。流量激增导致请求在队列中堆积。对话变长。检索增强生成（RAG）管道为每个提示添加大量上下文。代理调用多个工具而非单一工具。而你早期设置的宽松输出限制，却悄然推高了延迟和成本。令人惊讶的是，解决方案通常不是更好的模型或更多的图形处理单元（GPUs）。大部分改进来自于一开始就减少不必要的工作：更少的令牌、更少的调用、简单任务使用更小的模型、真正的缓存重用，以及减少在队列中等待的时间。本指南涵盖12种实际方法，用于减少生产环境中的LLM延迟和推理成本。那么，让我们开始吧：

# 1. 首先测量正确的延迟指标

在优化任何内容之前，首先要了解时间都花在哪里。

端到端延迟很有用，但它无法解释响应缓慢的原因。生产环境中的LLM系统应至少跟踪以下指标：

• 队列时间：请求开始处理前等待的时间。首个令牌时间（TTFT）：用户看到第一个流式响应令牌所需的时间。令牌间延迟：模型生成每个后续令牌的速度。端到端延迟：从请求到完成响应的总耗时。输入和输出令牌数量：推理成本的主要驱动因素。缓存命中率：提示、检索或响应缓存避免重复工作的频率。工具和检索延迟：模型外部消耗的时间。P50、P95和P99延迟：尾部延迟通常比平均值更重要。

例如，较高的TTFT可能指向长提示、缓慢的检索或排队问题。缓慢的令牌间延迟可能表明模型过大、GPU过载、批处理配置不佳或内存压力。

没有这些指标，团队往往优化了错误的瓶颈。

• 设置合理的 max_tokens 或最大完成限制。当用户不需要详细解释时，要求简洁回答。在适当的情况下使用停止序列。避免要求模型重复用户的问题。使用紧凑的 JSON 模式并缩短字段名称。从输出中移除不必要的摘要、免责声明和重复上下文。在产品 UI 中区分“简要回答”和“详细解释”模式。

例如，一个内部支持助手可能只需要一个包含三个要点的答案和一个来源链接，而默认情况下不需要 700 字的解释。

一个简单的规则是：不要为用户不会阅读的 token 付费。

# 3. 将请求路由到最小的可用模型

并非所有任务都需要最大或最昂贵的模型。

许多生产环境的工作负载是重复且结构化的：

• 情感分析 数据提取 内容审核 查询重写 常见问题解答 结构化 JSON 生成 基础摘要

这些任务通常可以使用较小的模型以可接受的质量、更低的成本和更快的响应完成。

一个有用的模式是模型路由：

• 将简单请求发送到小型低成本模型。评估置信度、复杂性或输出质量。仅在必要时将困难请求升级到更强的模型。

可以根据提示长度、任务类型、用户等级、模型置信度、检索质量或轻量级分类器等因素进行路由。

这种方法可以避免将最强大的模型作为所有请求的默认答案。

# 4. 减少 LLM 调用次数

生产环境中常见的错误是构建包含过多顺序模型调用的工作流程。

例如，一个代理可能：

• 对用户请求进行分类。重写请求。检索文档。摘要检索到的文档。生成答案。对答案进行评估。重写答案。

每次调用都会增加延迟、成本、故障点和操作复杂性。

寻找可以合并的步骤。一个设计良好的结构化输出提示可能可以替代两到三次模型调用。

同时识别不需要 LLM 的步骤。使用确定性代码处理：

• 日期格式 字段验证 简单路由规则 权限检查 计算 UI 标签 已知模板 数据库查询

对于独立任务，可以并行执行。检索、分类和背景丰富通常不需要相互等待。

# 5. 为前缀缓存设计提示

提示缓存是减少重复长提示成本和时间的最有效方法之一。

大多数 LLM 系统在每个请求中都有稳定的重复内容：

• 系统指令 安全策略 工具定义 几个示例 产品文档 长参考材料 工作流的静态上下文

将这些可重用内容放在提示的开头。

将变化内容放在后面：

• 用户请求 会话状态 当前时间戳 检索到的段落 工具输出 用户特定数据 动态 ID

这种排序很重要，因为提示中早期的变化内容会破坏可重用的前缀。

结构良好的提示可以将长重复上下文转换为缓存命中，而不是为每个请求从头开始处理。

# 6. 添加多级缓存

提示缓存很有用，但不应是系统中唯一的缓存。

生产环境的 LLM 应用可以从多个缓存层级中受益：

#### // 精确响应缓存

存储相同请求的响应。

这对于稳定问题非常有效，例如：

• “你们的定价计划是什么？”“如何重置密码？”“你们的退款政策是什么？”

使用版本控制和生存时间（TTL）值，确保过时的答案不会被无限期提供。

#### // 语义缓存

当新请求与先前请求高度相似时，语义缓存可以复用已有答案。

例如：

• “如何更改电子邮件地址？”“能否更新账户上的电子邮件？”

尽管措辞不同，但可能共享相同的答案。

语义缓存适用于支持服务、内部知识库和重复的信息请求。但需要设置严格的相似度阈值、租户隔离、内容版本控制和评估检查。

#### // 检索缓存

对重复查询缓存嵌入向量、搜索结果、重排序结果和文档片段。

#### // 工具结果缓存

许多代理工具生成确定性或变化缓慢的数据。在允许新鲜度要求的场景中，缓存API、数据库查询、产品查询和网络检索的输出结果。

目标很简单：不要反复要求模型处理系统已知的信息。

# 7. 控制您的检索增强生成上下文预算

检索增强生成（RAG）可以提高准确性，但也可能成为延迟和成本的主要来源。

典型的失败模式如下：

• 检索过多文档。添加完整段落而不进行重排序。包含重复片段。保留所有对话历史。添加原始工具输出和HTML。将所有内容发送给模型“以防万一”。

结果是成本高昂的大规模提示，生成速度变慢，且由于模型必须在无关信息中搜索，准确性通常更低。

改用上下文预算。

• 检索更少文档。在发送内容给模型前进行重排序。去重重叠片段。移除导航文本、模板和HTML。对较早的对话轮次使用简洁摘要。仅包含当前决策所需的工具输出。为系统指令、检索上下文、聊天历史和输出分别设置独立的令牌预算。

更多上下文不等于更优的上下文。

# 8. 将非交互式任务转移到批量处理

并非所有大语言模型任务都需要即时响应。

以下任务通常应异步执行：

• 数据标注 评估运行 批量摘要 报告生成 知识库处理 夜间工作流 大规模提取

批量处理可以降低成本，并将交互式用户流量与后台任务隔离。

让实时系统专注于直接影响用户的请求，将离线任务发送到低优先级队列、批量API或计划任务中。

这种分离可以提升用户体验，同时使基础设施使用更加可预测。

# 9. 调整批处理以优化延迟，而不仅是吞吐量

批处理有助于GPU高效处理多个请求。但更大的批次并不总是更好。

激进的批处理虽然能提高吞吐量，但会增加排队时间并损害首次令牌延迟（TTFT）。从GPU利用率角度看系统可能显得高效，但用户会感受到响应变慢。

根据面向用户的服务目标调整批处理：

• 可接受的最大排队时间 P95和P99 TTFT 令牌间延迟 并发请求数量 平均提示和输出长度 交互式任务与后台任务的优先级

对于自托管模型，连续批处理或飞行中批处理通常很有价值，因为已完成的请求可以离开批次，同时新请求可以进入。

目标并非实现GPU的最大利用率。目标是在可接受的成本范围内提供最佳用户体验。

# 10. 谨慎管理键值缓存和上下文长度

长上下文工作负载会迅速消耗GPU内存。

键值（KV）缓存存储生成令牌所需的信息。随着上下文窗口和并发请求的增加，KV缓存内存成为主要的基础设施限制。

这可能导致：

• 内存压力 请求抢占 缓存驱逐 延迟增加 并发性降低 内存不足故障

为管理此问题，请为以下内容设置现实的限制：

• 最大上下文长度 最大输出长度 并发请求数 每用户对话内存 检索块数量 工具输出大小

分页KV缓存系统、KV缓存量化和内存感知调度可能有所帮助，但应针对实际工作负载进行验证。

不要仅仅因为模型支持就暴露巨大的上下文窗口。大多数应用并不需要在每次请求中都使用最大限制。

# 11. 在真实流量上基准测试服务优化

自托管LLM服务堆栈提供许多性能特性：

• 量化 推测解码 张量和流水线并行 前缀缓存 分块预填充 预填充/解码分离 闪存注意力和连续批处理

这些可以提升性能，但并非普遍适用。

例如，推测解码可能对一种工作负载提高吞吐量，但对另一种工作负载增加开销或降低缓存效率。张量并行可能帮助大型模型跨GPU分布，但引入通信开销。量化可以减少内存使用，但对不同硬件的质量或速度影响不同。

使用具有代表性的生产流量对每个更改进行基准测试：

• 实际提示长度 实际输出长度 实际并发量 实际缓存命中率 实际检索行为 实际P95和P99延迟目标

不要仅依赖孤立的基准数字或每秒令牌数声明。

# 12. 添加准入控制和优雅降级

流量高峰可能将原本快速的LLM系统转变为缓慢且昂贵的系统。

生产应用应在容量受限时知道如何应对。

有用的控制包括：

• 每用户速率限制 请求大小限制 最大输出限制 优先级队列 并发和重试限制 对过载服务的反压 降级到较小模型 临时减少响应细节 延迟处理非关键请求

例如，在高负载期间，产品可能：

• 禁用可选代理步骤。 减少最大输出长度。 将低优先级用户路由到较小模型。 延迟背景丰富。 返回简洁答案而非长报告。

优雅降级优于让每个请求排队直到整个体验变得不可用。

最后思考

最有效的LLM优化策略并非简单使用更快的模型或增加更多GPU。

而是设计系统使模型减少不必要的工作。

减少输出令牌。避免重复调用。重用缓存的前缀和响应。控制上下文大小。将简单任务路由到较小模型。将批处理作业与面向用户的流量分离。针对P95和P99延迟调整基础设施，而不仅仅是GPU利用率。

当这些基础条件就绪后，你通常可以在不牺牲用户关心的质量的前提下，使大型语言模型（LLM）应用变得更加快速、经济且可靠。

Kanwal Mehreen 是一位机器学习工程师和技术作家，对数据科学以及人工智能与医学的交叉领域充满热情。她合著了电子书《通过 ChatGPT 提高生产力》。作为 2022 年 Google Generation 学者（亚太地区），她倡导多样性和学术卓越。她还被授予 Teradata 技术领域多样性学者、Mitacs Globalink 研究学者以及哈佛 WeCode 学者称号。Kanwal 是变革的坚定倡导者，她创立了 FEMCodes 组织，致力于赋能 STEM 领域的女性。

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