火山引擎大模型插件通过上下文缓存功能显著降低推理成本，测试显示可减少70%的token消耗。支持包括doubao、deepseek等系列模型的Session/前缀缓存模式，需配合Redis记录缓存状态。安装时若遇报错，需调整manifest.yaml文件中的author字段为GitHubID。使用自适应缓存方案时，长提示词缓存效果更佳，在催收场景测试中，笔均token从7714降至2348，效率提

火山引擎大模型插件通过上下文缓存功能显著降低推理成本，测试显示可减少70%的token消耗。支持包括doubao、deepseek等系列模型的Session/前缀缓存模式，需配合Redis记录缓存状态。安装时若遇报错，需调整manifest.yaml文件中的author字段为GitHubID。使用自适应缓存方案时，长提示词缓存效果更佳，在催收场景测试中，笔均token从7714降至2348，效率提

文章摘要：针对电话外呼场景中离线质检存在的重复推理、token消耗大等问题，提出采用火山引擎的上下文缓存策略优化流程。通过规则整合、批量处理和智能缓存机制，可减少同一对话文本的重复处理。测试数据显示，在催收场景中应用自适应缓存方案后，能有效节省70%的token消耗，显著降低质检成本。该方案支持多种缓存模式，包括Session缓存和前缀缓存，适用于不同长度的提示词和文本场景，为大规模通话质检提供了