本文解释了AI模型Token统计中"命中缓存"和"未命中缓存"的含义。命中缓存指模型可以复用之前处理过的相同内容（如重复的项目代码、历史对话等），无需重新计算；未命中缓存则是需要重新处理的新内容或修改过的部分。输出Token则是模型生成的新回答内容。理解这些概念有助于优化提示词结构、提高缓存命中率，从而提升模型处理效率并可能降低成本。文章通过类比浏览器缓存和

本文解释了大语言模型中的两个核心概念：Token和Context。Token是模型处理文本的基本单位，不等同于字数，不同语言的token切分方式不同。Context指模型单次推理时能参考的token范围，称为上下文窗口。文章详细比较了token与字数的关系，context与prompt、memory的区别，并说明大context窗口的优劣势。最后指出合理使用上下文（如通过RAG技术）能提升模型表现

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