Cuenta solo el reuso que el usuario no notaria.
Mide la reutilizacion segura de respuestas LLM antes de activar cache en produccion.
Muchos benchmarks de cache solo optimizan el hit rate. CacheSafety Bench tambien mide Safe Hit Rate, Bad Hit Rate y ahorro de costo API.
Leer docsProblema
El semantic caching puede ahorrar dinero, pero un solo bad hit puede hacer que el modelo parezca equivocado. CacheSafety Bench mide si el reuso es seguro, no solo si dos prompts se parecen.
Metricas clave
Cuenta solo el reuso que el usuario no notaria.
La linea dura de seguridad antes del cache en produccion.
Cuenta el ahorro solo despues de validar el reuso seguro.
Mide si prompts parecidos siguen rompiendo el reuso.
Como funciona
Ejecuta old_request, old_answer y new_request en un benchmark runner conservador.
Comprueba si la respuesta vieja satisface de verdad el nuevo request sin violaciones ocultas.
Exporta un informe y una recomendacion prudente de politica antes del rollout a produccion.
Vista previa del informe
Una buena politica de cache ahorra dinero sin que el usuario note que la respuesta fue reutilizada.
Run hosted
El benchmark hosted de NextModel usa creditos para ejecutar replays mas grandes, evaluar modelos y generar informes compartibles. Los runs locales siguen siendo open source y endpoint-neutral.
El ahorro seguro debe medirse antes de activar cache en produccion. Los runs hosted son para evaluaciones mas grandes, no un requisito para usar el benchmark.
Integracion para developers
CacheSafety Bench sigue siendo open source y endpoint-neutral. NextModel es solo un endpoint hosted opcional y un gateway de produccion.
export OPENAI_API_KEY=...
export OPENAI_BASE_URL=https://api.nextmodel.app/v1FAQ
No. CacheSafety Bench es un benchmark para medir el reuso seguro de respuestas LLM, no una promesa de que el semantic cache deba activarse por defecto.
No. Los runs locales del benchmark son open source y endpoint-neutral. Los runs hosted en NextModel son opcionales.
Un bad hit es una respuesta reutilizada que no deberia haberse devuelto para el nuevo request porque viola hechos, restricciones, tiempo, formato o expectativas del usuario.
Si. El benchmark esta pensado para correr primero en local con datasets toy, sinteticos o privados que controles.
Empieza ahora
Ejecuta primero el benchmark abierto en local y usa el workflow hosted solo cuando necesites replay jobs mas grandes e informes compartibles.