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Butter：为LLM节省成本的智能缓存
你是否在为LLM（大语言模型）的高昂API调用成本而烦恼？是否希望AI系统能够保持一致性行为？Butter正是解决这些痛点的革命性工具！
什么是Butter？核心优势解析
Butter是一个专门为LLM设计的智能缓存系统，它通过识别LLM响应中的模式，直接提供缓存响应，从而显著降低API调用成本。更重要的是，它具有确定性特性，确保你的AI系统能够一致地重复过去的行为。
“Butter不仅节省成本，还确保AI行为的一致性，这是构建可靠AI系统的关键要素。”
Butter的核心技术特点
- 成本节省：通过缓存重复的LLM响应，减少API调用次数
- 确定性行为：确保AI系统在相同输入下产生相同输出
- 无缝集成：完全兼容OpenAI Chat Completions API
- 易于使用：只需修改API端点即可开始使用
Butter如何工作？技术实现详解
Butter作为一个Chat Completions API端点运行，这意味着你可以轻松地将其集成到现有的AI工作流中，无需大幅修改代码。
集成示例代码
from openai import OpenAI # 重新指向Butter端点 client = OpenAI( base_url="https://proxy.butter.dev/v1", ) # 请求现在通过Butter路由 response = client.chat.completions.create()
支持的框架和工具
| 框架类别 | 具体工具 |
|---|---|
| AI开发框架 | LangChain, Crew AI, Pydantic AI |
| API管理 | Helicone, LiteLLM, Martian |
| 其他工具 | Mastra, AI Suite, Browser Use, DSPy |
Butter适合哪些用户群体？
自主代理开发者
使用工具执行重复性工作（如数据输入、计算机使用和研究）的自主代理开发者，能够通过Butter显著降低成本。
企业AI团队
需要构建可靠、一致AI系统的企业团队，Butter的确定性特性确保业务流程的稳定性。
成本敏感型项目
预算有限但需要频繁调用LLM API的项目，Butter能够在不牺牲性能的前提下控制成本。
研究和开发团队
需要可重复实验结果的研究团队，Butter确保相同的输入始终产生相同的输出。
Butter使用建议和技巧
对于担心新技术复杂性的用户，Butter的设计理念就是简单易用。以下是一些使用建议：
快速上手指南
- 修改API端点：只需将base_url改为”https://proxy.butter.dev/v1″
- 测试集成：发送几个测试请求验证集成是否成功
- 监控效果：观察API调用次数和成本的变化
- 优化使用：根据缓存命中率调整使用模式
Butter界面预览
Butter官方网站界面，展示LLM缓存服务的核心功能
用户最关心的5个问题解答
1. Butter如何确保缓存响应的准确性？
Butter通过智能模式识别技术，只在确定能够提供完全相同响应的情况下才使用缓存。它基于请求的语义相似度和历史响应模式进行判断，确保准确性。
2. 使用Butter会影响响应速度吗？
实际上，Butter通常会提高响应速度。缓存响应比重新调用LLM API更快，特别是在处理重复或相似的请求时。
3. Butter支持哪些LLM提供商？
Butter通过OpenAI Chat Completions API兼容性设计，理论上支持任何兼容该标准的LLM服务，包括OpenAI、Anthropic等主流提供商。
4. 数据隐私和安全性如何保障？
Butter作为代理服务，会处理API请求和响应。建议用户查看其隐私政策，对于敏感数据可以考虑自托管方案或确保符合组织的安全要求。
5. Butter的定价模式是什么？
根据网站信息，Butter的具体定价尚未明确，但从其功能定位来看，可能采用基于使用量的计费模式。建议访问官网获取最新定价信息。
立即体验Butter
Butter目前已经正式上线，你可以立即访问官网体验这一革命性的LLM缓存服务。
核心关键词：Butter, LLM缓存, AI成本优化, 确定性AI, OpenAI兼容
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