随着人工智能技术的不断发展，Kimi开放平台一直致力于为开发者提供高效、易用的AI服务。6月19日，Kimi开放平台宣布即将内测一项创新功能——Context Caching（上下文缓存），以优化应用程序性能和用户体验，届时将支持长文本大模型，可实现上下文缓存功能。
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Context Caching是一种缓存机制，通过在应用程序后端保存和管理数据片段，实现在应用程序的不同部分之间共享数据。这一机制可以减少数据库调用，提高页面加载速度，从而有效降低用户在请求相同内容时的成本。特别是在请求频繁且需重复引用大量初始上下文的场景下，Context Caching能够显著提升API的接口响应速度。
为了实现这一功能，开发者需要在应用程序代码中添加必要的初始化代码，并确保应用程序有权使用Context Caching，具体步骤包括：
1.引入Kimi开放平台的SDK
2.初始化Context Caching客户端
3.使用缓存功能存储和检索数据。
值得一提的是，Kimi开放平台还增加了Tool Calling功能，使开发者能够将Kimi与自定义外部工具进行交互。例如，在对话中当用户问到一家公司的地址时，Kimi可以调用地图工具，直观地展示这家公司在地图上的具体位置和交通路线。此外，开发者们也可以使用第三方AI Agents开发平台，例如扣子（Coze）等来创建和管理工具集，配合Kimi大模型设计更加复杂的工作流。
总之，Kimi开放平台的Context Caching功能将为开发者带来更高的性能和更好的用户体验，助力AI应用的创新与发展。我们期待这一功能在不久的将来正式上线，为AI领域带来更多可能性。
