同一句话第二次更快：我终于把 KV Cache 想明白了
我第一次注意到 KV Cache，是因为一个“很像玄学”的现象：同样的 prompt，第一次生成很慢，第二次就快很多。
我当时的直觉是：是不是机器“热起来了”？是不是网络抖了一下？
后来我才知道，这背后其实是一个非常朴素的道理：模型不想重复做已经做过的计算。
先说人话版：KV Cache 像书签
你读一本书，翻到第 100 页，做了一堆理解、联想、标注。下一次你继续从第 100 页往后读，你当然不会把前 99 页再读一遍。
KV Cache 就有点像那个“书签 + 已读笔记”。它把“前面这段上下文的注意力计算结果”存起来，后面每生成一个新 token，就不用把旧内容重新算一遍。
下面这张图是我最喜欢的解释：把生成过程拆成 prefill（把输入读完）和 decode（一个字一个字往外吐）：
为什么它跟“长上下文”关系很大
你上下文越长，prefill 就越贵。
如果你每次都把一个很长的对话历史塞进去，模型每次都要把它“读一遍”，你就会觉得它慢得像在搬砖。
KV Cache 的好处在于：如果你的服务端支持复用（或者你在一个会话里连续生成），后续 token 的成本会稳定很多。
但这也带来另一个现实：缓存要占显存。
所以你会看到一些服务在并发变高时突然变慢，或者需要做“会话切分/清理策略”。它不是突然变笨了，它是显存被塞满了。
我踩过的一个坑：我以为“缓存 = 永久”
KV Cache 并不是一种“你永远能拿回来”的东西。很多推理框架会在：
- 会话结束
- 超时
- 内存压力
的时候清掉缓存。所以你如果把它当成“长期记忆”，一定会失望。
我的经验是：KV Cache 更像“短期加速”，而“长期记忆”应该交给：
- 结构化摘要（把长对话压缩成约束卡）
- 检索（RAG，把资料放到外部）
你可以怎么用它（非常实用版）
如果你在做产品/服务，我建议你盯三件事：
- 尽量减少重复的超长输入：能摘要就摘要，能检索就检索。
- 把对话分成会话：别让一个会话无止境增长（尤其是客服场景）。
- 监控显存与首 token 延迟：用户最讨厌的不是“慢”，是“等半天没动静”。
KV Cache 没有那么神秘。它只是用空间换时间。
懂了这一点，你就会更愿意在输入结构上做减法：少塞一点垃圾，缓存就能发挥更稳定的价值。