Em 2026, enviar contextos gigantes (RAG, System Prompts complexos) virou padrão.

O problema é que a maioria das implementações trata a GPU como se fosse amnésica.

A cada nova requisição do usuário, você reenvia o mesmo bloco de texto de 50k tokens. A GPU recalcula a Matriz de Atenção inteira do zero.

Você está queimando computação (e dinheiro) para processar algo que não mudou.

LLMs baseados em Transformers funcionam prevendo o próximo token baseados no histórico. Esse cálculo gera um estado intermediário gigantesco chamado Key-Value (KV) Cache.

Sem otimização, esse cache é descartado a cada request.

O Resultado: Latência alta no início da resposta (TTFT - Time To First Token) e uma fatura de API que inviabiliza o produto.

Nossa solução de Elite: Engenharia de IA séria utiliza Prefix Caching (disponível no Gemini, Anthropic e vLLM).

Você instrui a API a “congelar” a parte estática do seu “prompt” (os documentos, as regras de negócio) na memória da GPU.

Quando o usuário faz uma pergunta, o modelo pula o processamento inicial e vai direto para a geração.

O gancho financeiro: Tokens cacheados custam até 90% menos e a resposta começa quase instantaneamente.

Não adianta ter o modelo mais inteligente se a sua Unit Economics (custo por interação) não fecha.

Tratar tokens de contexto como descartáveis é amadorismo. Em escala, cache não é otimização; é pré-requisito de viabilidade.

Se o seu produto de IA é incrível mas não dá lucro, você tem um problema de arquitetura.

Sua fatura de IA está crescendo mais rápido que a sua receita?

Você provavelmente está desperdiçando computação repetitiva.

Na Tech86, otimizamos a engenharia financeira dos seus modelos para transformar hype em margem.

Vamos auditar seu pipeline.
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