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October 9, 2026
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Lesedauer: 5 Minuten
Provider-Agnostic Prompt Caching: How an LLM Gateway Normalizes Anthropic, OpenAI, and Bedrock
von Boyu Wang
Published: September 11, 2026
Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
Unglaublich schnelle Methode zum Erstellen, Verfolgen und Bereitstellen Ihrer Modelle!
- Verarbeitet mehr als 350 RPS auf nur 1 vCPU — kein Tuning erforderlich
- Produktionsbereit mit vollem Unternehmenssupport
Every major LLM provider implements prompt caching differently. Here's how the TrueFoundry AI Gateway translates cache directives across providers, handles fallback when a target doesn't support caching, and exposes unified hit metrics — with token savings benchmarks.
TrueFoundry AI Gateway bietet eine Latenz von ~3—4 ms, verarbeitet mehr als 350 RPS auf einer vCPU, skaliert problemlos horizontal und ist produktionsbereit, während LiteLM unter einer hohen Latenz leidet, mit moderaten RPS zu kämpfen hat, keine integrierte Skalierung hat und sich am besten für leichte Workloads oder Prototyp-Workloads eignet.
Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
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