CacheCatch

CacheCatch 是一款专注于 LLM 缓存审计的效率工具，帮助团队精准识别并修复 AI 调用中的缓存浪费问题。它能够无缝集成 LangSmith、Langfuse、Braintrust 等主流 LLM 观测平台，以及本地 IDE 代理，自动分析 token 消耗和提示缓存效率。

核心功能

缓存破坏检测：CacheCatch 能自动扫描你的提示日志，找出导致缓存失效的“缓存破坏者”——例如动态参数、时间戳、随机数等微小变化，这些看似无害的改动可能让缓存命中率骤降，造成大量重复计算和 token 浪费。

浪费成本估算：基于检测到的缓存失效次数和 token 单价，系统会生成详细的浪费报告，直观展示每月因缓存问题多花的费用，让团队对成本黑洞一目了然。

精准修复建议：针对每个缓存破坏点，CacheCatch 提供具体的提示布局修改方案，例如建议将动态部分移到固定模板之后、使用占位符替代随机值等。按照建议优化后，缓存命中率可提升至 90% 以上，AI 调用成本最高降低 90%。

主要特性

• 多平台兼容：支持 LangSmith、Langfuse、Braintrust 及本地 IDE 代理，无需切换工具
• 实时审计：持续监控缓存效率，发现异常立即告警
• 可视化报告：提供清晰的图表和成本趋势，便于向团队和管理层汇报
• 一键修复：部分场景下可直接导出优化后的提示模板，减少手动修改工作量
• 安全合规：仅分析元数据，不触及实际对话内容，保护数据隐私

适用场景

适合所有使用 LLM API 的团队，尤其是那些依赖提示缓存来降低成本的开发者和 AI 应用运维人员。无论是大规模生产环境还是个人实验项目，CacheCatch 都能帮你发现隐藏的浪费，让每一分钱都花在刀刃上。