# 1. Provider 原生 Prompt Cache、Server 端 KV Cache、Semantic Cache 和 Result Cache 在命中键、过期机制与一致性边界上各自如何设计，多层缓存如何协同 A 先查 Result/Semantic 等整包缓存，再走 Provider 原生与 Server KV 前缀类缓存，逐层回源 ✓ 正确答案 B 随机选择一层 C 只用 Provider 原生缓存 D 四层同时独立返回
# 2. Provider 原生 Prompt Cache 的最低计费块、自动前缀匹配和显式断点应如何在长上下文请求中排布 A 把动态内容放在最前 B 每次请求都随机打乱顺序 C 忽略最低计费块 D 稳定内容前置形成稳定前缀、动态内容后置，并用显式断点分隔可缓存段 ✓ 正确答案
# 3. Semantic Cache 相似度阈值、向量索引版本和 TTL 应如何针对 FAQ、代码生成、创意写作等不同业务差异化 A 所有业务用同一阈值和 TTL B 创意写作缓存最长 C FAQ 用较高阈值较长 TTL，代码生成用更高阈值更短 TTL，创意写作几乎不缓存 ✓ 正确答案 D 代码生成 TTL 最长
# 4. Prompt Cache 的分层（前缀缓存、系统提示缓存、语义缓存）应如何组合，各层的命中判定与失效策略如何设计 A 永不失效 B 版本号变更即全量失效，避免旧缓存污染 ✓ 正确答案 C 只靠 TTL D 随机失效
# 5. Result Cache 在哪些确定性任务上安全，模型、Prompt 和知识库版本变化时为何必须主动失效 A 任何任务都缓存 B 版本变化无需失效 C 仅确定性任务，且缓存键含模型/Prompt/知识库版本号，版本变化即失效 ✓ 正确答案 D 非确定性任务也缓存
# 6. Server 端 KV Cache 的跨实例不可见、内存淘汰与回填等行为，应用层应通过哪些指标（命中率、内存水位、首字延迟）观测与调优 A 用一致性路由把相同前缀固定到同一实例，并做预热与内存水位调优 ✓ 正确答案 B 提高内存水位到无限 C 随机路由到任意实例 D 忽略命中率指标
# 7. 多层缓存同时启用时，旧缓存污染、缓存击穿和跨账户污染应如何通过命名空间、签名和刷新策略阻断 A 只加命名空间 B 只加签名 C 不做任何隔离 D 命名空间隔离+缓存键签名版本校验+击穿防护 ✓ 正确答案
# 8. 缓存命中率、字节命中率和成本节省率应如何分别统计，避免只看命中而忽略成本 A 字节命中率与成本节省率，结合命中率联合解读 ✓ 正确答案 B 仅请求命中率 C 只统计请求数 D 忽略 token 维度
# 9. 缓存内容中含敏感数据时，加密、访问控制和清除路径应如何在协议和存储两侧共同实现 A 明文存储即可 B 存储侧加密+协议侧鉴权+键脱敏+主动清除与 TTL 兜底 ✓ 正确答案 C 无需访问控制 D 密钥与缓存同存
# 10. 缓存失效与一致性，知识库、Prompt 或模型版本更新后，各层缓存应如何主动失效并避免读到旧答案 A 依赖缓存自然过期 B 把版本号编入缓存键并主动按域批量失效，压缩一致性窗口 ✓ 正确答案 C 不更新缓存 D 重启缓存服务
# 11. 多模态输入的缓存，图像/音频 token 的缓存支持与折扣、动态内容（时间戳/随机数）对缓存命中的影响？ A 无影响 B 提升命中率 C 只影响多模态 D 埋在稳定前缀中会破坏前缀匹配，应把动态内容后置或结构化以保持前缀稳定 ✓ 正确答案
# 14. 缓存的成本与收益评估，命中率提升带来的延迟与计费节省应如何量化，什么情况下缓存投入不划算 A 命中率高且前缀稳定 B 任何情况都划算 C 命中率低、请求过于个性化、缓存存储成本高或错误命中代价大 ✓ 正确答案 D 只算延迟不算成本
# 15. 多租户下的缓存隔离，缓存键、命中判定与存储应如何按租户隔离，防止跨租户数据泄漏 A 缓存键含租户 ID+命中校验归属+存储隔离 ✓ 正确答案 B 不做命中校验 C 明文共享存储 D 所有租户共享一个键
# 16. 缓存的计费，不同 Provider 的缓存折扣、最低计费块与命中计费差异应如何对比并纳入选型评估 A 忽略最低计费块 B 只看基础单价 C 用真实请求分布代入各 Provider 的折扣、最低计费块与命中计费规则测算总成本 ✓ 正确答案 D 只看命中率
# 17. 缓存键的规范化，空白、换行与消息格式差异对 Provider 前缀缓存命中的影响与规范化策略？ A 让逻辑相同的请求字节级一致，避免格式差异导致漏命中 ✓ 正确答案 B 改变语义 C 降低模型质量 D 增加随机性
