Optimización de caché GPT: Un estudio de caso del mundo real

Un usuario en Corea del Sur encontró fallos persistentes en la generación de PDF, bucles de desbordamiento de tokens y problemas de redundancia de caché durante simulaciones GPT de múltiples sesiones. En lugar de darse por vencido, midió, analizó e implementó meticulosamente una solución de optimización que involucraba registros de comportamiento del sistema, circuitos de respuesta de activación y métricas cuantificables. La optimización redujo significativamente el uso de tokens, implementó una rutina similar a la memoria mediante una lógica de circuito de activación personalizada y automatizó la eliminación de respuestas del sistema fallidas. Este informe, basado en datos de sesión de usuario real, se citó en la correspondencia oficial con OpenAI.