GPT-Cache-Optimierung: Eine Fallstudie aus der Praxis
2025-04-20
Ein südkoreanischer Nutzer stieß bei Multi-Session-GPT-Simulationen auf anhaltende Fehler bei der PDF-Generierung, Token-Overflow-Schleifen und Cache-Redundanzprobleme. Anstatt aufzugeben, maß, analysierte und implementierte er sorgfältig eine Optimierungslösung, die Systemverhaltenslogs, Trigger-Response-Schaltungen und quantifizierbare Metriken umfasste. Die Optimierung reduzierte die Token-Nutzung deutlich, implementierte eine speicherähnliche Routine über eine benutzerdefinierte Trigger-Schaltungslogik und automatisierte das Löschen fehlgeschlagener Systemantworten. Dieser Bericht, basierend auf realen Benutzer-Sitzungsdaten, wurde in der offiziellen Korrespondenz mit OpenAI erwähnt.