# Caching Strategies for AI Responses in APIM

**Last updated:** 2026-02
**Status:** GA
**Category:** API Management & AI Gateway

---

## Introduksjon

Caching er en av de mest effektive strategiene for a redusere kostnader og forbedre ytelse i AI-applikasjoner. Azure API Management tilbyr bade tradisjonell HTTP-caching og semantisk caching spesielt designet for LLM-API-er. Semantisk caching bruker embedding-vektorer for a identifisere prompts som er semantisk like -- ikke bare identiske -- og returnere cachede svar uten a kalle backend-modellen.

For norsk offentlig sektor kan caching-strategier gi vesentlige besparelser. En typisk offentlig virksomhet som bruker Azure OpenAI for chatbot-tjenester, intern dokumentanalyse eller innbyggerveiledning vil ofte motta mange lignende sporsmol. Semantisk caching kan redusere token-forbruket med 20-40% for slike workloads, med tilsvarende kostnadsbesparelse og forbedret responstid.

APIM stotter to hovedtyper caching: intern (innebygd) og ekstern (Redis-basert). For semantisk caching av AI-svar er ekstern cache via Azure Managed Redis med RediSearch-modulen pakrevd. Denne referansen dekker bade tradisjonell og semantisk caching, med fokus pa praktisk implementering for AI-workloads.

---

## Prompt-baserte caching-nokler

### Tradisjonell caching med eksakte matcher

For identiske prompts kan standard `cache-lookup` / `cache-store` policies brukes:

```xml
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <!-- Cache lookup based on exact request body hash -->
        <cache-lookup vary-by-developer="false" vary-by-developer-groups="false">
            <vary-by-header>x-tenant-id</vary-by-header>
            <vary-by-query-parameter>model</vary-by-query-parameter>
        </cache-lookup>
    </inbound>
    <outbound>
        <base />
        <!-- Store response in cache for 5 minutes -->
        <cache-store duration="300" />
    </outbound>
</policies>
```

### Custom cache-nokler for AI-foresporsler

Bygg tilpassede cache-nokler basert pa prompt-innhold:

```xml
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <!-- Generate cache key from normalized prompt content -->
        <set-variable name="cacheKey" value="@{
            var body = context.Request.Body.As<JObject>(preserveContent: true);
            var messages = (JArray)body?["messages"];
            if (messages == null) return "";

            // Build key from role+content pairs, normalized
            var keyParts = new System.Collections.Generic.List<string>();
            foreach (var msg in messages)
            {
                var role = msg["role"]?.ToString() ?? "";
                var content = msg["content"]?.ToString()?.Trim().ToLower() ?? "";
                keyParts.Add($"{role}:{content}");
            }

            var model = body["model"]?.ToString() ?? "default";
            var combined = model + "|" + string.Join("|", keyParts);

            // Generate SHA256 hash
            using (var sha = System.Security.Cryptography.SHA256.Create())
            {
                var bytes = sha.ComputeHash(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(combined));
                return BitConverter.ToString(bytes).Replace("-", "").ToLower();
            }
        }" />

        <!-- Lookup in cache -->
        <cache-lookup-value key="@((string)context.Variables["cacheKey"])"
            variable-name="cachedResponse" />

        <choose>
            <when condition="@(context.Variables.ContainsKey("cachedResponse"))">
                <return-response>
                    <set-status code="200" reason="OK" />
                    <set-header name="Content-Type" exists-action="override">
                        <value>application/json</value>
                    </set-header>
                    <set-header name="x-cache-hit" exists-action="override">
                        <value>true</value>
                    </set-header>
                    <set-body>@((string)context.Variables["cachedResponse"])</set-body>
                </return-response>
            </when>
        </choose>
    </inbound>
    <outbound>
        <base />
        <!-- Store successful responses in cache -->
        <choose>
            <when condition="@(context.Response.StatusCode == 200)">
                <cache-store-value key="@((string)context.Variables["cacheKey"])"
                    value="@(context.Response.Body.As<string>(preserveContent: true))"
                    duration="600" />
                <set-header name="x-cache-hit" exists-action="override">
                    <value>false</value>
                </set-header>
            </when>
        </choose>
    </outbound>
</policies>
```

---

## Semantisk deduplisering

### Oversikt over semantisk caching i APIM

Semantisk caching bruker embeddings for a matche prompts basert pa meningsbetydning, ikke bare eksakt tekst. To prompts som "Hva er Microsoft Azure?" og "Kan du forklare hva Azure er?" vil ga i cache-treff selv om ordlyden er ulik.

### Arkitektur

```
Klient --> APIM --> [Semantic Cache Lookup] --> Azure Managed Redis (RediSearch)
                          |                          |
                          | (cache miss)             | (cache hit)
                          v                          v
                   [Embeddings API]          [Returner cached svar]
                          |
                          v
                   [AI Backend (Chat)]
                          |
                          v
                   [Semantic Cache Store] --> Azure Managed Redis
```

### Forutsetninger

| Komponent | Krav |
|-----------|------|
| Azure Managed Redis | RediSearch-modul aktivert (velges ved opprettelse) |
| Embeddings deployment | text-embedding-ada-002 eller nyere modell |
| APIM | Alle tiers stotter semantisk caching med ekstern cache |
| Autentisering | Managed Identity til bade OpenAI og Redis |

### Konfigurering av semantisk caching

#### 1. Opprett embeddings-backend

```xml
<!-- Backend for embeddings API -->
<set-backend-service backend-id="embeddings-backend" />
```

I Azure Portal:
- **Type:** Custom URL
- **Runtime URL:** `https://{aoai-name}.openai.azure.com/openai/deployments/{embedding-deployment}/embeddings`
- **Managed Identity:** System-assigned, Resource ID: `https://cognitiveservices.azure.com/`

#### 2. Konfigurer semantic cache lookup (inbound)

For Azure OpenAI API-er:

```xml
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <!-- Semantic cache lookup -->
        <azure-openai-semantic-cache-lookup
            score-threshold="0.15"
            embeddings-backend-id="embeddings-backend"
            embeddings-backend-auth="system-assigned"
            ignore-system-messages="true"
            max-message-count="10">
            <vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
        </azure-openai-semantic-cache-lookup>

        <!-- Rate limit as fallback if cache is unavailable -->
        <rate-limit calls="20" renewal-period="60" />
    </inbound>
</policies>
```

For andre LLM-API-er (ikke Azure OpenAI):

```xml
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <llm-semantic-cache-lookup
            score-threshold="0.15"
            embeddings-backend-id="embeddings-backend"
            embeddings-backend-auth="system-assigned"
            ignore-system-messages="true"
            max-message-count="10">
            <vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
        </llm-semantic-cache-lookup>
    </inbound>
</policies>
```

#### 3. Konfigurer semantic cache store (outbound)

```xml
<policies>
    <outbound>
        <base />
        <!-- Store response for 60 seconds -->
        <azure-openai-semantic-cache-store duration="60" />
    </outbound>
</policies>
```

---

## TTL-konfigurasjon

### Strategier for Time-to-Live

Riktig TTL-konfigurasjon balanserer mellom kostnadsbesparelse og datakvalitet:

| Bruksscenario | Anbefalt TTL | Begrunnelse |
|--------------|-------------|-------------|
| FAQ/statisk veiledning | 3600s (1 time) | Innholdet endres sjelden |
| Generell chatbot | 300s (5 min) | Balanse mellom friskhet og kostnad |
| Dokumentanalyse | 600s (10 min) | Dokumenter endres sjelden innen sesjon |
| Sanntidsdata-sporring | 30-60s | Data kan endres raskt |
| Kodegenerering | 120s (2 min) | Brukere itererer raskt |
| Intern kunnskapssok | 1800s (30 min) | Intern kunnskap er relativt stabil |

### Dynamisk TTL basert pa kontekst

```xml
<policies>
    <outbound>
        <base />
        <!-- Dynamic TTL based on request type -->
        <set-variable name="cacheDuration" value="@{
            var body = context.Request.Body.As<JObject>(preserveContent: true);
            var messages = (JArray)body?["messages"];
            var lastMessage = messages?.Last?["content"]?.ToString() ?? "";

            // Longer TTL for FAQ-like questions
            if (lastMessage.Contains("hva er") || lastMessage.Contains("forklar"))
                return 3600;

            // Shorter TTL for data queries
            if (lastMessage.Contains("status") || lastMessage.Contains("siste"))
                return 60;

            // Default TTL
            return 300;
        }" />

        <azure-openai-semantic-cache-store
            duration="@((int)context.Variables["cacheDuration"])" />
    </outbound>
</policies>
```

---

## Cache-invalidering

### Manuell invalidering med cache-remove-value

```xml
<!-- Remove specific cached value -->
<cache-remove-value key="specific-cache-key" />
```

### Automatisk invalidering ved modellbytte

```xml
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <!-- Include model version in cache key to auto-invalidate on model change -->
        <azure-openai-semantic-cache-lookup
            score-threshold="0.15"
            embeddings-backend-id="embeddings-backend"
            embeddings-backend-auth="system-assigned"
            ignore-system-messages="true"
            max-message-count="10">
            <!-- Vary by model deployment to invalidate cache on model update -->
            <vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
            <vary-by>@(context.Request.Headers.GetValueOrDefault("x-model-version", "default"))</vary-by>
        </azure-openai-semantic-cache-lookup>
    </inbound>
</policies>
```

### Cache-invalidering via API-kall

Opprett en dedikert operasjon for administratorer:

```xml
<!-- Cache purge operation -->
<policies>
    <inbound>
        <base />
        <!-- Verify admin access -->
        <validate-jwt header-name="Authorization"
            failed-validation-httpcode="401"
            failed-validation-error-message="Unauthorized">
            <required-claims>
                <claim name="roles" match="any">
                    <value>CacheAdmin</value>
                </claim>
            </required-claims>
        </validate-jwt>

        <!-- Purge cache - requires external cache API call -->
        <send-request mode="new" response-variable-name="purgeResult" timeout="10">
            <set-url>@($"https://{cacheHost}:10000/FLUSHDB")</set-url>
            <set-method>POST</set-method>
        </send-request>

        <return-response>
            <set-status code="200" reason="Cache Purged" />
            <set-body>{"status":"cache_purged","timestamp":"@(DateTime.UtcNow.ToString("o"))"}</set-body>
        </return-response>
    </inbound>
</policies>
```

---

## Kostnadsbesparelsesanalyse

### Beregningsmodell

| Parameter | Verdi |
|-----------|-------|
| Gjennomsnittlig tokens per request | 2 000 (prompt) + 500 (completion) |
| GPT-4o pris per 1M input tokens | $2.50 |
| GPT-4o pris per 1M output tokens | $10.00 |
| Antall requests per dag | 10 000 |
| Gjennomsnittlig cache hit rate | 30% |

### Kostnadsberegning

| Scenario | Daglig kostnad (NOK) | Manedlig kostnad (NOK) |
|----------|---------------------|----------------------|
| Uten caching | ~750 | ~22 500 |
| Med 30% cache hit | ~525 | ~15 750 |
| Med 50% cache hit | ~375 | ~11 250 |
| Med 70% cache hit | ~225 | ~6 750 |

### Tilleggskostnader for caching-infrastruktur

| Komponent | Manedlig kostnad (NOK) |
|-----------|----------------------|
| Azure Managed Redis (Balanced B1) | ~2 500 |
| Embeddings API-kall (for semantisk caching) | ~150 |
| **Total caching-overhead** | **~2 650** |

### Netto besparelse ved 30% hit rate

- Besparelse: 22 500 - 15 750 = **6 750 NOK/mnd**
- Caching-kostnad: **2 650 NOK/mnd**
- **Netto besparelse: ~4 100 NOK/mnd** (18% av total)

### Score-threshold tuning

`score-threshold` i semantisk caching pavirker hit rate og kvalitet:

| Threshold | Hit Rate | Kvalitetsrisiko |
|-----------|----------|----------------|
| 0.05 | Hoy (50-70%) | Hoy -- kan returnere irrelevante svar |
| 0.10 | Middels-hoy (30-50%) | Lav-middels |
| 0.15 (anbefalt) | Middels (20-35%) | Lav |
| 0.25 | Lav (10-15%) | Svart lav |
| 0.50 | Svart lav (<5%) | Neglisjerbar |

---

## Caching-tjenester: Intern vs. Ekstern

| Egenskap | Intern cache | Ekstern (Redis) |
|----------|-------------|----------------|
| Automatisk provisjonering | Ja | Nei |
| Tilleggskostnad | Nei | Ja |
| Semantisk caching | Nei | Ja |
| Tilgjengelig i alle tiers | Nei (ikke Consumption) | Ja |
| Persistent lagring | Ja (v2), Nei (classic) | Ja |
| Delt mellom instanser | Nei | Ja |
| Data preloading | Nei | Ja |

---

## Referanser

- [Caching overview in Azure API Management](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/caching-overview) -- oversikt over caching-alternativer
- [Enable semantic caching for LLM APIs](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/azure-openai-enable-semantic-caching) -- trinnvis veiledning
- [AI gateway capabilities - Semantic caching](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/genai-gateway-capabilities#scalability-and-performance) -- AI gateway-kontekst
- [llm-semantic-cache-lookup policy](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/llm-semantic-cache-lookup-policy) -- policy-referanse
- [llm-semantic-cache-store policy](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/llm-semantic-cache-store-policy) -- policy-referanse
- [Set up an external cache in Azure API Management](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/api-management-howto-cache-external) -- Redis-oppsett
- [Application design for AI workloads - Caching strategies](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/well-architected/ai/application-design#implement-multi-layer-caching-strategies) -- Well-Architected-anbefalinger

## For Cosmo

- **Bruk denne referansen** nar kunden onsker a redusere AI-kostnader gjennom caching, eller nar de trenger a forbedre responstider for brukere som stiller lignende sporsmol.
- Start med `score-threshold="0.15"` for semantisk caching -- dette gir god balanse. Juster ned til 0.10 for hoyere hit rate i FAQ-scenarier, eller opp til 0.25 for mer presise matcher i kritiske applikasjoner.
- Husk at semantisk caching krever Azure Managed Redis med RediSearch-modulen -- denne modulen ma velges ved opprettelse av Redis-instansen og kan ikke legges til i ettertid.
- For norsk offentlig sektor med hoy grad av repetitive sporsmol (innbyggertjenester, veiledning), er semantisk caching en lavthengende frukt med typisk 20-40% kostnadsreduksjon.
- Inkluder alltid `<vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>` for a forhindre at en leietakers svar returneres til en annen -- dette er kritisk for personvern og dataskille.
