待验证50% 置信权衡取舍精确时间
RAG依赖精确的向量检索推理成本低但受限于检索质量，超长上下文窗口避免检索失配但KV缓存显存占用随上下文长度线性增长导致推理延迟和成本上升
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/19
首次发现
来源
相关事实
待验证超长上下文窗口的KV缓存显存占用随上下文长度线性增长，导致推理延迟和成本显著上升78% 相似待验证Reasoning Effort档位越高，模型可消耗的思考Token上限越大，但延迟和Token成本相应线性乃至超线性增长71% 相似待验证采样率越高、压力点越密，功耗和数据量越大，续航和实时同步稳定性越差；日常跑量分析选中等分辨率+长续航，专业步态诊断才需高密度阵列71% 相似待验证短期记忆延迟低但成本随对话轮次线性增长；长期记忆成本固定但检索引入额外延迟，且存在检索到错误记忆的风险70% 相似待验证只有在LLM推理比embedding加向量检索慢数十倍以上时，语义缓存才能同时实现降本与提速70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/563103MCP
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