在 AI 边缘计算场景中，大模型推理结果在边缘节点缓存是降低重复计算成本和延迟的关键。然而，许多推理响应会携带 Set-Cookie、ETag、Last-Modified 等 Header，导致本应缓存的静态 AI 输出（如分类结果、智能体回复）被强制回源站，缓存命中率急剧下降。
Cloudflare 新推出的缓存响应规则运行在源站响应返回之后、内容写入缓存之前，允许用户无需修改 AI 应用代码，即可移除影响缓存的 Header、管理 Cache Tag 并修改 Cache-Control 指令。这正好解决了 AI 推理响应中常见的意外 Header 问题。
部分从业者指出，若工程师错误地将动态 AI 推理结果（如个性化推荐）视为可缓存静态内容，强制缓存可能导致用户数据泄露或过时响应。Cloudflare 强调，缓存响应规则与缓存规则互为补充，应在请求阶段先判断是否应该缓存，响应阶段再做调优。
缓存响应规则降低了 AI 应用在边缘部署的缓存门槛。开发者无需修改推理服务代码，即可在 Cloudflare 边缘节点上实现高命中率缓存，这对基于大模型的智能助手、实时翻译、图像识别等场景尤其重要。