要解决AWS WebSocket网关花费了很多时间的问题，可以尝试以下几个解决方法：

1. 优化代码：检查WebSocket网关使用的代码，确保没有不必要的延迟。例如，避免在每个消息中进行复杂的计算或者调用其他耗时的API。可以使用性能分析工具来检测瓶颈，并进行必要的优化。

2. 使用WebSocket网关的缓存功能：如果WebSocket网关服务端经常发送相同的响应数据，可以考虑使用缓存来减少重复计算和数据传输的时间。可以将响应数据缓存在内存或者其他缓存存储中，并在需要时直接使用缓存数据而不是重新计算。

以下是使用Python和AWS Lambda来实现WebSocket网关缓存的示例代码：

import json
import boto3

# 创建一个DynamoDB客户端
dynamodb = boto3.client('dynamodb')

# WebSocket请求处理函数
def lambda_handler(event, context):
    # 解析WebSocket请求
    connection_id = event['requestContext']['connectionId']
    body = json.loads(event['body'])
    
    # 检查缓存中是否有相应的响应数据
    response = dynamodb.get_item(
        TableName='websocket_cache',
        Key={'connectionId': {'S': connection_id}}
    )
    
    if 'Item' in response:
        # 缓存命中，直接返回缓存中的响应数据
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': response['Item']['data']['S']
        }
    else:
        # 缓存未命中，进行耗时的计算或者调用其他API来获取响应数据
        response_data = calculate_response_data(body)
        
        # 将响应数据存入缓存
        dynamodb.put_item(
            TableName='websocket_cache',
            Item={
                'connectionId': {'S': connection_id},
                'data': {'S': response_data}
            }
        )
        
        # 返回响应数据
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': response_data
        }

# 耗时的计算或者API调用函数
def calculate_response_data(request_data):
    # 进行耗时的计算或者API调用
    # ...
    return response_data

以上示例代码使用了AWS DynamoDB作为缓存存储。在处理WebSocket请求时，先检查缓存中是否有对应的响应数据，如果有则直接返回缓存数据，如果没有则进行耗时的计算或者调用其他API来获取响应数据，并将响应数据存入缓存中。这样可以减少对AWS WebSocket网关的频繁计算和数据传输，提高响应速度。

注意：在实际使用中，需要根据具体需求和情况来选择合适的缓存策略和存储服务，以及进行必要的安全和性能优化。