暗无天日
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读 — Prompt Caching 省钱指南
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文探讨了LLM提示词缓存的重要性，强调其在降低API调用成本中的作用。通过分析Claude Code的案例，指出静态前缀与动态后缀的区别，缓存的有效性依赖于前缀的稳定性。总结了三条规则以保持缓存命中率，并展示了高达92%的命中率和81%的成本节省，强调了缓存设计的重要性。
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关键要点
- 提示词缓存（prompt caching）是降低API调用成本的基础设施特性。
- 每次AI代理执行操作时，都会重新计算整个对话历史，导致重复计算和高昂费用。
- 静态前缀（不变部分）和动态后缀（变化部分）是缓存的关键分界，缓存只对静态前缀有效。
- KV缓存通过存储计算结果，避免重复计算，降低成本。
- 哈希敏感性意味着任何顺序变化都会导致缓存未命中，需谨慎设计。
- 总结的三条规则：不修改工具定义、不切换模型、不改变前缀，以保持缓存有效。
- Claude Code的案例展示了92%的缓存命中率和81%的成本节省，强调缓存设计的重要性。
- 监控缓存效率的关键指标包括写入和读取的token数，以验证缓存的正常工作。
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延伸问答
什么是提示词缓存，它的作用是什么？
提示词缓存是降低API调用成本的基础设施特性，通过存储计算结果，避免重复计算，从而节省费用。
静态前缀和动态后缀有什么区别？
静态前缀是系统指令和工具定义等不变部分，而动态后缀是用户消息和助手回复等变化部分。
如何提高提示词缓存的命中率？
保持前缀不变，不修改工具定义和不切换模型是提高缓存命中率的三条规则。
Claude Code的案例展示了怎样的缓存效果？
Claude Code实现了92%的缓存命中率和81%的成本节省，展示了有效的缓存设计的重要性。
提示词缓存的哈希敏感性是什么？
哈希敏感性指的是任何顺序变化都会导致缓存未命中，因此设计时需谨慎。
如何监控提示词缓存的效率？
通过检查API响应中的写入和读取token数，可以计算缓存效率并验证其正常工作。
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