本文研究Claude Code的上下文管理，核心是Prompt Cache作为设计底座。文章提出三条铁律：前缀匹配、字节变化即失效、断点决定缓存起点。由此衍生四大策略（压缩、结构化笔记、子代理分解、按需检索）和31条具体机制，所有设计均以维持缓存稳定为目标。文章还列出8处官方文档与源码不符之处，并预告后续7篇系列文章。

Claude Code通过并行生成多个子代理来处理复杂任务，利用Prompt Cache机制显著降低输入成本。子代理共享相同的上下文，确保字节一致性超过99%，实现高达90%的费用折扣。设计强调字节级一致性，避免微小差异导致缓存失效，有效支持并行任务，优化API调用成本。

本文介绍了提升大型语言模型推理效率的方法，包括Prompt Cache、MeanCache和ConvPrompt等技术。这些方法通过缓存注意力状态、语义相似性和卷积提示机制，降低了推理延迟和计算成本，同时保持输出准确性。研究表明，这些技术在复杂任务和用户意图理解中表现出色。

本文介绍了提升语言模型效能的几种新方法，包括BatchPrompt、Prompt Cache和Prompt Injection。BatchPrompt通过批量推理降低时间和代币成本，Prompt Cache在长提示中显著提高推理速度，而Prompt Injection则通过将提示注入模型参数中来提升特定任务的性能。实验结果表明，这些方法在保持准确性的同时，有效加速推理并降低成本。