Prompt caching in LLMs, clearly explained

Prompt caching in LLMs, clearly explained

摘要

AI对话缓存技术揭秘：静态前缀（系统指令/工具定义）与动态后缀（对话记录）分离存储，通过KV缓存机制复用已计算的关键值向量，实现90%成本削减。以Claude代码助手为例，30分钟会话中92%的缓存命中率将200万token费用从6美元压至1.15美元。核心法则：保持前缀哈希稳定（不改工具/模型），动态内容严格后置，像处理CPU缓存一样设计提示词架构。