本文解释了 Claude Code 中的提示缓存如何显著减少长编码会话中的 token 使用量和成本。通过重用系统指令、工具定义和对话历史的稳定前缀，Claude Code 避免了以完整的输入 token 速率重新处理它们。作者强调，提示缓存基于精确的前缀匹配，并且缓存读取的计费速率低于标准输入 token，即使在名义上下文很大的情况下，高效会话也具有经济性。优化的关键在于保持稳定、相关且重用率高的前缀，而不是简单地最大化上下文大小。 AI
影响 优化了大型语言模型在编码应用中用户的成本和效率。
排序理由 文章详细介绍了一个现有产品的特定功能和优化策略，而不是新版本或行业重大转变。
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