一位开发者由于提示缓存配置错误，遇到了 LLM 成本意外增加的问题。问题源于将动态内容（如时间戳或用户特定数据）放置在缓存控制断点之前。这导致系统为每个请求写入新的缓存条目，而不是从缓存读取，从而导致了 25% 的成本附加费。开发者建议监控 `usage.cache_read_input_tokens` 以确保缓存正常运行，并建议将易变数据放置在最后一个缓存断点之后。 AI
影响 提示缓存的错误配置可能导致 LLM 应用成本显著且意外地增加。
排序理由 该条目讨论了使用 LLM 基础设施的一个具体技术实现细节和常见陷阱，而不是新的发布或重大的行业事件。
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