一位开发者探索了 LLM 提示缓存策略的有效性，发现将易失性标头移出系统提示的“一行修复”仅在较长对话中能带来显著节省。虽然初始基准测试显示成本降低了 96%，但进一步分析显示，对于 1-2 轮的短会话，节省微乎其微。该开发者还发现，对话历史记录的仅追加架构（保持整个缓存前缀完整）在较长会话中优于标头移动策略，因为它能保持一致的缓存命中率。 AI
影响 强调提示缓存的有效性高度依赖于用户交互模式，影响 LLM 应用程序的成本优化策略。
排序理由 对 LLM 优化技术的分析，而非新版本或产品发布。
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<p><em>A 30-turn measurement of how the saving amortises — and why the "one-line fix" quietly decays as conversations get longer.</em></p> <p>Last week I published a benchmark showing that moving a roughly 30-token volatile header out of the top of a system prompt cut steady-stat…