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English(EN) Prompt caching explained: what a cache hit actually saves on your LLM bill

提示缓存解析：如何通过可重用Token削减LLM成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

提示缓存是一种可以通过重用先前处理过的输入Token来显著降低使用大型语言模型成本的技术。当模型提供商识别出重复的提示前缀时，会以较低的缓存读取速率而非标准输入速率计费。为了最大化缓存命中率，用户应通过将系统提示和工具定义等稳定元素放在开头，然后是可变内容来构建提示。OpenAI、Anthropic和DeepSeek等提供商提供不同的缓存读取速率和缓存Token的报告机制，这对于优化LLM支出至关重要。 AI

影响 通过优化提示处理和Token使用，降低了LLM用户的运营成本。

排序理由 该条目解释了使用LLM的技术优化方法，而非新的模型发布或重大的行业事件。

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提示缓存解析：如何通过可重用Token削减LLM成本

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · ModelSite ·

    提示缓存详解：缓存命中实际节省了多少LLM费用

    <p>An agent loop sends the same long prefix on every call: the system prompt, the tool definitions, the reference documents pinned at the top, the conversation so far. On a long session that prefix can dwarf the actual question, and you pay input price for all of it again and aga…

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