English(EN) Prompt caching in a Claude agent loop: where the breakpoints go and what silently breaks them

Claude 智能体提示词缓存将输入成本降低 70%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-12 22:00

这篇技术文章解释了如何为 Anthropic 的 Claude 模型实现提示词缓存，特别是使用 TypeScript 中的 `claude-sonnet-5-5` 模型和 `@anthropic-ai/sdk`。作者详细介绍了提示词缓存的心智模型，强调请求早期部分的变化会使后续部分的缓存失效。文章提供了在智能体循环中放置缓存控制标记的代码示例，通过缓存工具定义和系统提示词等静态元素来优化成本。文章量化了潜在的节省，显示输入 token 成本显著降低，并解释了如何使用 API 响应中的使用情况字段来验证缓存的有效性。 AI

影响通过有效的提示词缓存策略，减少输入 token 使用量，从而优化开发者的 LLM API 成本。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Agentwright · 2026-11-12 22:00

Claude 智能体循环中的提示缓存：断点何在及其无声失效的原因

<p>An agent sends the same tool definitions and system prompt on every turn, plus a conversation that only grows. That is the best case for prompt caching, and it is also easy to get silently wrong: nothing errors, the bill is just higher. This post covers where to put the cache …

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Claude 智能体循环中的提示缓存：断点何在及其无声失效的原因

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