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Prompt Cache
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AI代理成本优化适得其反，导致提示缓存失效
一位开发者发现他们的AI代理出现了意料之外的成本增加，原因是他们进行了一项旨在减少token使用量的优化。上下文优化器本意是为每条消息发送相关的工具，但它通过在每个回合改变工具集，无意中使提示缓存失效。这导致成本升高，因为每个回合都被视为一个新的缓存条目，抵消了因token减少带来的节省。解决方案是将控制工具上限稳定性的因素与管理预算准确性的因素分开。
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AI提示缓存失败通过重新排序消息上下文得到修复
一位开发者发现他们的多代理AI系统由于API调用中消息的顺序而未能从提示缓存中受益。提示缓存系统通常根据输入的某个前缀进行匹配，而将唯一的代理个性化信息放在共享文档上下文之前，导致每个代理的调用在第一个令牌处就出现分歧，从而阻止了缓存命中。解决方案是将消息重新排序，将大型、相同的上下文放在前面，然后是较小的、变化的个性化信息，这显著提高了缓存利用率并降低了成本。