事半功倍：掌握 Prompt Caching 提示词缓存策略

如果你正在开发一个基于 AI 的复杂应用，你一定遇到过这两个痛点：账单太贵和等待太久。

随着主流模型（如 Anthropic Claude 和 DeepSeek-V3）相继支持 Prompt Caching（提示词缓存），我们终于有了一个兼顾性能与成本的终极方案。

1. 什么是 Prompt Caching？

简单来说，如果你发送的提示词包含大量重复的文本（比如长篇文档、系统指令或代码库），模型会将这些固定内容缓存起来。下次请求时，模型直接调用缓存，无需重新计算。

• 省钱：缓存命中的 Token 价格通常只有正常输入价格的分数。
• 省时：免去了输入解码时间，首字响应（TTFT）大幅缩短。

2. 缓存是如何生效的？（关键原则）

不是所有的提示词都会自动缓存。你必须遵循**“前缀匹配”**原则：

1. 固定内容在前：将最不经常变动的内容放在最前面（如系统提示、文档背景）。
2. 变量在后：将用户具体的问题或变动的参数放在提示词的最末尾。

核心逻辑：只要你的提示词开头一部分与之前的请求完全一致，这部分就有机会被缓存。

3. 实战示例：长文档问答

❌ 错误的非缓存设计

每次用户提问时，文档的位置或顺序都在变化。

``` [用户问题：如何配置 API？]

[这里是 50,000 字的开发文档...] ```

✅ 正确的可缓存设计

将文档和系统指令锁定。

``` [系统指令：你是一个技术文档专家...] [固定文档背景：这里是 50,000 字的开发文档...]

[用户变量：如何配置 API？] ```

4. 优化技巧：检查点（Checkpoints）

对于极其漫长的提示词，DeepSeek 和 Claude 支持在特定位置设置“断点”。

• 分段策略：如果你的文档有 1MB，将其分成几个 256KB 的片段，只有最后一段会因为用户问题的不同而失效。
• 多轮对话处理：在聊天窗口中，保留固定的“历史背景摘要”作为缓存起始点。

5. 什么时候该用缓存？

| 场景 | 推荐指数 | 收益 | |------|---------|------| | 代码库阅读器 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 大幅提升代码补全速度 | | 法律/医疗文档分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 节省极高昂的 Token 费用 | | 固定角色的智能客服 | ⭐⭐⭐⭐ | 降低高并发下的运营成本 | | 单次简短对话 | ⭐ | 无明显收益 |

结语

掌握 Prompt Caching 不仅仅是技术上的优化，更是一种“成本意识”的体现。在 AI 应用大规模落地的今天，能否用更少的资源提供更快的体验，将成为产品的核心竞争力。

你是否已经在项目中应用了缓存策略？遇到过哪些坑？欢迎在评论区讨论！