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# 提示词缓存：API账单的隐藏折扣通道

**导语：** 同样调 Claude、GPT、DeepSeek 的 API，有人月底账单上万，有人只花零头——差别不在用量，而在一个 90% 国内开发者从没主动用过的机制：Prompt Caching（提示词缓存）。它不是第三方灰产折扣，而是四家官方文档白纸黑字写明的“原生折扣通道”：Claude 缓存命中只要原价 10%，DeepSeek 命中价是未命中价的 2%，OpenAI 官方宣称最高省 90% 输入成本，Gemini 甚至默认帮你开启。这篇文章把四家的机制、触发条件、隐藏参数和省钱计算一次性拆给你，全部信息来自本轮刚抓取的官方文档（2026年8月现行版本）。

## 一、为什么你一直在“原价裸奔”

先看一个所有做 Agent 的人都在犯的错：你的 Agent 每一轮对话，都要把 system prompt、工具定义、历史上下文**重新发一遍**。一个典型的 coding agent，单轮请求的前缀（系统指令 + 工具 schema + 代码库摘要）轻松超过 5 万 token。跑 100 轮，就是 500 万 token 的输入费——而这 500 万 token 里，99% 的内容和上一轮**一模一样**。

四家厂商早就为此准备了缓存机制：把重复的前缀在服务器上存下来，下次命中就直接复用计算结果（KV Cache），只收你一个极低的“读取价”。但这个机制在国内技术社区的存在感低得惊人——很多做了两年 LLM 应用的人，从来没在自己的账单里见过 `cache_read_input_tokens` 这个字段。

这就是本轮的信息差：**折扣通道一直开着，只是你的 prompt 结构天生命不中它。**

## 二、四家机制横评（2026年8月官方文档实测口径）

### 1. Anthropic Claude：最透明，也最需要“手动扳开关”

根据 Anthropic 官方 Prompt caching 文档（docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching），以 Claude Sonnet 4（基础输入 $3/MTok）为例：

| 项目 | 价格 | 相对基础输入 |
|---|---|---|
| 5分钟缓存写入 | $3.75/MTok | 1.25 倍 |
| 1小时缓存写入 | $6/MTok | 2 倍 |
| **缓存命中/刷新** | **$0.30/MTok** | **0.1 倍（省90%）** |
| 输出 | $15/MTok | — |

Opus 4.1 同理：输入 $15，缓存命中只要 $1.50。

关键机制，每一条都值钱：

- **必须手动标记**：在请求里加 `cache_control` 断点，Claude 才会缓存。这是四家里唯一“默认关闭”的，也是最多人错过的。
- **断点本身免费**：官方明确“cache breakpoints don't add any cost”，最多可设 4 个，用来给“变化频率不同的内容”分层（工具定义周级不变、上下文日级更新、用户消息秒级变化）。
- **自动前缀回溯**：只设 1 个断点时，系统会自动向前检查约 20 个内容块边界的缓存命中，不必到处插标记。
- **最短门槛**：Opus/Sonnet 系列 1024 token 起，Haiku 2048 token 起。太短的 prompt 标了也白标。
- **1小时 TTL 是隐藏大招**：默认缓存只活 5 分钟（每次命中免费续期）。如果你的 Agent 单步要跑 6 分钟以上、或者用户回消息经常超过 5 分钟，用 `ttl` 参数切到 1 小时档——写入贵一点（2倍），但命中依然只要 0.1 倍。
- **缓存命中不计入限速**：官方文档原文说 cache hits 不扣 rate limit 额度，高峰期这等于白送吞吐量。
- **失效陷阱**：缓存层级是 `tools → system → messages`，改一个工具定义 = 全部作废重写。启用/关闭 web search、citations 也会改动 system prompt 导致失效。多人共用提示词模板时，**哪怕改一个标点都算 miss**（要求 100% 精确前缀匹配）。

### 2. OpenAI：全自动，但有个 24 小时隐藏参数

OpenAI 官方文档（platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching）的口径：缓存自动开启、无需改代码、写入免费，官方宣称**输入成本最高省 90%、延迟最高降 80%**，对 gpt-4o 及之后所有模型生效。

大多数人不知道的三个细节：

- **`prompt_cache_retention: "24h"`**：默认缓存只在 GPU 内存里活 5–10 分钟。但对 gpt-5.2、gpt-5.1-codex-max、gpt-5.1、gpt-5、gpt-4.1 等模型，可以请求"Extended Prompt Caching"——把 KV 张量卸载到 GPU 本地存储，**缓存最长保留 24 小时**。跑低频但前缀巨大的任务（比如每天几次的长文档问答），这个参数直接决定你能不能命中。
- **`prompt_cache_key`**：路由是按前缀哈希做的。同类请求传同一个 `prompt_cache_key`，能显著提高命中率。但官方给了个坑：**同一个 key+前缀组合超过约 15 RPM 会溢出到其他机器，命中率反而崩**。多用户产品的正确粒度是“按用户/按会话”分 key，而不是全局一个。
- **门槛 1024 token**：请求不足 1024 token 一律不缓存，`cached_tokens` 恒为 0。把 few-shot 示例、工具定义堆到 prompt 开头，既提效又凑门槛。

### 3. DeepSeek：命中价是原价的 2%，还有 Anthropic 兼容端点

刚抓取的 DeepSeek 官方价格页（api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing，2026年8月现行 V4 版本）：

| 模型 | 输入（缓存命中） | 输入（未命中） | 输出 |
|---|---|---|---|
| deepseek-v4-flash | **0.02 元/MTok** | 1 元/MTok | 2 元/MTok |
| deepseek-v4-pro | **0.025 元/MTok** | 3 元/MTok | 6 元/MTok |

划重点：

- **命中率价 50 倍**：flash 命中 0.02 元 vs 未命中 1 元，等于**打了 2 折的 1 折**——四家里缓存折扣最狠的一家。
- **1M 上下文 + 最大 384K 输出**：v4 系列上下文长度 1M token，长文档场景配合缓存几乎是“白菜价读图书馆”。
- **旧模型名已死**：`deepseek-chat` / `deepseek-reasoner` 已于北京时间 2026/07/24 弃用，分别映射到 v4-flash 的非思考/思考模式。老代码还在用旧名的话，赶紧改。
- **隐藏玩法——Claude Code 白嫖通道**：官方文档明确提供 Anthropic 格式端点 `https://api.deepseek.com/anthropic`。也就是说，你可以在 Claude Code 里把模型后端换成 DeepSeek，用 Claude 的工作流跑 DeepSeek 的价格。文档还提到 DeepSeek 官方支持 Claude Code、GitHub Copilot、OpenCode 等工具直接接入，具体见其 Agent Integrations Guide。

### 4. Gemini：零配置，默认帮你省钱

Google 官方文档（ai.google.dev/gemini-api/docs/caching）：**所有 Gemini 2.5 及更新模型默认开启 Implicit Caching**，命中缓存自动传导折扣，“无需做任何事”。注意事项：

- 最低门槛：Gemini 2.5 系列需 2048 token，Gemini 3.x 系列（3.5/3.6/3.7 Flash、3.1 Pro Preview）需 4096 token。
- 提高命中率的官方建议和其他家一致：大块公共内容放 prompt 开头、相似前缀的请求在短时间内密集发送。
- 命中量可在响应的 `usage.total_cached_tokens` 字段核对。

（各家具体折扣率以各家定价页实时为准，本轮以官方文档口径为准。）

## 三、一张图看懂缓存的省钱路径

```mermaid
flowchart TD
    A[API 请求发出] --> B{前缀是否命中缓存?}
    B -->|命中| C[按缓存读取价计费]
    B -->|未命中| D[按全价计算输入]
    D --> E[前缀写入缓存<br/>Claude 收 1.25x 写入费<br/>OpenAI / Gemini / DeepSeek 免费]
    E --> F[5-10分钟后缓存过期?]
    F -->|是| A
    F -->|否| A
    C --> G[Claude: 0.1x · DeepSeek: 0.02x<br/>OpenAI: 最高省90% · Gemini: 自动折扣]
    C --> H[缓存自动续期, 不额外收费]
    G --> I[账单直降 50%~98%]
    H --> I
```

## 四、实战算账：一个 Agent 的月账单对比

场景：coding agent，固定前缀（系统指令+工具定义）5 万 token，每天 100 轮调用，以 Claude Sonnet 4 计。

- **不开缓存**：50,000 × 100 × $3/1M = **$15/天**，一个月约 **$450**
- **开缓存**：首轮写入 50,000 × $3.75/1M = $0.19；后续 99 轮命中 50,000 × $0.30/1M × 99 ≈ $1.49。合计 **$1.68/天**，一个月约 **$50**

**省 89%。** 如果你把非实时任务再挪到各家 Batch 模式（据 OpenAI 官方文档，Batch API 输入输出统一半价），还能在这基础上再砍一刀。

换成 DeepSeek v4-flash 同场景：全价 100 轮 = 5,000,000 × 1元/1M = 5 元/天；命中后约 0.19 元/天，**月省约 144 元**——量再大 100 倍，就是每月省上万元。

## 五、信息差总结

| 你以为的 | 实际情况 |
|---|---|
| “API 价格是标价，没得谈” | 四家都有官方折扣通道，Claude 命中价 1 折、DeepSeek 命中价 2 分钱 |
| “缓存要自己搭 Redis” | 服务器端 KV 缓存，一行标记/零代码即可 |
| “OpenAI 缓存默认开了就不用管” | 有 `prompt_cache_retention:"24h"` 和 `prompt_cache_key` 两个隐藏参数，命中率差数倍 |
| “DeepSeek 还是那个 v3 时代的价格体系” | V4 时代：1M 上下文、命中 0.02 元、旧模型名已于 2026/07/24 弃用 |
| “Claude Code 只能配 Claude” | DeepSeek 提供 Anthropic 兼容端点，可直接当 Claude Code 后端 |
| “账单高就该换小模型” | 先查 `cache_read_input_tokens` 占比——大概率是缓存没命中，而不是模型太贵 |

## 六、行动指南（今晚就能做完）

1. **查账单**：打开你现在的 API 控制台，找 usage 里的 `cached_tokens`（OpenAI/Gemini）或 `cache_read_input_tokens`（Claude）。如果是 0 或占比极低，你一直在原价裸奔。
2. **重排 prompt**：把 system 指令、工具定义、few-shot 示例、大段背景资料**全部挪到 prompt 最前面**，用户级动态内容放最后。这是所有缓存命中的前提——前缀必须逐字节一致。
3. **各家加开关**：Claude 加 `cache_control` 断点（内容超过 5 分钟才复用就上 1 小时 TTL）；OpenAI 给同类请求配 `prompt_cache_key`（注意单 key 别超 15 RPM），低频大前缀任务试 `prompt_cache_retention:"24h"`；DeepSeek 无需配置，但确保 prompt 顺序利于前缀稳定。
4. **换便宜后端**：把 Claude Code 的 `ANTHROPIC_BASE_URL` 指到 `https://api.deepseek.com/anthropic`，体验“Claude 的工作流 + DeepSeek 的价格”（注意工具调用兼容性以实际测试为准）。
5. **非实时任务走 Batch**：定时报告、数据清洗、批量摘要这类不看延迟的任务，全挪到 Batch 模式拿半价。

## 七、参考来源

1. Anthropic — Prompt caching 官方文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching
2. OpenAI — Prompt caching 官方指南：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching
3. Google — Gemini API Context caching：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/caching
4. DeepSeek — 模型 & 价格（中文官方）：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
5. DeepSeek — Your First API Call（Anthropic 兼容端点）：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

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