# ClaudeDevs 分享 Prompt Caching 降低 API 首字延遲

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> 原作者：ClaudeDevs (@ClaudeDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-05-15

> 原始來源：https://x.com/ClaudeDevs/status/2055069548672631218

## 證據與延伸閱讀

- [ClaudeDevs 分享 Prompt Caching 降低 API 首字延遲。](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)
- [透過 max_tokens: 0 預熱快取](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching#pre-warming-the-cache)

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

ClaudeDevs 分享 Prompt Caching 降低 API 首字延遲。

**核心技巧與預熱機制**
開發者可以透過在發送正式使用者請求前，先發送一個 `max_tokens: 0` 的預熱請求，將系統提示詞（system prompt）載入快取中。此操作會執行預填充（prefill）並寫入快取，隨即返回而不生成任何輸出，因此不會產生輸出 token 費用。此方法能有效優化後續真實請求的處理時間。

**提示詞快取（Prompt Caching）運作原理**
提示詞快取旨在透過從提示詞的前綴（prefix）恢復處理，以優化 API 使用效率，顯著降低重複性任務或具備一致性元素提示詞的處理時間與成本。
- **支援模型**：所有活躍的 Claude 模型（如 `claude-opus-4-7`）皆支援自動與明確快取。
- **快取層級**：系統依 `tools` → `system` → `messages` 的順序建立快取前綴。
- **TTL 設定**：預設存活時間為 5 分鐘，若需延長至 1 小時，可在 `cache_control` 定義中加入 `"ttl": "1h"`。
- **費用結構**：設定斷點本身免費，僅針對「快取寫入」（基礎輸入 token 價格的 1.25 倍，TTL 為 5 分鐘）與「快取讀取」（基礎輸入 token 價格的 10%）收費。

**實作與最佳實踐**
- **快取斷點（Cache Breakpoint）**：應將 `cache_control` 放置在跨請求保持不變的最後一個區塊，而非變動區塊（如時間戳記）。
- **多重斷點**：每個請求最多可定義 4 個快取斷點，適用於大型文件 RAG 應用、多工具代理系統及長對話維護。
- **自動快取（Automatic Caching）**：在請求頂層加入單一 `cache_control` 欄位，系統會自動將快取斷點應用於最後一個可快取的區塊。
- **效能監控**：透過 API 回應中的 `usage` 欄位監控成效：
    - `cache_creation_input_tokens`：新寫入的 token 數。
    - `cache_read_input_tokens`：從快取讀取的 token 數。
    - `input_tokens`：斷點之後、未被快取的 token 數。

**程式碼範例（以 Python 為例）**
```python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 預熱請求範例
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=0,
    cache_control={"type": "ephemeral"},
    system="You are an expert software engineer...",
    messages=[{"role": "user", "content": "warmup"}]
)
```

**注意事項與錯誤排除**
- **API 呼叫方式**：Prompt Caching 已不再需要 `beta` 前綴，請直接使用標準的 `client.messages.create` 呼叫。
- **快取失效**：修改工具定義、變更 `tool_choice`、提示詞中影像的存在與否，或變更思考參數（thinking parameters）皆會導致快取失效。
- **隔離機制**：Claude API、AWS 上的 Claude Platform 及 Microsoft Foundry (beta) 採用工作區（workspace）層級的隔離；Bedrock 與 Vertex AI 則維持組織（organization）層級的隔離。
- **詳細文件**：更多實作細節可參考官方文件 [Prompt Caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching#pre-warming-the-cache) 及 [Prompt Caching Cookbook](https://platform.claude.com/cookbook/misc-prompt-caching)。

## 標籤

功能更新, LLM, 教學資源, Anthropic, Claude