如何提高大模型 Prompt 缓存命中率

在大模型（如 GPT-4o、Claude 3.5）开发中，利用 Prompt Caching（提示词缓存）降低延迟和成本已成为共识。本文探讨了在不限制 Token 的情况下，如何最大化提升缓存命中率的核心策略。主要技术实现包括：1. 结构化 Prompt 排布：将系统提示词、工具定义、不常变动的背景知识等静态内容置于 Prompt 头部，将用户输入等动态内容置于尾部；2. 保持前缀一致性：确保每次请求的开头部分完全相同，避免因微小改动（如时间戳、随机数）导致整个缓存失效；3. 分块与填充优化：针对支持分块缓存的 API，合理控制静态内容长度。这些优化手段能显著降低首字延迟（TTFT），对构建高响应速度的 AI Agent 和复杂 Coding 辅助工具有着极高的实用价值。