Prompt caching：文档里写了什么，考试里不考什么

在 Claude Opus 5 上做一次 cache write，每百万 tokens 要花 6.25 美元。同一个模型的 cache read 只要 0.50 美元。写进缓存和从缓存里读，中间差了 12.5 倍——而这个数字现在就摆在 Anthropic 自己的定价页上，任何认证备考指南里都没有。如果你正在准备 Claude Certified Architect 考试，以为 prompt caching 的实现细节会出现在考纲里，那它并不会：按照我写这篇文章时参考的那几行说明，实现层面的缓存机制并不在该考试的范围之内。我也没法拿官方考纲 PDF 去独立核实这一点，因为它并没有公开托管在任何我能抓取到的地方。真正公开、而且对每个要在 API 上做交付的人都至关重要的，是缓存文档本身。这篇文章就来过一遍它到底写了什么。

本文内容：

• 到底什么会被缓存，什么不会

• 乘数：write 的成本对比 read 的成本

• 那个没人检查、直到缓存悄悄失效才知道的 token 下限

• 一个块换个顺序，整个缓存就凉了

• 缓存之外的 token budgeting：context window、task budget，以及为什么备考会跳过这些

到底什么会被缓存，什么不会

Prompt caching 作用的是前缀（prefix），不是请求里随便一段区间。缓存引用的是请求中直到指定 breakpoint 为止的全部内容，而且顺序是固定的：先是 tools，然后是 system prompt，最后是 messages。这个顺序不是摆设。如果两个本来完全相同的请求之间，你的 tool 定义变了，那么排在它后面的 system prompt 和 message 历史也都没法从缓存里取了，因为 prefix 的哈希已经对不上了。Anthropic 自己的失效表把这点写得很明确：tool 定义的改动会同时让 tools、system 和 messages 一起失效，而像切换 web search 这种更小范围的改动，只会让 tools 块失效。

标记 cache breakpoint 有两种方式：一个顶层 cache_control 字段用于自动缓存，或者在各个内容块上显式写 cache_control 来做更细的控制。大多数团队都是先在多轮对话上开自动缓存，等到 prompt 里出现了变化频率明显不同的区块——比如静态的 system prompt 和不断变长的 tool 结果历史——才去做显式 breakpoint。

乘数：write 的成本对比 read 的成本

这就是那些和认证沾边的讨论最容易含糊、而真实定价页一点也不含糊的地方。5 分钟的 cache write，成本是基础输入价的 1.25 倍。1 小时的 cache write，成本是基础输入价的 2 倍。而 cache read，不管这个缓存当初是用哪个 TTL 写进去的，在当前大多数模型上都是基础输入价的 0.1 倍[1][2]。在 Claude Sonnet 5 上，2 美元的基础输入价会变成 2.50 美元的 write 和 0.20 美元的 read[2]。在 Haiku 4.5 上，1 美元的基础输入则对应 1.25 美元的 write 和 0.10 美元的 read[2]。

这笔账只有在复用的情况下才划算。一次写完却从来没被读过的缓存，比压根不缓存还贵，因为你白付了那 1.25 倍或 2 倍的溢价。盈亏平衡点取决于你预计在 TTL 窗口内会重读这个前缀多少次，这也正是 1 小时选项存在的原因：对于 agentic 任务或者节奏很慢的对话，5 分钟窗口会在两次读取之间就过期，这时候 write 付双倍仍然比每次重读都吃满输入价便宜。

那个没人检查、直到缓存悄悄失效才知道的 token 下限

存在一个下限。Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 4.8 要求可缓存块里至少有 1,024 个 tokens 才会真正触发缓存；Claude Haiku 4.5 则要求 4,096 个。如果你的 prompt 短于这个下限，cache_control 不会报错。它只是安安静静什么都不做，而你还继续按全价付输入费用，心里却以为自己在打折。唯一能发现这件事的办法，就是自己去检查响应对象里的 cache_creation_input_tokens 和 cache_read_input_tokens。这种细节，在教程里很容易跳过，在生产环境里跳过的代价却很高，因为一段简短、静态的 system prompt，恰恰是团队最容易默认它是个安全缓存目标的东西。

lookback window 也有类似的锋利边缘。系统在每个 breakpoint 上向后回溯找上一次 cache write 时，最多只检查 20 个块位置。在一段不断增长的对话里只在末尾放一个 breakpoint，一旦对话超出你上一次 cache write 大约 20 个块，你就掉出了 lookback window，缓存会悄悄不再命中，你的节省直接归零，而且没有任何可见的报错。Anthropic 给出的解法是在长对话里布置多个 breakpoint，而不是只在尾部放一个，这也解释了为什么对于任何长时间运行的东西，光靠自动缓存并不算一套完整策略。

一个块换个顺序，整个缓存就凉了

缓存失效会沿着 tools → system → messages 这个层级向下级联，而 breakpoint 该放在哪里，规则比听起来要严格：把 cache_control 放在前缀在所有请求间逐字节相同的那最后一个块上，绝不要放在会变化的块上。一个时间戳、一个每请求都不同的 user ID，或者任何一小段动态内容，只要你把它放在 breakpoint 前面，哈希就永远匹配不上之前的写入，于是你又回到每个请求都付全价的境地，同时还以为自己开着缓存。

这里就牵扯到一个我以前写过的老问题：那些把长上下文检索跑通、以为可靠性问题已经解决的团队，会撞上同一类静默失效——和 context drift、以及 lost-in-the-middle 问题属于同一家族，只不过发生在成本层而不是准确率层。没有任何东西报错。系统只是悄悄不再做你当初搭它的那件事。

混用 TTL 还有一个在生产上撞到之前值得先知道的约束：同一个请求里，1 小时的缓存块必须出现在任何 5 分钟缓存块之前，绝不能放在后面。混合请求的计费按三个位置来算：缓存读取算到已有命中的最高点，从那一点到 1 小时 breakpoint 之间的新内容按 1 小时写入计费，更新的部分按 5 分钟写入计费[1]。对于"很少变化的超长 system prompt + 每轮都在变的 tool 结果历史"这种组合，它确实是个很好用的模式，但第一次上手也很容易把顺序搞反。

代码片段：

system=[  {"text": "long static instructions...",   "cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"}},  {"text": "recent tool context...",   "cache_control": {"type": "ephemeral"}}  # 5-minute, must come after]

缓存之外的 token budgeting：context window、task budget，以及为什么备考会跳过这些

缓存只是其中一根杠杆。另一根是搞清楚到底什么才算占用你的 context window，而答案比大多数人以为的要宽：input、output 和 thinking tokens 全都算，三种缓存 token 也全都算——input_tokens、cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens——每一项都会计入总量，尽管其中只有一部分会体现在表面价格上[3][4]。Anthropic 专门做了 token 计数端点，就是为了让你在发真实请求之前先查清楚，而且它跑在和实际 message 创建分开的速率限制上，所以查它并不消耗你的请求额度[3]。

当前一代模型还加了一层东西，只逛一眼定价页的话很容易漏掉：部分模型会自动获得 context awareness，API 会把一个实时的预算标记直接注入上下文，比如 <budget:token_budget>200000</budget:token_budget>，之后再来一条提示，显示已用和剩余的 tokens[4]。对于没有自动获得这一能力的模型，Anthropic 提供了一个显式的 beta 版 task-budget 功能，让你手动设置同类的上限[4]。这两者都不是缓存。它们都是"token budgeting"的另一半——而一个像本文这样的标题本来就会让人联想到这些——而且如果你只研究缓存价格表，它们一个都不会出现。

据我所知，这也合理地解释了为什么这件事没进我参加并写在《Back to Writing: My Claude Certification Week》里的那个认证轨道：实现层面的成本机制变得太快，是那种每出一档新模型考纲就得跟着改一遍的东西，而且恰恰是那种"每次现去文档里查比背下来更有用"的知识。我在比较 Opus、Sonnet 和 Haiku 成本时的思路也是同样的逻辑：框架是耐用的，具体乘数不是，而定价页更新的节奏没人能替备考的人控制。

如果说这里有什么实用结论，那就是：缓存和预算这两件事，都该在构建时对着实时文档去核实，而不是一次性背下来的事实。同样的纪律适用于任何你从 API 里想拿结构化保证的东西——这也正是为什么该去用 schema 强约束的 structured outputs，而不是指望一段 prompt 每次都表现得一模一样。

Sources

• Prompt caching，Claude Platform 文档

• Pricing，Claude API 定价页

• Token counting，Claude Platform 文档

• Context windows，Claude Platform 文档

• Claude Certified Architect — Foundations，Anthropic Academy（确认了该认证的存在和大致范围，但它本身没有列出各领域名称、权重，也没有明确确认哪些实现细节被排除在外）

参考资料 平台：Medium / Level Up Coding 原文链接：https://levelup.gitconnected.com/prompt-caching-whats-documented-not-exam-tested-b5bc330002e2^[1]

引用链接