概念
也叫：提示缓存
AI代理中优化成本的缓存技术
最近变化
2026-08-10 · 缓存LLM输出无效，应缓存输入prompt以避免重复处理
Prompt Caching 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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通过 Amazon Bedrock Ops Alert 构建自驱动 AI 运营，提供多层主动监控、动态阈值、分类与自动工单、去重与上下文通知，显著降低运维开销并提升故障响应。
入选理由：使用 Amazon Bedrock Ops Alert 实现自驱动 AI 运营，减少 70%+ 手动运维开销并提升 MTTi。
正确实现Prompt Caching可避免AI代理重复计费，节省高达90%的上下文处理成本。
入选理由：缓存LLM输出无效，应缓存输入prompt以避免重复处理
Codex上下文优化策略：无需频繁compact，合理使用handoff和Prompt Caching可保持性能，模型自身处理能力已足够强。
入选理由：Codex上下文压缩机制可减少80%token消耗，无需频繁执行compact
KV-cache命中率是生产级AI代理最关键的指标，提示缓存可降低41%-80%的推理成本。
入选理由：KV-cache命中率是衡量AI代理性能的核心指标。
Codex 和 Claude Code 的上下文压缩与 Prompt Caching 技术显著降低了持续会话的成本，同时支持分支和侧边提问功能，提升交互效率。
入选理由：Codex 和 Claude Code 的上下文压缩技术有效降低会话成本。
Deep Agents 使用提示缓存技术可减少 41-80% 的 API 调用成本，LangChain 团队分享了相关实践。
入选理由：提示缓存可减少 41-80% 的 API 调用成本。
与「Prompt Caching」经常一起出现的 AI 术语。
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