大模型服务端如何命中缓存

claude code在接入第三方大模型api时越用越慢token耗费剧增的根本原因就是claude code干了一件很狗的事情它在cch请求头加上了随机数导致第三方大模型api无法命中缓存而anthropic自己的api则是直接忽略这个随机的cch请求头。** 上下文缓存命中的关键是“共享的前缀”相同而不是整个请求内容尤其是用户的问题相同。这正是它能在真实应用中省钱的精髓所在固化不变的部分复用这部分计算动态变化的部分每次重新计算。下面用一个具体的例子来说明核心机制前缀匹配而非全文匹配假设你搭建了一个“法律AI助手”它的请求结构是这样的[ 固定系统提示词 (10000 tokens) ] [ 用户的具体问题 (50 tokens) ]固定部分 (缓存目标)你精心编写的法律角色设定、法规条文、回答格式要求等这部分对所有用户都一模一样。动态部分 (非缓存部分)用户问的“合同违约金上限是多少”或“劳动仲裁流程是什么”每个问题都不同。开启缓存后的工作流程首次请求用户A问“合同违约金上限是多少”整个请求变为[巨大且固定的系统提示] “合同违约金上限是多少”服务端发现此前缀无缓存就完整计算了整个前缀并生成其KV Cache缓存下来然后继续处理用户问题。后续请求 (缓存命中)用户B问“劳动仲裁流程是什么”请求变为[完全相同的巨大固定系统提示] “劳动仲裁流程是什么”服务端检查发现前缀“[巨大且固定的系统提示]”与缓存完全匹配。关键步骤直接加载此前缀的KV Cache完全跳过对那10000 token系统提示的计算。然后只需计算新输入的“劳动仲裁流程是什么”这几十个token并立即开始生成回答。结论两次请求的用户问题完全不同但都命中了缓存因为缓存基于的是那条不变的系统提示。省下的正是那10000个token的重复计算成本和时间。如何确保“前缀”相同且命中关键在于请求构造的顺序和缓存断点的位置。正确做法 ( ✅ )总是把最稳定、最共享、最长的内容放在请求的最前面并把用户相关的动态指令放在最后面。结构[共享文档/知识库] - [系统提示] - [对话历史] - [用户新问题]如果使用Anthropic的显式缓存你可以在系统提示结束、对话历史开始前等位置加cache_control标记让缓存断点之前的所有内容都成为可复用的前缀。错误做法 ( ❌ 会失效 )把用户特定的信息放在了最前面。结构[用户ID/时间戳] - [系统提示] - [用户问题]每个请求的[用户ID/时间戳]都不同导致整个前缀不匹配缓存永远无法命中完全白费功夫。总结一句话上下文缓存就像一个只记得文章“开头”的记忆库。只要两篇文章的开头前缀一模一样不管后边内容如何它都能直接抄作业省去重看开头的时间。你的用户问题恰恰就是那篇可以千变万化的“后边内容”。