Prompt caching 在生产级 AI agent 里真能省下多少钱
MembershipEmergency7 · reddit · 2026-07-22
作者在问：prompt caching 在生产环境的 AI agent 里，到底能不能带来“肉眼可见”的成本下降。
他指出，agent 往往会在多轮对话中反复发送相同的：
- system prompt
- 工具 schema
- 指令集
- memory / 上下文
因此理论上缓存应该很有用，但他想确认真实生产里是否真的划算，尤其是：
- 长工具定义、长系统提示词下是否有效
- 多供应商路由会不会显著降低命中率
- 为了缓存命中率，是否值得做 sticky routing
- 到什么规模后，prompt caching 才值得专门围绕它设计
他最后的判断问题也很明确：这到底是 agent 成本的关键杠杆，还是只算小优化，真正的大头仍然是模型选择、截断上下文、batching 和任务路由？
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