Source: https://aiprimetech.io/de/docs/guides/prompt-caching/

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# Prompt-Caching 

Lesen Sie ein unverändertes Präfix erneut zu einem Bruchteil des Eingabepreises — was Sie zwischenspeichern sollten, was nicht und wie Sie prüfen, ob es funktioniert hat. 

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Prompt-Caching speichert ein Präfix Ihrer Anfrage, sodass spätere Aufrufe mit demselben Präfix zu einem reduzierten Eingabetarif abgerechnet werden. Für alles mit einem umfangreichen, unveränderlichen Vorspann — einem System-Prompt, Werkzeugschemas oder einem Dokument, zu dem Fragen gestellt werden — ist dies die Änderung mit dem größten Nutzen. 

## Was sich gut für den Cache eignet 

 | Gut geeignet | Warum

 | Systemprompts | Bei jedem Aufruf innerhalb einer Sitzung bytegenau identisch

 | Werkzeug- / Funktionsdefinitionen | Über einen gesamten Agentendurchlauf hinweg unverändert und oft umfangreich

 | Ein Dokument, zu dem wiederholt Fragen gestellt werden | Ein Upload, viele Fragen

 | Few-Shot-Beispiele | Unveränderlich und häufig lang 

 | Schlecht geeignet | Warum

 | Die neueste Nachricht des Nutzers | Jedes Mal anders — nie ein Cache-Treffer

 | Alles mit einem Zeitstempel oder einer Anfrage-ID nahe dem Anfang | Ein einziges verändertes Byte am Anfang des Präfixes macht alles danach ungültig

 | Kurze Prompts | Unterhalb der Mindestlänge für das Caching, daher gibt es nichts zu gewinnen 

## Ein Präfix markieren 

```
Copy{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "system": [{
    "type": "text",
    "text": "<long stable instructions...>",
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}
  }],
  "messages": [{"role": "user", "content": "Question that changes every call"}]
}
```

Alles bis einschließlich des markierten Blocks wird zum zwischengespeicherten Präfix. Die Reihenfolge ist wichtig: Stellen Sie unveränderliche Inhalte an den Anfang und veränderliche Inhalte ans Ende. 

## Prüfen, ob es funktioniert 

Prüfen Sie die usage Objekt. Bei einem Cache-Treffer werden Tokens unter cache-read statt als gewöhnliche Eingabe ausgewiesen. Wenn cache-read bei wiederholten Aufrufen bei null bleibt, ist Ihr Präfix nicht tatsächlich identisch — häufige Ursachen sind ein Zeitstempel, eine Sitzungs-ID oder eine nicht deterministische Reihenfolge der JSON-Schlüssel im Vorspann. 

Serialisieren Sie zwischengespeicherte Inhalte deterministisch. json.dumps(obj) ohne sort_keys=True kann die Reihenfolge der Schlüssel zwischen Durchläufen ändern, wodurch sich die Bytes ändern und Ihnen unbemerkt sämtliche Cache-Treffer verloren gehen. 

## Wo es am wichtigsten ist 

Agentische Tools senden bei jedem einzelnen Gesprächsschritt denselben System-Prompt und dieselben Tool-Schemas erneut. In einer Sitzung mit 50 Gesprächsschritten wird dieser Vorspann ohne Caching 50 Mal berechnet, mit Caching ungefähr einmal. 

[KostenkontrolleDie drei anderen Stellschrauben](/de/docs/guides/cost-control/)[Tool-NutzungWarum Schemas den Großteil der Eingabe ausmachen](/de/docs/api-reference/tool-use/)[Messages APIWo cache_control platziert wird](/de/docs/api-reference/messages/) 

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