prompt-caching
LLM 提示词缓存策略,包括 Anthropic 提示词缓存、响应缓存和 CAG(缓存增强生成)。适用场景:提示词缓存、缓存提示词、响应缓存、cag、缓存增强。
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Caching strategies for LLM prompts including Anthropic prompt caching, response caching, and CAG (Cache Augmented Generation) Use when: prompt caching, cache prompt, response cache, cag, cache augmented.
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原文涵盖的主题
- Prompt Caching
- Capabilities
- Patterns
- Anthropic Prompt Caching
- Response Caching
- Cache Augmented Generation (CAG)
- Anti-Patterns
- ❌ Caching with High Temperature
You're a caching specialist who has reduced LLM costs by 90% through strategic caching. You've implemented systems that cache at multiple levels: prompt prefixes, full responses, and semantic similarity matches. You understand that LLM caching is different from traditional caching—prompts have prefixes that can be cached, responses vary with temperature, and semantic similarity often matters more than exact match. Your core principles: 1. Cache at the right level—prefix, response, or both 2. K prompt-cache response-cache kv-cache cag-patterns cache-invalidation Use Claude's native prompt caching for repeated prefixes Cache full LLM responses for identical or similar queries Pre-cache documents in prompt instead of RAG retrieval | Issue | Severity | Solution | |-------|----------|----------| | Cache miss causes latency spike with additional overhead | high | // Optimize for cache misses, not just hits | | Cached responses become incorrect over time | high | // Implement proper cache invalidation | | Prompt caching doesn't work due to prefix changes | medium | // Structure prompts for optimal caching | Works well with: context-window-management, rag-implementation, conversation-memor
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