OpenAI Prompt Caching 详解：如何降低延迟与成本
在使用 OpenAI API 时，你是否经常遇到重复的系统提示或通用指令？这些重复内容不仅增加了处理时间，还可能导致不必要的成本支出。OpenAI 推出的 Prompt Caching 功能正是为解决这一问题而生，它能自动缓存重复的提示内容，显著提升请求效率。本文将详细介绍 Prompt Caching 的工作原理、使用技巧，并分享如何通过合理配置进一步优化 API 调用体验。
什么是 Prompt Caching？
Prompt Caching（提示缓存）是 OpenAI 针对 API 请求中重复内容推出的优化功能。其核心原理是：当 API 请求包含重复内容（如固定的系统提示、通用指令）时，OpenAI 会将请求路由到最近处理过相同提示的服务器，直接复用缓存的处理结果，而无需重新处理整个提示。
这项功能带来的收益十分显著：
- 延迟降低最高可达 80%
- 成本减少最高可达 75%
- 无需修改代码，自动生效
- 无额外使用费用
目前，Prompt Caching 已在 gpt-4o 及更新的模型中启用，覆盖了大部分主流使用场景。
如何构造提示以最大化缓存效果？
缓存命中的关键是提示的前缀完全匹配。因此，合理构造提示结构是提升缓存效率的核心。
最佳实践：
- 将静态内容（如指令、示例）放在提示开头
- 将动态内容（如用户特定信息）放在提示末尾
- 图片和工具调用的参数需保持一致，否则会破坏缓存匹配
例如，一个客服机器人的提示应按以下结构设计：
【静态部分】
你是一个电商客服机器人，需遵循以下规则：
1. 优先解决订单查询问题
2. 对退换货请求提供标准流程
3. 无法解决的问题转接人工【动态部分】
用户问：我的订单号 12345 什么时候发货？
这种结构能确保大部分重复的指令部分被缓存，仅需处理用户的具体问题，大幅提升效率。
Prompt Caching 工作原理
缓存功能会自动对长度≥1024 tokens 的提示生效，整个流程分为四个步骤：
1. 缓存路由
- 系统会根据提示前缀的哈希值（通常取前 256 tokens）将请求分配到相应服务器
- 可通过
prompt_cache_key参数手动指定缓存键，结合前缀哈希优化路由，特别适合共享长前缀的场景 - 注意：同一
prefix + prompt_cache_key组合的请求频率若超过约 15 次/分钟，部分请求可能被分流，降低缓存效果
2. 缓存查询
系统会检查当前服务器的缓存中是否存在与提示前缀匹配的内容。
3. 缓存命中
若找到匹配的前缀，直接使用缓存结果，显著降低延迟和成本。
4. 缓存未命中
若未找到匹配内容，则处理完整提示，并将前缀缓存到当前服务器，供后续请求使用。
缓存有效期：
- 闲置 5-10 分钟后自动清除
- 非高峰期可能延长至 1 小时
使用要求与响应示例
基本要求
- 提示长度需≥1024 tokens 才可能触发缓存
- 缓存命中以 128 tokens 为增量，例如：1024、1152、1280 等
- 所有请求的响应中都会包含
cached_tokens字段，显示命中的缓存 tokens 数量（不足 1024 tokens 时为 0）
响应示例
"usage": {"prompt_tokens": 2006,"completion_tokens": 300,"total_tokens": 2306,"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 1920 // 1920 tokens 命中缓存},"completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0,"accepted_prediction_tokens": 0,"rejected_prediction_tokens": 0}
}
可缓存的内容
- 完整的消息数组（系统消息、用户消息、助手回复）
- 图片（链接或 base64 编码，需保证 detail 参数一致）
- 工具调用信息（消息数组 + 可用工具列表）
- 结构化输出的 schema（作为系统消息前缀）
最佳实践
- 优化提示结构：静态内容前置，动态内容后置
- 合理使用
prompt_cache_key：对共享长前缀的请求统一设置缓存键，且控制频率在 15 次/分钟以内 - 监控缓存指标：关注缓存命中率、延迟和缓存 token 占比，持续优化
- 保持请求稳定性：稳定的请求流可减少缓存清除，提升命中率
常见问题
- 数据隐私：缓存不跨组织共享，仅同一组织内可访问相同提示的缓存
- 响应一致性：缓存不影响输出结果，无论是否命中缓存，响应内容完全一致
- 手动清除缓存：目前不支持，缓存会自动过期（5-10 分钟闲置）
- 额外费用：无，缓存功能免费使用
- 速率限制：缓存不影响 TPM 限制，仍受原有速率控制
- 适用场景：支持 Zero Data Retention 请求，Scale Tier 可享受折扣，Batch API 暂不支持
提升 API 调用体验的小技巧
除了利用 OpenAI 官方的 Prompt Caching，通过稳定的 API 中转服务也能进一步优化调用体验。例如，使用 https://api.aaaaapi.com 作为基础地址，可享受更稳定的连接和更灵活的缓存策略配置。如果你需要更详细的中转方案，可以访问 https://link.ywhttp.com/foA8Wb 了解更多，其提供的适配层能与 Prompt Caching 无缝配合，让缓存效率最大化。
通过结合官方缓存机制和优化的中转服务，既能降低成本，又能确保业务的稳定运行，尤其适合高频率调用的场景。
希望本文能帮助你更好地理解和使用 Prompt Caching 功能，在实际开发中充分发挥其优势，实现更高效、经济的 API 调用。