Prompt-Caching

Prompt-Caching ist eine leistungsstarke Funktion, die Ihre API-Nutzung optimiert, indem Sie von bestimmten Präfixen in Ihren Prompts fortfahren können. Dieser Ansatz reduziert die Verarbeitungszeit und Kosten für wiederholte Aufgaben oder Prompts mit konsistenten Elementen erheblich.

Hier ist ein Beispiel für die Implementierung von Prompt-Caching mit der Messages API unter Verwendung eines cache_control-Blocks:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "system": [
      {
        "type": "text",
        "text": "You are an AI assistant tasked with analyzing literary works. Your goal is to provide insightful commentary on themes, characters, and writing style.\n"
      },
      {
        "type": "text",
        "text": "<the entire contents of Pride and Prejudice>",
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze the major themes in Pride and Prejudice."
      }
    ]
  }'

# Call the model again with the same inputs up to the cache checkpoint
curl https://api.anthropic.com/v1/messages # rest of input

{"cache_creation_input_tokens":188086,"cache_read_input_tokens":0,"input_tokens":21,"output_tokens":393}
{"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":188086,"input_tokens":21,"output_tokens":393}

In diesem Beispiel wird der gesamte Text von „Pride and Prejudice" mit dem cache_control-Parameter zwischengespeichert. Dies ermöglicht die Wiederverwendung dieses großen Textes über mehrere API-Aufrufe hinweg, ohne ihn jedes Mal neu zu verarbeiten. Wenn Sie nur die Benutzermeldung ändern, können Sie verschiedene Fragen zum Buch stellen und dabei den zwischengespeicherten Inhalt nutzen, was zu schnelleren Antworten und verbesserter Effizienz führt.

Wie Prompt-Caching funktioniert

Wenn Sie eine Anfrage mit aktiviertem Prompt-Caching senden:

1. Das System prüft, ob ein Prompt-Präfix bis zu einem angegebenen Cache-Haltepunkt bereits aus einer kürzlichen Abfrage zwischengespeichert ist.
2. Falls gefunden, wird die zwischengespeicherte Version verwendet, was die Verarbeitungszeit und Kosten reduziert.
3. Andernfalls wird der vollständige Prompt verarbeitet und das Präfix zwischengespeichert, sobald die Antwort beginnt.

Dies ist besonders nützlich für:

• Prompts mit vielen Beispielen
• Große Mengen an Kontext oder Hintergrundinformationen
• Wiederholte Aufgaben mit konsistenten Anweisungen
• Lange mehrteilige Gespräche

Standardmäßig hat der Cache eine Lebensdauer von 5 Minuten. Der Cache wird jedes Mal, wenn der zwischengespeicherte Inhalt verwendet wird, kostenlos aktualisiert.

Preisgestaltung

Prompt-Caching führt eine neue Preisstruktur ein. Die folgende Tabelle zeigt den Preis pro Million Token für jedes unterstützte Modell:

Implementierung von Prompt-Caching

Unterstützte Modelle

Prompt-Caching wird derzeit unterstützt auf:

• Claude Opus 4.6
• Claude Opus 4.5
• Claude Opus 4.1
• Claude Opus 4
• Claude Sonnet 4.6
• Claude Sonnet 4.5
• Claude Sonnet 4
• Claude Sonnet 3.7 (veraltet)
• Claude Haiku 4.5
• Claude Haiku 3.5 (veraltet)
• Claude Haiku 3

Strukturierung Ihres Prompts

Platzieren Sie statische Inhalte (Tool-Definitionen, Systemanweisungen, Kontext, Beispiele) am Anfang Ihres Prompts. Markieren Sie das Ende des wiederverwendbaren Inhalts zum Zwischenspeichern mit dem cache_control-Parameter.

Cache-Präfixe werden in der folgenden Reihenfolge erstellt: tools, system, dann messages. Diese Reihenfolge bildet eine Hierarchie, bei der jede Ebene auf den vorherigen aufbaut.

Wie die automatische Präfix-Überprüfung funktioniert

Sie können nur einen Cache-Haltepunkt am Ende Ihres statischen Inhalts verwenden, und das System findet automatisch die längste übereinstimmende Sequenz von zwischengespeicherten Blöcken. Das Verständnis, wie dies funktioniert, hilft Ihnen, Ihre Caching-Strategie zu optimieren.

Drei Kernprinzipien:

1. Cache-Schlüssel sind kumulativ: Wenn Sie einen Block explizit mit cache_control zwischenspeichern, wird der Cache-Hash-Schlüssel durch Hashing aller vorherigen Blöcke in der Konversation sequenziell generiert. Dies bedeutet, dass der Cache für jeden Block von allen Inhalten abhängt, die davor kamen.

2. Rückwärts-sequenzielle Überprüfung: Das System prüft auf Cache-Treffer, indem es rückwärts von Ihrem expliziten Haltepunkt arbeitet und jeden vorherigen Block in umgekehrter Reihenfolge überprüft. Dies stellt sicher, dass Sie den längstmöglichen Cache-Treffer erhalten.

3. 20-Block-Lookback-Fenster: Das System prüft nur bis zu 20 Blöcke vor jedem expliziten cache_control-Haltepunkt. Nach 20 Überprüfungen ohne Übereinstimmung stoppt es die Überprüfung und wechselt zum nächsten expliziten Haltepunkt (falls vorhanden).

Beispiel: Das Lookback-Fenster verstehen

Betrachten Sie eine Konversation mit 30 Inhaltsblöcken, bei der Sie cache_control nur auf Block 30 setzen:

• Wenn Sie Block 31 ohne Änderungen an vorherigen Blöcken senden: Das System prüft Block 30 (Treffer!). Sie erhalten einen Cache-Treffer bei Block 30, und nur Block 31 muss verarbeitet werden.

• Wenn Sie Block 25 ändern und Block 31 senden: Das System prüft rückwärts von Block 30 → 29 → 28... → 25 (kein Treffer) → 24 (Treffer!). Da Block 24 nicht geändert wurde, erhalten Sie einen Cache-Treffer bei Block 24, und nur die Blöcke 25-30 müssen neu verarbeitet werden.

• Wenn Sie Block 5 ändern und Block 31 senden: Das System prüft rückwärts von Block 30 → 29 → 28... → 11 (Überprüfung #20). Nach 20 Überprüfungen ohne Übereinstimmung stoppt es die Suche. Da Block 5 außerhalb des 20-Block-Fensters liegt, tritt kein Cache-Treffer auf und alle Blöcke müssen neu verarbeitet werden. Wenn Sie jedoch einen expliziten cache_control-Haltepunkt auf Block 5 gesetzt hätten, würde das System die Überprüfung von diesem Haltepunkt aus fortsetzen: Block 5 (kein Treffer) → Block 4 (Treffer!). Dies ermöglicht einen Cache-Treffer bei Block 4, was zeigt, warum Sie Haltepunkte vor bearbeitbarem Inhalt platzieren sollten.

Wichtigste Erkenntnis: Setzen Sie immer einen expliziten Cache-Haltepunkt am Ende Ihrer Konversation, um Ihre Chancen auf Cache-Treffer zu maximieren. Setzen Sie zusätzlich Haltepunkte direkt vor Inhaltsblöcken, die bearbeitet werden könnten, um sicherzustellen, dass diese Abschnitte unabhängig zwischengespeichert werden können.

Wann mehrere Haltepunkte verwendet werden sollten

Sie können bis zu 4 Cache-Haltepunkte definieren, wenn Sie möchten:

• Verschiedene Abschnitte zwischenspeichern, die sich mit unterschiedlichen Häufigkeiten ändern (zum Beispiel ändern sich Tools selten, aber der Kontext wird täglich aktualisiert)
• Mehr Kontrolle darüber haben, was genau zwischengespeichert wird
• Caching für Inhalte sicherstellen, die mehr als 20 Blöcke vor Ihrem endgültigen Haltepunkt liegen
• Haltepunkte vor bearbeitbarem Inhalt platzieren, um Cache-Treffer zu garantieren, auch wenn Änderungen jenseits des 20-Block-Fensters auftreten

Cache-Einschränkungen

Die minimale zwischenspeicherbare Prompt-Länge beträgt:

• 4096 Token für Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5
• 1024 Token für Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Opus 4, Claude Sonnet 4 und Claude Sonnet 3.7 (veraltet)
• 4096 Token für Claude Haiku 4.5
• 2048 Token für Claude Haiku 3.5 (veraltet) und Claude Haiku 3

Kürzere Prompts können nicht zwischengespeichert werden, auch wenn sie mit cache_control gekennzeichnet sind. Alle Anfragen zum Zwischenspeichern von weniger als dieser Anzahl von Token werden ohne Caching verarbeitet. Um zu sehen, ob ein Prompt zwischengespeichert wurde, siehe die Antwort-Nutzungs-Felder.

Beachten Sie bei gleichzeitigen Anfragen, dass ein Cache-Eintrag erst verfügbar wird, nachdem die erste Antwort beginnt. Wenn Sie Cache-Treffer für parallele Anfragen benötigen, warten Sie auf die erste Antwort, bevor Sie nachfolgende Anfragen senden.

Derzeit ist „ephemeral" der einzige unterstützte Cache-Typ, der standardmäßig eine Lebensdauer von 5 Minuten hat.

Cache-Haltepunkt-Kosten verstehen

Cache-Haltepunkte selbst verursachen keine Kosten. Sie werden nur belastet für:

• Cache-Schreibvorgänge: Wenn neuer Inhalt in den Cache geschrieben wird (25% mehr als Basis-Eingabe-Token für 5-Minuten-TTL)
• Cache-Lesevorgänge: Wenn zwischengespeicherter Inhalt verwendet wird (10% des Basis-Eingabe-Token-Preises)
• Reguläre Eingabe-Token: Für alle nicht zwischengespeicherten Inhalte

Das Hinzufügen weiterer cache_control-Haltepunkte erhöht Ihre Kosten nicht - Sie zahlen immer noch den gleichen Betrag basierend auf dem, was tatsächlich zwischengespeichert und gelesen wird. Die Haltepunkte geben Ihnen einfach Kontrolle darüber, welche Abschnitte unabhängig zwischengespeichert werden können.

Was zwischengespeichert werden kann

Die meisten Blöcke in der Anfrage können mit cache_control zum Zwischenspeichern gekennzeichnet werden. Dies umfasst:

• Tools: Tool-Definitionen im tools-Array
• Systemmeldungen: Inhaltsblöcke im system-Array
• Textmeldungen: Inhaltsblöcke im messages.content-Array, sowohl für Benutzer- als auch für Assistent-Turns
• Bilder & Dokumente: Inhaltsblöcke im messages.content-Array, in Benutzer-Turns
• Tool-Nutzung und Tool-Ergebnisse: Inhaltsblöcke im messages.content-Array, sowohl für Benutzer- als auch für Assistent-Turns

Jedes dieser Elemente kann mit cache_control gekennzeichnet werden, um Caching für diesen Teil der Anfrage zu aktivieren.

Was nicht zwischengespeichert werden kann

Während die meisten Anfrage-Blöcke zwischengespeichert werden können, gibt es einige Ausnahmen:

• Thinking-Blöcke können nicht direkt mit cache_control zwischengespeichert werden. Thinking-Blöcke KÖNNEN jedoch zusammen mit anderen Inhalten zwischengespeichert werden, wenn sie in vorherigen Assistent-Turns erscheinen. Wenn sie auf diese Weise zwischengespeichert werden, zählen sie als Eingabe-Token, wenn sie aus dem Cache gelesen werden.

• Sub-Content-Blöcke (wie Zitate) können nicht direkt zwischengespeichert werden. Speichern Sie stattdessen den Top-Level-Block zwischen.

  Im Fall von Zitaten können die Top-Level-Dokumentinhaltsblöcke, die als Quellmaterial für Zitate dienen, zwischengespeichert werden. Dies ermöglicht es Ihnen, Prompt-Caching mit Zitaten effektiv zu nutzen, indem Sie die Dokumente zwischenspeichern, auf die Zitate verweisen.

• Leere Textblöcke können nicht zwischengespeichert werden.

Was den Cache ungültig macht

Änderungen an zwischengespeicherten Inhalten können einen Teil oder den gesamten Cache ungültig machen.

Wie in Strukturierung Ihres Prompts beschrieben, folgt der Cache der Hierarchie: tools → system → messages. Änderungen auf jeder Ebene machen diese Ebene und alle nachfolgenden Ebenen ungültig.

Die folgende Tabelle zeigt, welche Teile des Cache durch verschiedene Arten von Änderungen ungültig gemacht werden. ✘ zeigt an, dass der Cache ungültig ist, während ✓ anzeigt, dass der Cache gültig bleibt.

Verfolgung der Cache-Leistung

Überwachen Sie die Cache-Leistung mit diesen API-Antwortfeldern, innerhalb von usage in der Antwort (oder message_start-Ereignis bei Streaming):

• cache_creation_input_tokens: Anzahl der Token, die beim Erstellen eines neuen Eintrags in den Cache geschrieben werden.
• cache_read_input_tokens: Anzahl der Token, die für diese Anfrage aus dem Cache abgerufen werden.
• input_tokens: Anzahl der Eingabe-Token, die nicht aus dem Cache gelesen oder zum Erstellen eines Cache verwendet wurden (d. h. Token nach dem letzten Cache-Haltepunkt).

total_input_tokens = cache_read_input_tokens + cache_creation_input_tokens + input_tokens

Best Practices für effektives Caching

Um die Leistung des Prompt-Caching zu optimieren:

• Speichern Sie stabile, wiederverwendbare Inhalte wie Systemanweisungen, Hintergrundinformationen, große Kontexte oder häufige Tool-Definitionen zwischen.
• Platzieren Sie zwischengespeicherte Inhalte am Anfang des Prompts für beste Leistung.
• Verwenden Sie Cache-Haltepunkte strategisch, um verschiedene zwischenspeicherbare Präfix-Abschnitte zu trennen.
• Setzen Sie Cache-Haltepunkte am Ende von Gesprächen und direkt vor bearbeitbarem Inhalt, um Cache-Trefferquoten zu maximieren, besonders wenn Sie mit Prompts arbeiten, die mehr als 20 Inhaltsblöcke haben.
• Analysieren Sie regelmäßig Cache-Trefferquoten und passen Sie Ihre Strategie nach Bedarf an.

Optimierung für verschiedene Anwendungsfälle

Passen Sie Ihre Prompt-Caching-Strategie an Ihr Szenario an:

• Konversations-Agenten: Reduzieren Sie Kosten und Latenz für erweiterte Gespräche, besonders solche mit langen Anweisungen oder hochgeladenen Dokumenten.
• Coding-Assistenten: Verbessern Sie Autovervollständigung und Codebase-Q&A, indem Sie relevante Abschnitte oder eine zusammengefasste Version der Codebase im Prompt behalten.
• Große Dokumentenverarbeitung: Integrieren Sie vollständiges Langform-Material einschließlich Bilder in Ihren Prompt, ohne die Antwort-Latenz zu erhöhen.
• Detaillierte Anweisungssätze: Teilen Sie umfangreiche Listen von Anweisungen, Verfahren und Beispielen, um Claudes Antworten zu verfeinern. Entwickler fügen normalerweise ein oder zwei Beispiele in den Prompt ein, aber mit Prompt-Caching können Sie noch bessere Leistung erzielen, indem Sie 20+ vielfältige Beispiele von hochwertigen Antworten einbeziehen.
• Agentic Tool-Nutzung: Verbessern Sie die Leistung für Szenarien mit mehreren Tool-Aufrufen und iterativen Code-Änderungen, bei denen jeder Schritt normalerweise einen neuen API-Aufruf erfordert.
• Sprechen Sie mit Büchern, Papieren, Dokumentation, Podcast-Transkripten und anderen Langform-Inhalten: Bringen Sie jede Wissensdatenbank zum Leben, indem Sie das gesamte Dokument (die Dokumente) in den Prompt einbetten und Benutzer es befragen lassen.

Fehlerbehebung bei häufigen Problemen

Wenn Sie unerwartet Verhalten feststellen:

• Stellen Sie sicher, dass zwischengespeicherte Abschnitte identisch sind und mit cache_control an den gleichen Stellen über Aufrufe hinweg gekennzeichnet sind
• Überprüfen Sie, dass Aufrufe innerhalb der Cache-Lebensdauer (standardmäßig 5 Minuten) erfolgen
• Überprüfen Sie, dass tool_choice und Bildnutzung zwischen Aufrufen konsistent bleiben
• Überprüfen Sie, dass Sie mindestens die minimale Anzahl von Token zwischenspeichern
• Das System prüft automatisch auf Cache-Treffer bei vorherigen Inhaltsblock-Grenzen (bis zu ~20 Blöcke vor Ihrem Haltepunkt). Bei Prompts mit mehr als 20 Inhaltsblöcken benötigen Sie möglicherweise zusätzliche cache_control-Parameter früher im Prompt, um sicherzustellen, dass alle Inhalte zwischengespeichert werden können
• Überprüfen Sie, dass die Schlüssel in Ihren tool_use-Inhaltsblöcken stabile Ordnung haben, da einige Sprachen (zum Beispiel Swift, Go) die Schlüsselreihenfolge während der JSON-Konvertierung randomisieren, was Caches bricht

Caching mit Thinking-Blöcken

Bei Verwendung von Extended Thinking mit Prompt-Caching haben Thinking-Blöcke ein spezielles Verhalten:

Automatisches Caching zusammen mit anderen Inhalten: Während Thinking-Blöcke nicht explizit mit cache_control gekennzeichnet werden können, werden sie als Teil des Anfrageinhalts zwischengespeichert, wenn Sie nachfolgende API-Aufrufe mit Tool-Ergebnissen tätigen. Dies geschieht häufig während der Tool-Nutzung, wenn Sie Thinking-Blöcke zurückgeben, um die Konversation fortzusetzen.

Eingabe-Token-Zählung: Wenn Thinking-Blöcke aus dem Cache gelesen werden, zählen sie als Eingabe-Token in Ihren Nutzungsmetriken. Dies ist wichtig für die Kostenberechnung und Token-Budgetierung.

Cache-Ungültigkeitsmuster:

• Der Cache bleibt gültig, wenn nur Tool-Ergebnisse als Benutzermeldungen bereitgestellt werden
• Der Cache wird ungültig, wenn Nicht-Tool-Ergebnis-Benutzerinhalte hinzugefügt werden, was dazu führt, dass alle vorherigen Thinking-Blöcke entfernt werden
• Dieses Caching-Verhalten tritt auch ohne explizite cache_control-Marker auf

Weitere Details zur Cache-Ungültigkeit finden Sie unter Was den Cache ungültig macht.

Beispiel mit Tool-Nutzung:

Request 1: User: "What's the weather in Paris?"
Response: [thinking_block_1] + [tool_use block 1]

Request 2:
User: ["What's the weather in Paris?"],
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True]
Response: [thinking_block_2] + [text block 2]
# Request 2 caches its request content (not the response)
# The cache includes: user message, thinking_block_1, tool_use block 1, and tool_result_1

Request 3:
User: ["What's the weather in Paris?"],
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True],
Assistant: [thinking_block_2] + [text block 2],
User: [Text response, cache=True]
# Non-tool-result user block causes all thinking blocks to be ignored
# This request is processed as if thinking blocks were never present

Wenn ein Nicht-Tool-Ergebnis-Benutzerblock enthalten ist, kennzeichnet er eine neue Assistent-Schleife und alle vorherigen Thinking-Blöcke werden aus dem Kontext entfernt.

Weitere detaillierte Informationen finden Sie in der Extended-Thinking-Dokumentation.

Cache-Speicherung und -Freigabe

• Organization Isolation: Caches sind zwischen Organisationen isoliert. Verschiedene Organisationen teilen niemals Caches, auch wenn sie identische Prompts verwenden.

• Exakte Übereinstimmung: Cache-Treffer erfordern 100% identische Prompt-Segmente, einschließlich aller Texte und Bilder bis zu und einschließlich des Blocks, der mit Cache-Kontrolle gekennzeichnet ist.

• Ausgabe-Token-Generierung: Prompt-Caching hat keine Auswirkung auf die Ausgabe-Token-Generierung. Die Antwort, die Sie erhalten, ist identisch mit dem, was Sie erhalten würden, wenn Prompt-Caching nicht verwendet würde.

Cache-Dauer von 1 Stunde

Wenn Sie feststellen, dass 5 Minuten zu kurz sind, bietet Anthropic auch eine Cache-Dauer von 1 Stunde gegen zusätzliche Kosten an.

Um den erweiterten Cache zu verwenden, fügen Sie ttl in die cache_control-Definition wie folgt ein:

"cache_control": {
    "type": "ephemeral",
    "ttl": "5m" | "1h"
}

Die Antwort wird detaillierte Cache-Informationen wie die folgende enthalten:

{
    "usage": {
        "input_tokens": ...,
        "cache_read_input_tokens": ...,
        "cache_creation_input_tokens": ...,
        "output_tokens": ...,

        "cache_creation": {
            "ephemeral_5m_input_tokens": 456,
            "ephemeral_1h_input_tokens": 100,
        }
    }
}

Beachten Sie, dass das aktuelle cache_creation_input_tokens-Feld gleich der Summe der Werte im cache_creation-Objekt ist.

Wann die 1-Stunden-Cache verwendet werden sollte

Wenn Sie Prompts haben, die regelmäßig verwendet werden (d. h. System-Prompts, die häufiger als alle 5 Minuten verwendet werden), verwenden Sie weiterhin den 5-Minuten-Cache, da dieser kostenlos aktualisiert wird.

Der 1-Stunden-Cache wird am besten in den folgenden Szenarien verwendet:

• Wenn Sie Prompts haben, die wahrscheinlich weniger häufig als alle 5 Minuten, aber häufiger als jede Stunde verwendet werden. Zum Beispiel, wenn ein agentic Side-Agent länger als 5 Minuten dauert, oder wenn Sie ein langes Chat-Gespräch mit einem Benutzer speichern und Sie generell erwarten, dass der Benutzer möglicherweise nicht in den nächsten 5 Minuten antwortet.
• Wenn Latenz wichtig ist und Ihre nachfolgenden Prompts möglicherweise über 5 Minuten hinaus gesendet werden.
• Wenn Sie Ihre Rate-Limit-Auslastung verbessern möchten, da Cache-Treffer nicht gegen Ihr Rate Limit abgezogen werden.

Mischen verschiedener TTLs

Sie können sowohl 1-Stunden- als auch 5-Minuten-Cache-Kontrollen in derselben Anfrage verwenden, aber mit einer wichtigen Einschränkung: Cache-Einträge mit längerer TTL müssen vor kürzeren TTLs erscheinen (d. h. ein 1-Stunden-Cache-Eintrag muss vor allen 5-Minuten-Cache-Einträgen erscheinen).

Beim Mischen von TTLs bestimmen wir drei Abrechnungspositionen in Ihrem Prompt:

1. Position A: Die Token-Anzahl beim höchsten Cache-Treffer (oder 0, wenn keine Treffer).
2. Position B: Die Token-Anzahl beim höchsten 1-Stunden-cache_control-Block nach A (oder gleich A, wenn keine existieren).
3. Position C: Die Token-Anzahl beim letzten cache_control-Block.

Sie werden belastet für:

1. Cache-Lese-Token für A.
2. 1-Stunden-Cache-Schreib-Token für (B - A).
3. 5-Minuten-Cache-Schreib-Token für (C - B).

Hier sind 3 Beispiele. Dies zeigt die Eingabe-Token von 3 Anfragen, von denen jede unterschiedliche Cache-Treffer und Cache-Fehlschläge hat. Jede hat eine andere berechnete Preisgestaltung, die in den farbigen Feldern angezeigt wird.

Prompt-Caching-Beispiele

Um Ihnen den Einstieg in Prompt Caching zu erleichtern, haben wir ein Prompt-Caching-Kochbuch mit detaillierten Beispielen und Best Practices vorbereitet.

Nachfolgend haben wir mehrere Code-Snippets eingefügt, die verschiedene Prompt-Caching-Muster zeigen. Diese Beispiele demonstrieren, wie Sie Caching in verschiedenen Szenarien implementieren und helfen Ihnen, die praktischen Anwendungen dieser Funktion zu verstehen:

Häufig gestellte Fragen

Dies ist wichtig für das Verständnis sowohl der Kosten als auch der Rate Limits, da input_tokens bei effektiver Nutzung von Caching typischerweise viel kleiner als Ihre Gesamteingabe ist.