Claude 提示缓存：AI 革新

你是否曾经感觉到，每次与 AI 助手对话时都要重复解释背景信息很烦人？或者在开发 AI 应用时，因为需要不断传输大量上下文而导致成本高昂、响应缓慢？如果是这样，那么 Anthropic 最新推出的提示缓存（Prompt Caching）功能可能就是你一直在等待的解决方案。

什么是提示缓存？

想象一下，你有一个非常聪明但健忘的朋友。每次你们交谈时，你都需要重新介绍自己并解释你们的共同背景。这不仅耗时，而且可能会影响对话的质量和深度。现在，如果你的朋友突然拥有了完美的记忆力，能够立即回忆起你们之前所有的对话和共享信息，会怎么样？这就是提示缓存为 AI 模型所做的事情。

Anthropic 最近宣布 推出了提示缓存功能，允许开发者在 API 调用之间缓存频繁使用的上下文。这意味着你可以为 Claude 提供更多的背景知识和示例输出，同时大幅降低成本和延迟。

提示缓存的威力

你可能会问，这个功能到底能带来多大的改善？让我们来看看一些令人印象深刻的数据：

1. 对于包含 100,000 个 token 的缓存提示（相当于一本书的长度），延迟从 11.5 秒降低到了 2.4 秒，减少了 79%。更重要的是，成本降低了 90%！
2. 在使用大量示例进行提示（10,000 个 token）的情况下，延迟减少了 31%，成本降低了 86%。
3. 对于多轮对话（10 轮对话加上一个长系统提示），延迟从约 10 秒降低到约 2.5 秒，减少了 75%，同时成本降低了 53%。

这些数字令人兴奋，不是吗？但它们意味着什么呢？简单来说，提示缓存让你能够以更低的成本、更快的速度构建更智能、更复杂的 AI 应用。

提示缓存的应用场景

那么，这项技术在实际中如何应用呢？让我们探讨几个具体的场景：

1. 对话代理：想象一个客户服务 AI，它需要了解公司的所有产品、政策和常见问题。使用提示缓存，你可以将所有这些信息存储在缓存中，使 AI 能够快速访问，而无需每次对话都重新加载。
2. 编码助手：如果你正在开发一个 AI 编码助手，你可以将整个代码库的摘要存储在缓存中。这样，AI 就能更快、更准确地回答关于代码的问题或提供自动完成建议。
3. 大文档处理：假设你需要 AI 分析一份长达数百页的法律文件。通过将整个文档存储在缓存中，AI 可以快速访问任何部分，而不会增加响应延迟。
4. 详细指令集：你可以在缓存中存储大量的指令、程序和示例，以微调 Claude 的响应。这就像给 AI 一本详细的操作手册，让它能够更准确地完成任务。

提示缓存的定价机制

你可能会想，这么强大的功能一定很贵吧？实际上，Anthropic 采用了非常合理的定价策略：

1. 写入缓存的成本比基本输入 token 价格高 25%。
2. 使用缓存内容只需要基本输入 token 价格的 10%。

这意味着，虽然初始设置可能稍微贵一点，但长期使用会为你节省大量成本。让我们看看不同 Claude 模型的具体定价：

• Claude 3.5 Sonnet：
  • 输入：$3 / 百万 token
  • 缓存写入：$3.75 / 百万 token
  • 缓存读取：$0.30 / 百万 token
  • 输出：$15 / 百万 token
• Claude 3 Haiku：
  • 输入：$0.25 / 百万 token
  • 缓存写入：$0.30 / 百万 token
  • 缓存读取：$0.03 / 百万 token
  • 输出：$1.25 / 百万 token

(注：Claude 3 Opus 的提示缓存功能即将推出)

如何实施提示缓存？

听起来很棒，对吧？那么，如何开始使用这个功能呢？这里有一个简单的步骤指南：

1. 启用提示缓存：首先，你需要为你的账户启用提示缓存功能。这可以通过 Anthropic 仪表板完成，或者联系 Anthropic 支持。
2. 创建缓存提示：使用 /v1/cached_prompts 端点创建缓存提示。例如，使用 Python：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

cached_prompt = client.cached_prompts.create(
    content="这是将被缓存的内容。",
    name="my_cached_prompt"
)

print(f"缓存提示 ID：{cached_prompt.id}")

3. 使用缓存提示：创建缓存提示后，你可以在消息中通过引用其 ID 来使用它：

message = client.messages.create(
    model="claude-3-sonnet-20240229",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "请总结缓存提示中的信息。",
            "cached_prompt_id": cached_prompt.id
        }
    ]
)

print(message.content)

4. 更新和删除缓存提示：你可以使用 update 方法更新现有的缓存提示，或者使用 delete 方法删除不再需要的缓存提示。

这个过程看起来很简单，不是吗？但是要充分利用这个功能，还需要遵循一些最佳实践。

提示缓存的最佳实践

1. 缓存稳定信息：理想的缓存候选是稳定的、经常使用的上下文，如指令、示例或背景信息。想象你正在建立一个虚拟导游 AI，你可以缓存所有的景点信息和历史背景。
2. 监控使用情况：定期检查你的缓存提示使用情况。这就像检查你的智能手机应用使用情况一样，帮助你了解哪些缓存提示最有价值，哪些可能需要优化。
3. 定期更新：虽然缓存提示适合稳定信息，但别忘了在必要时更新它们。就像更新你的知识库一样，保持信息的新鲜度很重要。
4. 与动态提示结合使用：将缓存提示用于你的稳定上下文，并将它们与动态提示结合使用，以处理用户特定或查询特定的信息。这就像有一个固定的剧本，但根据观众反应即兴发挥。

结语

提示缓存无疑是 AI 应用开发的一个重大进步。它不仅大幅降低了成本和延迟，还为开发更复杂、更智能的 AI 系统开辟了新的可能性。想象一下，你可以创建一个 AI 助手，它不仅能够理解复杂的上下文，还能以闪电般的速度响应，同时保持低廉的运营成本。

但是，就像任何强大的工具一样，提示缓存的有效使用需要深思熟虑和精心规划。你需要仔细考虑哪些信息值得缓存，如何构建你的缓存提示以获得最佳效果，以及如何平衡静态缓存内容和动态生成的内容。

那么，你准备好利用这个强大的功能来提升你的 AI 应用了吗？你认为提示缓存会如何改变 AI 开发的格局？欢迎在评论中分享你的想法和经验！