Prompt Caching: новый стандарт оптимизации AI-систем

До недавнего времени каждая итерация диалога с AI заставляла модель заново перечитывать весь контекст: токенизировать текст, создавать эмбеддинги и просчитывать связи. В 2025 году лидерами рынка (Anthropic, OpenAI и Google) был внедрен Prompt Caching — технология, которая позволяет сохранять результаты вычислений и переиспользовать их в последующих запросах.

Как это работает: Claude, OpenAI и Gemini

Хотя общая концепция кеширования одинакова — «не обрабатывать дважды то, что уже известно», — техническая реализация у разных провайдеров отличается:

Anthropic (Claude)

Явное управление через cache_control. Кеш живет 1 час. Требуется минимум 1024 токена. Идеально для сложных Agentic-цепочек.

OpenAI (GPT-4o)

Автоматическое кеширование префиксов от 1024 токенов. Не требует правок в коде, но менее гибкое в управлении точками сброса.

Google (Gemini)

Модель Context Caching. Позволяет хранить огромные объемы (от 32к токенов) до нескольких дней. Оплата за время хранения.

Анатомия кеширования: Cache Breakpoints

На примере Claude, кеширование требует ручной расстановки «контрольных точек». Важно понимать: кешируется все, что идет до точки включительно. Любое изменение (даже лишний пробел) внутри закешированного блока аннулирует его.

# Пример кеширования контекста компании

"role": "system",

"content": [ { "type": "text", "text": "...длинный текст...", "cache_control": {"type": "ephemeral"} } ]

ИИ-консультант для сайта

Узнайте, как мы создали ИИ-консультанта с интеграцией CRM для автоматизации онлайн-консультаций

Когда кеширование жизненно необходимо?

Корпоративные базы знаний: Когда в каждом запросе передается 10-50к токенов справочной информации компании.
Итеративная работа с кодом: При анализе репозитория, когда базовый контекст файлов остается неизменным.
Анализ документов: Множественные вопросы к одному и тому же PDF или транскрипту видео.

Ограничения, о которых нужно знать

1. Порог входа: Для коротких промптов (менее 1024 токенов) кеширование просто не включится.
2. Порядок имеет значение: Инструменты (Tools) и системные инструкции должны идти первыми, так как они реже всего меняются.
3. Стоимость записи: Первый «холодный» запрос с записью в кеш обычно стоит на 25-100% дороже стандартного входного токена, но последующие «хиты» стоят на 90% дешевле.

Заключение

Кеширование промптов превращает AI из дорогой игрушки в эффективный рабочий инструмент. Выбирая правильную стратегию кеширования, вы не только снижаете затраты, но и обеспечиваете пользователям мгновенный отклик системы.

Источники: Anthropic Documentation, OpenAI API Guide, Google Gemini Caching.

Prompt Caching: как ускорить AI-агентов и снизить расходы на 90%