缓存命中和未命中用“图书馆借书”来理解可以把“提示词缓存”Prompt Caching想象成一个图书馆的“热门书库”。缓存未命中 (Cache Miss)重新“抄书”场景你是第一个来图书馆问“怎么用Python写一个网络爬虫”的人。图书馆员大模型收到你的问题后需要从零开始翻阅所有相关书籍处理你的完整提示词把关键信息“计算”出来然后手抄一份答案给你。成本这个过程很费时费力所以收费也最贵未命中价。缓存命中 (Cache Hit)直接拿“笔记”场景第二个同学也来问几乎一样的问题“用Python写网络爬虫的步骤是什么”图书馆员发现刚抄的那份笔记缓存还在桌上于是直接递给你。成本省去了重新翻阅和抄写的时间因此只收一个极低的复印费命中价。以DeepSeek V4 Flash为例百万tokens的命中价仅0.02元而未命中价为1元相差50倍。如何理解“命中”的关键前缀匹配“图书馆员”只会在提示词的开头部分完全相同时才复用那份笔记。你可以把提示词设计成下面这种结构把稳定不变的部分系统指令、背景知识全放在开头把每次变化的部分用户问题放在最后这样大部分内容就能命中缓存把成本降下来。┌──────────────────────────────┐│ 系统提示词角色、规则 │ ← 稳定部分参与缓存│ 固定的背景知识或文档 │ ← 稳定部分参与缓存├──────────────────────────────┤ ← 缓存断点在此处标记│ 用户的具体问题或实时数据 │ ← 每次不同不缓存└──────────────────────────────┘